UNIVERSITÉ DE LIKASI,
SCIENCES ÉCONOMIQUES ET GESTION, ORIENTATION GESTION FINANCIÈRE

dirigé par le feu professeur ordinaire RAPHAËL KAUNDA MWANZA et le Master MARDOCHÉE MINSONSO MITUNGU

 0. INTRODUCTION GÉNÉRALE

0.1 Présentation du sujet.

Au cours des âges, l’histoire nous renseigne que l’homme n’avait pas d’habitation fixe ; un homme nomade, et s’adonnait principalement pour survivre à trois types d’activités qui sont : la pêche, la chasse et la cueillette.

Il fut cependant confronté dès l’aube de son existence à plusieurs problèmes notamment : le logement, la nourriture, le vêtement, la sécurité et tant d’autres.

Au fil du temps, avec la croissance démographique, ses besoins ont pris de l’ampleur et l’homme a fini par se sédentariser et opta pour la production par l’agriculture et l’élevage en renonçant à la recherche continuelle des nouveaux pâturages afin de résoudre les différents problèmes auxquels il faisait face au quotidien.

Vers le début de la seconde moitié du XIXème siècle, le Katanga a fait appel à une importante main-d’œuvre pour répondre aux besoins de l’activité minière notamment : dans les domaines du traçage des routes, celui de la prospection ainsi que dans des travaux de découverte des gisements.

Cette main-d’œuvre devait s’approvisionner dans un rayon proche de son lieu de travail ; pour satisfaire ce besoin de la main-d’œuvre en approvisionnement, la Gécamines a mis des unités industrielles de soutien à la production des métaux dont l’Agro-Pastoral avec pour mission d’assurer les productions directes des produits vivriers, principalement le maïs, qui constitue d’ailleurs la base de l’alimentation de la population de la ville de Likasi.

Le but de ces productions directes était d’approvisionner les travailleurs de la Gécamines et les populations environnantes en denrées alimentaires de base dont la farine de maïs. Pour son fonctionnement, la MNK eut recours aux grandes cultures mécanisées afin d’assurer son approvisionnement en matière brute, notamment en grains de maïs.

C’est ainsi qu’on confiant à la minoterie les fermes de Kasonga et de Kando ainsi que la station de Mangombo.

La ville de Likasi, bien que reste foncièrement minière possède un potentiel agricole considérable représenté par des terres arables le long de ses cours d’eau et dans sa ceinture verte ou encore dans sa zone péri-urbaine, un climat tropical doux composé de deux saisons, la saison sèche et la saison pluvieuse et une hydrographie de pratiquement huit rivières.

Les besoins de la ville en maïs sont donc très élevés, or la minoterie n’en produit que peu ; le maïs étant consommé principalement sous forme de bukari, la transformation est indispensable pour la ville.

Les villageois réalisent de manière artisanale la transformation des maïs en farine de maïs dans les zones rurales tandis que dans les zones urbano-rurales et urbaines, il faut mettre à la disposition des consommateurs le produit fini ; une activité réalisée par les minoteries.

Toutefois, l’offre locale reste insuffisante. Pour combler ce déficit, la ville de Likasi recourt donc, dans ce domaine aussi, à l’importation de la farine, principalement en provenance de la Zambie ; les minoteries importent par ailleurs les grains de maïs pour compléter leur approvisionnement et faire tourner leurs unités de production.

L’augmentation de la production de maïs, dont le seul objectif actuellement est d’assurer une alimentation suffisante aux Haut-katangais de Likasi, conditionne le développement de ces unités de transformation. Elle pourrait aussi favoriser l’essor de la provenderie dans la ville. 

Il se développe un peu partout, notamment aux abords de la ville, des élevages de volailles et petits bétails, dont les besoins en maïs sont en expansion.

En dehors de cette grande unité de production avec une capacité de plus 250 tonnes par jour, la ville de Likasi compte en plus des petites minoteries, équipées de moulins à marteaux, et d’une capacité ne dépassant pas 30 tonnes de farine par jour. Nous pouvons citer la Minoterie KIFITA.

Outre ces petites unités de production approvisionnant la ville, il existe une grande activité d’importation de farine aux frontières avec les pays limitrophes, et surtout la Zambie, par ses postes frontaliers de KASUMBALESA, KIPUSHI, PWETO, SAKANIA, etc. 

Dans ce travail nous présentons « l’analyse économique de la fonction de production de la MNK et de son impact sur les issues de fabrication ».

0.2 Phénomène observé.

Ce qui a attiré ou provoqué de manière déterminante notre attention c’est la multiplicité des vérités de farines étrangères sur le marché local alors que la ville de Likasi est équipée d’une grande minoterie : la MNK dont la capacité théorique de production est de 250 tonnes par jour, soient 10.000sacs de farine de 25 kg chaque jour, une capacité suffisante pour répondre aux besoins de la population de la ville montagneuse en farine de maïs.

Entre 2015 et 2020, les quantités produites, le capital investi et le nombre de travailleurs se présentent comme suit:

Années.                         Quantité en Kg	Travail                          Capital
2015.                              1577558	20                                  1285053, 12
2016                              1101746	17                                1283048, 8
2017                               802489	17                                 1287060,636
2018                              1041425	15                                 1285054,184
2019                              818922	13                                1492720, 6
2020                              296319	13                                 1642758,228

Cette quantification du phénomène observé montre une baisse significative de la production respectueusement de 30,1613% entre 2015 et 2016, de 37,2911% entre 2016 et 2017, de 29,7744% entre 2017 et 2018, de 21,3652% entre 2018 et 2019 ainsi que de 63,816% entre 2019 et 2020.

La production maximale est de 1577558kg et 296319kg est la production minimale avec une moyen de 6 ans de 939743,2 et une médian de 921957kg

Une variation négative de la production a été enregistrée entre 2015 et 2018 d’une moyenne de 24,57184%.

Le travail a suivi le même rythme, avec une baisse du nombre des travailleurs entre 2015 et 2020 de 35%.

Mais, les capitaux investis dans la production ont de plus en plus augmenté entre 2015 et 2020.

Une variation positive de 27, 8358% a été enregistrée.

L’approvisionnement des travailleurs de la Gécamines ainsi que celui des populations environnantes en denrées alimentaires de base était effectué par la Gécamines-développement.

Actuellement, la farine de kakontwe devient un sujet appartenant au passé, celle qui était autrefois la principale source d’approvisionnement, actuellement on en parle presque plus : la minoterie de kankotwe.

CHAMPION, AFRICA, STAR, ANTELOPE, MUSHE, GOLDSTAR, N°1, KILA SIKU,

OWANDJA, … cette liste des différentes variétés de farines d’origine étrangère est loin d’être exhaustive, au moment où la farine de Kankotwe se décide de se retirer non seulement de nos casseroles, mais aussi de notre cuisine.

Cette observation faite en tant que chercheur est phénoménale et récurrente raison pour laquelle elle justifie notre intention particulière d’une recherche approfondie.

Voilà ce qui a suscité notre attention jusqu’à aboutir à l’analyse économique de la fonction de production et de son impact sur sur les issues de fabrication.

0.3 Question de départ

Nous nous sommes très rapidement obligé à choisir un premier fil conducteur aussi clair que possible, afin que notre travail puisse débuter sans retard et se structurer avec cohérence.

KILA SIKU, N°1, CHAMPION, AFRICA, STAR, ANTELOPE, MUSHE, GOLDSTAR,

OWANDJA, (la liste est loin d’être exhaustive) ; tant des variétés de farines en provenance des villes zambiennes principalement de Lusaka alors que Kakontwe disparaît au jour le jour de notre vocabulaire culinaire.

Après notre observation, nous nous sommes posé la question de savoir ce qui expliquerait cette disparition de la farine de maïs ou des produits de la minoterie de Kankotwe sur les différents marchés de Likasi au profit de la farine et autres denrées alimentaires importées d’ailleurs à des prix parfois exorbitants. 

Il suffit que la Zambie ferme ses frontières pendant quelques heures pour que la farine de maïs double, triple, quadruple et quintuple même des prix en un clin d’œil.

0.4 Revue de la littérature.

Nous présenterons l’état de l’art en ce qui concerne le sujet c’est-à-dire que nous rapporterons d’une manière synthétique, les différents travaux théoriques et empiriques ayant étė faits en ce qui concerne l’analyse économique de la fonction de production et de son impact sur sur les issues de fabrication.

Le choix de notre sujet résulte des différentes recherches déjà entamées et concrétisées par plusieurs chercheurs qui ont fait preuve d’esprit critique pour enfin aboutir à des résultats qui nous ont poussé à poursuivre aussi  les recherches dans ce même domaine , raison pour laquelle nous nous sommes inspiré de plusieurs travaux scientifiques entre autres des travaux de fin de cycle, des mémoires , des thèses, mais aussi des revues, des livres ainsi que de certains articles des professeurs éminents qui nous ont éclairés notre lanterne dans ce domaine de fonction de production.

Ce phénomène ne laisse pas indifférent ; certains chercheurs en effet se sont penchés sur la question pour tenter d’y apporter des solutions.

Certes, nous sommes loin d’être le premier à traiter le sujet d’analyse économique de la fonction de production et son impact sur les issues de fabrication, il y a en qui s’y sont également intéressés, c’est pourquoi il est d’une nécessité impérieuse de citer différents chercheurs qui nous ont précédés dans cette réflexion en passant en revue les travaux antérieurs.

Déjà vers la seconde moitié du XIXème siècle, Philip Wicksteed avait introduit le concept de fonction de production. (WICKSTEED P., 1894).

Dans son esprit, la fonction de production se rapportait à une production déterminée, elle était microéconomique ; en outre, elle comportait une multitude d’inputs.

En 1928, Cobb et Douglas publient un article devenu célèbre, dans lequel, d’une part ils mettent en avant une forme fonctionnelle déterminée (déjà conçue par Wicksteed) et d’autre part, ils soumettent le concept de fonction de production à une double agrégation : d’abord, la fonction concerne l’ensemble de la production manufacturière américaine : elle devient macroéconomique ; ensuite, ils ne conservent que deux inputs génériques : le capital et le travail.

(DOUGLAS P. et COBB, C. ; 1928a).

A partir des données statistiques relatives à la production manufacturière américaine entre 1899 et 1922, ils effectuent une régression par la méthode des moindres carrés et obtiennent ainsi l’équation : PF = 1,01. K^1/4. L^3/4

PF la production ; K le capital et L est le travail.

Après leur article de 1928, Cobb et Douglas, tantôt ensemble, tantôt séparément et parfois en commun avec d’autres économistes continuèrent le travail économétrique sur les mêmes données ou sur d’autres données. Ils apportèrent principalement l’amélioration suivante : la somme des exposants égale à l’unité n’est plus imposée. 

Les deux exposants varient librement, mais les résultats confirmèrent une somme proche de l’unité.

C’est ainsi que différents chercheurs se sont succédés ; Leontief, Hicks et tant d’autres. 

Nous avons également tourné nos regards vers les recherches récentes effectuées par les chercheurs Kinkula N. et Kahela E. 

Kinkula N. cherchait dans son travail à savoir quelles sont les quantités de farine de maïs et de manioc disponibilisées à la population de Likasi et quels sont les problèmes liés à la production et à la disponibilisation de la farine de maïs et de la farine de manioc. (KINKULA, 2020a).

Après traitement et analyse des données, il est arrivé à la conclusion selon laquelle la production de la MNK est totalement insuffisante pour la population de la ville de Likasi. (KINKULA, 2020b).

C’est pour cette raison que les ménages de la ville de Likasi recourent à la farine d’origine étrangère Breakfast, champion et autres.

Quant au travail de Kahela E., dans lequel il cherchait à résoudre le problème auquel la population locale de Likasi faisait face par rapport à la consommation de la farine qui s’avère trop cher étant donné qu’au sein de cette ville il y a des minoteries, entre autres la MNK. (KAHELA, 2020a)

Selon ses recherches et après analyse des données, il a déduit que la MNK n’est pas de taille à concurrencer les variétés des produits de farine venant de l’extérieur. (KAHELA, 2020b).

À la différence des chercheurs ci-haut cités, notre travail reste authentique dans le sens qu’il cherche non seulement à faire une analyse économique de la fonction de production, mais aussi pour marquer son originalité, il cherche à analyser les FP combinés à la minoterie pour expliquer la capacité ou l’incapacité de la minoterie à répondre aux besoins de la population locale en farine de maïs. 

La présente étude se démarque de ces autres études en ce qu’elle cherche, non seulement à dire que les FP de la MNK ne sont pas employés de manière à booster la production locale, mais de donner des pistes de solution pratique pour que la Minoterie contribue à la réduction de la faim pour enfin améliorer les conditions de vie de plus d’un Likasien.

0.5 Problématique.

La problématique est une formulation de la question centrale de recherche. II s’agit de l’ensemble des questions pertinentes que se pose un chercheur sur le phénomène observé. (Sem Pascal M. et Cornet, A ; 2018a).

Au sens large, une problématique de recherche est l’exposé de l’ensemble des concepts, des théories, des questions, des méthodes, des hypothèses et des références qui contribuent à clarifier et à développer un problème de recherche. On précise l’orientation que l’on adopte dans l’approche d’un problème de recherche en formulant une question spécifique à laquelle la recherche tentera de répondre. (Sem P. et Cornet A., 2018b).

La ville de Likasi possède un potentiel agricole considérable représenté par des terres arables le long de ses cours d’eau et dans sa ceinture verte, un climat tropical doux composé de deux saisons et le maïs constitue la base de l’alimentation de la population de la ville de Likasi.

Les besoins de la ville en maïs sont très élevés, or la minoterie n’en produit que peu ; le maïs étant consommé principalement sous forme de bukari, la transformation est primordiale pour la ville.

Dans les zones rurales, les villageois la réalisent de manière artisanale tandis que dans les zones urbaines, il faut mettre à disposition des consommateurs le produit fini. Une activité réalisée par les minoteries.

Toutefois, l’offre locale reste insuffisante. Pour combler le déficit, la ville de Likasi recourt donc, là encore, à l’importation de la farine.

Partant de ce constat, les questions qui suivent feront l’objet de notre travail :

• La MNK profite t-elle des rendements d’échelle croissants 
• Est-ce que les différents FP sont mal employés ou mal combinés pour ne produire que des quantités qui ne couvrent pas les besoins de la population Likasienne entière?
• A quel degré chacun des FP employés participent t-ils dans la production de la minoterie?

