Effet paradoxal de la formation agricole sur le revenu des ménages ruraux du territoire de Miabi

Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) ISSN: 2958-8413 Vol. 3, No. 6, Décembre 2025 This is an open access article under the CC BY-NC-ND license. http://www.revue-irs.com 7057 Effet paradoxal de la formation agricole sur le revenu des ménages ruraux du territoire de Miabi Erwin KALONJI NGOIE 1 Déborah MADIYA MUTOMBO 2 Pierrot MUKA MULAMBA 3 Charles Doux MBUYI TSHILUMBA 4 Moise KALAMBAIE BINN MUKANYA 5 Université Officielle de Mbuji-Mayi Abstract This study analyzes the effect of agricultural training on the income of rural households in Miabi territory, Democratic Republic of Congo. From a sample of 385 households, a simple linear regression was used to assess the relationship between agricultural training and agricultural income. The result shows that the model is highly significant (p<0.0001) with a coefficient of determination (R2 = 0.235), indicating that training explains about 23.5% of the variation in farm income. However, the standard and non-standard regression coefficients (- 329.335 and -0.484) and a p<0.0001 show a significant negative effect, meaning that trained operators are experiencing losses. This result contradicts the expected logic and suggests that agricultural training, when it is not accompanied by means of application (credit, inputs, post-training follow-up), can produce the opposite economic effects. The study recommends revising and adopting agricultural training in order to adopt the content of the training to local realities and the specific needs of farmers (technical monitoring, financial support, etc.). Keywords: agricultural training, agricultural income, Miabi Digital Object Identifier (DOI): https://doi.org/10.5281/zenodo.17829470 1 Université Officielle de Mbuji-Mayi, Faculté des Sciences Agronomiques, Département d’Economie Agricole. 2 CREM : Centre de recherche et d’enseignement mathématique 3 Université Officielle de Mbuji-Mayi, Faculté des Sciences Agronomiques, Département d’Economie Agricole. Maitrise Sciences Agronomiques 4 Université Officielle de Mbuji-Mayi, Faculté des Sciences Agronomiques, Département d’Economie Agricole, Docteur en Sciences Agronomiques 5 Université Pédagogique Nationale, Faculté des Sciences Agronomiques, Département d’Economie Agricole. Docteur en Sciences Agronomiques Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7058 Introduction L’amélioration du revenu agricole constitue un objectif central des politiques de développement rural en Afrique subsaharienne. Parmi les leviers mobilisés, la formation agricole occupe une place essentielle, car elle vise en renforcer les compétences techniques et managériales des producteurs, à encourager l’adoption des innovations et à améliorer la rentabilité des exploitations familiales ((FAO, 2019). Plusieurs études ont mis en évidence l’importance de la formation et de l’encadrement dans la performance agricole. Par exemple, (Wordofa & Sassi, 2017), en Ethiopie, ont montré que les producteurs bénéficiant d’une formation dans les Farmers Training Centres enregistraient des revenus plus élevés que leurs homologues non formés. De même (Ragasa et al., 2022) ont observé au Ghana que la formation en aquaculture contribuait positivement à la productivité, à condition qu’elle soit accompagnée d’un appui financier. Cependant d’autres travaux soulignent que la formation seule n’entraine pas nécessairement une amélioration du revenu. (Mgendi et al., 2022), dans une étude menée en Tanzanie, montrent que les effets de la formation sont fortement conditionnés par l’accès aux intrants, aux crédits et aux marchés. De même, (Ayanwale, 2024) conclut que l’efficacité