Mesure de l’efficience des exploitations agricoles dans les régions arides de la Tunisie

Mémoire

Marwa Miri

Maitrise en économique Maitre ès arts (M.A.)

Québec, Canada

© Marwa Miri, 2014

iii

Résumé

Le développement économique et social du gouvernorat de Sidi Bouzid dépend du

secteur des agricultures irriguées. Cependant, ce secteur est confronté à de nombreux

obstacles dus à la surexploitation des ressources hydrauliques. Plusieurs politiques n’ont

pas réussi à bien gérer cette ressource clé. Par conséquent, un processus de suivi a été mis

en œuvre en menant des enquêtes pendant les trois années de récolte (2003, 2007 et 2011)

sur des fermes qui utilisent des puits de surface. Une approche non paramétrique a été

utilisée pour mesurer l’efficience technique, allocative, d’échelle et globale ainsi que la

recherche de l’efficacité d’usage d’eau. Les résultats du modèle ont montré que les

exploitations sont plus techniquement efficaces et que la disponibilité de l’eau constitue

une véritable contrainte pour la gestion du système de culture.

v

Table des matières

Résumé _________________________________________________________________ iii

Table des matières _________________________________________________________ v

Liste des tableaux ________________________________________________________ vii

Liste des figures __________________________________________________________ ix

Abréviations _____________________________________________________________ xi

Dédicace _______________________________________________________________ xiii

Remerciements ___________________________________________________________ xv

Avant propos __________________________________________________________ xvii

Chapitre 1- Introduction _____________________________________________________ 1

Chapitre 2 - Revue de la littérature ____________________________________________ 3 1. Définition de quelques concepts ________________________________________ 3

1.1. Le concept d’efficience _____________________________________________ 3

1.1.1. L’efficience technique ____________________________________________ 3

1.1.2. L’efficience allocative ____________________________________________ 6

1.1.3. L’efficience économique __________________________________________ 7

1.1.4. L’efficience d’échelle _____________________________________________ 7

1.2. Application des différentes approches pour mesurer l’efficience _____________ 7

1.2.1. L’approche DEA : analyse d’enveloppement de données _________________ 9

1.2.2. Perspective historique _____________________________________________ 9

2. Application de la méthode DEA en Tunisie _______________________________ 9

2.1. L’importance du secteur oléicole en Tunisie ___________________________ 12

Chapitre 3 – Problématique et démarche méthodologique _________________________ 15 1. Problématique de recherche __________________________________________ 15

1.2. Objectif de recherche ______________________________________________ 15

1.3. Hypothèse de travail ______________________________________________ 15

1.4. Intérêt de l’étude _________________________________________________ 15

2. Démarche méthodologique ___________________________________________ 16

1.2. Collecte de données _______________________________________________ 16

1.3. Analyse descriptive _______________________________________________ 17

1.3.1. Caractéristiques de l’exploitant ____________________________________ 17

1.3.2. Caractéristiques de l’exploitation __________________________________ 19

2. La technologie et le choix des critères d’évaluation _______________________ 20

1.3. Analyse d’inefficience ____________________________________________ 21

1.4. Procédure d’estimation des niveaux d’efficience ________________________ 23

1.4.1. L’estimation de l’inefficience technique _____________________________ 23

1.4.2. L’estimation de l’inefficience économique ___________________________ 27

1.4.3. L’estimation de l’inefficience d’échelle _____________________________ 28

1.4.4. L’estimation de l’inefficience allocative _____________________________ 28

1.5. Mesure de l’efficience d’usage d’eau _________________________________ 29

Chapitre 4 - Résultats et discussion___________________________________________ 31 1. Dynamique de la situation (analyse faites pour les 26 exploitations enquêtés en

2003, 2007 et 2011) __________________________________________________ 31

1.1. Le système de culture _____________________________________________ 32

1.2. La quantité d’eau consommée ______________________________________ 33

1.3. Analyse économique ______________________________________________ 33

1.4. L’évolution du coût d’eau __________________________________________ 35

1.5. Les caractéristiques des puits _______________________________________ 35

2. Analyse de l’inefficience ____________________________________________ 38

2.1. L’efficience d’usage d’eau _________________________________________ 40

Conclusion ______________________________________________________________ 43

Références bibliographiques ________________________________________________ 45

Annexes ________________________________________________________________ 51

vii

Liste des tableaux

Tableau 1: Synthèse des études relatives à l’analyse de l'efficience __________________ 10

Tableau 2: Les résultats des différents types d'efficience __________________________ 11

Tableau 3 : Synthèse des études relatives à l’analyse _____________________________ 14

Tableau 4 : Répartition de la population selon l’âge en 2011 _______________________ 18

Tableau 5: Marge brute par parcelle __________________________________________ 33

Tableau 6: Analyse descriptive de la marge brute par exploitation (TND) _____________ 34

Tableau 7: Analyse descriptive de la marge nette par exploitation (TND) _____________ 34

Tableau 8: Analyse de la marge brute moyenne par culture (TND) __________________ 34

Tableau 9 : L’évolution de la part de l'irrigation par rapport aux charges totales ________ 35

Tableau 10: Répartition des puits par régions ___________________________________ 36

Tableau 11: La profondeur initiale moyenne des puits par région (en mètres) __________ 36

Tableau 12: La sonde initiale moyenne des puits par région ________________________ 37

Tableau 13: Les résultats des inefficiences _____________________________________ 38

Tableau 14: L’efficience d’usage d’eau par année d’enquête _______________________ 40

ix

Liste des figures

Figure 1: Illustration graphique des inputs orientés ________________________________ 4

Figure 2 : Présentation des différentes relation entre l’output et l’input ________________ 5

Figure 3 : Présentation de l'efficience allocative __________________________________ 6

Figure 4: Localisation de la zone d’étude en Tunisie _____________________________ 16

Figure 5 : Irrigation traditionnelle ____________________________________________ 19

Figure 6 : Irrigation goutte à goutte ___________________________________________ 20

Figure 7 : Fonction de distance directionnelle ___________________________________ 23

Figure 8 : Rendements d'échelle de la frontière DEA _____________________________ 26

Figure 9: L'évolution de la superficie irriguée durant les trois périodes (en ha) _________ 31

Figure 10: La moyenne de la profondeur finale par région _________________________ 37

Figure 11: Répartition des agriculteurs selon le niveau d’inefficience ________________ 39

Figure 12: Le niveau d’efficience d’usage d’eau _________________________________ 40

Figure 13 : Localisation de la zone d'étude _____________________________________ 63

xi

Abréviations

CRDA Commissariat régional au développement agricole

DGRE Direction générale des ressources en eau

GDA Groupement de développement agricole

GIC Groupement d’intérêt collectif

ha Hectare

m3 mètre cube

PNEE Programme nationale d’économie d’eau en irrigation

PPI Périmètre public irrigué

PIP Périmètre irrigué privé

TND Dinar tunisien

EUE Efficacité d’usage d’eau

xiii

Dédicace

Je dédie ce travail à mes parents qui voient aujourd’hui leurs efforts et leurs sacrifices

couronnés par ce rapport. Ils ont veillé à mon éducation avec infiniment d’amour et

d’affection. Que Dieu me permette de leur rendre au moins une partie, aussi infime soit-

elle, de tout ce que je leur dois.

Qu’ils sachent que je les aime trop.

À la personne que tous les mots ne suffisent plus pour lui dire merci, mon très cher père

Lazhar, qui m’a comblé d’affection, de passion, d’amour, d’aide, de confiance,

d’encouragement…

Qu’il trouve l’expression de mon amour et estime infinie. Que Dieu lui

préserve la santé et la bonne vie.

À ma très chère mère Latifa, qui m’a offert infiniment l’aide, l’amour, la confiance et

l’encouragement.

Qu’elle trouve ici l’expression de mon amour et ma gratitude infinie.

Que Dieu la bénisse en la préservant la santé et la prospérité.

À mes sœurs et mon petit frère pour leurs encouragements et leurs conseils.

Qu’ils sachent encore que je les aime tant.

À toue la famille MIRI.

À tous ceux qui me sont chers.

xv

Remerciements

C’est avec un grand plaisir que j’exprime mes vifs remerciements à tous ceux qui m’ont

aidé à élaborer ce projet de mémoire.

J’exprime ma profonde gratitude à Mr. Alphonse G. Singbo, stagiaire postdoctoral

(recherche) au département d’économie agroalimentaire et des sciences de consommation,

pour le suivi et l’encadrement de ce travail ainsi que pour sa disponibilité, ses

encouragements, son accueil et son aide.

Qu’il trouve ici l’expression de ma profonde et sincère gratitude.

Je suis très reconnaissante à Mr. Patrick Gonzalez, professeur agrégé au département

d’économique pour le suivi et l’encadrement de ce travail ainsi que pour ses

encouragements, pour ses suggestions et ses remarques avisées.

Il m’est très agréable d’exprimer ma profonde gratitude à tout le personnel de la

Commission Régionale au Développement Agricole de Sidi Bouzid.

xvii

Avant propos

La réalisation de ce travail est rendue possible grâce à l’accès à la base de données

des enquêtes de terrain menées par le Dr. Fraj Chemak en 2003 et en 2007 auprès d’un

échantillon d’agriculteurs des périmètres irrigués privés de la région de Sidi Bouzid ; et

l’enquête réalisé en 2011 par moi-même dans la même région auprès des mêmes

agriculteurs.

Je suis très reconnaissante au Dr. Chemak pour son aide, ses conseils, ses critiques,

ses qualités humaines et ses encouragements. J’ai été très heureuse de travailler sous sa

tutelle et de suivre ses recommandations.

Je présente mes remerciements à tous ceux qui ont aidé à effectuer mon travail dans

de bonnes conditions.

1

Chapitre 1- Introduction

La Tunisie est un pays semi-aride sur les trois quarts de son territoire. Ses

ressources en eaux sont rares et son climat est très variable. Les ressources hydriques y sont

exposées aux risques de salinisation, de surexploitation et de rabattement des nappes

phréatiques.

Malgré des conditions climatiques et un emplacement géographique semblables, le

secteur agricole de la Tunisie est beaucoup moins développé que celui du Maroc. Compte

tenu de l’importance de la gestion de l’eau dans le secteur agricole, des pratiques

tunisiennes déficientes expliquent peut être ce retard.

La Tunisie connaîtra, à court terme, une situation de pénurie en eau. Il suffit pour

s'en convaincre de comparer le potentiel hydrique utilisable, qui est de l'ordre de 500

m3/an/habitant, à la valeur de 1000 m3 considérée comme le minimum annuel indispensable

à la satisfaction des besoins de chaque individu (FAO/PNUD, 1991).

Depuis les années 90, la Tunisie a mis en œuvre plusieurs approches de gestion de

l’eau afin d’encourager les agriculteurs à adopter des méthodes efficaces d’irrigation. Bien

que les périmètres irrigués ne représentent seulement que 8 % de la superficie agricole

utile, ils permettent de remédier aux insuffisances des cultures pluviales et ils contribuent

pour 35 % de la valeur totale de la production agricole du pays, dont 90 % de la production

maraichère, 30 % des produits laitiers, 10 % de la valeur des exportations en produits

agricoles. De plus ce secteur engage 27 % de la main d’œuvre selon le ministère de

l’agriculture, des ressources hydrauliques et de la pêche.