Ces questions sont orientées sur une analyse économique de l’ensemble des éléments et des moyens techniques pour améliorer la production et la productivité à la minoterie.

Pour ce, notre orientation porte son regard sur le fait que la ville de Likasi détient en son sein une minoterie produisant une variété de produit dont la farine de maïs, pourtant la population locale préfère plus les variétés des produits provenant de la Zambie ou des autres régions externes à LIKASI.

Voilà les questions auxquelles nous tenterons de répondre au cours de notre analyse.

0.6 Hypothèses.

Ce terme est formé étymologiquement de deux racines : hypo : sous, en dessous, en deçà de…et thèse proposition à soutenir, à démontrer ; les hypothèses constituent donc les soubassements, les fondations préliminaires de ce qui est à démontrer ou à vérifier sur le terrain. (Sem P. et Cornet A., 2018c).

Une hypothèse est en quelque sorte une base avancée de ce que l’on cherche à prouver ; l’hypothèse est l’ensemble des propositions de réponses à la question de recherche. Il s’agit d’une réponse anticipée, une affirmation provisoire qui décrit ou explique un phénomène. (Sem P. et Cornet A., 2018d).

L’hypothèse peut être un énoncé déclaratif précisant la relation anticipée et plausible entre des phénomènes observés.

Nous dirons qu’une hypothèse est un ensemble des réponses formulées provisoirement, pouvant répondre aux questions posées dans la problématique et ces dernières peuvent être acceptées ou rejetées.

La proposition de réponses ci-dessous doit être confrontée à des données recueillies durant notre recherche afin d’être affirmée ou infirmée.

• La fonction de production de la MNK donne lieu à des rendements croissants dont elle ne profite pas.
• Les FP sont mal combinés à la MNK, c’est à dire qu’ils sont utilisés à des degrés inférieurs, alors très inférieurs d’où la production qui provient de ces facteurs reste inférieur et ne couvre pas les besoins des Likasiens en farine de maïs.

0.7 Approche méthodologique.

La méthodologie peut se définir comme étant l’étude du bon usage des méthodes et techniques de recherche. Il ne suffit pas de les connaître, encore faut-il savoir les utiliser comme il se doit, c’est-à-dire savoir comment les adapter, le plus rigoureusement possible, d’une part à l’objet précis de la recherche ou de l’étude envisagée, et d’autre part aux objectifs poursuivis. Autrement dit, les méthodes et techniques retenues dans une recherche donnée doivent être les plus aptes à rendre compte du sujet étudié et à mener le chercheur vers les buts qu’il s’est fixés en termes d’aboutissement de son travail. (Sem P. et Cornet A., 2018e).

0.7.1 Méthode.

La méthode, c’est la démarche logique d’une science, c’est-à-dire l’ensemble des pratiques particulières qu’elle met en œuvre pour que le cheminement de ses démonstrations et de ses théorisations soit clair, évident et irréfutable. Il s’agit de la démarche dans la collecte des données (Comment récolter les données ?) ; et l’analyse des données (Comment traiter les données ?).

Les méthodes sont pour les chercheurs, ce que les boussoles sont pour les capitaines qui commandent les bateaux sur mer ou sur océan.

Les boussoles permettent aux capitaines d’orienter leurs bateaux dans la bonne direction et d’arriver aux bons ports. Comme les boussoles, les méthodes de recherche permettent aux chercheurs de bien organiser leurs études ou recherches et d’arriver aux résultats scientifiquement solides. (Sem Pascal M. et Cornet, A ; 2018f).

Dans notre travail, nous avons opté pour la méthode analytique, laquelle nous permettra de faire un examen de la fonction de production de la minoterie en question.

Nous utiliserons également laméthode statistique, qui est une méthode qui consiste à réunir des données chiffrées sur des ensembles nombreux (population), puis à analyser, commenter et critiquer ces données quantitatives. 

Nous avons également utilisé la méthode la méthode économétrique, nous avons fait recourt à cette méthode, tout d’abord pour aboutir à un modèle, ensuite déterminer l’influence des FP employés sur la fonction de production, enfin cette méthode nous conduira à prendre des décisions sur bases des tests.

0.7.2 Techniques.

Une technique peut être définie comme un outil de travail, un instrument qui permet de découvrir ou d’observer les faits et d’en recueillir les différentes données.

La technique constitue une base concrète et pratique et reste liée aux faits ou phénomènes à étudier.

Lorsqu’il est question de faire une étude, le chercheur est censé avoir à sa disposition les données réelles qui doivent faire l’objet d’analyse des résultats poursuivis.

Quant à notre travail, nous avons choisi la technique documentaire, celle-ci a consisté à examiner les divers documents disponibles à la minoterie, susceptibles de fournir les vérités que nous poursuivrons dans notre travail.

La technique ou la recherche documentaire nous est indispensable en tant que chercheur, car elle consiste à étudier et à analyser les documents pour enrichir la question de recherche. (Sem P. et Cornet A., 2018g).

Elle valorise les écrits et les comptes rendus qui, rendent compte de la vie de l’entreprise. La technique documentaire permet de recenser les données déjà existantes c’est à dire les données secondaires.

Il s’agit de toute publication sur le thème ou sujet de recherche (article, communication, mémoire, thèse, ouvrages…) ou des données secondaires (bilan, compte de résultat, statistiques…). (Sem P. et Cornet A., 2018h).

En effet nous avons parcouru les archives qui nous ont fournis des informations relatives à la production de la minoterie dont les rapports de la direction technique de la MNK.

Les fouilles dans les archives et dans les vieilles chroniques de la bibliothèque de l’université de Likasi et des différentes bibliothèques électroniques nous ont quant à elles fourni des informations après analyse minutieuse de ces dernières, Que nous avons qualifiées de précieuses informations.

Ces informations sont relatives d’une part à la fonction de production et à l’activité agricole et d’autre part à la Minoterie de kankotwe qui constitue notre champs d’investigation.

Nous avons également fait recours à la technique d’observation participante (vue de l’intérieur). En qualité d’observateur, nous avons pris part à l’activité observée en faisant le même travail et vivant les mêmes situations que les acteurs qu’on observaient, même ces derniers savaient qu’on était chercheur et qu’on produirait un certain nombre d’analyses et de résultats d’une autre nature.

0.8 Choix et intérêt du sujet.

Le choix du sujet n’est pas imaginatif, il se justifie par le résultat qui relève d’un constat ; encore faut-il dans les lignes ci-dessous révéler les raisons ayant motivées notre choix.

En raison de notre formation en sciences économiques et gestion, option financière ; notre curiosité intellectuelle nous a poussé à nous intéresser à la fonction de production de la MNK, étant donné que la farine de maïs est un produit alimentaire dont l’importance n’est plus à prouver dans le vécu quotidien de la population de la ville montagneuse de Likasi.

Au reste, notre intérêt réside dans le fait que notre travail pourra servir de référence aux générations futures et aux dirigeants de l’entreprise sous étude.

La situation socio-économique actuelle est à la base du choix et de la pertinence de notre sujet de recherche qui est « L’analyse économique de la fonction de production et son impact sur les issues de fabrication ».

Il est parfois regrettable de voir le gouvernement de la province du haut-katanga se donner corps et âme pour réduire le prix de la farine de maïs importée, mais nous ne voyons qu’à des moindres proportions dans leur laïus le soutient à la production locale encore moins à l’amélioration des denrées alimentaires produites localement.

Le souci d’améliorer, d’approfondir et même d’enrichir nos connaissances sur la question d’analyse économique et aussi d’assimiler la fonction de production dans une minoterie était une motivation à ce choix.

Au niveau social nous espérons que cette question de production permettra non seulement aux agriculteurs de se retrouver mais aussi les ingénieurs dans la mesure où des moyens techniques et technologiques sont nécessaires et indispensables pour une bonne production (création des machines selon le besoin).

Ce travail servira tout de même d’un modèle et d’une documentation pour les travaux de recherches ultérieures, car bien entendu, nous savons que la solution à une question en est une autre.

0.9 Délimitation.

Pour être précis, ce travail sera délimité dans le temps et dans l’espace ; dans le souci de vouloir éviter des controverses et débordements qui peuvent mettre en cause nos efforts. 

S’agissant du temps, notre travail se situe dans une période allant de Janvier 2015 à Décembre 2020 car c’est durant cette période qu’on a assisté à des baisses de production très importantes et l’absence totale des produits de la MNK sur les différents marchés de la ville de Likasi.

Quant à l’espace, notre champ d’investigation reste la Minoterie de Kakontwe connue sous l’abréviation MNK, notre choix se justifie par le fait que la MNK est l’une d’anciennes plus grandes minoterie d’Afrique, la plus grande minoterie de la ville de Likasi.

0.10 Sommaire.

Hormis l’introduction et la conclusion, ce travail tourne autour des chapitres ci-dessous :

CHAPITRE 1. CADRES CONCEPTUEL ET THEORIQUE

Dans cette première partie du travail, nous tenterons de donner le sens des concepts clés utilisés qui composent le sujet ainsi que quelques concepts connexes qui cadrent avec nos recherches.

CHAPITRE 2 : CADRE EMPIRIQUE DE LA RECHERCHE

Dans cette seconde partie du travail, on fait une brève présentation de l’entreprise, son secteur d’activité, son mode de gestion, ses opportunités, ses externalités, etc, l’étude menée étant dans l’analyse microéconomique.

CHAPITRE 3. PRÉSENTATION ET DISCUSSION DES RESULTATS

Dans cette troisième et dernière partie nous présenterons les données d’étude, les analyser, les interpréter et en discuter les résultats.

CHAPITRE 1: CADRES CONCEPTUEL ET THEORIQUE

Dans un travail scientifique, certains termes prêtent à confusion, l’explication des concepts est la toute première section de ce chapitre, raison pour laquelle nous avons le devoir de définir et d’expliquer les concepts dans le but d’orienter nos lecteurs dans la saisie nette de ces derniers et qu’ils comprennent ou appréhendent mieux l’approche dans laquelle nous comptons diriger notre réflexion.

Dans cette première partie du travail, nous tenterons de donner le sens des concepts clés utilisés qui composent le sujet ainsi que le sens de quelques concepts connexes qui cadrent avec nos recherches.

Une deuxième section du présent chapitre présentera les théories explicatives du phénomène étudié, c’est pour cette raison que nous fairons recours aux théories économiques de l’entreprise et de la production.

1.1: CADRE CONCEPTUEL

1.1.1. L’économie

En réalité, Il n’existe pas une seule définition de l’économie, mais plusieurs définitions ; chaque définition renvoyant à des réalités sous-jacentes différentes. 

La définition de l’économie n’est pas consensuelle ; ses contours et son contenu varient en fonction des auteurs et des courants de pensée. (KILONDO, 2017).

Du grec ancien oïkonomia, gestion de la maison, constitué d’oikos, maison, et nomos, gérer, administrer ; étymologiquement, l’économie est l’art de bien administrer une maison, de gérer les biens d’une personne, puis par extension d’un pays.

Plus généralement, l’économie est une science sociale qui étudie la production, la répartition, la distribution et la consommation des richesses d’une société. (LORIAUX J.P., 1980).

Le principe général qui sous-tend l’économie, en particulier pour les ressources limitées ou rares, est celui de la rentabilité. Ce dernier consiste à consommer un minimum de moyens en vue de réaliser un maximum de profits. 

Dans son acception actuelle, ce mot désigne deux réalités distinctes : en premier lieu, l’ensemble des activités généralement regroupées sous ce terme ; en second lieu, la science constituée pour étudier ces activités. (SILEM A. et LIE., 1987)

Les activités économiques sont traditionnellement celles qui relèvent de la consommation, de l’échange et de la production, ou encore de l’épargne et de l’investissement.  On constate que l’activité humaine présente un caractère économique dès lors qu’il y a lutte contre la rareté. L’homme a des besoins nombreux, ses besoins sont susceptibles de s’accroître presque indéfiniment et la nature ne lui fournit que des ressources limitées, il doit donc travailler, produire, ce qui signifie faire des choix, organiser socialement le travail et la production, rendre les produits de son activité complémentaire et plus satisfaisant par l’échange.

1.1.2. L’analyse économique

L’analyse économique, ou science économique, part du constat que les besoins des hommes sont illimités alors que les ressources disponibles sont rares ou limitées. Ce constat impose donc aux systèmes économiques, comme aux agents économiques qui les composent, de faire des choix dans l’allocation des ressources.  Chaque choix implique un renoncement dont la valeur en économie s’appelle le coût d’opportunité.^[1](BARRE R., 1964)

Selon Samuelson, l’analyse économique a pour objectif de résoudre les problèmes d’allocations des ressources en répondant à trois questions : Quoi produire ? Comment produire ? Pour qui produire ? 

La première question renvoie au thème de l’allocation des ressources ; la seconde à l’étude de la production et la dernière à la problématique de la distribution. (SAMUELSON P., 1971)

L’analyse économique se propose d’établir la façon dont la société décide ce qu’elle doit produire, comment et pour qui elle doit le faire. (SCHUMPETER J., 1983)

En répondant aux questions citées ci-dessus, l’analyse économique s’efforce donc d’expliquer la façon dont les ressources rares^[2] sont utilisées parmi divers emplois alternatifs pour satisfaire les besoins illimités des individus.

1.1.3. Fonction de production

Une fonction de production établit, sous relation entre la quantité de produit obtenue et les quantités des différents services producteurs utilisés. (SIMON H. et LEVY F, 1963).

En d’autres termes, elle est une relation entre les extrants (output) et les intrants (input). Elle permet, dans un environnement donné, d’exprimer l’horizon technologique de l’entrepreneur, c’est-à-dire l’ensemble des choix éligibles qui s’offrent à lui lorsqu’il a adopté le processus de production technique le plus avantageux.

Il sera alors à même de déterminer, en fonction des raretés relatives des différents biens, c’est-àdire de la structure des prix, la combinaison des facteurs qui lui permettra de réaliser le maximum de profit.

Schumpeter considérait que la fonction de production constituait, avec la fonction d’utilité, les deux piliers de l’analyse économique des débuts du XX° siècle. (SCHUMPETER J., 1983). Cette notion élaborée par les travaux de nombreux économistes dont Edgeworth, L. Walras, A. Marshall, Pareto et Wicksteed, a été précisée par la suite, en particulier par Hicks, Léontief et Tintner. Elle est loin d’avoir perdu de son intérêt et semble, au contraire, connaître à l’heure actuelle un regain de faveur dans la mesure où les travaux des économètres se multiplient et sont mieux connus et où les nécessités de la politique économique contribuent au développement des études de prévision à moyen ou à long terme. (BENASSY A. et COEURE B., 2009). Parmis ces fonctions, l’une des plus souvent citées est sans doute celle qui a été étudiée, vers 1928, par Charles W. Cobb et Paul H. Douglas, puisqu’on se réfère à l’expression « fonction du type CobbDouglas » pour désigner des fonctions de production homogènes qui établissent, soit au niveau de la firme, soit au plan global, une relation entre la production et les apports en travail et en capital. (Douglas P., 1976).