de la formation dépend étroitement de la qualité de son contenu et de son intégration à un réseau d’appui technique et organisationnel. Les résultats empiriques issus de la présente étude révèlent un effet paradoxal : la formation agricole est associée à une diminution significative du revenu agricole. Ce constat interroge sur la pertinence et l’efficacité des dispositifs de formation mis en œuvre dans ce contexte. L’objectif de cette recherche est donc d’évaluer l’effet de la formation agricole sur le revenu des ménages ruraux du territoire de Miabi. Titre 1. Méthodologie 1.1. Présentation du milieu d’étude Cette étude a été menée dans le territoire de MIABI, situé dans le Kasaï-Oriental qui est une province de la République Démocratique du Congo. Les coordonnées géographiques de ce territoire sont : 6°12’ de latitude sud, 23°22’ de longitude Est et 600 m d’altitude. Le territoire de MIABI couvre une superficie de 1747 Km2. Sa population est estimée à environ 833401 habitants avec une densité humaine de 477 habitants/km2 (Katayi et al., 2023) et selon le service national de statistique agricole du Kasaï Oriental la majorité de la population (70% environ) pratique l’agriculture comme activité principale et/ou secondaire. Sur le plan administratif, c’est une entité déconcentrée de la province du Kasaï-Oriental, créé par l’ordonnance présidentiel n°078/018 du janvier 1978. Il comprend 4 secteurs à savoir KAKANGAYI, MOVO-NKATSHA, TSHIJIBA et TSHILUNDU et il est situé à 30 km du côté Ouest de Mbuji-Mayi, la Chef-lieu du Kasaï-Oriental (Katayi et al., 2023) et 37 groupements (Ministère Provincial du Plan, 2023)’” Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7059 Tableau 1 : Entités administratives de la province du Kasaï Oriental N° Villes/Territoires Superficie (km2) Chefferies/quartiers/secteurs/communes Nombres de groupements 1 Mbuji-Mayi 136,56 Kanshi, Bipemba, Diulu, Muya et Dibindi 0 2 Tshilenge 2021 Kabimba, Lukalaba et Tshilenge. Secteurs : Kalelu, Kalonji-Sud, Lukalaba et Tshuka/Tshipuka. Chefferie : Kampatshi. 28 3 Kabeya Kamuanga 4500 Kalela 8 Lac Mukamba 19 Mpemba 7 Ndomba 4 4 Katanda 1836 Baluba Lubilanji 3 Mutuayi 5 Nsangu 3 Tshitolo 5 5 Lupatapata 2397 Mudiba 3 Mukumbi 6 Kabala 1 Mulenda 6 6 Miabi 1747 Kakangayi 12 Movo-Nkatshia 4 Tshijiba 11 Tshilundu 8 Source : (Ministère Provincial du Plan, 2023) Il est délimité au Nord par le territoire de Kamiji, au Sud par le territoire de Lupatapata, à l’Est par le territoire de Tshilenge et à l’Ouest par le territoire de Kabeya-Kamwanga. 1.2. Méthode de collecte de données Le choix de notre zone de recherche s’est donc porté sur le territoire de Miabi compte tenu de son potentiel agricole Nous avons porté nos enquêtes auprès des ménages agricoles. Ainsi, les données ont été collectées auprès d’un Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7060 échantillon aléatoire de 385 ménages dans le territoire de Miabi. L'étude a utilisé des données primaires qui sont obtenues au moyen d'un questionnaire bien structuré. 1.3. Techniques analytiques Les données issues de l’enquête exploratoire ont été dépouillées, codifiées et saisies en Excel puis transférées en SPSS 22.0 (Statistical Package for the Social Sciences) pour l’analyse statistique. La Statistique descriptive telle que les comptages de fréquence (effectifs) et les pourcentages ont été utilisés pour décrire les caractéristiques sociodémographiques et économiques des répondants. Pour calculer le revenu agricole 6 des ménages dans le territoire de Miabi, nous avons généré une formule en Excel pour trouver la valeur du revenu agricole. Pour analyser l’effet de la formation agricole sur le revenu agricole des ménages ruraux dans le territoire de Miabi, nous