Ce secteur bénéficie, depuis quelques années d’un cadre politique particulier en vue

d’améliorer sa productivité. Toutefois, les politiques hydrauliques ont présenté des écarts

entre les objectifs attendus et réalisés.

La grande majorité des périmètres privés de Sidi Bouzid sont irrigués à partir de

puits de surface qui s’alimentent directement dans les nappes phréatiques dont la

2

profondeur ne dépasse pas 50 mètres selon le code d’eau de la Tunisie. La surexploitation

des nappes a été à l’origine d’une pénurie locale d’eau et de la salinisation de certaines

nappes. Ainsi, 82 % des périmètres agricoles sont des périmètres irrigués privés (PIP) qui

souffrent d’un problème de surexploitation. La région représente bien la tragédie des

communaux (Hardin, 1968) où l’eau est une ressource en accès libre surexploitée. Ceci

justifie une intervention de l’État pour modérer la situation.

Il est nécessaire alors de faire un diagnostic plus approfondi, par périmètre, dans le

but de chercher une meilleure valorisation de l’eau d’irrigation (en mètres cube d’eau

utilisés par dinar de produit vendu) au sein des exploitations agricoles. Pour réaliser ce

travail, nous avons mené une enquête auprès de 26 agriculteurs de Sidi Bouzid ouest

précédemment sondés en 2003 et en 2007.

Les mesures de l’efficience économique, technique, d’échelle et allocative, révèlent

une amélioration de l’efficience des exploitations agricoles entre 2003 et 2011: l’efficience

technique est passé de 82,9 % à 97,7 %. L’efficience d’usage d’eau calculée est

relativement faible, de l’ordre de 51 % en 2011, à la suite de l’aggravation de la situation

des nappes surexploités et du rabattement du niveau piézométrique.

Le présent mémoire est divisé en six chapitres, commençant par une introduction

générale suivie d’une revue de la littérature. Le troisième chapitre porte sur la

problématique de recherche. Je présente ensuite la méthodologie utilisée pour mesurer

l’efficience des exploitations agricoles, en prenant l’eau comme intrant principal de la

production. Enfin, je présente les résultats obtenus et leur interprétation ainsi que la

conclusion.

(1) Le dinar est la monnaie locale de la Tunisie, 1 dinars (TND) = 0,62 $ US selon la banque centrale de la

Tunisie en 2014.

3

Chapitre 2 - Revue de la littérature

Le secteur irrigué occupe une place stratégique en Tunisie. Bien qu’il ne représente

qu’environ 8 % de la superficie agricole utile, ce secteur joue un rôle primordial dans

l’économie nationale. Toutefois, il fait face à plusieurs contraintes de surexploitation et de

mauvais usage. Le problème de la rareté de l’eau en Tunisie a déjà fait l’objet de plusieurs

études qui évaluent l’efficience des exploitations agricoles.

1. Définition de quelques concepts

1.1. Le concept d’efficience

Selon Tremblay (2010), le concept d’efficience est très proche de celui d’efficacité :

l’efficacité relie les objectifs avec les résultats obtenus alors que l’efficience met en rapport

les moyens utilisés pour atteindre ces résultats. De ce fait, l’efficience concerne les moyens

de production et l’efficacité concerne les objectifs.

De façon générale, on distingue dans la littérature quatre formes d’efficience :

l’efficience technique, l’efficience allocative ou de prix, l’efficience d’échelle et

l’efficience économique.

1.1.1. L’efficience technique

Plusieurs études se basent sur le principe de l’efficience technique. Le principe

consiste à établir le niveau des réductions possibles des intrants utilisés en gardant constant

le niveau d’output. L’unité de prise de décision est aussi techniquement efficiente si on

augmente le niveau d’output qu’on peut obtenir en gardant constant les mêmes niveaux

d’intrants. La première approche découle de la minimisation des coûts de production alors

que la seconde de la maximisation de l’output.

Selon Gadedjisso-Tossou (2009), une unité de prise de décision (UPD) est dite

techniquement efficiente si elle utilise de manière optimale ses intrants pour produire le

plus haut niveau d’output. Il est donc possible d’établir une frontière des possibilités de

4

production en comparent les UPD les unes aux autres, une UPD située sur la frontière est

considéré comme techniquement efficace.

Illustration graphique Soit sept exploitations E1 = (2,2), E2 = (3,5), E3 = (6,7), E4 = (9,8), E5 = (5,3),

E6 = (4,1), E7 = (10,7), avec un seul input (en abscisse) et un seul output (en ordonnée).

Les exploitations E1, E2, E3, E4 forment la frontière de production ou l’enveloppe qui

représente les observations qui réalisent le maximum de production, telle qu’aucune autre

observation ne peut dépasser la frontière.

Les exploitations situées sur la frontière sont techniquement efficientes alors que les

autres présentent une inefficience puisqu’il est possible d’employer moins d’inputs et

d’obtenir le même niveau d’output.

Figure 1: Illustration graphique des inputs orientés

Prenons l’exemple de l’exploitation E7 de coordonnées (10,7). Cette exploitation est

techniquement inefficiente : elle utilise plus d’input pour produire le même niveau d’output

que l’exploitation E3 située sur la frontière de production. Il est possible pour l’exploitation

E7 de réduire son utilisation d’input et garder constant son niveau d’output, si on procède à

l’orientation d’input ou la minimisation d’input l’exploitation peut passer de (10,7) à (6,7).

5

La deuxième méthode consiste à l’orientation d’output ou la maximisation d’output.

Prenons l’exemple de l’exploitation E5 (5,3) qui utilise plus d’input que E2 mais produit

moins d’output. Il est alors possible de produire plus d’output en gardant le niveau d’input

constant en passant donc de Y E5 à Y’E5. Le ratio 𝐘′𝐄𝟓𝐘𝐄𝟓

représente le niveau d’efficacité ou

l’efficience technique de l’exploitation.

On peut présenter la fonction de production selon la relation entre l’output et

l’input : on parle alors de l’ensemble technologique (a). On peut aussi tracer la frontière on

cherchant la substituabilité des inputs (b) ; ou bien s’intéresser à la combinaison possible

des produits en traçant la frontière de production (c).

a- Fonction de production

Figure 2 : Présentation des différentes relation entre l’output et l’input

6

b- Ensemble de combinaison d’inputs c- Ensemble d’outputs réalisables

(Isoquant) (Frontière de production)

1.1.2. L’efficience allocative

L’efficience allocative est mesurée par l’écart entre le coût de production et

l’efficience technique.

Figure 3 : Présentation de l'efficience allocative

Farell (1957), a illustré cette idée en utilisant un exemple simple d’une unité de

prise de décision qui produit un seul output (q) en utilisant deux intrants x1 et x2 sous

l'hypothèse de rendements d'échelle constants. On considère l’isoquant unitaire SS' des

unités de prises de décision efficientes qui forme la frontière, permet la mesure de

x1/q

x2/q

S

S'

k

K'

A

o

A'

7

l’efficacité technique. Si une UPD utilise la combinaison des intrants au point B pour

produire une unité de production, l’inefficacité technique de cette entreprise peut être

représentée par la distance AB : cette distance représente la possibilité de réduire l’usage

des inputs sans réduction de la production, l’inefficacité peut être représenté par le rapport

AB/OB entre 0 et 1, ce qui représente le pourcentage de réduction de tous les intrants

requis pour atteindre une production techniquement efficiente. L’efficience technique (TE)

est mesurée par le ratio

TE = OA/OB

Dans le cas présent, l’UPD représentée par le point A situé sur l’isoquant

d’efficience SS’ est considérée techniquement efficient, alors que le point A' est situé à la

fois sur l’isoquant et l’isocoût dans ce cas il est considéré techniquement efficient et

allocativement efficient.

1.1.3. L’efficience économique

Une UPD est économiquement efficiente lorsqu’elle combine l’efficience technique

et l’efficience allocative.

1.1.4. L’efficience d’échelle

Pour déterminer la taille optimale d’une UPD il est important de déterminer si

l’UPD affiche des rendements d’échelle croissants ou décroissants. Les rendements

d’échelle sont croissants si la production augmente plus que proportionnellement avec les

facteurs de production. Les rendements d’échelle sont décroissants lorsque la production

augmente moins que proportionnellement avec les facteurs de production.

1.2. Application des différentes approches pour mesurer l’efficience

Les études représentées dans le tableau 1 ont été basées sur deux approches

empiriques pour calculer l’efficacité technique : paramétrique et non paramétrique.

La méthode paramétrique la plus courante est l’analyse stochastique de la frontière

(FSA). La méthode analyse d’enveloppement des données (DEA) est la méthode non

8

paramétrique la plus utilisée. Les résultats obtenus par ces deux méthodes sont

généralement comparables.

Ces dernières années, huit études ont été faites en utilisant ces différentes approches

afin de calculer l’efficience technique des exploitations agricoles dans différentes régions

de la Tunisie. Deux de ces huit études appliquent l’approche de la FSA.

En 2005, un groupe des chercheurs (Albouchi et al, 2005) ont étudié la gestion de

l’eau d’irrigation dans le bassin versant de Merguellil en Tunisie centrale. Ils ont procédé à

l’estimation et à la décomposition de l’efficience économique (combinaison de l’efficience

technique et de l’efficience allocative) ; sept régions irriguées font l’objet de cette étude.

Cette étude révèle que l’efficience technique, l’efficience allocative et l’efficience

économique varient d’une région à l’autre. L’efficience technique trouvée varie de 64,2 % à

96 %, l’efficience allocative varie de 53,9 % à 81,9 % et l’efficience économique varie de

49,1 % à 64,8 %. La variation des résultats entre les différentes régions d’étude peut être

due aux différents facteurs qui ont un effet sur le niveau d’efficience tels que l’effet de

l’économie d’eau et l’effet de la spécialisation.

Dhehibi et al. (2007), ont estimé la frontière stochastique de production, basée sur

les effets d’inefficience. Leur mesure de l’efficience d’usage d’eau (EUE) est basée sur la

notion d’efficience technique des intrants spécifique (Kopp, 1981). Cette mesure est

dérivée de la fonction de production estimée entre l’usage minimum et l’usage observé de

l’eau d’irrigation. Les résultats de ces auteurs montrent qu’il existe une variabilité de l’EUE

entre les exploitations, allant de 12,8 % à 90,7 % avec une efficience technique moyenne

estimée de 67,7 %. Ceci implique qu’une amélioration de 32,3 % de la situation actuelle est

possible. Le calcul de l’efficience d’usage d’eau d’irrigation implique une variabilité plus

intense que celle de l’efficience technique. L’EUE trouvé se trouve entre un minimum de

1,6 % et un maximum de 98,8 % et une moyenne de 53 %. Ce résultat indique que les

agriculteurs peuvent réaliser plus d’économie en terme d’usage d’eau en utilisant 47 %

moins d’eau d’irrigation, en adoptant les techniques modernes d’irrigation.