1.1.4. Les facteurs de production

L’expression FP désigne l’ensemble des divers biens et services qui permettent la production. Elle pourrait être identifiée au terme inputs, mais elle est plutôt employée en faisant référence à une classification des facteurs en trois catégories typiques : les ressources naturelles, le travail et le capital. (MICHAEL P. et ROBIN B., 1999)

L’entreprise se distingue du consommateur par le fait qu’elle achète des FP pour les transformer en d’autres biens et services grâce à sa technologie. (Geurrien B., et Gun O., 2014).

1.1.4.1. Les ressources naturelles: comprennent la terre et tous les minéraux qu’elle contient à l’état brut.

1.1.4.2. Le travail désigne toute activité humaine. On appelle souvent facteurs primaires ces deux catégories premières d’inputs, car ils ne sont le fruit d’aucune activité économique antérieure : ils ne sont en rien des outputs. (BEAUD M., 2000)

1.1.4.3. Le terme capital: par contre recouvre un ensemble composite de biens et des services (le capital « physique ») d’une part et des sommes financières (le capital « financier »), d’autre part. Sous l’aspect physique il s’agit des équipements, des machines, de l’outillage et des stocks existant à un moment donné et qui accroissent l’efficacité du travail humain dans son rôle productif ; sous l’aspect financier, le capital est constitué par les sommes monétaires utilisées par les entreprises pour acquérir leur capital physique. (GUYOT F., 1979)

1.1.4.4. Types des FP

On peut distinguer les différents FP selon plusieurs critères :

• En premier lieu, la provenance des facteurs utilisés par la firme permet de distinguer entre les matières premières et les consommations intermédiaires. Les facteurs qui sont directement extraits de la nature sont des matières premières. Les facteurs qui sont les produits d’une autre firme sont des consommations intermédiaires.
• Une seconde distinction peut être introduite en considérant les possibilités de modification des quantités utilisées des différents facteurs pendant la période de temps étudiée. Si l’on ne peut changer la quantité d’un facteur alors il est fixe. Si la quantité utilisée peut être modifiée, alors il s’agit d’un facteur variable. On suppose en général que les équipements lourds comme les bâtiments ou les machines d’une usine (le capital de la firme) et la terre d’une exploitation agricole correspondent à des facteurs fixes, tandis que la main-d’œuvre (le travail) et les matières premières sont des facteurs variables.
• La dernière distinction concerne la manière dont on peut combiner les différents facteurs pendant le processus de production. Deux facteurs sont substituables quand on peut remplacer une certaine quantité d’un des facteurs par une quantité supplémentaire de l’autre tout en gardant le même niveau de production. La terre et les engrais dans l’agriculture sont des facteurs de cette nature, de même que le travail et les machines dans l’industrie.

1.1.5. Rendement d’échelle

Dans le long terme, comme tous les FP sont variables, on s’intéresse à l’augmentation de la production totale lorsqu’on augmente tous les FP dans la même proportion. (MWANIA J., 2020)

• Si Q augmente plus que proportionnellement à l’augmentation des inputs, la production est caractérisée par des rendements d’échelle croissants.
• Si Q augmente moins que proportionnellement à l’augmentation des inputs, la production est caractérisée par des rendements d’échelle décroissants.
• Si l’augmentation de l’output est identique à celle des inputs, on a des rendements d’échelle constants.

1.1.6. Productivité moyenne

La PM nous permet d’établir combien chaque travailleur produit en moyenne. Elle correspond au rapport entre la PT et le nombre de travailleurs.

1.1.7. Productivité marginale

La Pm nous permet d’établir l’apport d’un travailleur supplémentaire. C’est la variation de la PT suite à la mise en œuvre d’une unité supplémentaire du T.

1.1.8. Agents économiques

Tous les individus d’une société participent à la vie économique : ce sont les agents économiques ; tous ces agents prennent des décisions et réalisent des opérations économiques les mettant en relation les uns avec les autres : ils exercent une activité, perçoivent des revenus, dépensent, prêtent, empruntent, etc. 

Les agents ont plusieurs fonctions dans la vie économique : un même agent peut à la fois produire et consommer. Mais, pour simplifier, on peut associer à chaque agent une fonction économique principale : 

• Ceux qui produisent : fonction de production.
• Ceux qui consomment : fonction de consommation.
• Ceux qui redistribuent les revenus : fonction de répartition.

On regroupe ces agent économiques en tenant compte de leur activité principale pour les classer en cinq principaux secteurs, appelés secteurs institutionnels : 

1.1.8.1. Les entreprises: qu’elles soient publiques ou privées, elles utilisent des hommes, du matériel, des matières premières afin de produire des biens ou des services en vue de satisfaire des besoins. (La théorie des entreprises est développée dans le cadre théorique 1.2.1)

Les activités des producteurs sont classées en 3 secteurs (COLIN C., 1961) : le secteur primaire (agriculture, pêche, extraction de minerais), le secteur secondaire (les industries en général : industries de transformation, industrie chimique, etc.) et le secteur tertiaire (commerce, artisanat, services, transport). 

Certains économistes évoquent aussi l’existence d’un secteur quaternaire. Ce nouveau secteur, appelé aussi nouvelle économie, regroupe l’ensemble des activités de service liées à la gestion et la diffusion de l’information : les autoroutes de l’information, les banques de données, etc. 

Les notions sur le concept entreprise, sont développées dans la première section du cadre théorique du présent chapitre.

1.1.8.2. Les ménages: On regroupe sous le terme « ménages » l’ensemble des individus partageant le même domicile et dont l’activité est essentiellement la consommation: célibataires, familles, collectivités, etc).

Les ménages jouent un double rôle dans l’économie : 

• Ils fournissent le travail et, en échange, perçoivent un salaire. 
• Ils consomment des biens et services et, en contrepartie, donnent ce que l’on nomme « la dépense des ménages » et qui est en fait le prix des biens et services.

1.1.8.3. Les ADM: Ce sont les institutions et organisations qui rendent des services sans rechercher de profit ou qui agissent sur la répartition des richesses. 

On distingue : 

• Les ADM publiques, regroupant l’État, les collectivités locales, la Sécurité Sociale, qui produisent des services non marchands destinés à la collectivité ou redistribuent des revenus, et dont le financement est assuré par la collectivité.
• Les ADM privées, qui regroupent l’Eglise, les syndicats, les associations, les partis politiques, qui produisent des services destinés à leurs membres, sans but lucratif, et dont le financement est effectué par l’intermédiaire des cotisations versées par les membres et de subventions. 

1.1.8.4. Les institutions financières: ce sont essentiellement les banques, les caisses d’épargne, les autres établissements de crédit.

Elles produisent des services financiers qui consistent à assurer l’émission de moyens de paiement, de placement, de financement et à collecter l’épargne des autres agents. Elles assurent le financement de l’économie.

1.1.8.5. Le reste du monde: Le reste du monde, appelé encore « l’extérieur », est une expression économique qui désigne l’ensemble des acteurs étrangers qui effectuent des échanges avec les acteurs économiques nationaux; Il s’agit d’un acteur fictif qui permet de mettre en évidence l’existence d’échanges de biens et de services avec l’étranger.

1.2.: CADRE THÉORIQUE

1.2.1. L’entreprise (entité)

1.2.1.1. Definition

Il existe plusieurs façons de définir ce concept selon l’aspect que l’on veut mettre en évidence, à savoir : l’aspect économique, l’aspect juridique, l’aspect d’organisation et l’aspect social. Une seule définition universelle est difficile à imaginer. (MUSHITU, 2017)

Néanmoins, on peut entendre par entreprise une cellule économique au sein de laquelle sont combinés à l’initiative et sous la responsabilité de l’entrepreneur ou des co-responsables les facteurs nature, travail et capital, en vue de produire des biens et services dans un but lucratif.

Une autre définition dit que : « L’entreprise est un ensemble de moyens humains, matériels, technologiques et financiers organisée et autonome financièrement dont l’objet est de produire des biens et services en vue de les vendre sur un marché plus cher qu’ils n’ont coûté »

En effet, l’examen de cette définition montre que l’entreprise est un tout qui appelle une organisation rationnelle de différents moyens qu’elle emploie.

L’entreprise est l’agent économique moteur en tant que tel, elle est une unité économique autonome dont la fonction principale est la production de biens et de services marchands, c’est à dire vendus à un prix égal ou supérieur à leur coût de production.

Pour produire, elle doit combiner des FP.

1.2.1.2. Rôle de l’entreprise

Lors de son exploitation, une entreprise peut jouer 3 rôles notamment:

• -Le rôle économique: l’entité produit les biens et services destinés à satisfaire les besoins des consommateurs.
• -Le rôle social: les entreprises participent au bien être de la population en donnant de l’emploi par exemple, en construisant des écoles et hôpitaux, etc.
• -Le rôle financier: les entreprises créent la richesse et la redistribue aux autres agents économiques.

1.2.1.3. Classification.

L’entreprise se distingue:

• Par son secteur économique
  • Secteur primaire: production de matières premières, agriculture, pêche, mines;  Secteur secondaire: transformation des matières premières, c’est l’industrie.  Secteur tertiaire: services, commerce, banques, assurances, hôtellerie, santé
  • Secteur quaternaire concerne la communication et I ‘information.
• Par son secteur d’activité : les entreprises peuvent avoir plusieurs activités, mais la principale permet de classer l’entreprise dans un secteur d’activité. L’entreprise appartient donc à un seul secteur d’activité.
• Par sa branche d’activité : les entreprises qui fabriquent la même catégorie de produits appartiennent à la même branche d’activité ; une entreprise peut appartenir à plusieurs branches d’activités.
• Par sa filière : les activités complémentaires les unes aux autres constituent une filière ex : la filière pêche comprend les entreprises qui pêchent, les conserveries qui transforment et les commerces qui vendent le poisson.
• Par sa taille : une entreprise se mesure par différents critères notamment :
• Par le chiffre d’affaires réalisé par l’entreprise : c’est à dire la valeur des ventes réalisées par l’entreprise.
• Par l’effectif : C’est à dire le nombre de salariés. On dit qu’une entreprise est très petite si elle a moins de 10 salariés ; elle est petite si elle a entre 10 et 49 salariés ; moyenne entre 50 et 249 salariés et enfin grande, si elle a plus de 250 salariés.

Ø Par sa structure juridique

On distingue:

• Les entreprises privées : les capitaux ne proviennent de personnes privées et la direction en est également assurée par des personnes privées. 

Les capitaux appartiennent à un entrepreneur (entreprise individuelle) ou à plusieurs associés ou actionnaires (sociétés).

• Les entreprises publiques : une majorité de contrôle des capitaux appartient à l’État. On peut à ce niveau parler des entreprises publiques commerciales, les établissements publics et les entreprises à économie mixte.

Par ailleurs, les entreprises produisent différents biens économiques et/ou services :

• Des biens de consommation (ou de consommation finale) : ce sont des biens destinés à la consommation des ménages. La consommation finit toujours par détruire les biens. Les biens ou les services qui se consomment en une seule fois, rapidement, sont des biens non durables ; les biens semi-durables ne durent que quelque temps ; les biens durables peuvent être utilisés plusieurs années.
• Des biens de consommation intermédiaire : Sont des biens entrants dans le processus de fabrication : les matières premières, l’énergie…
• Des biens de production : ils sont destinés à produire d’autres biens. Ils représentent le capital technique d’une entreprise, c’est par exemple les chaines de production qui permettent de fabriquer un produit qui sera ensuite vendu par l’entreprise.
• Les services : ce sont des biens immatériels ni durables, ni stockables, ni : des prestations comme le transport, une réparation, une location, etc. Les services marchands ils sont payants, vendus par une entreprise à un coût de revient plus une marge et les services non marchands : fournis par les ADM, sont gratuits ou presque, comme la justice, les routes, etc.

Ø Selon le domaine d’activités

En tenant compte du domaine d’activités nous avons 4 catégories d’entreprises:

• Les entreprises commerciales: celles qui achètent la matière première et la revend sans la transformer
• Les entreprises industrielles: achètent les matières premières et les transforment en produits finis destinés à la vente.
• Les entreprises de services: celles qui vendent des services (tout produit immatériel et non stockable).
• Les entreprises agricoles: toute entreprise qui s’occupe de l’agriculture et de l’élevage.

1.2.1.4. Fonctions de l’entreprise.

Généralement, on attribue six fonctions à l’entreprise : 

• La fonction technique : cette fonction s’exerce dans le cadre de l’usine et se rapporte aux opérations pratiques de la production.
• La fonction commerciale elle consiste à vendre ce qui a été produit.
• La fonction financière elle a pour objet de procurer à l’entreprise les investissements nécessaires à la réalisation de la production.
• La fonction comptable : elle s’occupe du classement des recettes, des dépenses, des crédits et des dettes de l’entreprise en vue de contrôle ou de l’amélioration de ses actions futures, c’est-à-dire de son rendement.
• La fonction ADM : c’est celle de l’embauche et a trait aussi aux relations entre l’entreprise et les pouvoirs publics.
• La fonction R & D: elle consiste à rechercher les meilleures techniques de production, les meilleures règles de gestion commerciale, financière, comptable et ADM. Cette fonction fait de l’entreprise un agent essentiel de la science, contribuant non seulement à sa création mais aussi à son application, à sa concrétisation. Comme corollaire a cette fonction, il y a lieu de citer la fonction d’information.

1.2.1.5. Caractéristiques communes aux entreprises

• Elles sont créées sous l’initiative d’un entrepreneur,
• Elles combinent les FP,
• Elles produisent les biens ou les services.

En syscohada, une entreprise peut aussi être appelée “entité”

1.2.2. La production

1.2.2.1. Fonction de production

Nous pouvons simplifier le concept en imaginant une boîte noire dans laquelle il nous est possible de faire entrer des FP afin d’obtenir un niveau de production de biens et services. 

La boite noire fait appelle à une fonction mathématique permettant de modéliser le comportement de l’entreprise productive, par exemple, pour modéliser des entreprises utilisant des facteurs complémentaires, nous pouvons insérer dans la boite noire une fonction de Léontieff.