avons retenu le modèle de régression linéaire simple. Le modèle de régression est spécifié comme suit : Y = β0 + β1X1 + Ɛ Où, - Y= Revenu agricole de l’exploitant ; - X1= formation agricole ; - β0 = l'ordonnée à l'origine ; - β1 = paramètres d'estimation ; - Ɛ = le terme d'erreur. Source : (QGIS, 2024) 6 Le revenu agricole est ce qui reste à l’agriculteur quand il a payé ses charges réelles (Kpevanoum, 2021) et il peut être calculé selon (Ferraton & Touzard, 2009), en additionnant les subventions perçues à la valeur ajoutée nette et en retirant de cette somme les intérêts, la rente, les impôts et les rémunérations. Figure 1 : Carte de localisation du territoire de Miabi Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7061 Titre 2. Résultat et discussion 1.4. Analyse descriptive des ménages ayant suivi une formation agricole Le Tableau 2 renseigne que sur les 385 ménages, seuls 56 (soit 14,5%) ont déjà bénéficié d’une formation agricole. Ce groupe composé majoritairement de femmes représente 62,5% des ménages formé, contre 35% d’homme. Leur niveau d’instruction se répartit de manière relativement équilibrée entre les trois catégories (28,6% n’ont aucun niveau d’étude et 28,6% ont atteint le niveau secondaire). Parmi les ménages formés, un grand nombre (76,8%) tiennent effectivement un registre agricole, ce qui montre une forte adoption de cet outil de gestion au sein du groupe formé. 53,6% de formés exploitent moins de 0,5 ha, 23% exploitent entre 0,5 ha et 1 ha et 17,9% ont entre 1 et 2 ha, tandis que seulement 5,4% dépassent le 2 Ha. En ce qui concerne le financement, l’accès au crédit reste faible parmi les formé : seul 10,7% ont obtenu un crédit contre 89,3% qui n’en ont pas eu accès. L’usage d’engrais est cependant répandu dans ce groupe puisque 67,9% de formés en utilisent. Enfin, sur le plan économique, 69,6% de formé ont réalisé un profit, contre 0,4% qui ont subi de pertes. Tableau 2 : Caractéristiques socioéconomiques des ménages formés Variables Territoire de Miabi Fréquence Pourcentage 56 14,5 Sexe Femme 35 62,5 Homme 21 37,5 Niveau d’étude Aucun 16 28,6 Primaire 24 42,9 Secondaire 16 28,6 Tenue de registre Non 13 23,2 Oui 43 76,8 Superficie Moins de 0,5 ha 30 53,6 0,5 – 1 ha 13 23,2 1 – 2 ha 10 17,9 Plus de 2 ha 3 5,4 Crédit/subvention Non 50 89,3 Oui 6 10,7 Engrais Non 18 32,1 Oui 38 67,9 Revenu agricole Perte 17 30,4 Profit 39 69,6 1.5. Analyse descriptive des ménages n’ayant pas suivi de formation agricole Le tableau ci-dessous montrent que les exploitants n’ayant pas bénéficié d’une formation agricole sont nettement plus nombreux, avec in total de 329 (85,5%), soit la grande majorité de l’échantillon. Dans ce groupe également, les femmes sont majoritaires avec 57,8%, contre 42,2% d’hommes. Contrairement au groupe formé, le niveau d’instructions est plus bas (38,9% n’ont aucun niveau, 39,8% ont un niveau primaire). La tenue de registre est moins répandue dans ce groupe : seuls 30,1% des non formés consignent leurs activités agricoles dans un registre, tandis que 69,9% n’en tiennent pas. La distribution des superficies cultivées demeure similaire à celle des ceux Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7062 formés. En effet, 51% disposent de moins de 0,5ha, 28,3% exploitent entre 0,5 et 1 ha, et 12,2% entre 1 et 2 ha. Les exploitations de plus de ha représentent 8,2% de non formés. Tableau 3 : Caractéristiques socioéconomiques des ménages non formés Variables Territoire de Miabi Fréquence Pourcentage 329 85,5 Sexe Femme 190 57,8 Homme 139 42,2 Niveau d’étude Aucun 128 38,9 Primaire 131 39,8 Secondaire 70 21,3 Tenue de registre Non 230 69,9 Oui 99 30,1 Superficie Moins de 0,5 ha 169 51,4 0,5 – 1 ha 93 28,3 1 – 2 ha 40 12,2 Plus de 2 ha 27 