9

1.2.1. L’approche DEA : analyse d’enveloppement de données

La méthode d’analyse d’enveloppement des données se base sur la programmation

linéaire pour mesurer l’efficience des UPDs. Selon Charnes et al. (1978), cette méthode

permet de mesurer l’efficience technique dans des situations multi-produits et de

rendements d’échelle non constants. La frontière de production construite par le biais de la

programmation linéaire enveloppe toutes les observations.

La méthode DEA permet d’estimer la frontière d’efficience pour des unités de prise

de décision similaires, où la procédure de production est formée par l’ensemble des intrants

multiples et des sorties multiples.

1.2.2. Perspective historique

La méthode a été utilisée par plusieurs auteurs depuis sa création par Farrell (1957)

qui cherchait un modèle permettant d’évaluer la productivité des différentes UPDs. Farrell

a proposé une approche d’analyse qui permet de résoudre ce problème. Ses mesures ont été

utilisées par la suite pour évaluer différents systèmes de production. Dans le processus, la

notion de « productivité » a été remplacée par une notion plus générale « d’efficience ».

Cependant, Farrell n’est pas parvenu à expliquer « les slacks » ou les écarts entre les inputs

et les écarts entre les outputs. Charnes, Cooper et Rhodes (CCR, 1978), ont développé une

analyse approfondie du modèle dual de DEA, leur étude a été basée sur les travaux

précédents de Farrell (1957).

Banker, Charnes, et Cooper (1984) ont inclus les rendements d’échelle variables

pour mesurer l’efficience d’échelle.

2. Application de la méthode DEA en Tunisie

Les dernières années ont vu une grande variété d'applications de la DEA pour

évaluer les performances des différents systèmes de production. L’application de cette

méthode a englobé aussi le secteur agricole avec l’évaluation de l’efficacité des

exploitations agricoles.

10

Tableau 1: Synthèse des études relatives à l’analyse de l'efficience des exploitations agricoles en Tunisie

Auteurs Région Approche Utilisée

Taille de l’échantillon

Variables (inputs/outputs)

Chebil et al. (2010)

Zaghouan Nord

(DEA) Minimisation des

inputs

75 Eau, terre, semence, fertilisants pesticides, mécanisation, travail / revenus totaux de l’exploitation

Naceur et al. (2010a)

Medenin Sud

(DEA) Minimisation des

inputs

100 Eau, terre, travail, intrants chimiques, autres coûts/revenus totaux de

l’exploitation Naceur et al. (2010b)

Medenin Sud

(DEA) Minimisation des

inputs

50 Eau, terre, travail, achat de semence, pesticides, fertilisants /revenus totaux

de l’exploitation Frija et al.

(2009) Monastir

zone côtière (DEA)

Minimisation des inputs

47 Eau, terre, travail/revenus totaux de l’exploitation

Frija (2009) Nabeul Nord

(DEA) Minimisation des

inputs

62 Eau, terre, travail/revenus totaux de l’exploitation

Chemak (2007)

Sidi Bouzid Centre (DEA) Minimisation des

inputs

150 Eau, terre, mécanisation, travail, fertilisants/revenus totaux de

l’exploitation

Dhehibi et al. (2007)

Nabeul Nord

(SFA) Minimisation des

inputs

144 Terre, travail, Eau, autres coûts, intrants chimiques, production

Albouchi et al. (2005)

Kairouan Centre

(SFA) Minimisation du

coût de production

Non indiqué

Semences, engrais, eau, produits de traitement, travail, mécanisation,

capital, terre/production Fraj

chemak, 2009

Sidi Bouzid Centre

DEA Minimisation des

inputs

86 Eau, terre, mécanisation, travail, fertilisants/revenus totaux de

l’exploitation M.Bachta et

al.2002 Kef

Nord-ouest modèle de frontière

déterministe méthode des

Moindres Carrés Ordinaires Corrigés

106 l’accès à la terre, mécanisation, travail, fertilisants, l’indice de

semence, précédent cultural, l’indice de semence/production

Zouhair Rached et al. (2012)

Touzer Sud

FSA Fonction de

production translog

84 Eau, capital investi, fertilisation/production

Ali Chebil et al. (2014)

Chbika Centre

Stochastique DEA Inputs orientés

170 Eau, terre, fertilisation/production

11

Tableau 2: Les résultats des différents types d'efficience

Auteurs Niveau d’ET en %

Niveau d’EUE en %

Niveau d’ETCI en %

Niveau d’EE en

%

Niveau d’EA en

%

Niveau d’EEco en %

REC REV REC REV REC REV - - -

Chebil et al. (2010)

73,11 81,56 49,95 61,25 94,96 93,77 - - -

Naceur et al. (2010a)

64 80,3 47,8 60 - - - - -

Naceur et al. (2010b)

74 86 52 69 - - - - -

Frija et al. (2009)

67,3 75,6 41,8 52,6 - - - - -

Frija (2009) 45 69,4 28,2 43,2 - - - - -

Chemak (2007)

56 72 - 68 - - 77 66 -

Dhehibi et al. (2007)

- 67,73 - 53 - 70,8 - - -

Albouchi et al. (2005)

- 88,7 - 53 - - 65 57

Fraj chemak et al. (2009)

- 76 - 73 - - - 66 -

M.Bachta et al.2002

- 73,6 - - - - - - -

Zouhair Rached et al.

(2012)

- 93 - - - - - - -

Ali chebil et al. (2014)

62 70 41 44 - - - - -

ET : efficience technique, EUE : efficience d’usage d’eau, ETCI : Efficience

technique du coût d’irrigation, EE : efficience d’échelle, EA : efficience allocative, EEco :

efficience économique, REV : rendements d’échelle variables, REC : rendements d’échelle

constants.

L’approche DEA a été appliquée par plusieurs chercheurs dans le contexte de la

mesure de différents niveaux d’efficience (technique, allocative et économique), ainsi que

de l’efficience liée à l’usage de l’eau d’irrigation dans différentes régions de la Tunisie.

12

En 2007, Chemak, a mené une étude sur la région centrale de la Tunisie à Sidi

Bouzid sur 150 exploitations en utilisant l’approche non paramétrique DEA. Chemak a

modifié le modèle standard de la méthode DEA afin de pouvoir calculer les efficiences

technique et allocative d’une unité de prise de décision. L’auteur a comparé les quantités

optimales des intrants permettant d’atteindre le profit techniquement efficace avec les

quantités des intrants réellement utilisées en traduisant la différence en termes

d’inefficience d’usage des intrants. Les résultats montrent que le niveau d’EUE est de

73 %. Cependant l’auteur n’a pas analysé l’effet des facteurs sur l’EUE comme les études

précédentes (voir Chemak, 2007 pour plus de détails).

En 2009, Fraj Chemak et al., dans leur article qui a pour objectif la mesure de la

performance des exploitations agricoles dans les régions arides, ont également utilisé

l’approche non paramétrique DEA pour déterminer l’efficience technique, l’efficience

globale (en se basant sur le profit) et de déduire enfin l’efficience allocative. Cet article

représente un point critique dans le calcul de l’efficience lorsque l’exploitation obtient un

profit nul.

L’étude de Chemak, (2007) concerne la même région que celle que j’étudie ici : ses

résultats seront comparés avec les miens.

Le tableau 1 représente des études qui traitent différentes régions du pays (le Nord,

le Centre et le Sud). Vu les différences socioculturelles et climatiques entre les régions, la

région du Nord détient une richesse hydraulique plus importante que les régions du Centre

et du Sud. Par conséquent il n’est pas approprié de comparer les résultats entre ces

différentes régions.

De façon générale, on observe que le niveau d’efficience technique varie de 69 % à

93 %.

2.1. L’importance du secteur oléicole en Tunisie

La production d’olives et d’huile d’olive compte pour une grande part de la

production agricole tunisienne. Ce secteur s’étale actuellement sur plus que 1,7 million

d’hectares représentant près de 79 % de la superficie arboricole. Près de la moitié de ces

13

exploitations sont situées dans le centre du pays où l’olivier constitue la composante

principale des systèmes de culture dans les régions arides et semi-arides. La production

moyenne d’huile d’olive en Tunisie était de 180 000 tonnes entre 2004 et 2009 et 75 % de

cette production était destiné à l’exportation selon l’office national de l’huile (l’ONH,

2012). Ce niveau de production place la Tunisie en deuxième rang après l’Union

européenne, à l’échelle mondiale.

Le secteur oléicole a une pertinence sociale et économique dans la plupart des pays

méditerranéens par son importance dans le régime alimentaire, la main d’œuvre qu’il

engage, le revenu qu’il dégage à l’échelle nationale et son importance dans la structure des

exportations des pays. Certaines études ont été faites pour analyser la performance de ce

secteur et mesurer l’efficience technique et chercher les facteurs qui affectent la culture

d’olivier.

Jusqu’au début des années 1990, un objectif stratégique de la Politique agricole

commune (PAC) de l’union européenne était l’augmentation de la production agricole (V.

Tzouvelekas, 2001). La réforme de la PAC se poursuit et l’Union européenne adopte pour

le tabac, les olives, le coton et le houblon des régimes plus compétitifs et plus favorables

aux échanges.

Le tableau 3, est une représentation de quelques études qui ont mesuré l’efficience

technique du secteur oléicole dans certain pays producteurs.

14

Tableau 3 : Synthèse des études relatives à l’analyse de l’efficience des exploitations oléicoles

Auteurs Région Approche utilisée

Taille de l’échantillon

Variables (inputs/outputs)

Efficience technique en %

R.D. Palomares, J.M.Martinez

(2011)

Andalousie Espagne

DEA

Maximisation d’outputs

88

Main d’ouvre (heures/campagne), capital, charges,

production (tonnes), indice de qualité, indice de

gestion de l’environnement

84,38

F. Lambarraa et al.

(2007) Espagne

FSA Fonction de production

cobb- dauglas

576

Travail, fertilisation, terre, coûts, irrigation,

production

75,5

Vangelis Tzouvelekas et

al. (2001) Grèce

FSA Orientation des inputs

(TEi0) et des

outputs (TEi1)

84

Travail, fertilisation, terre,

autres charges, production

Les exploitations conventionnelles

TEi0 = 58,72

TEi1 = 54,3

Les exploitations biologiques TEi

0 = 69,13 TEi

1 = 73,12

L.Lachaal et al. (2005)

Sfax centre

Tunisien

FSA Fonction Trans log

178

Terre, travail, capital,

consommation intermédiaire,

production

82

15

Chapitre 3 – Problématique et démarche méthodologique

1. Problématique de recherche

Le secteur agricole a connu une évolution remarquable durant les dernières années,

surtout grâce au secteur irrigué. Ce dernier a des contributions importantes aussi bien à

l’échelle régionale qu’à l’échelle nationale. Malgré les effets positifs de ce secteur sur le

développement régional, cette activité entraine des externalités négatives non négligeables

sur les ressources hydrauliques de la région : salinisation, surexploitation, et dégradation de

la qualité de l’eau.