Dans le cas de la théorie du producteur nous utiliserons une fonction de production de Cobb Douglas car cette dernière nous permet de réunir à la fois les différents types de rendements d’échelles et permet de modéliser des firmes à facteurs substituables. (DOUGLAS P. et COBB C., 1928).

Figure 1 : l’entreprise en tant que boîte noire

Source : Introduction à la microéconomie, Murat Yıldızoglu, p.24

Si l’on étudie l’utilisation par une entreprise des différentes quantités de FP (inputs) et les niveaux correspondant de sa production, on obtient une relation qui représente les possibilités de production de cette firme. Si maintenant on considère le maximum d’output que l’entreprise peut produire à partir de chaque panier d’inputs alors on a la fonction de production : q=f(X₁,…,X_l).

Pour une formulation plus générale prenons une entreprise qui produit un bien en quantité q. Elle utilise m types de facteurs variables et n types de facteurs fixes (m +n= l, le nombre de bien dans l’économie).

La fonction de production de cette entreprise nous donne de nouveau le produit maximal que la firme peut obtenir à partir de chaque panier d’input :

f(.) désigne donc la fonction de production.

C’est une fonction à la variable qui résume toutes les caractéristiques techniques et organisationnelles de l’entreprise.

1.2.2.1.1. Fonction de Cobb-Douglas

Dans ce qui suit nous allons étudier un exemple de fonction de production qui est fréquemment utilisée en économie appliquée ou dans les modélisations théoriques.

Nous allons rester dans le cas de deux inputs qui seront représentées par deux indices : K et L. Le premier correspond au capital de la firme, ce facteur est en général considéré comme un facteur fixe à court terme mais nous allons le considérer variable dans cet exemple (on se place à long terme). 

La fonction de production de Cobb-Douglas s’écrit :

Nous allons voir que la décroissance des Pm impose des conditions supplémentaires sur les deux exposants. 

Les Pm sont données :

Si l’on regarde les variations de ces Pm avec les quantités :

La décroissance des Pm implique donc α< 1 si β<1.

       Nous    pouvons    aussi    étudier    les    rendements    d’échelle pour       cette technologie     :

Ce qui nous donne:

• α+β>1: rendements d’échelle croissants,
• α+β=1: rendements d’échelle constants,
• α+β< 1: rendements d’échelle décroissants.

Ces conditions et les conditions sur la décroissance des Pm montrent que les rendements d’échelle décroissants sont indépendants de la décroissance des Pm. Nous pouvons tout à fait avoir des exposants inférieurs à 1 avec leur somme étant supérieure à 1. (Yildizoglu, M., 2011)

Prenons le cas α= 0,6 et β= 0,9; dans ce cas α+β = 1,5 qui correspond à la décroissance des Pm mais à la croissance des rendements d’échelle. Une isoquante de cette fonction, correspondant au niveau d’output q est donnée par l’équation :

Il s’agit d’une courbe hyperbolique (de type 1/x) donc décroissante et convexe.

Nous pouvons donc avoir une infinité de combinaisons des deux inputs qui permettent de produire q : le capital et le travail sont parfaitement substituables dans cette technologie.

Nous pouvons donc calculer les proportions dans lesquelles les substitutions peuvent être effectuées sur chaque point d’une isoquante :

Figure 2 : La pente de la tangente et le TMST

Source : Introduction à la microéconomie, Murat Yıldızoglu, p.35

On observe qu’au fur et à mesure que l’on augmente le capital et on diminue le travail de manière à rester sur la même isoquante, il faut de moins en moins d’unités de travail pour compenser la baisse d’une unité du capital. On a donc la décroissance du TMST.

Figure 3 : Choix de fonction à partir des caractéristiques des facteurs.

Source : https://www.persee.fr/doc/reco_0035 2764_1969

Normalement, toute production exige la combinaison de plusieurs facteurs fixes et variables. Pour la commodité de l’exposé, nous allons supposer l’existence d’un seul FP fixe et d’un seul facteur variable, afin de mieux expliquer la loi des rendements non proportionnels^[3] déjà évoquée dans le cadre conceptuel du présent chapitre.

Les termes rendement total, production totale et produit total sont synonymes. Il y a lieu de préciser qu’avant d’atteindre le point maxımum, le rendement total croît d’abord rapidement et puis lentement. Autrement dit, si l’on ajoute graduellement les unités d’un facteur variable à un facteur fixe, le rendement total croît d’abord plus que proportionnellement et puis moins que proportionnellement à l’augmentation du facteur variable.

La raison en est que la proportion dans laquelle le facteur fixe et le facteur variable sont combinés diminue avec l’augmentation de ce dernier.

Supposons une entreprise qui produit à l’aide de deux FP capital (machines) (K) et travail (T). À court terme, le capital est le facteur fixe, l’entreprise ne pouvant utiliser, par exemple, que deux machines pour sa production. On peut s’interroger sur l’évolution de la production de l’entreprise lorsque le nombre de travailleurs employés varie étant donnée la quantité de facteur fixe.

Ceci correspond au concept de PT d’un FP (PT), en l’occurrence le T.

On peut également dériver d’autres mesures de productivité :

• La PM qui est obtenue par la relation PT/T. Cette relation nous permet d’établir combien chaque travailleur produit en moyenne.
• La Pm étant la variation de la PT suite à la mise en œuvre d’une unité supplémentaire du T. (Pm=dPT/dT ou encore ∆PT/∆T). Cette relation nous permet d’établir l’apport d’un travailleur supplémentaire.

Figure 4 : Les zones ou stades de production

Source : économie politique II, p.36

En considérant la forme de la courbe de rendement total, ou de la production totale ou encore du produit total, ou même de PT, on peut distinguer trois zones de production :

• La zone I qui est comprise entre l’origine des axes et le point où le rendement moyen (produit moyen) atteint son maximum. Ici le rendement moyen (produit moyen) croit avec l’augmentation du facteur variable.
• La zone II commence au point maximum du rendement moyen (produit moyen) et s’arrête au point où le rendement marginal (produit marginal) est nul. Dans cette zone le rendement moyen (produit moyen) et le rendement marginal (produit marginal) décroissent mais demeurent positifs.
• La zone III est celle où le rendement total (produit total) est décroissant. Le rendement marginal est négatif, signifiant que l’emploi d’une unité supplémentaire des FP diminue la production totale. Ce qui distingue réellement ces trois zones entre elles, c’est l’intensité d’utilisation du facteur soit fixe, soit variable. 

En effet, dans la zone I, il y a trop de facteurs fixes par unité de facteur variable. C’est la raison pour laquelle le rendement marginal du facteur fixe est négatif. Dès lors, l’augmentation du facteur variable accroîtrait le volume global de production.

De même, dans la zone III, il y a trop d’unités du facteur variable par unité du facteur fixe, ce qui fait que le rendement marginal du facteur variable devient négatif. Par contre, dans cette zone, la diminution du facteur variable augmenterait le volume global de production.

Il ne reste plus que la zone II où le rendement marginal de deux facteurs est positif et la zone est dite économiquement efficiente. C’est la zone où l’utilisation d’une unité supplémentaire des FP accroît la production totale.

CHAPITRE 2: CADRE EMPIRIQUE DE LA RECHERCHE

Dans cette seconde partie du travail, nous faisons une brève présentation de l’entreprise ; nous y présenterons également la ville de Likasi.

2.1. Présentation de la MNK

La MNK est l’un de 7 centres de profits de la générale des carrières et de mines. En effet, la Gécamines dispose des unités industrielles de soutien à la production des métaux qui sont gérées en Centres de Profits.

Voici les différents Centres de Profits :

2.1.1. L’atelier central de panda

L’ACP est un complexe d’ateliers intégrés à vocations multiples.

Il a pour mandat :

1. la fabrication des pièces diverses en fonderie, usinage, chaudronnerie, soudage, forgeage et extrusion de caoutchouc et matières plastiques.
2. la rénovation des moteurs thermiques (véhicules) et des machines et autres équipements électriques (moteurs, transformateurs, alternateurs).
3. la prestation des services divers : la détection des défauts des câbles électriques et diverses autres interventions (équipements médicaux, froid et climatisation, électronique industrielle, reprographie…) la production et la fourniture d’oxygène et d’azote.

2.1.2. Les ateliers de l’ouest

Les AO ont, pour mandat, la réhabilitation et la rénovation des ensembles et sous-ensembles des engins miniers. Ils disposent pour cela des ateliers bien équipés pour prendre en charge différents domaines de rénovations (électrique, mécanique, hydraulique et électronique)

Les AO ont apporté récemment un précieux concours dans la réhabilitation de la centrale hydroélectrique de NSEKE. En effet, l’entreprise française ALSTOM, chargée de la réhabilitation de la centrale de NSEKE, qui avait prévu au départ de faire fabriquer des pièces en Europe, a demandé aux Ateliers de l’Ouest d’usiner localement ces pièces après avoir découvert leurs capacité et expertise techniques.

2.1.3. Laminoirs et câbleries

Les LC ont, pour mandat, la fabrication des produits en métaux non ferreux, principalement le cuivre, et leurs alliages, à savoir : les tôles, les barres, les profilés, les fils et câbles électriques ainsi que les accessoires pour câbles électriques.

2.1.4. Les charbonnages de Luena

LNA réalisent la production du charbon marchand et disposent, pour ce faire, de plusieurs carrières et d’une usine de triage-lavoir.

2.1.5. Usine à pierrailles de Katonto

Le KTTproduit les agrégats de toutes dimensions : graviers et sables.

2.1.6. L’agro-pastoral

L’AGP a pour mission d’assurer les productions directes des produits vivriers, principalement le maïs, des produits carnés en vue d’approvisionner les travailleurs de la Gécamines et les populations environnantes en denrées alimentaires de base.

Son programme d’activités comprend :

• La réalisation des programmes des grandes cultures mécanisées appelés  » production directe « 
• L’exploitation des élevages porcins et avicoles ainsi que la pisciculture

Il dispose des infrastructures suivantes :

• Domaines agricoles: Mangombo, Kando et Kasonga
• Fermes: Mulungwishi, Kampumpi et Muninga

2.1.7. Les minoteries 

L’activité principale des MNT est la production de la farine de maïs et de ses dérivés. Elles peuvent aussi produire : la farine de manioc, la farine de froment, les aliments pour bétails et les huiles.

Les unités de production sont :

• La MNL, localisé à Lubumbashi,
• La MNK, localisée à Likasi,
• La MNZ, localisé à Kolwezi.

2.7.1.1. La MNK

2.7.1.1.1. Historique

L’activité minière au KATANGA depuis les années 1900, a dû faire appel à une main-d’œuvre plus importante dans les domaines de la prospection, des travaux de découverture des gisements, du traçage des routes, etc.

Cette main-d’œuvre devrait s’approvisionner dans un rayon lui permettant d’être à proximité de son lieu de travail. 

C’est ainsi que l’UMHK avait créé le 

Syndicat des MNT en 1927, avec comme siège KAKONTWE dans la ville de Likasi. (DIBWE D., 2001).

En 1930, la MINOKA obtint la personnalité juridique et avait pour objectif la mouture et la transformation des graines, telles que le maïs, le blé en farine de maïs et de froment tandis que les cossettes de manioc étaient transformées en farine de manioc.

En dehors de cette grande unité de production de la ville avec une capacité de plus de 250 tonnes par jour, gravitent aussi autour de l’industrie du cuivre et dans les grands centres urbains, de petites minoteries, équipées de moulins à marteaux, et d’une capacité ne dépassant pas 30 tonnes de farine par jour. 

Nous pouvons citer, par exemple, dans la ville de LIKASI la Minoterie KIFITA.

2.7.1.1.2. Organisation et fonctionnement

La MNK comprends en son sein un service ADM chapoté par MWENDA TUNDA Pierre, un service d’exploitation ainsi que la maintenance.

A l’ADM se trouve le bureau du siège et s’occupe de la comptabilité, la gestion du personnel et les approvisionnements.

L’exploitation s’occupe des moulins, des fabrications diverses, du magasin, la gestion des stocks, des pièces de rechange et des imprimés.

2.7.1.1.2.1 Le Moulin

Compte deux sections qui sont : la section moulin à maïs et la section moulin à froment.

2.7.1.1.2.2. Les fabrications diverses

Comprend la presse à huile, truelle à riz, usine à sel…

2.7.1.1.2.3. La mouture des maïs

La mouture de maïs se fait par deux types de moulins : le moulin à marteau et le moulin à cylindre. 

La MNK produit principalement la farine de Kakontwe, la semoule et la fleur de maïs.

2.7.1.1.3. Documents comptables du moulin

• Bordereaux de réception
• Carnets de mouture
• Bordereaux de cession
• Ordre de réquisition produit
• Ordre de réquisition emballage

2.7.1.1.4. Organigramme de la MNK 

Source : Direction de la MNK

2.2. Présentation de la ville de Likasi

La ville de Likasi, anciennement (Jadot-ville), surnommée « ville des lumières », nom issu de Dikashi qui veut dire « bonnes odeurs » est une ville de la province du haut-Katanga en République Démocratique du Congo dont la devise est « Aere laboreque » (latin) qui signifie par le cuivre et le travail. (Mol B., et Marneffe L., 1998).

Elle se trouve au cœur de la région minière de l’ex province du Katanga, à proximité des montagnes de Mitumba et de Kundelungu. (Bruno Van M/Louis M., 1998)

• Province: Haut-Katanga
• Superficie: 245 km²
• Taille estimée de la population : 635 463 hab. (Rapport annuel de la mairie de la ville, 2015)

2.2.1. Données géographiques

La création de l’agglomération qui dépendait du district de Lualaba fut instituée dans la ville de

Likasi par l’ordonnance numéro 442/AIMO du 21/12/1948 du gouverneur général du Congo belge. 

Située dans la province du Haut-Katanga, la ville de Likasi est limitée au Nord par l’ancien chemin de fer de Likasi à Lubumbashi, vers l’Est depuis sa rencontre du chemin de fer Likasi Tenke jusqu’à son intersection avec la ligne de transport de l’énergie électrique haute tension

Mwadingusha à Likasi ; au Sud par la rivière Panda qui coule de l’Ouest à l’Est ; à l’Est par la rivière Nguya et la rivière Kikula  et enfin à l’Ouest par la rivière Buluo qui coule de l’Ouest à l’Est et les rivières Kampemba et Kambove qui coulent du Nord vers le Sud.