8,2 Crédit/subvention Non 300 91,2 Oui 29 8,8 Engrais Non 244 74,2 Oui 85 25,8 Revenu agricole Perte 298 90,6 Profit 31 9,4 1.6. Analyse de l’effet de la formation sur le revenu agricole L’analyse du tableau de coefficient (Tableau 4) montre la formation agricole est statistiquement significatif est et fortement négatif (β non standard = -329,335). Le coefficient β standardisé (-0,0484) montre que la formation est une variable ayant un poids important dans la variation du revenu agricole, et que cet impact se fait dans le sens de la diminution et pris ensemble ces résultats confirment l’existence d’un résultat paradoxal (la formation agricole, censée améliorer la productivité et le revenu, apparaît ici comme un facteur associé à réduction significative du revenu agricole des exploitants du territoire de Miabi) Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7063 Cependant (Ruwawu, 2013) démontre que la formation agricole renforce les compétences des agriculteurs dans la gestion des déficits alimentaires et l'augmentation des revenus. De manière complémentaire, (Ngalamulume, 2010) met en évidence que, pour appuyer les petits exploitants dans l'amélioration de leurs revenus, 10 Champs Ecoles Producteurs (CEP) pilotes mis en place au Kasaï Occidental en 2003 ont permis à ces agriculteurs de tester de nouvelles techniques de gestion des cultures, avec des résultats jugés satisfaisants. Ces résultats contraires de cette étude s’expliquent par le fait que selon la (FAO, 2022), certains agriculteurs ayant suivi des formations n’ont pas changé leurs pratiques agricoles, faute de moyens financiers pour adopter les nouvelles technologies et, pour certains, elles ne s'adaptaient tout simplement pas à leur situation. Toujours selon la (FAO, 2022) cela pourrait également être lié au fait que de nombreux producteurs ont eu du mal à obtenir des rendements satisfaisants, principalement en raison d'invasions de parasites, qui sont l'une des causes les plus fréquentes de faibles récoltes. La même source indique que cela peut aussi s'expliquer par le fait que les agriculteurs essaient d'utiliser des pesticides pour lutter contre les parasites, mais peinent souvent à les acheter, ce qui les pousse à s'endetter. Tableau 4 : Tableau des coefficients de régression Revenu agricole Territoire de Miabi β standard β non standard Erreur standard Sig Constante 452,616 57,364 0,000 Formation agricole -0,484 -329,335 30,387 0,000 Le test de Fisher donne F=117,461 avec p =0,000, ce qui est hautement significatif (p<0,0001). Cela signifie que le modèle de régression explique significativement le revenu agricole : il existe une relation linéaire entre la formation agricole et le revenu agricole. Autrement dit, la formation a bien un effet statistiquement mesurable sur le revenu. Tableau 5 : ANOVA Modèle Somme des carrés ddl Moyenne des carrés D Sig. 1 Régression 5190383,416 1 5190383,416 117,461 ,000b Résidu 16924001,18 383 44187,993 Total 22114384,59 384 a. Variable dépendante : Revenu Agricole b. Valeurs prédites : (constantes), Formation Agricole L’ajustement global du modèle est modéré : le coefficient de détermination R2 est de 0,235, ce qui signifie que la formation agricole explique environ 23,5% de la variation du revenu agricole. Autrement dit la formation agricole Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7064 a un impact statistiquement significatif, mais elle ne suffit pas à elle seule, à expliquer l’ensemble des différences observées dans l’échantillon. Tableau 6 : Tableau récapitulatif du modèle Modèle R R-deux R-deux ajusté Erreur standard de l'estimation 1 0,484a 0,235 0,233 210,2094 a. Valeurs prédites : (constantes), Formation Agricole b. Variable dépendante : Revenu