Toutefois, les agriculteurs cherchent toujours à réaliser le maximum de profit, étant

donné qu’on ne peut pas contrôler l’utilisation de l’eau.

1.2. Objectif de recherche

Le présent travail a pour objectif, d’analyser la productivité des exploitations

irriguées de la zone de Sidi Bouzid au centre de la Tunisie. Plus précisément, il s’agit de

mesurer l’efficience technique, allocative et d’échelle ainsi que d’analyser l’efficience

d’usage d’eau et de déterminer les facteurs principaux qui affectent l’efficience des

exploitations agricoles.

1.3. Hypothèse de travail

Cette recherche sera basée sur deux hypothèses fondamentales à savoir:

Hypothèse n°1 : il existe une relation positive entre l’usage d’eau et la productivité

des exploitations.

Hypothèse n°2 : L’efficience des exploitations agricoles est fonction du niveau

d’éducation du chef de l'exploitation, de son âge et du coût des facteurs de production.

1.4. Intérêt de l’étude

Cette étude présente multiples intérêts. L’agriculture est un pilier vital de

l’économie du pays assure la croissance ainsi la réduction de la pauvreté et la sécurité

16

alimentaire. De ce fait, une amélioration au niveau de la productivité des petites

exploitations agricoles est une condition sine qua non du développement régional et

national. En plus, l’utilisation efficiente des facteurs de production permettrait à ces

exploitations agricoles familiales d’accroitre leurs revenus et de réduire leurs coûts de

production.

2. Démarche méthodologique

1.2. Collecte de données

Dans le cadre d’une étude empirique, qui se base sur des enquêtes réalisées dans

différentes périodes (2003, 2007 et 2011) ce travail vise à suivre l’évolution du

comportement des exploitants et leurs orientations.

Figure 4: Localisation de la zone d’étude en Tunisie

La méthode de collecte des données est principalement basée sur les enquêtes

auprès d’un échantillon de producteurs agricoles de la zone pendant les périodes de 2003,

2007 et 2011. Des questionnaires d’enquêtes ont été utilisés pour suivre un échantillon de

17

26 exploitations réparties dans trois zones rurales : Ouled Brahim, Bir Badra et Om

Laadham (voir annexe). Ces enquêtes ont été menées dans le cadre d’un travail recherche

de l’Institut national des recherches agricoles de la Tunisie dans cette zone.

Une mesure de débit et une mesure de salinité ont été faites sur les puits des

exploitations enquêtées en prélevant des échantillons d’eau.

Les enquêtes ont permis de donner une vision globale en termes de caractérisation

des exploitations et du comportement des agriculteurs. L’enquête est composée de trois

parties (annexe) :

• Une partie est réservée à l’identification de l’exploitant : nom et prénom, âge,

niveau lieu de résidence, d’instruction, formation agricole, membre de la famille, membres

actives, autre activité en dehors de l’exploitation.

• Une deuxième partie se rapporte à l’identification de l’exploitation : superficie

agricole totale, superficie agricole utile, superficie irrigable, superficie pluviale, situation

foncière, nombre des parcelles, production animale, cultures pratiquées.

• La troisième partie est consacrée aux caractéristiques des puits et du système

d’irrigation ainsi que l’établissement des fiches parcelles pour recenser les problèmes de

rabattement de la nappe et la salinisation de l’eau.

1.3. Analyse descriptive

À partir des données recueillies lors des enquêtes faites sur le terrain, nous avons

fait une analyse qualitative des résultats obtenus en utilisant le logiciel Excel.

1.3.1. Caractéristiques de l’exploitant

Âge du chef de l’exploitation

L’âge de l’exploitant est important pour faire des comparaisons entre les jeunes et

les vieux agriculteurs et pour étudier la relation entre l’âge et les caractéristiques des

exploitations agricoles. Dans notre cas, l’âge des chefs de l’exploitation varie entre 39 et 85

ans avec une moyenne d’âge de 57 ans. Il se divise en trois tranches d’âge comme l’indique

le tableau ci-dessous.

18

Tableau 4 : Répartition de la population selon l’âge en 2011

Classe d’âge (n = 26) Effectif Pourcentage (%)

Inférieure à 50 5 19

Entre 50 et 60 16 62

Supérieure à 60 5 19

Total 26 100

Source : nos enquêtes

La tranche d’âge la plus dominante est celle entre 50 et 60 ans avec un pourcentage

de 62 %. Les autres tranches d’âge sont à part égale avec un pourcentage de 19 %. D’après

les résultats illustrés par le tableau on peut observer que la population n’inclut pas de jeunes

dont l’âge est inférieur à 30 ans. La moyenne d’âge de la population est de 57 ans.

Ceci reflète la situation des exploitations agricole en Tunisie. Cette activité n’attire

pas les jeunes et n’est pratiquée que par des agriculteurs âgés de plus de 40 ans. Selon

l’enquête sur les structures des exploitations agricoles menées par direction générale des

études et du développement agricole en 2006, 87 % des agriculteurs sont âgés de plus de 40

ans et 43 % des exploitants sont âgés de plus de 60 ans.

Niveau d’instruction

Nos enquêtes nous ont permis de déterminer le niveau d’instruction des exploitants.

Les agriculteurs enquêtés sont en majorité faiblement instruits : le taux d’analphabétisme

est très élevé (23 %). Ceci reflète que les exploitants ne détiennent qu’un savoir-faire assez

modeste. De plus, 54 % des agriculteurs enquêtés non pas dépassé le niveau primaire, et

seul 19 % d’entre eux ont un niveau secondaire.

L’enquête sur la structure des exploitations agricole en Tunisie faite par la direction

générale des études et du développement agricole (DGEDA, 2006) révèle que le niveau

d’instruction des exploitants agricoles en Tunisie est très modeste : 84 % d’entre eux n’ont

pas dépassé l’enseignement primaire, 14 % ont un niveau secondaire ou professionnel,

19

tandis que 3 % seulement ont suivi des études supérieures. Le taux d’analphabétisme chez

les exploitants agricoles est estimé à 46 %.

1.3.2. Caractéristiques de l’exploitation

Dans notre enquête, nous sommes intéressés uniquement aux périmètres irrigués

privés localisés sur des puits de surface et dont les exploitations à caractère familial sont de

petite taille ou de taille moyenne.

Les superficies irrigables varient entre 1 et 13 ha avec une moyenne de 5,64 ha. La

majorité des agriculteurs possèdent une superficie inférieure à 5 ha soit 53,8 % des

agriculteurs interrogés.

Il est à noter que certains agriculteurs ne possèdent pas de titre foncier. L’absence

de titre foncier constitue un obstacle majeur à la dynamisation du marché foncier et à la

consolidation du statut de l’exploitation, une condition pourtant nécessaire pour permettre

l’investissement (via le recours aux crédits bancaires).

Mode d’irrigation

La majorité des agriculteurs enquêtés utilisent des techniques d’irrigation

traditionnelles. Le mode d’irrigation dominant est l’irrigation gravitaire avec plus 65 %. La

goutte à goutte est utilisée pour le maraîchage.

Figure 5 : Irrigation traditionnelle

20

Figure 6 : Irrigation goutte à goutte

2. La technologie et le choix des critères d’évaluation

Comme technologie de référence, je retiens un output et un certain nombre des

inputs qui sont : la superficie irriguée, le travail, la mécanisation, la fertilisation, l’eau

d’irrigation et autres charges. Les outputs (production maraichère, fourragères,

céréalicultures, arboricultures) sont agrégés en une seule variable.

Description des inputs :

La superficie irriguée en ha.

Le travail est mesuré par les Unités de travailleurs annuels (UTA le nombre des

personnes qui ont travaillé au cours de la saison agricole).

L’eau d’irrigation est mesurée en mètres cube (m3).

Quantité d’eau d’irrigation (en m3) =

[Le nombre d’heures totales d’irrigation × 3600s × débit (l/s)] /1000

Le nombre total d’heures d’irrigation par parcelle et par culture est calculé comme

suit : le nombre de jours d’irrigation par culture durant toute la période multiplié par le

nombre d’heures par jour.

21

Le débit (en litre par seconde) mesuré pour chaque puits dont l’agriculteur utilise

pour irriguer. Quelques transformations sont nécessaires pour obtenir la quantité d’eau

d’irrigation en mètres cube.

Le nombre d’heure total d’irrigation est converti en seconde en les multipliant

par 3600.

Le coût de la quantité d’eau consommée a été estimé indirectement à partir des

données recueillies en passant par deux étapes :

i. On détermine au début la charge d’exhaure d’eau en valeur pour

l’agriculteur : en sommant le coût de carburant et le coût des entretiens s’ils

existent.

ii. Par la suite, on divise cette charge totale d’exhaure d’eau par la quantité

d’eau utilisée en m3 (précédemment calculée) et on obtient le coût d’un

mètre cube d’eau. Pour connaitre la valeur de la quantité d’eau utilisée par

parcelle, il suffit donc de multiplier le coût du mètre cube (TND/m3) par la

quantité d’eau utilisée sur cette parcelle.

Le coût de la mécanisation : dans notre cas, ce n’est que le coût de préparation du

sol qui est déterminé par le nombre d’heures multiplié par le prix d’une heure de traction.

Le calcul est fait par parcelle.

Le coût du semis est déterminé en multipliant le nombre de sacs de semences utilisé

par le prix d’un sac.

Le coût la fertilisation est déterminé en multipliant la quantité de chaque type de

fertilisant utilisé par son prix.

Les autres charges inclus (transport, traitements, la taille des arbres, etc.).

1.3. Analyse d’inefficience

Nous avons estimé les différents types d'inefficience des exploitations irriguées à

partir d'un modèle d'enveloppement des données (DEA) avec le logiciel GAMS.

22

Le modèle utilisé dans ce travail est inspiré de celui de Singbo et Oude Lansink

(2010) qui présente une nouvelle mesure de la performance à partir d’une approche

méthodologique innovante fondée sur le concept de la distance directionnelle introduit par

Chambers et al. (1996) afin de gérer le problème de zéro profit. Le calcul traditionnel de

l’efficience de profit est basé sur la mesure des ratios ceci peut engendrer une efficience de

profit négative, ces résultats ne sont pas interprétables en terme d’orientation des inputs et

des outputs pour atteindre le profit maximal. De même, un profit nul n’est pas adéquate et

peut causer des problèmes dans le contexte des ratios.

La fonction de distance directionnelle permet de mesurer l’efficience technique,

allocative et l’efficience d’échelle ainsi que l’efficience économique (globale) des

exploitations irriguées définie par la différence entre le profit maximum et le profit observé

normalisés par la somme d’une variable de référence d’output et d’input, d’où le problème

de zéro profit ne se pose pas.

La fonction de distance directionnelle combine les deux types d’orientation des

inputs et des outputs en même temps en utilisant un vecteur directionnel (gxv, gy).