2.2.1.1. Climat

La ville de Likasi connait deux saisons ; une pluvieuse et une autre sèche, avec un caractère continental lié à l’altitude et à l’éloignement par rapport aux masses océaniques. 

La saison pluvieuse débute vers le mois de novembre pour prendre fin au mois d’avril ; la saison sèche quant à elle, démarre à la deuxième quinzaine du mois d’avril et prend fin vers le mois de novembre. La répartition et le nombre des pluies peu intense (moins de 10 mm) sont plus fréquentes mais celle d’intensité moyenne (15 à 20 mm) donnent l’essentiel d’eau reçue. Les averses de plus de 100 mm sont exceptionnelles.

Notons que la pluviométrie annuelle moyenne durant les 15 dernières années est de 1150 mm.

La température moyenne annuelle est voisine à 20 degré Celsius. Les températures sont plus basses dans la première moitié de la saison sèche avec juillet comme étant le mois le plus froid ; octobre et novembre les mois les plus chauds.

2.2.1.2. Hydrographie

Elle est drainée par huit petites rivières, à savoir : Likasi, Buluo, Panda, Kikula, Nguya, Kampumpi, kanona et kampemba.

2.2.1.3. Végétation et sol

La végétation est caractérisée par quelques arbres fruitiers et le Tithonia diversifolia appelé communément « Kilulu kunja » fleurissant toute la campagne correspondant au printemps en Europe. Son sol est argilo sablonneux et son relief est accidenté caractérisé par les monts et collines.

2.2.1.4. Particularités et richesses de la ville

Son sous-sol est très riche en substance minérale comprenant des minerais de cobalt (hétérogénistes, carrelette) et minerais de cuivre (malachite, cuprite, chrysocolle, chalcopyrite) de l’Or, des pierres semi-précieuses et autres.

2.2.2. Données culturelles

• Tribus d’origine : Sanga, Honde et Lamba.
• Boissons Traditionnelles : Munkoyo, Kibuku et Lutuku.
• Mutualités et associations sociaux-culturelles : Lwanzo lwa Mikuba ; Nsakwa ; Sempya
• Domaine musicale : les orchestres modernes de Likasi sont : Sukisa, Kama Jazz, Kay-Kay Mukalay, les ruisseaux.
• Domaine théâtrale : nouvelle génération, club bana Katanga, club royal, club bana soso, club Mikoma, club Troubadour, club oasis, club étoile du monde, club Ngonga, club Katutula, club bana Likasi.
• Conservation d’œuvres d’arts et objets de valeur : Maison Kakompe ; collection de pierres précieuses, sculptures et tableaux d’œuvres d’arts.
• Langues parlées dans cette ville : Swahil, Français, Honde, Sanga.

Le swahili est la langue la plus parlée sur toute l’étendue de la ville de Likasi. A côté de ce dernier on peut entendre quelque fois le Sanga, le Honde par les autochtones.

• Principales activités : mine, commerce, agriculture, artisanat, etc. Cette ville à comme activités économiques principales les mines, l’agriculture (qui se pratique dans sa ceinture verte et le long de ses cours d’eau pour des cultures maraichères) ; Le commerce, l’artisanat ainsi que l’hôtellerie.

(CAID, 2019a)

2.2.3. Situation économique

• Nombre d’opérateurs économiques : 880 dont les principaux opérateurs économiques sont entre autre : 

Tshalukambo, Bazano, GCK, Hyper psaro, Jambo market, U.A.C, Ma maison, Congo futur, Beltexco, Rubamine, MJM, SMCO, Metal mine, HauChine, Top 13, Nduwa et Evangelatos.

Principales activités des opérateurs économiques : La majeure partie des opérateurs économiques évolue dans les activités minières, commerciales, agricoles et dans l’hôtellerie.

• Principales activités des PME : industrie, commerce, agriculture, hôtellerie, restaurants, artisanat, gardiennage, etc.

La situation économique de la ville de Likasi est restée presque calme pendant une longue période.   La fermeture de certaines entreprises et le faible pouvoir d’achat causé par le manque de circulation d’argent aurait aussi affectée des PME avec comme conséquence la faillite et la fermeture de certaines d’entre elles sans omettre lanaissance d’autres.

Signalons aussi la présence des institutions financières dans la ville de Likasi (RawBank, BCDC, TMB, Wester union, FINCA, Equity) ; dont une seule banque de microfinance qui octroie le micro crédit (FINCA) ; et aussi la présence de quelques agences de transferts (SOFICOM, La colombe, Petro trading, Solidaire).

• Grandes entreprises locales : GECAMINES, RUBAMINE, KAIPENG MINING, CGM LISHI,

HAUCHIN, GMT, FEZA MINING, SEMCO, CJCMC, METAL MINE, XINDA MINING, SOMIKA, groupe BAZANO

• Principaux produits agricoles : maïs, manioc, arachides, patate douce, soja, pomme de terre, Haricot

Ces principaux produits agricoles sont cultivés dans la ceinture verte de la ville ou la zone péri urbaine qui est presque agricole. La culture maraichère se pratique le long des cours d’eau. 

Notons que les intrants agricoles coutent chers, un sac de 50 kg d’engrais (NPK ou urée) coûte à peu près 50 $ ; pour un hectare de culture du maïs il faut au minimum 8 sacs d’engrais, d’où la subvention ou l’appui en intrants agricoles favoriserait la promotion et l’augmentation de la production agricole dans cette ville.

• Principaux produits non agricoles : chenilles, champignon, Kikanda (welwitschie), termites ailés, etc

Le reste des produits sont souvent importés et quelques fois tirés de la ceinture verte de la ville.

• Principales sources d’énergie : électricité, pétrole, solaire, bois de chauffage, braise.

La principale source d’énergie reste l’électricité ; cependant, elle est fournie d’une manière interrompue. La société nationale de l’électricité tout comme sa sœur Regideso traverse actuellement des situations difficiles suite à leurs matériels vétustes. Elles éprouvent d’énormes difficultés pour faire face aux coupures intempestives qui deviennent fréquentes dans la ville de Likasi. (CAID, 2019b)

2.2.4. Situation sanitaire

La ville de Likasi renferme 3 zones de santé à savoir : la zone de santé de Likasi, de panda et de Kikula.

Ces zones renferment 4 hôpitaux dont 3 sont privés et 1 seul qui est étatique ; et plus de 40 centres de santé dont 28 privés et 13 publiques ; 98 médecins dont 18 femmes, 399 infirmiers dont 28 femmes et 49 sages-femmes.

Les maladies qui causent plus de mortalité dans cette ville sont : le paludisme et les infections respiratoires aigües, qui sont dus au climat qui est favorable au développement des agents pathogènes, à côté des quelles on retrouve les maladies diarrhéiques, l’hypertension artérielle, la tuberculose ainsi que le VIH.

2.2.5. Education

2.2.5.1. Écoles et centres de formation

En dehors de 56 écoles maternelles, la ville de Likasi compte 282 écoles dont 177 primaires, 105 écoles secondaires réparties comme suit : 23 écoles non conventionnées, 50 écoles conventionnées catholiques ; 25 écoles conventionnées protestantes, 6 écoles conventionnées kimbanguistes, une école conventionnée orthodoxe, 16 écoles privées de la Gécamines, 3 écoles privée de la SNCC et 158 écoles privées des tiers.

A côté de ces dernières évoluent environs 8 centres de formation professionnelle en coupe et couture, alphabétisation, mécanique auto, préparatoire et jardin d’enfant ; c’est notamment le centre Nyota, centre Heri, Mamu, Elimu, Imani, cité de la jeune fille, Bakam et Tyranus. (Rapport annuel de l’ADM de la ville, 2019)

2.2.5.2. Enseignement supérieur et universitaire

Dans la ville de Likasi nous trouvons plus 6 universités dont université de Likasi, l’université de CEPROMADE, l’institut universitaire du Congo de Likasi, l’université de l’assemblée chrétienne et l’université chrétienne source de vie), et plusieurs instituts supérieurs dont l’institut supérieur pédagogique et technique, l’institut supérieur des arts et métiers, l’institut supérieur de commerce informatique et techniques médicales ainsi que l’institut supérieur pédagogique.

La présence de ces universités et instituts supérieurs donnent la possibilité aux étudiants de la ville de Likasi d’opérer un choix entre plusieurs options dont le droit, sciences économiques de gestion, sciences géologiques, polytechniques, lettre et sciences , psychologie et sciences de l’éducation, sciences sociales politiques et ADM, école d’ingénieurs, management, informatique, sciences de santé, sciences infirmières, économie, agronomie, santé publique , coupe et couture, modélisme, électronique, construction, criminologie ,théologies , linguistique, etc.

2.2.6. Organisations non gouvernementales et Projets

2.2.6.1 Organisations non gouvernementales

Principales activités des ONG : agriculture, santé, éducation, encadrement des jeunes et encadrement des femmes.

Ces ONG sont identifiées par le service urbain de plan de Likasi, et sont reparties de la manière suivante : 31 ONG dans la commune de Kikula, 39 dans la commune de Likasi, 18 dans la commune de Shituru et 7 dans la commune de Panda.

La plupart de ces ONG évolue dans le secteur agricole, sanitaire, éducationnel et d’encadrement ; une partie d’entre elles évoluent dans l’informelle, et ne se font pas identifier pour éviter les fiscalités.

Il serait souhaitable que les services étatiques prennent en charge les structures identifiées par l’encadrement (formation et assistance), afin de stimuler d’autre à se faire identifier.

2.2.6.2. Principaux projets de développement

• Projet de reconstruction et de réhabilitation des infrastructures scolaires) 

Certaines écoles de la ville de Likasi bénéficient du projet de reconstruction et réhabilitation des infrastructures scolaire, c’est notamment le cas de l’école en construction dans l’enceinte de Mapinduzi.

• Projets de développement sous financement autre que le gouvernement : aménagement du marché centre-ville, réhabilitation du centre d’application à Vyombo (partenariat avec RDC- Belgique), aménagement du marché de la paix, achèvement des travaux de construction d’une salle des réunions au parc d’attraction centre-ville, achèvement de construction du stade omnisport de Kanona (en attente), forage des puits, construction des passerelles sur des rivières, révision des lignes électriques, etc.

La plupart de ces projets sont des initiatives propres à l’entité et sont soit en cours, soit en attente du financement pour le démarrage ou pour l’achèvement.

2.2.7. Accessibilité et tourisme

2.2.7.1. Accessibilité de la ville

La route est la voie principale d’entrée et de sortie dans la ville de Likasi, par ailleurs l’accès par la voie ferrée est aussi possible. Pas de bief navigable ni d’aéroport, mais, on signale la présence d’un ancien aérodrome (Kamatanda) sur le site appelé actuellement Mukoneka.

2.2.7.2. Réseaux de communication

Tous les grands réseaux de télécommunication mobile opérant en République Démocratique du

Congo sont disponibles dans la ville de Likasi et offrent d’autres services au-delà de la communication mobile qui sont relatifs à la monnaie électronique.

2.2.7.3. Attraits touristiques

Autre fois appelée Jadot-ville, elle fut la première ville du pays du point de vue propreté et beauté et fut surnommée ville coquette, Likasi est aussi une ville touristique, elle dispose des sites qui suivent: le parking général, le parc de la verdure, le parc de la ville, la place okapi, le domaine mariale, le monument de la femme, le stade Kikula, la MNK, le musée minéralogique, la station pompage de la régie des eaux, le bassin de la ville, le site de mangeurs de cuivre; il y a aussi l’existence des sites sacrés tel que les cimetières. Certains de ces sites nécessitent une réfection, c’est notamment le cas du bassin de la ville et le site du mangeur de cuivre.

2.2.8. Situation sécuritaire

Du point de vue sécuritaire, la ville de Likasi est généralement calme, mais toute fois on signale quelques cas des crimes, d’extorsion des motos pendant les heures tardives et des vols des câbles électriques.

2.2.9. Organisation ADM de la ville

La ville, représentée par la mairie est subdivisée en communes, à leur tour subdivisées en quartiers, les quartiers en blocs et les blocs en avenus ou rues. Les rapports périodiques des activités des communes sont transmis à la mairie qui les centralise et les transmet à la province. Les rapports de tous les services envoyés à la mairie sont vérifiés au secrétariat.

La mairie de la ville est tenue de faire un rapport périodique sur les statistiques de la population au gouverneur de province et au département du ministère de l’intérieur. Elle reçoit les bourgmestres des communes qui lui transmettent régulièrement leurs rapports périodiques relatifs aux statistiques démographiques pour identifier les autochtones et les étrangers. 

Les étrangers prédominant à Likasi sont : Les zambiens, les anglais, les chinois, les indiens, les coréens, etc.

La juridiction de la ville de Likasi comprend 4 communes à savoir :

• Kikula avec dix quartiers: Kalipopo, Kapona, Kaoenda, Kisunka Kyubo, Mbadi, Musumba, Nkolomoni, Tshatshi, et Okito.
• Likasi avec neuf quartiers: Centre-ville, Panda-makomeno, Mission, industriel, SNCC, Kitabataba, Zout, Kampumpi, et Simba.
• Panda avec cinq quartiers: Kamilopa, Kakontwe, Kiwele, Mpandamayi et muchanga.
• Shituru avec quatre quartiers: Buluo, Kilima, Kipulande, et Nguya.