Agricole Conclusion Les résultats de cette étude, menée auprès de 385 ménages agricoles du territoire de Miabi, révèlent un effet paradoxal de la formation agricole sur le revenu des exploitants. Alors que la littérature classique et les politiques agricoles soutiennent que la formation agricole constitue un levier essentiel de la productivité et de l’amélioration du revenu (FAO, 2019; Wordofa & Sassi, 2017), les données obtenues indiquent un coefficient négatif et significatif. Ce résultat statistique, bien que surprenant, met en lumière les limites structurelles et contextuelles des dispositifs de formation agricole dans le territoire de Miabi. Des recherches menées dans d’autres contextes africains permettent d’éclairer ce paradoxe. (Mgendi et al., 2022) ont montré en Tanzanie que l’efficacité des formations dépend largement de l’accès aux intrants, à l’irrigation et aux marchés. De même (Ayanwale, 2024) souligne que la formation n’a d’effet positif sur le revenu que lorsqu’elle est intégrée à un réseau d’appui technique et financier. A l’inverse, (Stewart et al., 2016) estiment, dans une revue systématique portant sur les petits exploitants d’Afrique subsaharienne, que les programmes de formation isolés produisent rarement des effets significatifs sur les revenus. Ces constats confirment que la formation seule ne suffit pas : son impact économique est fortement conditionné par le contexte socioéconomique et institutionnel dans lequel elle s’inscrit. Face à ce paradoxe, il apparait nécessaire de réviser et adopter les formations agricoles afin d’adopter le contenu des formations aux réalités locales et aux besoins spécifiques des exploitants. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 7065 Références Ayanwale, A. B. (2024). Mise en réseau et formation pour l’amélioration des revenus agricoles en Afrique de l’Ouest. Heliyon, 5(10). FAO. (2019). Situation mondiale de l’alimentation et de l’agriculture : Vers une réduction des pertes et du gaspillage alimentaire. Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture. FAO. (2022). Introduction à l’approche champs-écoles des producteurs. https://elearning.fao.org/mod/scorm/player.php?scoid=1745&cm=5549&mode=review&display=popup Ferraton, N., & Touzard, I. (2009). Comprendre l’agriculture familiale. (Editions Quae, c/o INRA). Katayi, A., Kalambai, M., Mbuyi, M., Mbuyi, C., & Mobula, V. (2023). Impacts socio-économiques du phénomène Kamuina Nsapu et analyse de la résilience communautaire du Kasaï Oriental : Cas du territoire de MIABI. 366‑367. Kpevanoum, C. S. (2021). Gestion des exploitations agricoles (Notes de cours : Partie I) : Vol. I (Université d’Abomey-Calavi). Mgendi, G., Mao, S., & Qiao, F. (2022). La formation et la démonstration agricoles ont-elles une incidence sur l’adoption de la technologie ? Le cas empirique de petits riziculteurs en Tanzanie. Technologie et société. Ministère Provincial du Plan. (2023). Plan de développement du Kasaï Oriental 2023-2027. Mbuji-Mayi : Gouvernorat provincial. Ngalamulume, T. G. (2010). L’Approche Champ-école Paysanne (CEP) : Une méthode de recherche -action impliquant davantage les producteurs ruraux dans la maîtrise et l’amélioration de leur système de production. L’exemple du CEP du Kasaï Occidental/RDC. Innovation and Substainable Developpement in Agriculture and Food (ISDA). QGIS. (2024). Carte de localisation du territoire de Miabi au KASAI ORIENTAL [Logiciel]. Ragasa, C., Amewu, S., Agyakwah, K. S., & Tetteh-Dokku, E. (2022). Impact de la formation en aquaculture sur les revenus des aquaculteurs : Résultats d’un essai contrôlé randomisé en grappes au Ghana. Economie agricole, 1(53), 5‑20. Ruwawu. (2013). 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