23

Figure 7 : Fonction de distance directionnelle

1.4. Procédure d’estimation des niveaux d’efficience

En réalité on procède à l’estimation de l’inefficience technique, économique,

d’échelle et allocative pour chaque année d’enquête 2003 et 2007 et 2011.

1.4.1. L’estimation de l’inefficience technique

L’inefficience technique a été calculée de la même manière pour les trois années

d’étude en recourant à la programmation linéaire. Supposons 𝐾 exploitations agricoles et

un index 𝑘 = 1 … ,𝐾. Chaque exploitation utilise des intrants qui seront divisés dans le

présent modèle en deux catégories : les intrants variables (𝑥𝑣) et les intrants fixes �𝑥𝑓� et

produit des outputs qui seront agrégés à un seul output pour des fins de simplicité. Les

inputs variables sont constitués des coûts liés à la fertilisation et au semis. Par contre, les

inputs fixes sont constitués de la superficie emblavée, des coûts de mécanisation, de la

quantité de main-d’œuvre utilisée et de la quantité d’eau d’irrigation. La main-d’œuvre est

considérée comme input fixe car la majorité de la main-d’œuvre utilisée est constituée de la

24

main-d’œuvre familiale et parfois de la main-d’œuvre permanente. L’inefficience technique

de la ferme 𝑗 se calcule en résolvant la programmation linéaire ci-dessous :

𝐼𝑇�𝑥𝑗 ,𝑦𝑗� = max𝛽,𝑧

𝛽

s.c.

∑ 𝑧𝑘𝑦𝑘𝑚𝐾𝑘=1 ≥ 𝑦𝑗𝑚 + 𝛽𝑦𝑚 (1)

∑ 𝑧𝑘𝑥𝑘𝑣𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑣 − 𝛽𝑥𝑣 (2)

∑ 𝑧𝑘𝑥𝑘𝑓𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑓 (3)

𝑧𝑘 ≥ 0 (4)

Où, 𝛽 indique l’inefficience technique, 𝑦𝑘𝑚 représente l’output de la ferme 𝑘, 𝑥𝑘𝑣

représente les inputs variables de la ferme 𝑘 (on a deux catégories d’input variable), 𝑥𝑘𝑓

indique les inputs fixes de la ferme 𝑘 (on a quatre catégories d’inputs fixes). Les variables

𝑥𝑗 et 𝑦𝑗𝑚 qui sont multipliés par l’inefficacité technique 𝛽 à gauche de (1) et (2)

respectivement, sont les variables directionnelles et sont représentées par les outputs et les

inputs observés au niveau de chaque producteur. Le vecteur 𝑧𝑘 représente la variable

d’intensité qui indique l’importance que représente chacune des exploitations

techniquement efficientes par rapport à l’exploitation inefficiente. Il définit un point qui est

une combinaison linéaire de points situés sur la frontière par rapport à chaque point localisé

en dehors de la frontière et prend des valeurs situées entre 0 et 1. Les exploitations

efficientes ont une valeur de 𝑧𝑘 = 1 car elles sont situées sur la frontière de production

technique et déterminent leur propre référence. Il est alors impossible de trouver pour ces

exploitations, dans l’ensemble de référence, une autre exploitation ou combinaison

d’exploitations produisant autant (ou plus) d’output (respect de la contrainte 1) et utilisant

une quantité moins importante d’un input (respect des contraintes 2). Par contre, chaque

exploitation techniquement inefficiente est comparée aux exploitations situées sur la

frontière de production techniquement les plus proches. À titre d’exemple, considérons

l’exploitation 𝐴 qui est techniquement inefficiente et a pour référence (c’est-à-dire les

exploitations les plus proches situées sur la frontière de production), les exploitations

25

efficientes 𝐵 et 𝐶 avec des valeurs de 𝑧𝑘 = 0,54 pour 𝐵 et 𝑧𝑘 = 0.17 pour 𝐶. Pour

améliorer son niveau de production et d’utilisation des inputs, l’exploitation 𝐴 doit donc

étudier les pratiques agricoles de ces deux exploitations mais surtout de l’exploitation 𝐵 car

c’est cette exploitation qui possède le poids le plus important pour 𝐴. Dans la présente

étude, les exploitations efficientes produisent soit le même niveau d’output en utilisant le

moins d’inputs ou utilisent le même niveau d’inputs pour produire un niveau élevé

d’output. La variable 𝑧𝑘 est donc un scalaire qui indique le poids (pourcentage) que

représente chacune des exploitations techniquement efficientes sur chaque exploitation

inefficiente. En conclusion, elle représente une pondération de l’importance relative des

exploitations localisées sur la frontière de production par rapport à chacune des

exploitations inefficientes.

Dans notre cas, la première équation désigne la contrainte d’output où le revenu

observé doit être supérieur ou égal à l’optimal que l’exploitant peut réaliser. Comme déjà

mentionné ci haut, les inputs sont divisés en deux catégories, soit les inputs fixes et les

inputs variables. La contrainte des inputs est divisée en deux équations soit l’équation (2) la

contrainte des inputs variables qui sont relatifs aux semences et engrais, et l’équation (3) est

la contrainte des inputs fixes qui sont de l’ordre de quatre (la superficie, la mécanisation, la

main d’œuvre et l’irrigation en m3).

Tout au long de cette étude le calcul d’inefficience technique se fait sous quatre

scénarios en supposant un rendement d’échelle constant comme dans le modèle ci-dessus.

Un rendement d’échelle variable, un rendement d’échelle non croissant et un rendement

d’échelle non décroissant. La figure 4 présente la description des rendements d’échelle de

la frontière DEA. En effet, l’hypothèse de rendements d’échelle constants est seulement

appropriée lorsque les exploitations opèrent à l’échelle optimale, c’est-à-dire celle

représentée par la droite ODA de la Figure 4. La compétition imparfaite, les contraintes

financières, etc. peuvent entrainer que l’exploitation n’opère pas à l’échelle optimale. De ce

fait, Banker et al. (1984) ont proposé une extension du modèle de rendements d’échelle

constants pour tenir compte des situations de rendements d’échelle variables. La contrainte

de rendements d’échelle est donc introduite dans le modèle sous l’équation (4), en ajoutant

26

une contrainte de convexité pour calculer l’inefficience technique sous l’un des rendements

d’échelle mentionnés auparavant.

Figure 8 : Rendements d'échelle de la frontière DEA

La contrainte ∑ 𝑧𝑘𝐾𝑘=1 = 1 permet d’estimer l’inefficience technique sous

l’hypothèse de rendements d’échelle variable. La contrainte ∑ 𝑧𝑘𝐾𝑘=1 ≤ 1 permet d’estimer

l’inefficience technique à rendements d’échelle non croissant et la contrainte ∑ 𝑧𝑘𝐾𝑘=1 ≥ 1

est relative à l’hypothèse de rendements non décroissant. La différence entre les niveaux

d’inefficience technique sous les hypothèses de rendements d’échelle non croissant et non

décroissant permet de déterminer la direction du rendement d’échelle des exploitations.

La valeur de l’inefficience technique (𝛽) est supérieure ou égale à zéro. La valeur

de zéro indique que l’exploitant est techniquement efficient. Par contre, une valeur

supérieure à zéro indique que l’exploitant est techniquement inefficient.

27

1.4.2. L’estimation de l’inefficience économique

Cette étape permet d’estimer l’inefficience économique, ce qui nécessite le calcul

du niveau optimal d’output et le niveau optimal de l’input variable de chaque exploitant

relatif à la technologie de production. La programmation linéaire permettant de résoudre ce

problème d’optimisation pour une exploitation 𝑗 se présente comme suit :

max𝑦,𝑥𝑣,𝜆

𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝑣

s.c.

∑ 𝜆𝑘𝑦𝑘𝑚𝐾𝑘=1 ≥ 𝑦𝑗𝑚

∑ 𝜆𝑘𝑥𝑘𝑣𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑣

∑ 𝜆𝑘𝑥𝑘𝑓𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑓

𝜆𝑘 ≥ 0

∑ 𝜆𝑘𝐾𝑘=1 = 1

Où 𝜆𝑘 représente la variable d’intensité de chaque exploitation. Les autres variables sont

définies comme précédemment. La variable 𝑝 représente le prix des outputs et la variable 𝑤

représente les prix des inputs variables. La contrainte du rendement d’échelle variable est

imposée dans cette résolution pour indiquer que le profit maximal est calculé à court terme.

En effet, à long terme, une exploitation qui ne réalise pas de profit peut disparaître du

marché.

L’inefficience économique est obtenue en soustrayant le revenu observé du revenu

maximal, normalisés par une variable de référence (𝑝𝑔𝑦 + 𝑤𝑔𝑥𝜐). Cette variable représente

la somme de la valeur du vecteur de direction qui permet de normaliser la différence entre

le profit maximum et le profit observé (voir Färe et al. 2008 p. 535 pour plus de détails).

Cette différence résulte l’inefficience globale (OIE) :

𝑂𝐼𝐸 = 𝜋(𝑝,𝑤) − (𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝜐)

𝑝𝑔𝑦 + 𝑤𝑔𝑥𝜐=

(𝑝𝑦∗ − 𝑤𝑥𝑣∗) − (𝑝𝑦 − 𝑤𝑥𝜐)𝑝𝑔𝑦 + 𝑤𝑔𝑥𝜐

28

Cette mesure est aussi appelée en anglais le ‘‘Nerlovian measure of profit

efficiency’’ et est indépendante de l’unité de mesure à cause de la normalisation de la

différence entre le profit maximum et le profit observé par la valeur totale du vecteur de

direction.

Les variables y∗ et xv∗ représentent l’output optimal et l’input variable optimal qui

sont obtenus dans la résolution de la programmation linéaire précédente.

Il est important de préciser que l’inefficience économique englobe toutes les

inefficiences soit l’inefficience technique pure, d’échelle et allocative. La valeur de

l’inefficience économique (𝑂𝐼𝐸) est également supérieure ou égale à zéro. La valeur de

zéro indique que l’exploitant est économiquement efficient. Par contre, une valeur

supérieure à zéro indique que l’exploitant est économiquement inefficient.

1.4.3. L’estimation de l’inefficience d’échelle

La différence entre l’inefficience technique à rendement d’échelle non croissant et

l’inefficience technique à rendement d’échelle non décroissant permet d’estimer

l’inefficience d’échelle (SIE). La méthode d’estimation de l’inefficience technique à

rendement d’échelle non croissant et celle à rendement d’échelle non décroissant est décrite

plus haut. Une valeur positive de cette différence indique que l’exploitant présente une

économie d’échelle croissante. Par contre, une valeur négative de cette différence indique

que l’exploitant présente une économie d’échelle décroissante c’est-à-dire que l’exploitant

opère à une taille plus importante que les ressources disponibles. Une valeur de zéro

indique que l’exploitant présente une économie d’échelle constante.

1.4.4. L’estimation de l’inefficience allocative

La prochaine étape consiste à calculer l’inefficience allocative (IA) en soustrayant

de l’inefficience globale du profit, l’inefficience technique pure, c’est-à-dire à rendement

constant et l’inefficience de rendement.