2.2.9.1. Différentes autorités territoriales qui ont administrées la ville de Likasi

Tableau 1 : Autorités ayant administrées la ville avant l’indépendance depuis 1943 

N°	NOMS ET POST-NOMS	SEXE	ANNEES
1	PHILIPPO MOF secondé par JACOB J.	M	1943-1955
2	JANS MARCEL secondé par GRAINDORGE JEAN	M	1955-1957
3	ANGELE HYBERT	M	1957-1960

Source : Secrétariat de la mairie de Likasi

Tableau 2 : Autorités ayant administrées la vile après l’accession du pays à l’indépendance

N°	NOMS ET POST-NOMS	SEXE	ANNEES
1	AMIS TANLAJA	M	1960-1963
2	KAUSENI SHILUMBA	M	1963-1966
3	KALENDA MATHIEU	M	1966-1967
4	KALBE ALPHONSE	M	De mars à juin 1967
5	MAZANGU MBILU	M	De juin à décembre 1967
6	MAKOLO JEAN BOSCO	M	1968-1969
7	MPAMBIA MUSANGA BEKAJA	M	1969-1970
8	MVUMA NGETI MFUSUKILA	M	1970-1971
9	YOKWA LOKWA YITELA	M	1971-1978
10	LUVIEKA MA WETI DOFUNSU	M	De juin à septembre 1978
11	MASEVO LENZO DI MATUNDU	M	1978-1979
12	BOTOLO NGOMBA	M	1979-1980
13	KOYAGIOLA NGBASETE GERENGO	M	1980-1982
14	LUTUMBA MUSESE KASHITA	M	1982-1984
15	NDALA WA NDALA	M	1984-1984
16	KABATI NGONEKE BASIMIKA	M	1984-1986
17	KABAMBA NGOMBE	M	1986-1987
18	NABANGAMBA KWANZA	M	1987-1989
19	SAMULETA LOUIS NDONGA	M	1989-1990
20	MAKONGA CRUNK	M	1990
21	NYENGE KAGANZAKA LUHEMBWE	M	1990-1992
22	KITANIKA MWENDA	M	De janvie à décembre 1992
23	KIBWA MWILAMBWE	M	1992-1994
24	MOJ A KAPASU	M	1994-1997
25	MAJENDE BIN KANFWA	M	1997-2002
26	PETWE KAPANDE	M	2002-2005
27	HELENE YAV NGUZ	F	2005-2007
28	CHIWENGO MWANAPATI	F	2007-2008
29	DENIS KALONJI NGOY	M	2008-2010
30	MWANANGWA MUNGUTANA	M	2010-2015
31	PETWE KAPANDE	M	Depuis le 05 novembre 2015 à nos jours

Source : secrétariat de la mairie de Likasi

2.2.10. Opportunités de développement

La ville de Likasi présente beaucoup d’avantages quant à son positionnement, elle est traversée par la route nationale numéro 1 qui la rattache à deux grandes villes ; l’une dans la province du Lualaba (Kolwezi) située à 180 km et la seconde, située à 120 km (ville de Lubumbashi) ce qui est une opportunité de trafic et d’échange.

Elle compte beaucoup d’agriculteurs, certains se regroupent dans des associations ou des ONGD ; cependant le coût d’intrants agricoles, dont l’engrais (NPK et urée) est trop élevé sur le marché, ce qui limite ainsi les étendues des cultures. La subvention, l’encadrement et l’octroi des intrants agricoles aura un impact positif sur le développement du secteur agricole, l’aménagement des routes de desserte agricole ainsi que des ponts restent aussi indispensables.

Cette ville avait 2262 participants à la formation en entreprenariat initiée par le bureau international du travail en 2015 ; la promotion entrepreneuriale et l’octroi de crédit stimuleraient des initiatives et boosteraient la création des micro-entreprises, par conséquent, réduiraient le chômage.

Likasi est une ville enclavée dans un territoire aussi à vocation agricole, l’implantation des usines manufacturées serait d’un grand avantage à sa population pour la transformation des produits car elle est prés disposée à l’approvisionnement en matière première.

Le soutient et réhabilitation des infrastructures et entreprises locales en faillite contribuerait aussi à son développement.

La présence d’une diversité d’options d’études supérieures, offre une possibilité de recherche en développement et en découverte des nouvelles opportunités.

Likasi, n’est pas seulement une ville minière ou agricole, elle est aussi touristique. La réhabilitation de ses sites touristiques, tels que le bassin de la ville, le site des mangeurs des cuivres ainsi que la création d’autres sites et parcs contribuerait au développement du tourisme dans cette ville.

CHAPITRE 3: PRÉSENTATION ET DISCUSSION DES RÉSULTATS

Dans ce troisième et dernier chapitre, nous présenterons les données d’étude, les analyser, les interpréter et en discuter les résultats.

1. Les variables de recherche

Suivant la revue de littérature et le cadre d’analyse théorique, les variables qui suivent ont été retenues pour vérifier la relation existente entre l’analyse économique de la fonction de production et de son impact sur les issues de fabrication dans le cadre de cette recherche :

• Les variables explicatives (indépendantes) sont le travail d’une part et le capital d’autre part.
• La variable expliquée (dépendante) est la quantité produite.

Tableau 3 : Opérationnalisation des variables.

Variables explicatives	Variable expliquée	Relation entre les variables
Capital (K)	Quantité produite (Q)	Q=f(K, L)
Travail (L)

2. Instruments de mesure et collecte des données 

L’aboutissement d’une recherche en gestion, qui a comme finalité la vérification d’un ensemble d’hypothèses, ne peut bien se faire qu’avec le recours à l’exploitation de données qui émanent de terrain. (BECKER, B., et GERHARDT, B., 1996)

Le chercheur rassemble donc les données dont l’analyse, par une instrumentalisation méthodique va produire des résultats et améliorer ou renouveler les théories existantes.

Ainsi, à l’aide des techniques documentaire et d’observation participante, après analyse et examen des divers documents disponibles à la MNK dont le carnet de production nous avons collecter les données ci-dessous:

PRODUCTION
			2015	2016	2017	2018	2019	2020
		Produits	Quantité en Kg	Quantité en Kg	Quantité en Kg	Quantité en Kg	Quantité en Kg	Quantité en Kg
Janvier
		Farine maïs	99833	33270	69309	93660	111553	30680
		Farine semoule	5000	1675	8375	8125	2075	550
		Farine Fleur	835	230	660	395	125	0
TOTAL			105668	35175	78344	102180	113753	31230
Février
		Farine maïs	163741	116385	43085	61920	31161	17070
		Farine semoule	13825	13600	1100	5250	1000	1025
		Farine Fleur	1240	1130	120	295	335	0
TOTAL			178806	131115	44305	67465	32496	18095
Mars
		Farine maïs	106821	90450	16400	310275	165210	12330
		Farine semoule	16050	10725	500	6975	2275	25
		Farine Fleur	1130	935	315	120	245	0
TOTAL			124001	102110	17215	317370	167730	12355
Avril
		Farine maïs	74185	70390	15200	63275	58995	152275
		Farine semoule	10875	2675	1775	6150	1375	0
		Farine Fleur	940	1100	265	75	0	0
TOTAL			86000	74165	17240	69500	60370	152275
Mai
		Farine maïs	123830	92171	32065	47625	22710	9990
		Farine semoule	18875	2800	4100	8875	2350	0
		Farine Fleur	1650	1255	755	25	100	0
TOTAL			144355	96226	36920	56525	25160	9990
Juin
		Farine maïs	125255	258795	20750	25360	99803	10599
		Farine semoule	11275	30400	0	6150	1625	0
		Farine Fleur	2250	2425	95	475	0	0
TOTAL			138780	291620	20845	31985	101428	10599
Juillet
		Farine maïs	9649	68550	12750	38520	29520	7560

2.1. La production

Tableau 4: La production de la MNK entre Janvier 2015 et Décembre 2020.

		Farine semoule	5175	9325	1850	6300	2300	175
		Farine Fleur	1790	515	385	175	125	0
TOTAL			16614	78390	14985	44995	31945	7735
Août
		Farine maïs	50602	72965	190775	13765	51935	8420
		Farine semoule	4150	9375	17450	3175	2575	325
		Farine Fleur	1065	845	1550	90	150	0
TOTAL			55817	83185	209775	17030	54660	8745
Septembre
		Farine maïs	359300	17990	48685	30825	78500	8505
		Farine semoule	11800	2525	5650	5850	0	0
		Farine fleur	1750	405	290	545	100	0
TOTAL			372850	20920	54625	37220	78600	8505
Octobre
		Farine maïs	60270	42560	51900	77850	50670	7885
		Farine semoule	3850	5400	9575	9425	200	850
		Farine Fleur	715	570	620	195	0	250
TOTAL			64835	48530	62095	87470	50870	8985
Novembre
		Farine maïs	185590	24570	62570	66050	95560	8565
		Farine semoule	20175	2250	11750	7875	100	675
		Farine Fleur	1545	340	455	120	175	300
TOTAL			207310	27160	74775	74045	95835	9540
Décembre
		Farine maïs	74207	106125	154720	132725	6075	17015
		Farine semoule	7875	6050	16125	2750	0	1100
		Farine Fleur	440	975	520	165	0	150
TOTAL			82522	113150	171365	135640	6075	18265
		Farine maïs	1433283	994221	718209	961850	801692	290894
		Farine semoule	128925	96800	78250	76900	15875	4725
		Farine Fleur	15350	10725	6030	2675	1355	700
		Total produits en Kg	1577558	1101746	802489	1041425	818922	296319
		Source : Rapports MNK 2015, 2016, 2017, 2018, 2019 et 2020

Graphique 1: Évolution de la production en Kg au cours de 72 derniers mois.

Source: conçu à partir du tableau 4

Ce graphique nous montre l’évolution mensuelle de la production de la MNK entre janvier 2015 et décembre 2020. Au cours de ces 72 mois, nous voyons des fortes oscillations de la production, toutefois, il est à noter q’un mouvement cyclique décroissant de la production est observé ces dernières années.

2.2. Le Travail et le Capital

Tableau 5: Évolution du travail et du capital entre 2015 et 2020

Période de Janvier à décembre	Nombre des travailleurs	Capital investi
2015	20	1285053,12
2016	17	1283048,8
2017	17	1287060,636
2018	15	1285054,184
2019	13	1492720,6
2020	13	1642758,228

Source: La direction de la MNK

Graphique 2: Évolution de T et K entre Janvier 2015 et Décembre 2020

Source: conçu à partir du tableau 5

Le nombre de travailleurs de la MNK va décrescendo, plus les années passent, plus le nombre de travailleurs baisses sensiblement.

Graphique 3: Évolution du Travail, Capital et Quantité entre Janvier 2015 et Décembre 2020

Source: conçu à partir des ableaux 4 et 5.

Ce graphique met en évidence les 3 variables sous études, au cours de ces 72 derniers mois, nous remarquons que le travail n’a pas suivi le rythme de la production et du capital car il est rester constant en moyenne au cours de cette période, le capital au cours des 24 derniers mois a en moyenne augmenté de 22% tandis que la production a sensiblement baissé.

3. Les méthodes d’analyse des données

Grâce aux méthodes statistique et économétrique, nous avons réuni les données chiffrées ; dans les lignes qui suivent, nous seront appelés à les analyser, les commenter ainsi que les critiquer.

3.1 spécification du modèle.

La science économique élabore des modèles des phénomènes sociaux. Par modèle, nous entendons une représentation simplifiée de la réalité. Le mot important est le terme « simplifié ». Un modèle économique qui essayerait de décrire tous les aspects de la réalité serait tout aussi inutile. La puissance d’un modèle découle de l’élimination des détails non pertinents, ce qui permet à l’économiste de se concentrer sur les aspects essentiels de la réalité économique qu’il essaie de comprendre. (Varian, H., 1994).

• Spécification mathématique: Q=f (K, L)

Toute chose restant égal par ailleurs, la production est fonction du travail et du capital.

• Spécification économique: Q = AK^αL^β

Nous optons pour le modèle de Cobb-Douglas puisque c’est de la fonction de production des facteurs pleinement substuables qu’il s’agit dans le présent travail. (FELIPE J. et ADAMS G, 2005).

• Spécification économétrique: Q = AK^αL^βε

Dans le modèle économétrique nous intégrons la variable aléatoire car il y a toujours certaines valeurs qu’on n’a pas pris en compte alors qu’elles peuvent impacter ou expliquer la production.

3.1.1. Linéarisation du modèle économétrique

Ln(Q) = Ln(A) + αLn(L) + βLn(K)+Ln(ε)

Avec:

Ln(Q) le logarithme népérien de Q

Ln(A) le logarithme népérien de A

Ln(L) le logarithme népérien de L Ln(K)le logarithme népérien de K

Ln(ε) le logarithme népérien de ε

Posons Ln(A) = β0           A = eβ0

D’où le modèle prévisionnel :

Ln(Q) = Ln(β₀) + β₁Ln(L) + β₂Ln(K)+Ln(ε)

Q = eβ0 Lβ1 Kβ2 eε

Dans ces équations: 

• A est une mesure de l’efficacité de la production, on l’appelle PT des facteurs; il vient augmenter la productivité des FP traditionnels.
• β_0, β_1, et β₂ sont des paramètres où coefficients.
• e est la constance d’Euler qui correspond à 2.71828182845905.
• ε est la variable aléatoire.

4. Estimation du modèle

Tableau 6: Estimation par MMCO

        Dependent Variable: LNQ                                                                     

        Method: Least Squares                                                                           

        Date: 09/22/21   Time: 12:15                                                                 

        Sample: 2015M01 2020M12                                                                  

        Included observations: 72                                                                      

Statistic	Prob.
2.792088	0.0068
2.670257	0.0094
0.386301	0.7005

R-squared	0.871451	Mean dependent var	10.83385
Adjusted R-squared	0.785751
		Akaike info criterion	0.468041
Sum squared resid	57.28454	Schwarz criterion	0.363921
		Hannan-Quinn criter.	0.051239
F-statistic	12.91435	Durbin-Watson stat	2.004726
Prob (F-statistic)	0.000017

        Variable                           Coefficient    Std. Error        t-

        C                                      65.03654       23.29315          

        LNK                                -4.755424      1.780887         –

        LNT                                 0.430968       1.115627

       Source: Logiciel E -views®10                                                                        

En appliquant la méthode des moindres carrés ordinaires; ci-dessous le modèle estimé:

LNQ = 65.0365362693 – 4.75542415268*LNK + 0.430967659256*LNT

Q = e65.0365362693 L0.430967659256 K-4.75542415268

Le résultat de l’estimation nous montre une liaison positive entre la production de la MNK et T, celui-ci est directement proportionnel à Q. Plus, le nombre de travailleurs augmente, plus grand est Q.

L’impact du nombre de travailleurs sur Q est de 0.430968% lorsque Tl augmente de 1%. Ce résultat n’est pas statistiquement valide étant donné que la probabilité critique (0,7005) est supérieure à la marge d’erreur de 5%, et le ttab>tcal (1,995>0,386301), ce qui renvoie à rejetter la significativité du paramètre β₂.

La liaison entre K et Q est négative, plus le capital investi dans la production augmente, plus Q diminue; ces deux variables sont indirectement proportionnelles.

L’impact du K sur Q est de -4.75542415268, ceci revient à dire que lorsque le K augmente de 1%, la Q diminue de 4.75542415268%. Ce résultat est statistiquement significatif, certes, la probabilité critique du paramètre β₁ qui est de 0.0094 est largement inférieure au seuil de significativité α (0, 0094<0,05). Ce résultat est soutenu par le test individuel de student; tcal > ttab (2, 670257>1,995) Nous rejetons l’hypothèse qui sous-tend que le capital n’impacte pas la production de la MNK.