𝐼𝐴 = 𝑂𝐼𝐸 − 𝐼𝑇 − 𝐼𝐸

29

Avec IA l’inefficience allocative, IT correspond à l’inefficience technique, IE

indique l’inefficience d’échelle et OIE représente l’inefficience globale du profit. La valeur

de l’inefficience allocative (𝐼𝐴) est également supérieure ou égale à zéro. La valeur de zéro

indique que l’exploitant est allocativement efficient, c’est-à-dire que compte tenu des prix

des inputs variables et de l’output, l’exploitant alloue de façon efficiente les ressources

disponibles. Par contre, une valeur supérieure à zéro indique que l’exploitant est

allocativement inefficient.

1.5. Mesure de l’efficience d’usage d’eau

L’efficience d’usage d’eau a été calculée sous l’hypothèse du rendement d’échelle

variable. Dans cette section, nous avons utilisé la méthode standard de DEA pour rendre le

modèle d’estimation compréhensible. La programmation linéaire pour estimer l’efficience

technique d’usage d’eau pour une exploitation 𝑗 se présente comme suit :

𝐼𝑇𝐸𝐴𝑈 = min𝛾,𝜆

𝛾

s.c.

∑ 𝑧𝑘𝑦𝑘𝑚𝐾𝑘=1 ≥ 𝑦𝑗𝑚 (a)

∑ 𝑧𝑘𝐸𝐴𝑈𝑘 ≤ 𝛾𝑗𝐸𝐴𝑈𝑗𝐾𝑘=1 (b)

∑ 𝑧𝑘𝑥𝑘𝑣𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑣 (c)

∑ 𝑧𝑘𝑥𝑘𝑓𝐾𝑘=1 ≤ 𝑥𝑗𝑓 (d)

𝑧𝑘 ≥ 0 (e)

∑ 𝑧𝑘 = 1𝐾𝑘=1 (f)

Où 𝛾 représente l’efficience d’usage d’eau et 𝑧𝑘 est relatif à la variable d’intensité. La

variable 𝐸𝐴𝑈𝑘 représente la quantité d’eau utilisée par la ferme 𝑘. Les autres variables sont

définies comme précédemment. Il faut préciser que la variable quantité d’eau utilisée n’est

plus incluse dans les inputs fixes.

30

Le présent modèle minimise la fonction objective, sous la contrainte d’output où le

revenu observé doit être supérieur ou égal à l’optimal que l’exploitant peut réaliser (a).

L’équation (b) est une représentation désagrégée de la contrainte des inputs, et dans ce cas

chaque input constitue une contrainte, ceci permettait de séparer la contrainte d’eau et le

modéliser facilement (la superficie, mécanisation, fertilisation, main d’œuvre, autres

charges, et l’eau d’irrigation).

31

Chapitre 4 - Résultats et discussion

1. Dynamique de la situation (analyse faites pour les 26 exploitations enquêtés en 2003,

2007 et 2011)

D’après l’enquête 2007 la superficie irriguée moyenne a augmenté de 185,45 ha en

2003 à 201,2 ha en 2007. Cette augmentation est due à l’extension de la superficie occupée

par l’arboriculture (l’olivier).

En 2011, la superficie irriguée moyenne pour les mêmes exploitations enquêtées a

diminué en passant de 201,2 ha en 2007 à 188,25 ha en 2011. Cette diminution est due au

phénomène de morcèlement des terres : la majorité des agriculteurs enquêtés sont âgés et

leurs terres sont partagées entre les héritiers.

Figure 9: L'évolution de la superficie irriguée durant les trois périodes (en ha)

Source : nos enquêtes

Cette évolution a été couplée par une évolution du taux d’intensification durant les

trois campagnes. Les exploitations se distinguent par la diversification du système de

culture : céréalicultures, cultures maraichères et cultures fourragères. Ces cultures sont

souvent cultivés en intercalaire avec les oliviers ce qui permet à l’exploitant de bénéficier

en même temps de l’eau pour irriguer la culture d’olive aussi bien des intrants apportés à

ces autres cultures. L’agriculteur opte pour la polyculture afin de maximiser le profit et de

satisfaire les besoins alimentaires de sa famille.

175 180 185 190 195 200 205

2003

2007

2011

185,45

201,2

188,5

2003

2007

2011

32

L’analyse économique nous permettra d’élucider si les producteurs bénéficient

réellement de cette diversification des cultures.

1.1. Le système de culture

Une analyse rapide du système de culture global (irrigué et non irrigué) permet de

dégager les éléments de synthèse ci-dessous.

• plantations arboricoles

La superficie de l’arboriculture a augmenté entre 2003 et 2007. Dans les trois zones

rurales, l’arboriculture constitue la principale activité pratiquée, entre 2007 et 2011, La part

de l’arboriculture reste plus élevée suite à l’extension de la superficie plantée en

arboriculture et plus précisément en olivier.

• Les cultures

Les cultures occupent une place moins importante que l’arboriculture. Durant les

trois périodes, les exploitants ont continué de pratiquer les mêmes cultures : ceux de la

région de Om Laadham cultivent surtout les liliacées (oignon et ail) alors que ceux de Bir

Badra et d’Ouled Brahim cultivent plutôt le piment la tomate et le PTAS pomme de terre

d’arrière-saison.

Concernant les cultures fourragères, la superficie moyenne a augmentée entre 2003

et 2007 à la suite d’une politique étatique d’introduction des cultures fourragères dans

l’industrie bovine.

Les agriculteurs enquêtés qui produisent des cultures fourragères à base d’avoine et

très peu de sorgho ont une activité animale et utilisent la totalité de leur production pour

l’autoconsommation.

Une diminution de la superficie consacrée à la céréaliculture a été remarquée. En

2003, la superficie moyenne cultivée pour les céréales était de 31,5 ha, soit 28 % de la

superficie irrigable. En 2007, la superficie a diminué à 8 ha, soit 5,8 % de la superficie

irrigable. Cette diminution s’explique par la faible production des céréalicultures au

33

détriment des cultures fourragères. En 2011, les agriculteurs ne cultivaient presque plus les

céréales en n’y consacrant qu’un hectare en moyenne seulement.

Durant les trois enquêtes, les orientations des agriculteurs ont changé affectant la

composition de leur système de culture. La diminution considérable de la superficie

consacrée aux cultures maraichères et fourragère de même qu’à la céréaliculture est

remarquable.

1.2. La quantité d’eau consommée

La quantité d’eau consommée pour l’arboriculture est passée de 668,61 m3/ ha en

2003 à 709,9 m3/ ha en 2007, et à 981,4 m3 en 2011. La quantité d’eau utilisée pour irriguer

un hectare de culture maraîchère et fourragère est demeurée stable entre 3600

et 3800 m3/ha.

1.3. Analyse économique

En Utilisant le logiciel SPSS, les 26 exploitations enquêtées réalisent une marge

brute de 1886,4 TND, par parcelle en moyenne de 2,5 ha par parcelle, toutes productions

comprises. Malgré des étendues importantes (différence entre le maximum et le minimum).

En faisant un test de comparaison des moyennes, les résultats indiquent que la signification

(bilatérale) ou valeur de p est supérieure à 0,05, ce qui ne permet pas de rejeter l'hypothèse

nulle qu’il n’y a pas de différence significative entre ces moyennes. En ce sens,

l’échantillon est homogène.

Tableau 5: Marge brute par parcelle

Année

N Minimum Maximum Moyenne

Marge brute 2003 117 -1491,0 5226,0 562,0 Marge brute 2007 95 -7294,0 5768,0 412,9 Marge brute 2011 63 -8953,0 11923,0 1467,3

Ensemble 275 -7294 19402 878,5

Le revenu a augmenté en 2011 à la suite de la hausse des prix des produits agricoles,

de l’augmentation de la demande et du développement des exportations vers la Lybie.

34

Comme l’indique Charradi, (2012), divers facteurs peuvent expliquer cette flambée des

prix. Il s’agit entre autres de la demande croissante en légumes tels que les tomates et les

piments, l’insuffisance de la production et la faiblesse des stocks de pommes de terre, la

dévaluation de la monnaie et les dernières inondations. Certains des ces facteurs revêtent un

caractère transitoire, notamment l’exportation de ces produits vers la Libye qui connaît ces

dernières années une baisse des productions agricoles conséquente à la crise politique qui a

marqué le pays.

Tableau 6: Analyse descriptive de la marge brute par exploitation (TND) Année nombre Minimum Maximum Moyenne 2003 26 -6673 12714 712,26

2007 26 -8772 10982 1204

2011 26 -4810 24274 3742,92

Ensemble 78 -8772 24274 1886,4

Le calcul de la marge nette a été estimé en considérant l’amortissement linéaire du

groupe motopompe du puits.

Tableau 7: Analyse descriptive de la marge nette par exploitation (TND) Année Minimum Maximum Moyenne 2003 -6848 12399 402,5 2007 -9039 10872 905,9 2011 -3566 19460 4027,8

Ensemble -2449 8783 1778,6

Tableau 8: Analyse de la marge brute moyenne par culture (TND)

Libellés Arboricultur

es

Cultures

fourragères

Cultures

maraichères Céréalicultures

Charges 193,2 183 1452,3 317,9

Revenu 658 956,8 3182,2 408,6

Marge brute 464,8 773,8 1730 90,7

Cons. eau (en m3) 815 1097,9 5316,2 1474,3

La lecture du Tableau 8 sur l’ensemble de la période, indique que les moyennes des

marges brutes varient selon les cultures. Il ressort que les cultures maraichères sont plus

35

rentables que les autres cultures. Toutefois, c’est celle qui consomme le plus d’eau, soit

l’intrant clé le plus couteux et le plus rare pour la production. Les cultures fourragères sont

plus bénéfiques que l’arboriculture mais aussi cette culture est plus consommatrice en eau.

Les apports des céréalicultures sont les plus faibles par rapport aux autres cultures mais elle

demandent aussi beaucoup d’eau (c’est la raison pour laquelle plusieurs agriculteurs ont

abandonné cette culture en 2011).

1.4. L’évolution du coût d’eau

L’augmentation des prix des intrants, en particulier du carburant utilisé pour le

pompage de l’eau, oriente les choix de cultures des agriculteurs. Comme nous l’avons

mentionné plus haut, le coût du carburant constitue la part la plus importante dans la

composition des coûts de l’agriculteur.

Le tableau 9 détaille l’évolution de cette part pendant les trois années 2003, 2007

et 2011.

Tableau 9 : L’évolution de la part de l'irrigation par rapport aux charges totales

2003

2007 2011

39 % 43 % 41 %

En 2003, la majorité des exploitants enquêtés utilisent le pétrole comme carburant

pour l’exhaure de l’eau du fait ; qu’il est moins cher que l’électricité. Seulement 30 % des

périmètres irrigués privés disposent de l’électricité.