Les différents FP sont mal employés et mal combinés en nous appuyant sur les résultats ci-haut. Le T est mal employé quoi qu’il impact positivement la production, mais il reste statistiquement non significaf.

Le K impact négativement la production. Combiné K dont l’impact est négatif dans Q et T qui est non significatif affirme notre première hypothèse: les différents FP sont mal employés et mal combinés c’est pour cette raison que Q ne couvrent pas les besoins de la population likasienne ceteris paribus.

La variation positive du T de 1% conduit à la variation de même nature de la production et la variation d’une unité du K donne lieu à une variation négative de la production respectivement de 0,430968% et de 4,755424%.

Ces résultats nous ramènent à affirmer également notre deuxième hypothèse dans la mesure où les FP de la MNK participent dans la production à des degrés d’une part non significafs en ce qui concerne le T et d’autre part négatifs concernant le K.

Dans le long terme, comme tous les FP sont variables, on s’intéresse à l’augmentation totale lorsqu’on augmente tous les FP dans la même proportion.

À la MNK, Q augmente moins que proportionnellement à l’augmentation des inputs, sa production est donc caractérisée par des rendements d’échelle décroissants. Ce résultat se vérifie par le simple fait que  α + β < 1 => 0,430968 + (-4, 755424) = -4, 324456.

On peut en déduire que cette somme est inférieure à 1. Cette fonction présente un rendement d’échelle décroissant; une augmentation de 50 % de tous les FP entraine une diminution de la production de 216, 2248 % (-4, 324456X50).

La MNK évolue dans la zone 3 (voir figure 3), zone dans laquelle le rendement total ou le produit total est décroissant, le rendement marginal est négatif, signifiant que l’emploi d’une unité supplémentaire des FP diminue la production totale.

Ces résultats conduisent au rejet de l’hypothèse selon laquelle la MNK profite des rendements d’échelle croissants car les chiffres viennent de prouver le contraire: la MNK est dans la zone des rendements décroissant étant donné que la somme des coefficients β₁ et β₂ est inférieure à 1.

Le degré d’explication du modèle est bon car il s’élève à 87, 1451% (R²qui est le coefficient de détermination multiple) avec un R² corrigé de 78, 5751%. Les variables indépendantes expliquent suffisamment (à 78, 5751%) la variable dépendante.

Le modèle auquel nous avons fait recours est bon, en effet, la probabilité prob(F-statistic) est de 0,000017 largement inférieur à la marge d’erreur de 5% et Fcal > Ftable (12,91435>9,64) nous rejetons toute hypothèse qui soutient que le modèle n’est pas bon.

Le critère d’information d’Akaike, de Schwarz et Hannan-Quinn mesurent également la qualité du modèle statistique.

On a choisit le modėle avec les critères d’information les plus, faible. Akaike (0.468041), Swharz (0.363921) et Hannan-Quinn (0.051239) par rapport aux critères des premiers modèles que nous n’avons pas pris en compte, Akaike (5.468041; 2.587653), Swharz (5.363921; 2.682514) et Hannan-Quinn (5.051239; 2.625418).

5. Validité du modèle.

5.1. Test de normalité

Graphique 4: Normalité des résidus

Source: Logiciel E-views®10

H₀ : Les résidus ne sont pas normalement distribués

H_a : Les résidus sont normalement distribués

Règle de décision : Rejet de H0 si Σε_i=0

Nous rejetons l’hypothèse nulle, en effet, la somme des résidus est égale à 0 (voir annexe 1).

Graphique 5: Normalité de la distribution

Source: Logiciel E-views®10

La distribution est en forme d’une cloche, ceci nous conduit à dire que les données sont normalement distribués, en effet, p de Jarque-Bera est supérieure à la marge d’erreur (0, 681555>0, 05).

5.2. Test des résidus

Graphique 6: Évolution des résidus

LNQ Residuals

Standardized Residuals

Source: Logiciel E-views®10

A cause de l’évolution cyclique des résidus, il y a présomption d’autocorelation des erreurs, d’où le test d’autocorelation de Durbin-Watson.

5.3. Test d’autocorelation des erreurs.

H_o: pas d’autocorelation

H_a: Il y a autocorelation

Règle de décision: Rejet de Ho, si DW < dU ou 4-DW < dU

Il ressort de l’estimation que le coefficient de Durbin-Watson (DW) vaut: 2,004726.

pour n=72 et k=3; la valeur DW calculée est DW>dU>dL (2,004726>1,514>1,400); DW>dU (2,004726>1,514) et 4-DW>dU (1,995274>1,514) Ho est concervée, il n’y a pas autocorelation des erreurs, en effet, la valeur 2,004726 tourne au autour de 2.

Le test de Breusch-Godfroy rejette également l’hypothèse selon laquelle il y a autocorrelation des erreurs au seuil α 5% (0, 1253 > 0, 05).

Tableau 7: Test de Breusch-Godfroy

        F-statistic                   2.143081      Prob. F(2,67)                        0.1253

        Obs*R-squared            4.329083     Prob. Chi-Square(2) 0.1148

       Source: Logiciel E -views®10.                                                            

5.4. Vérification de l’hétérocédasticité

A l’aide du test de White, il y a hétérocédasticité au seuil α lorsqu’un ou plusieurs paramètres sont significatifs.

Tableau 8: Test de White.

                                            0.21033                                             

          F-statistic                  2                    Prob. F(3,68)               0.8889

0.66196

          Obs*R-squared         9                      Prob. Chi-Square(3) 0.8821

Scaled explained 0.46153

          SS                             4                      Prob. Chi-Square(3) 0.9273

       Source: Logiciel E -views®10                                                                

H_o: il y a homocédasticité

H_a: il y a hétérocédasticité

Règle de décision: Rejet de Ha si p>α 

Nous rejetons l’hypothèse alternative et nous disons qu’il y a absence de la présence de l’hétéroscédasticité, vu que tous les paramètres au seuil de 5% deviennent non significatifs.

5.5 Test de stabilité du modèle.

Graphique 7: CUSUM et CUSUM or Squares

CUSUM

5% Significance

CUSUM of Squares  5% Significance

Source: Logiciel E-views®10

Les statistiques de CUSUM et CUSUM of squares évoluent à l’intérieur de l’intervalle de confiance au seuil α de 5%, nous remarquons que le modèle est stable à long terme et peut servir à des fins de prévision.

6. Interprétation et discussions des résultats

6.1 interprétation des résultats.

Le résultat de l’estimation nous montre une liaison positive entre la production de la MNK et le Travail ; le travail est directement proportionnel à la production.

L’impact du nombre de travailleurs sur la production est de 0.430968% lorsque le travail augmente de 1%. Ce résultat n’est pas statistiquement valide étant donné que la probabilité critique est supérieure au seuil α de 5%.  En effet, un travail qu’effectuait jadis plus de 100 travailleurs, actuellement est exécuté par environ 16 travailleurs en moyenne, ce qui explique la non significativité du T dans la production de la MNK.

Une corrélation négative est constatée entre le nombre de travailleurs et les années; plus, on avance dans le temps, plus le nombre de travailleurs diminue.

Cette tendance est due aux nouvelles politiques adoptées par la GCM face à la MNK; un nombre important de travailleurs de la MNK a été transféré vers le secteur minier de la GCM.

Ces 6 dernières années, la MNK n’a pas eu des nouveaux employés, cette chute est aussi expliquée par la mort de certains travailleurs; d’où une réduction du nombre des travailleurs de 15%, 12% et 13% respectivement entre 2015 et 2016, 2017 et 2018 ainsi que entre 2018 et 2019. Ce pendant, il faut signaler que ce nombre est resté constant entre 2016 et 2017 et entre 2019 et 2020.

Une droite de régression estimée nous montre qu’a ce rythme, ceteris paribus, la MNK n’aura plus de T dans moins de 20 ans.

T = 14, 031674-0, 665158*Ni où T est le nombre de travailleurs et Ni: l’année

Même si statistiquement la variable travail est non significative, nous devons la maintenir pour la seule raison que les machines doivent tourner à l’aide des travailleurs, il est impossible de s’en passer sinon la production serait nulle car aucune machine ne peut tourner à la MNK sans l’intervention du T.

La liaison entre le K et Q est négative, plus le capital investi dans la Q augmente, plus Q diminue.

Cette diminution de la production due à l’augmentation du capital est expliquée par la vétusté de certaines machines. Depuis leur installation en 1930 par l’atelier de construction suisse BHULER et Frères, elles non jamais été remplacées alors que la durée de vie maximale de ces machines est atteinte.

Lorsque le capital augmente de 1%, la production diminue de 4.75542415268%.  Ce résultat est statistiquement significatif cartes, la probabilité critique du paramètre β₂ est inférieure au seuil de significativité (0,0094<0,05).

Nous rejetons l’hypothèse qui sous-tend que le capital n’impacte pas la production de la MNK même si cela est négatif.

Le degré d’explication du modèle est bon car il s’élève à 87,1451% et 78,5751% respectivement R² et R² corrigé qui sont des coefficients de détermination multiple. 

Les variables indépendantes du modèle expliquent la variable dépendante à 87,1451% en considérant R² ou à 78,5751% en prenant R² corrigé.

La statistique de Fisher montre que le modèle est bon, en effet, la probabilité prob (F-statistic est de 0,000017 largement inférieur au seuil α de 5%.

6.2 Discussions des résultats

Ces discussions consisteront à comparer les résultats trouvés avec ceux des chercheurs qui nous ont précédés.

Par rapport au travail de Cobb et Douglas, nous affirmons que les deux exposants β1 et β2 varient librement et que la somme des exposants égale à l’unité n’est pas imposée, évidemment, dans le présent travail, la somme de β₁(-4,755424) et β₂(0,430968) est de -4,324456 ce qui soutient même l’hypothèse des rendements d’échelle décroissants.

Quant au travail de Kinkula, quoi qu’il n’a pas fait recours à la méthode économétrique, il est arrivé aux mêmes conclusions que nous: la production dela MNK est insuffisante pour répondre aux besoins de la population de Likasi c’est pour cette raison que les ménages de la ville de Likasi recourent aux variétés de farines d’origine étrangères.

Ce travail n’as pas intégré les variables capital et travail, mais n’a pris en compte que la variable quantité produite d’une part et la variable taille de la population d’autre part. Bien que les résultats convergent, les démarches entre ces deux travaux ont été totalement différentes.

Le travail de Kahela, dans lequel il cherchait à résoudre le problème auquel la production locale de la ville de Likasi faisait face par rapport à la consommation de la farine de maïs qui s’avère trop cher étant donné qu’au sein de cette ville il y a des minoteries entre autre la MNK.

Il est aboutit au résultat selon lequel la MNK n’est pas de taille à concurrencer les variétés de farines venant de l’extérieur.

Dans son travail, il n’a pas intégré les exportations en farine de maïs pour soutenir ses résultats, ce travail s’est principalement tourné sur la production de la MNK uniquement.

Sur base de nos résultats, nous affirmons également que la MNK n’est pas de taille à concurrencer les entreprises étrangères, en effet, la plupart des minoteries étrangères utilisent la technologie de pointe, une main d’oeuvre abondante et qualifiée, des chercheurs pour le développement des techniques de production, à comparer avec la MNK, nous disons qu’elle est loin d’être compétitive avec ses vieilles machines et ses quelques travailleurs seulement.

7. Proposition de solution

Partant de la dynamique actuelle de développement qui s’appuie sur la croissance des PME, la détermination de restructurer les activités de la MNK pour la doter d’une organisation automne est nécessaire.

Pour ce faire, la prise de deux mesures prioritaires s’impose:

• Dissocier le secteur agro-alimentaire de l’industrie minière et le rendre ainsi indépendant des paramètres principaux tels que la récession de la demande de cuivre et de cobalt et l’effondrement des cours de ces métaux qui affectent le secteur agro-alimentaire par le biais de la dépendance financière liant actuellement les deux domaines d’activités.
• Changer la structure organisationnelle de ce secteur en fonction du statut qui sera retenu parmi les solutions proposées ci-dessous pour servir de cadre à la relance des activités agroindustrielles.

Nous envisageons les solutions sur base des résultats obtenus tout en faisant des analyses des avantages et des inconvénients de chaque option de solution prise.

7.1. La privatisation totale de la MNK

La privatisation correspond à la vente de tout le patrimoine du secteur agro-industriel de la GCM.

7.1.1. Avantages

Cette première solution présente d’une part les avantages suivants:

• Elle constituerait un cadre favorable à l’appel des capitaux privés, nationaux et étrangers.
• Le secteur privé assurerait mieux qu’une entreprise publique, la croissance des activités commerciales.

7.1.2 Inconvénient

Cette solution de privatisation totale présente d’autre part l’inconvénient majeur qui suit: 

 L’État congolais perdrait le contrôle d’une entité stratégique qui pourrait jouer un rôle déterminant dans la gestion du développement de l’agriculture.

7.2. La privatisation partielle

Vu que la première solution proposée présente l’inconvénient ci-haut, cette seconde solution serait la meilleure.

La privatisation partielle serait une vente partielle du capital qui permettrait à l’État Congolais d’exercer un contrôle sur la gestion de l’entreprise en gardant au moins 51% des parts.

7.2.1. Avantage

 L’État congolais garde le contrôle de l’entité.

7.2.2. Inconvénients

• Le milieu des affaires ne serait pas très favorable à cette privatisation,
• L’ingérence de l’État dans la gestion du secteur agro-alimentaire augmenterait les risques d’échec.

CONCLUSION

La ville de Likasi possède un potentiel agricol considérable représenté par des terres arables le long de ses cours d’eau et dans sa ceinture verte, un climat tropical doux composé de deux saisons et le maïs constitue la base de l’alimentation de la population de la ville de Likasi.

Les besoins de la ville en maïs sont très élevés, or la minoterie n’en produit que peu ; le maïs étant consommé principalement sous forme de bukari, la transformation est primordiale pour la ville.

Toutefois, l’offre locale reste insuffisante. Pour combler le déficit, la ville de Likasi recourt donc, là encore, à l’importation de la farine.

A cet effet, notre orientation a porté son regard sur le fait que la ville de Likasi détient en son sein une minoterie produisant une variété de produit dont la farine de maïs, pourtant la population locale recourt le plus souvent aux variétés des produits provenant de la Zambie ou des autres régions externes à Likasi.

Cette question était orientée sur une analyse économique de l’ensemble des éléments et des moyens techniques pour améliorer la production et à la MNK.