1.5. Les caractéristiques des puits

Le puits de surface représente l’infrastructure de base pour la mise en valeur de ces

exploitations. La majorité de ces puits de surface sont équipés de motopompe diésel dont la

puissance est souvent insuffisante (10 à 14 CV) pour mobiliser l’eau à de plus grandes

profondeurs à mesure que le niveau de la nappe phréatique diminue.

36

La plupart de ces puits ont été construits dans les années 80 à la suite des

encouragements de l’État à la mobilisation des eaux de surface. L’année 1980 est l’année

du boom des puits de surface. L’État s’était engagé dans un processus de creusage des

puits. Le processus de creusage a suivi un rythme accéléré amenant le nombre des puits

dans la région de Sidi Bouzid à 7500 puits et les surfaces irriguées à 25 milles ha (entre

puits de surfaces et PPI).

Tableau 10: Répartition des puits par régions Région Ouled Brahim Bir Badra Om Laadham Effectif 10 9 14 Autorisés 7 8 6 Non autorisés 3 1 8

Source : nos enquêtes, 2012

On remarque que la majorité des puits non autorisés sont localisés dans la région

d’Om Laadham.

La profondeur initiale des puits

En calculant la profondeur moyenne des puits objet de notre étude, on trouve une

profondeur de 24 m.

Tableau 11: La profondeur initiale moyenne des puits par région (en mètres) Région Profondeur initiale Ouled Brahim 30,75 Bir Badra 27,33 Om Laadham 17,36

Source : nos enquêtes

On enregistre une profondeur initiale moyenne par région la plus élevée dans la

région d’Ouled Brahim, ce qui se traduit par des coûts de création des puits beaucoup plus

élevés que dans les deux autres zones.

• La sonde initiale

La sonde initiale moyenne des puits est de l’ordre de 31 m. Ce chiffre diffère selon

les régions selon le tableau ci-dessous et on enregistre un chiffre de loin plus élevé que les

deux autres zones à Om Laadham.

37

Tableau 12: La sonde initiale moyenne des puits par région Région Sonde initiale Ouled Brahim 14 Bir Badra 21 Om Laadham 49,4

Source : nos enquêtes

Le nombre de curages moyen est de l’ordre de trois fois par puits et le nombre de

curages le plus élevé est enregistré dans la région d’Om Laadham où il dépasse cinq. À

cause du problème de surexploitation et notamment du rabattement de la nappe, les

agriculteurs sont obligés de mobiliser régulièrement d’importants moyens financiers pour

entreprendre des travaux d’approfondissement, de curage et de construction.

En calculant la profondeur finale des puits y compris la profondeur de la sonde on

trouve un chiffre qui est de l’ordre de 63 m.

Figure 10: La moyenne de la profondeur finale par région

Source : nos enquêtes

• Le débit et la salinité des puits

Les exploitants ont souvent recours au curage à cause du problème du rabattement

de la nappe. Cette solution est choisie pour améliorer le débit des puits. En effet, on trouve

d’après nos mesures que le débit moyen des puits est de 3,3 l/s. On enregistre un débit

moyen plus élevé à Ouled Brahim de l’ordre de 4 l/s vient ensuite celui de Bir Badra 3 l/s,

et celui le plus faible à Om Laadham 2,9 l/s. Le problème du rabattement de la nappe a été

marqué par la totalité des exploitants enquêtés et ce problème ne se répercute pas

uniquement sur le débit mais aussi sur l’augmentation de la salinité. Le niveau de salinité

OuledBrahim

Bir Badra OmLaadham

47,45 50,75 80,06

38

moyenne est de l’ordre de 4,3 g/l, ce qui est considéré comme élevé. En somme, devant une

rabattement continu de la nappe, les puits sont exploités ce qui nécessite un nombre élevé

de curages, d’approfondissements sans autorisation et même de création sans autorisation

de nouveaux puits ; (un abus selon l’article 52 des codes des eaux Tunisie qui stipule que «

le curage, l’approfondissement, le redressement ou la régularisation des cours d'eau

temporaires ou permanents; sont soumis au régime de l’autorisation simple »).

2. Analyse de l’inefficience

Les résultats des différents niveaux d’inefficience sont représentés dans le tableau

ci-dessous.

Tableau 13: Les résultats des inefficiences

Année de

référence

Moyenne des inefficiences

Rendement d’échelle Profit

(OIE)

Technique

(IE)

Échelle

(IÉ)

Allocative

(IA)

A1 : 2003

0,399

(0,079)

0,171

(0,040)

0,033

(0,015)

0,192

(0,054)

Rendement d’échelle

croissant

A2 : 2007

0,293

(0,056)

0,077

(0,025)

0,077

(0,03)

0,134

(0,037)

Rendement d’échelle

croissant

A3 : 2011

0,163

(0,049)

0,023

(0,015)

0

(0,006)

0,131

(0,042)

Rendement d’échelle

constant

Note. Les valeurs en parenthèses sont les écart-types

Source : Nos estimations

Ces résultats indiquent que les différents types d’inefficience ont diminué entre

l’année 2003 et l’année 2011. En effet, l’inefficience de profit des exploitations est en

moyenne de 40 % en 2003, de 30 % en 2007 et de 14 % en 2011. Cette situation montre

39

que globalement, les exploitations irriguées de la zone d’étude sont relativement

homogènes en matière de maîtrise des techniques de production. L’amélioration de

l’efficience économique globale est en effet, accompagnée de l’amélioration des autres

types d’efficience. Commençant par l’inefficience technique a subi une baisse graduelle

durant les trois années d’enquête en passant de 17,1 % en 2003 à 7,78 % en 2007 et

finalement 2,3 % en 2011. La réduction de l’inefficience peut être expliquée l’amélioration

du savoir faire et de l’expérience acquise de l’agriculteur durant les années.

De même, on enregistre une amélioration de l’inefficience allocative qui est passée

de 19,2 % en 2003 à 13,4 % en 2007 et 13,1% en 2011. Par ailleurs, en 2003 et 2007, la

moyenne des exploitations présentent des économie d’échelle contrairement à l’année 2011

où les économies d’échelle sont absentes.

Figure 11: Répartition des agriculteurs selon le niveau d’inefficience

Source : Nos estimations

Le graphique ci-dessus montre que la grande majorité des agriculteurs ont un niveau

d’inefficience économique située entre 0 et 33 %. En 2003, seulement 63 % des

agriculteurs enquêtés sont situés dans cet intervalle de contre 96 % des agriculteurs en

2011. Ce pourcentage a évolué durant les trois années et, en 2011, la majorité des

agriculteurs ont une inefficience technique très faible. Ceci peut s’expliquer par la maîtrise

de la technologie de production. Ce chiffre reste aussi discutable, puisque le revenu des

63 %

23 % 13 %

87,5 %

12,5 %

0

96 %

4 % 0 0

5

10

15

20

25

30

0-0.33 0.34-0.66 0.67-1

Agric

ulte

urs

Intervalles

2003

2007

2011

40

agriculteurs durant les trois années a montré une forte variabilité, ceci est dû aux prix des

produits agricoles caractérisé par leurs instabilités.

2.1. L’efficience d’usage d’eau

Vu le rôle primordiale de l’eau dans la technologie de production agricole. La

dernière partie de l’étude s’est focalisée à l’analyse de l’efficience d’usage d’eau en

utilisant l’approche d’enveloppement des données présentées ci-dessus.

Tableau 14: L’efficience d’usage d’eau par année d’enquête Année EUE Écart type

2003 0,612 0,4

2007 0,71 0,32

2011 0,515 0,29

Figure 12: Le niveau d’efficience d’usage d’eau

Les mesures ont été faites pour les trois années d’enquête séparément. Les résultats

montrent une forte disparité entre les exploitations agricoles en termes d’efficience d’usage

d’eau. En général, l’EUE enregistré en 2003 a été de l’ordre de

61,2 %. Cette efficience d’usage d’eau a été couplée par une efficience technique de 82 %.

L’année 2003 a été une année de sècheresse durant cette période, et on peut expliquer cette

efficience d’usage d’eau par la non maitrise de la technologie de production durant cette

période, surtout par ce que les agriculteurs ont un niveau d’instruction trop modeste et par

2003 2007 2011

61,20% 71%

51,50%

41

ce que le mode d’irrigation traditionnelle était le plus populaire en 2003. Durant cette

période les agriculteurs ont mentionné surtout le problème de rabattement de la nappe et

manque de financement pour améliorer la situation des puits et du matériel d’irrigation

traditionnel, ainsi que le problème de salinité qui a été remarque dans les parcelles par des

traces blanches de chlore.

En 2007, l’EUE a subi une hausse et atteint le 71 %. Ceci peut être expliqué par

l’amélioration des pratiques culturales que l’agriculteur a acquises et la maitrise de la

technologie de production. D’autres facteurs peuvent expliquer cette hausse, tels que les

changements climatiques. En effet, 2007 a été une année pluvieuse dans la région et ceci a

été aussi au profit des agriculteurs. L’enquête menée en 2007 par Mr. Fraj Chemak a révélé

sur une extension de la superficie irriguée et un approfondissement des puits par le

processus de afin d’en améliorer le débit.

Nos résultats sont comparables à ceux de Chemak, (2009). En utilisant l’approche

non paramétrique DEA, nous calculons une efficience d’usage d’eau de 71 % dans la même

région et avec la même base de données de 2007.

Suite à l’enquête en 2012, sur terrain et par parcelle faite par moi-même à Sidi

Bouzid au près des même exploitations agricoles enquêtées en 2003 et 2007, les données

ont montrés que l’EUE a baissé à niveau similaire de celle en 2003 soit de l’ordre

de 51,5 %. Cette baisse peut être fort liée aux problèmes liés de l’état des puits. En fait, la

partie consacré à déterminer les caractéristiques des puits dans l’enquête nous a permis de

dégager plusieurs facteurs qui peuvent causé la détérioration de l’efficience d’usage d’eau.

Le rabattement de la nappe, la baisse de son niveau piézométrique, les charges

élevées de curage pour approfondir la nappe et la baisse du débit des puits ainsi que la

salinité de l’eau sont tous des problèmes remarqués par les agriculteurs. Suite aux mesures

faites sur terrain et au laboratoire, on a révélé une augmentation de la salinité qui a

atteint 4,3 g/l en moyenne. La diminution du débit de l’eau ainsi que la profondeur

moyenne a dépassé dans la plus part des cas les 50 m, soit la norme autorisée dans le code

des eaux en Tunisie.

42

La charge assumée par les agriculteurs pour renouveler les équipements d’irrigation

(goutte à goutte) les a incitées les agriculteurs à abandonner ce mode d’irrigation et à

retourner aux méthodes d’irrigation traditionnelle. Ceci a engendré une mauvaise gestion de

l’eau ainsi que la faible efficience d’usage d’eau.

43

Conclusion

Sans nul doute la région de Sidi Bouzid présente un potentiel irrigable important, au

troisième rang à l’échelle nationale, après Kairouan et Nabeul. Elle présente une grande

diversité de systèmes de production selon le mode d’accès à l’eau (périmètres irrigués

publics et périmètres irrigués privés). Cependant la zone est bien menacée par la rareté des

ressources hydrauliques. Le constat montre que la majorité des périmètres irrigués privés

sont localisés sur des nappes phréatiques menacées par une surexploitation qui s’aggrave

jour après jour mais aussi par une salinisation qui s’accentue et un rabattement du niveau

des nappes.

Nous avons analysé la performance des exploitations des périmètres privés en

calculant l’efficience technique, économique, allocative et d’échelle. Pour ce faire nous

avons réalisé des enquêtes de terrain dans le cadre de suivi de fonctionnement d’un

échantillon d’exploitations en irrigué pour les campagnes agricoles 2003, 2007 et 2011.

Nous avons développé ainsi un modèle de programmation mathématique dont les résultats

de simulation confirment que l’efficience s’est améliorée entre 2003 et 2011. Ceci peut être

expliqué par le savoir faire acquis par l’agriculteur durant ces années.

Notre mesure d’efficience dépend des conditions climatiques de la région, les

quelles affectent le rabattement des nappes, la salinité de l’eau et le faible débit. Ces

facteurs expliquent l’inefficience.

Le présent travail représente plusieurs particularités par rapport aux travaux déjà

faits pour mesurer les différentes efficiences des exploitations agricoles en Tunisie.

L’approche méthodologique adoptée dans ce travail s’inspire de l’article d’Alphonse G.

Singbo. et al. en (2010), en utilisant la fonction de distance directionnelle. Ceci nous

permettait de chercher l’efficience dans les deux sens d’output et des inputs. Ainsi, en

cherchant l’efficience d’usage d’eau on a intégré des nouvelles contraintes

environnementales telles que la profondeur, la salinité et le débit.

45

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Zouhair RACHED et al. (2012), « Les performances techniques des dattes biologiques et

conventionnelles en Tunisie: Cas de la région de Hezoua », NEW MEDIT n° 3.

51

Annexes

Questionnaire d’enquête

N° de questionnaire :…………………………………………………………………………

Délégation :…………………………………………………………………………………...

Périmètre irrigué : ……………………………………………………………………………

I- Identification de l’exploitant :

Nom :…………………………………………………………………………………………

…

Prénom :

………………………………………………………………………………………

Age du chef de l’exploitation : ………………………………………………………

Niveau d’instruction :

1- Analphabète 3- Primaire 5-Supérieur

2- Kouttab 4- Secondaire

Formation agricole :

1- Oui 2- Non

Résident dans l’exploitation :

1- Oui 2- Non

Membres de famille à l’exploitation :…………………………………

Avez –vous une autre activité en dehors de l’exploitation :

1- Oui 2- Non

Si oui,

Laquelle ?.........................................................Revenu :……………………………………

…..

52

II- Identification de l’exploitation :

SAT :……………………………………………SAU :……………………………………

…..

Superficie irrigable :…………………………….superficie

pluviale :………………………….

Situation foncière :

En propriété En métayage En location

Nombre de parcelle :…………………………………………….

Parcelles En sec En irrigué

Cultures Superficie Cultures Superficie

1

2

3

…

Totale

• Spéculation animale

Cheptel : Avez-vous un cheptel ?

Oui Non

Si oui, depuis quand ?

lequel ?

1- bovin 2- ovin 3- autres

Revenu dégagé de cette activité ?

Si non, pourquoi ?

53

• Spéculation végétale :

En sec : • Plantations arboricoles

Espèce superficie Nombre

de pieds

Ecartement Age Production Charges

• Grandes cultures, cultures fourragères et cultures maraichères

Espèce superficie Production Charges

En irrigué : Quelle est la nature de sources d’irrigation ?

Publique privée publique et privée

54

• Publique

Superficie Production Charges

Quantité Prix

Plantation

arboricoles

Cultures

• Privé

Caractéristiques du puits et système d’irrigation

Caractéristiques Puits 1 Puits 2

Date de création

Autorisation

Date du dernier curage

Profondeur actuel

Salinité actuelle

Puissance du moteur

Date d’acquisition du moteur

Source d’énergie (nature et prix)

Moyenne d’heures de pompage par jour (pour l’hiver et l’été)

Consommation du carburant

Charge d’entretien du groupe motopompe

Montant de la subvention du carburant

55

Pourquoi vous avez opté pour la création d’un puits ?

Création d’une activité en irrigué

Extension de l’activité en irrigué

Insuffisance de disponibilité de l’eau du réseau

Trouver la liberté d’action

Mode d’irrigation :

1- Gravitaire 2- localisée 3- Aspersion

Avez-vous constaté des pertes d’eau ?

Oui (… %) Non

Si oui ces pertes sont dues au :

• Réseau d’irrigation

Oui Non

• Système d’irrigation

Oui Non

• Mauvais dosage

Oui Non

Avez-vous tenté de les réduire

Oui Non

Si oui comment ?

Réparation partielle du réseau

Oui Non

Rénovation du réseau d’irrigation

Oui Non

Adoption d’un nouveau système d’irrigation

56

Oui Non

Amélioration des connaissances

Oui Non

Avez-vous introduit un système d’économie d’eau ?

Si oui, Quand ? ………….

Suite à un appel de l’administration oui non

Initiative privée oui non

Satisfait de l’expérience oui non

Si non avez-vous pensez de l’introduire ? oui non

Quelle est la source d’irrigation que vous privilégiez ?

Eau de réseau Eau du puits

Pourquoi ?

Vous pratiquez une dose d’irrigation :

En dessous des besoins de la plantes

En dessus des besoins de la plantes

Conformes aux besoins de la plantes

Vous pratiquez une fertilisation :

En dessous des besoins de la plantes

En dessus des besoins de la plantes

Conformes aux besoins de la plantes

Vous pratiquez la mécanisation

Quel est le nombre de pannes par compagne qui vous a privé de l’eau d’irrigation ?

(Puits) 0 1 2 3 4 et plus

57

Superficie Production Charges

Quantité Prix

Plantations

arboricoles

Cultures

Fiche parcelle…………………………………

SAU………………Distance/domicile………….. irrigable Oui (R/P)…. Non

Superficie irrigable……………

Mode de faire valoir Direct Indirect

Plantation Oui Non

Espèce plantée ……………… superficie plantée ……………nombre de pieds …………

Écartement……………. Age………….

58

Rabattement de la nappe et salinisation du sol :

Est-ce que vous rencontrez des problèmes de rabattement de la nappe ?

Oui Non

Données

technico-

économiques

Arboricultures Cultures

Sup………… C1 ………..Sup … C1 ……..Sup … C1 ………Sup …

Qté Prix Qté Prix Qté Prix Qté Prix Mécanisation Fertilisation

Traitement

Irrigation

Système/Dose

Taille

Récolte

Transport

Pressage

Main d’œuvre

Production

Vente

Auto cons

59

Quels sont les signes de ce rabattement ?

Diminution du débit

Augmentation de la salinité

Si oui, quel est l’impact ?

Baisse de la production

Augmentation des coûts de production

Si oui, ce rabattement est il remarquable d’une année à l’autre ?

Oui Non

Uniquement en période de sécheresse

Oui Non

Une année pluvieuse peut-elle compenser la totalité du rabattement ?

Oui Non

Comment vous avez réagit ?

Aucune réaction

Augmentation des heures de pompage

Utilisation d’une motopompe plus puissante

Diminution des doses d’irrigation

Adoption de cultures moins exigeantes en irrigation

Réalisation d’un curage

Par votre réaction face au rabattement avez-vous pu rétablir votre revenu ?

Oui Non

Est-ce que vous rencontrez des problèmes de salinisation du sol ?

Oui Non

Si oui quel est l’impact sur votre agriculture ?

Aucun impact

60

Baisse de la production

Augmentation des coûts de production

Comment vous avez réagir pour atténuer ou remédier à ce phénomène ?

Aucune réaction

Adoption de technique de lessivage

Apport de fumure de fonds

Mettre au repos la parcelle

Au bout de combien de temps estimez vous qu’une parcelle risque d’être abandonnée

complètement à cause de la salinisation ?.................................................................................

Investissement et financement

Avez-vous contracté un crédit d’investissement ou bénéficié d’un soutien financier

quelconque ?

Oui Non

Si oui préciser

Date Composante Montant du crédit Montant remboursé

Avez-vous tenté d’avoir un crédit bancaire ? Oui Non

Si oui quelles sont les contraintes

Manque d’hypothèque

Situation d’endettement

Complexité de la démarche

Quelles sont les principales contraintes de fonctionnement que vous

rencontrez ?

Exigüité de la superficie Financement

Statut foncier Écoulement

61

Manque d’assistance Manque d’eau

Approvisionnement et écoulement des produits :

• Approvisionnement :

Marché local Sidi Bouzid Sfax Tunis

Semences

Traitements

• Écoulement :

Sur place Marché local Sidi Bouzid Sfax Tunis

Olive

Blé

Orge

Tomate

Piment

Oignon

Ovins

Bovins

Autres

62

Évolution des investissements hydrauliques par rapport au secteur agricole (Prix constant 1990)

Inv. Hydrauliques

Années Inv. Agricoles

(103 TND) Inv. Hydrauliques

(103 TND) Part (%)

Public (%)

Privé (%)

1989 328237 147452 45 81 19 1990 401400 166842 42 81 19 1991 425099 124833 29 68 32 1992 459236 140810 31 75 25 1993 489199 151873 31 76 24 1994 515807 158021 31 76 24 1995 596624 232709 39 76 24 1996 782531 262734 34 75 25 1997 735990 294410 40 82 27 1998 824310 279110 34 70 30 1999 860760 295760 34 66 34 2000 890010 337770 38 67 33 2001 930010 355190 38 68 32 2002 821690 384120 47 65 35 2003 861930 373580 43 65 35 2004 939980 382140 41 63 37

Source : Budgets économiques du ministère de l’agriculture, 2004. Évolution des parts relatives de la demande en eau par secteurs (en %)

1996 2010 2020 2030

Eau potable 11,5 14,2 16,1 17,7

Eau d’irrigation 83,7 79,6 76,6 73,5

Eau touristique 0,7 1,2 1,3 1,5

Eau industrielle 4,1 5,0 6,0 7,3

Source: Ministère de l’Agriculture et des ressources hydrauliques, 2000.

Évolution de la superficie des périmètres irrigués publique (en Ha)

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2742 2742 2813 3093 3093 3160 3475 3917 4086 4249 4411 4728 4876 5157 5339 5645 5684 5740

Source : CRDA Sidi Bouzid

63

Figure 13 : Localisation de la zone d'étude

A'

El Frayou

Om El Adham

Sidi Sayeh2

0 2 20

4 40

6 600 8 800 1 10

Kil

64

REGUEB

JILMA

MEZZOUNA

MEKNASSY

SBZ EST

BIR EL HAFEY

BEN AOUN

SOUK JEDID

BOUZAIENE

OULED HAFFOUZ

SBZ OUEST

CEBALAT

PublicPrivéZone d'épandageZone Mixte ( épandage/puits de surface)

Sidi Bouzid ouest