Les propositions de réponses ci-dessous devraient être confrontées à des données recueillies durant notre recherche afin d’être affirmées ou infirmées : 

• Hypothèse 1: La fonction de production de la MNK donnerait lieu à des rendements croissants dont elle ne profite pas.
• Hypothèse 2 et 3: Les FP seraient mal combinés à la MNK, c’est à dire qu’ils seraient utilisés à des degrés inférieurs, alors très inférieurs d’où la production qui provient de ces facteurs reste inférieur et ne couvre pas les besoins des Likasiens en farine de maïs.

Pour vérifier ces hypothèses, nous avons fait recours aux méthodes analytiques, statistiques.

La méthode analytique, nous a permis de faire un examen de la fonction de production de la

MNK.

La méthode statistique, a consisté à réunir des données chiffrées sur des ensembles nombreux, puis à analyser, commenter et critiquer ces données quantitatives. 

La méthode économique; le recours àcette méthode a été expliqué par le fait que nous cherchions à déterminer l’influence des FP employés sur la fonction de production; cette méthode nous a conduit à prendre des décisions sur bases des tests à partir du modèle économétrique.

Ces trois méthodes ont été complétées par la technique documentaire.

Les techniques documentaire et d’observation participante qui ont consisté à examiner les divers documents disponibles à la minoterie, susceptibles de fournir les vérités que nous poursuivrons dans notre travail d’une part et de l’autre part à prendre part à l’activité observée en faisant le même travail et vivant les mêmes situations que les acteurs qu’on observaient.

La technique ou la recherche documentaire nous a été indispensable en tant que chercheur, car elle a consisté à étudier et à analyser les documents pour enrichir la question de recherche.

Après analyse des données, principalement à l’aide du logiciel E-views ^® 10, nous avons aboutis au résultat selon lequel il résulte une liaison positive entre la production de la MNK et le Travail; ce dernier est directement proportionnel à la production, plus le nombre de travailleurs augmente plus grand est Q.

L’impact du nombre de travailleurs sur la production est de 0.430968% lorsque le travail augmente de 1%.

L’impact du capital sur la production est de -4.75542415268; lorsque le capital augmente de 1%. Les variables indépendantes du modèle auquel nous avons fait recours expliquent la variable dépendante à 78% (R² corrigé)

Ainsi, la statistique de Fisher a démontré que le modèle est bon, en effet, la probabilité prob(Fstatistic) est de 0,000017 au seuil de significativité de 5%.

Nous envisageons les solutions ci-dessous sur base des résultats obtenus:

• La privatisation totale de la MNK

La privatisation correspond à la vente de tout le patrimoine du secteur agro-industriel de la GCM.

• La privatisation partielle de la MNK

Vu que la première solution proposée présente l’inconvénient selon lequel, L’État congolais perdrait le contrôle d’une entité stratégique qui pourrait jouer un rôle déterminant dans la gestion du développement de l’agriculture; cette seconde solution serait alors la meilleure.

La privatisation partielle serait une vente partielle du capital qui permet à l’État d’exercer un contrôle sur la gestion de l’entreprise en gardant au moins 51% des parts.

Malgré les apports de cette recherche, qui sont d’une contribution précieuse aux théoriciens ainsi qu’aux praticiens, notamment ceux qui cherchent à comprendre, au mieux la fonction de production, cette recherche n’est pas exempte d’un certain nombre de limites.

Puisque ce travail traite de la fonction de production, nous n’avons pas analyser la fonction des coûts, les amortissements des différentes machines en fonction à la MNK et le  fait de n’avoir pas pris en compte la variable prix des métaux sur le marché mondial constituent une faiblesse non négligeable du présent travail car la récession de la demande de cuivre et de cobalt et l’effondrement des cours de ces métaux affectent le secteur agro-alimentaire par le biais de la dépendance financière liant actuellement les secteurs miniers et le Secteur agro-alimentaire.

En dépit des limites dont notre recherche souffre, celle-ci mérite un certain nombre des prolongements, compte tenu de ses apports non négligeables. 

Pour les recherches futures, Il serait nécessaire de présenter une analyse économique sur la fonction de coût à comparer avec l’analyse de la fonction de production que nous avons présentée pour en tirer des informations importantes, et intégré la variable prix des métaux sur le marché mondiale contribuerait significativement à l’essor de la MNK toutefois, la prise en compte de la polique de recrutement et des amortissements des machines serait aussi importante pour des analyses futures.

BIBLIOGRAPHIE

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• YILDIZOGLU, M. (2011), Introduction à la microéconomie. 2nd edn, Dunod, Paris.

ANNEXES

 Annexe 1: Evolution de la production en logarithme

K	LnQ	LnT	LnK	Estimation LnQ	e	e²
107087,76	11,5680574	2,99573227	11,581404	11,2531119	-0,0089628816	8,03332E-05
107087,76	12,0940567	2,99573227	11,581404	11,2531119	0,5170364342	0,267326674
107087,76	11,7280449	2,99573227	11,581404	11,2531119	0,1510246450	0,022808443
107087,76	11,3621026	2,99573227	11,581404	11,2531119	-0,2149176888	0,046189613
107087,76	11,8800308	2,99573227	11,581404	11,2531119	0,3030105585	0,091815399
107087,76	11,8406452	2,99573227	11,581404	11,2531119	0,2636249604	0,06949812
107087,76	9,71800099	2,99573227	11,581404	11,2531119	-1,8590192716	3,455952652
107087,76	10,9298338	2,99573227	11,581404	11,2531119	-0,6471865026	0,418850369
107087,76	12,7967717	2,99573227	11,581404	11,2531119	1,2197514679	1,487793643
107087,76	11,0796009	2,99573227	11,581404	11,2531119	-0,4974194040	0,247426064
107087,76	12,2419705	2,99573227	11,581404	11,2531119	0,6649502725	0,442158865
107087,76	11,3208202	2,99573227	11,581404	11,2531119	-0,2562000606	0,065638471
106920,733	10,4680909	2,83321334	11,579843	11,1904944	-0,6074467996	0,368991614
106920,733	11,5338059	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,4582682610	0,210009799
106920,733	11,2140476	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,1385099382	0,019185003
106920,733	11,4744549	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,3989171888	0,159134924
106920,733	12,5832069	2,83321334	11,579843	11,1904944	1,5076691823	2,273066363
106920,733	11,2694516	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,1939139656	0,037602626
106920,733	11,3288223	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,2532846405	0,064153109
106920,733	9,81983417	2,83321334	11,579843	11,1904944	-1,2557035141	1,576791315
106920,733	10,7899374	2,83321334	11,579843	11,1904944	-0,2856002392	0,081567497
106920,733	10,2095006	2,83321334	11,579843	11,1904944	-0,8660370999	0,750020258
106920,733	11,6364697	2,83321334	11,579843	11,1904944	0,5609319695	0,314644674
107255,053	11,2688647	2,83321334	11,5829649	11,1756483	0,1926964920	0,037131938
107255,053	10,6988528	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-0,3773153570	0,142366879
107255,053	9,75353638	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-1,3226317977	1,749354872
107255,053	9,75498754	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-1,3211806292	1,745518255
107255,053	10,5165087	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-0,5596594848	0,313218739
107255,053	9,94486939	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-1,1312987831	1,279836937
107255,053	9,61480498	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-1,4613631937	2,135582384
107255,053	12,2537908	2,83321334	11,5829649	11,1756483	1,1776226333	1,386795066
107255,053	10,7990652	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-0,2771029306	0,076786034
107255,053	11,0364207	2,83321334	11,5829649	11,1756483	-0,0397474241	0,001579858
107255,053	11,2222389	2,83321334	11,5829649	11,1756483	0,1460707101	0,021336652
107255,053	12,0515511	2,83321334	11,5829649	11,1756483	0,9753828902	0,951371782
107087,849	11,5344912	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,8446096817	0,713365514
107087,849	11,1193642	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,4294826627	0,184455358
107087,849	12,6678236	2,7080502	11,5814048	11,1291263	1,9779420035	3,912254569
107087,849	11,149082	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,4592004704	0,210865072
107087,849	10,9424383	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,2525567360	0,063784905
107087,849	10,3730223	2,7080502	11,5814048	11,1291263	-0,3168592393	0,100399778
107087,849	10,7143067	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,0244250903	0,000596585
107087,849	9,74273177	2,7080502	11,5814048	11,1291263	-0,9471497875	0,89709272
107087,849	10,3536073	2,7080502	11,5814048	11,1291263	-0,3362742600	0,113080378
107087,849	11,3790512	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,6891695952	0,474954731
107087,849	11,2124283	2,7080502	11,5814048	11,1291263	0,5225467343	0,27305509
107087,849	11,8177596	2,7080502	11,5814048	11,1291263	1,1278780351	1,272108862
124393,383	11,6417847	2,56494936	11,7312043	10,3550944	1,3629370574	1,857597422
124393,383	10,3888723	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,1100246311	0,012105419
124393,383	12,0301108	2,56494936	11,7312043	10,3550944	1,7510631700	3,066222225
124393,383	11,0082476	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,7293999191	0,532024242
124393,383	10,1330107	2,56494936	11,7312043	10,3550944	-0,1458369419	0,021268414
124393,383	11,5271045	2,56494936	11,7312043	10,3550944	1,2482568135	1,558145072
124393,383	10,371771	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,0929233004	0,00863474
124393,383	10,9088875	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,6300398068	0,396950158
124393,383	11,272127	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,9932793257	0,986603819
124393,383	10,8370286	2,56494936	11,7312043	10,3550944	0,5541809851	0,307116564
124393,383	11,4703832	2,56494936	11,7312043	10,3550944	1,1915355890	1,41975706
124393,383	8,71193727	2,56494936	11,7312043	10,3550944	-1,5669103845	2,455208153
136896,519	10,3491345	2,56494936	11,8269806	9,89963737	0,0007441602	5,53774E-07
136896,519	9,80339094	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-0,4947993540	0,244826401
136896,519	11,9334434	2,56494936	11,8269806	9,89963737	1,6000530857	2,560169877
136896,519	9,20933987	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,0888504184	1,185595234
136896,519	9,26851494	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,0296753540	1,060231335
136896,519	8,95351076	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,3446795270	1,80816303
136896,519	9,07623739	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,2219529026	1,493168896
136896,519	9,0484095	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,2497807852	1,561952011
136896,519	9,1033118	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,1948784908	1,427734608
136896,519	9,16324876	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-1,1349415256	1,288092267
136896,519	9,81274194	2,56494936	11,8269806	9,89963737	-0,4854483508	0,235660101
–	780,03735	–	–	780,03735	0,0000029054	57,2845361986

Annexe 2: Test d’hétéroscédasticité de Glejser

F-statistic                 0.394506	Prob. F(2,69)	0.6755
Obs*R-squared         0.814008	Prob. Chi-Square(2)	0.6656
Scaled explained SS 0.778792	Prob. Chi-Square(2)	0.6775
Test Equation:                               Dependent Variable: ARESID Method: Least Squares Date: 09/04/21   Time: 15:51 Sample: 2015M01 2020M12 Included observations: 72

        Variable                   Coefficient  Std. Error    t-Statistic     Prob.  

C	-6.404158	13.95013     -0.459075		0.6476
LNK	0.599940	1.066562     0.562499		0.5756
LNT	0.033496	0.668142     0.050133		0.9602
R-squared	0.011306	Mean dependent var		0.675640
Adjusted R-squared -0.017352		S.D. dependent var		0.513363
S.E. of regression     0.517798		Akaike info criterion		1.562311
Sum squared resid    18.49993		Schwarz criterion		1.657172
Log likelihood          -53.24321			Hannan-Quinn criter. 1.600076
F-statistic                  0.394506     Prob (F-statistic)       0.675524			Durbin-Watson stat      2.260237

Annexe 3:  Test d’hétéroscédasticité de White

F-statistic                 0.205867			Prob. F(3,68)		0.8920
Obs*R-squared         0.648045			Prob. Chi-Square(3)		0.8854
Scaled explained SS 0.451826			Prob. Chi-Square(3)		0.9293
Test Equation:                               Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 09/04/21   Time: 15:52 Sample: 2015M01 2020M12 Included observations: 72 Collinear test regressors dropped f			rom specification
Variable	Coefficient  Std. Error			t-Statistic	Prob.
C	3.169387	24.91244		0.127221	0.8991
LNK^2	0.125696	0.368901		0.340730	0.7344
LNK*LNT	-1.169754	4.288282		-0.272779	0.7858
LNT^2	2.365622	8.758214		0.270103	0.7879

        R-squared                  0.009001      Mean dependent var   0.716371

         Adjusted R-squared -0.034720     S.D. dependent var       0.888907

S.E. of regression	0.904207     Akaike info criterion 2.690435
Sum squared resid	55.59609     Schwarz criterion           2.816916
Log likelihood	-92.85566     Hannan-Quinn criter. 2.740788
F-statistic	0.205867     Durbin-Watson stat        2.281708
Prob (F-statistic)	0.891999

Annexe 4: Table de student

Annexe 5: Table de Durbin-Watson

Annexe 6: Table de Fisher

Table des matières

0. INTRODUCTION GÉNÉRALE………………………………………………………… 12

0.1 Présentation du sujet……………………………………………………………………. 12

0.2 Phénomène observé………………………………………………………………………. 14

0.3 Question de départ……………………………………………………………………….. 15

0.4 Revue de la littérature………………………………………………………………….. 16

0.5 Problématique………………………………………………………………………………. 18

0.6 Hypothèses……………………………………………………………………………………. 19

0.7 Approche méthodologique……………………………………………………………. 20

0.7.1 Méthode…………………………………………………………………………………….. 20

0.7.2 Techniques…………………………………………………………………………………. 21

0.8 Choix et intérêt du sujet……………………………………………………………….. 22

0.9 Délimitation………………………………………………………………………………….. 23

0.10 Sommaire……………………………………………………………………………………. 24

CHAPITRE 1: CADRES CONCEPTUEL ET THEORIQUE………………. 25

1.1: CADRE CONCEPTUEL…………………………………………………………….. 25

1.1.1. L’économie……………………………………………………………………………. 25

1.1.2. L’analyse économique…………………………………………………………… 26

1.1.3. Fonction de production…………………………………………………………. 27

1.1.4. Les facteurs de production……………………………………………………. 27

1.1.5. Rendement d’échelle……………………………………………………………… 29

1.1.6. Productivité moyenne……………………………………………………………. 29

1.1.7. Productivité marginale………………………………………………………….. 29

1.1.8. Agents économiques………………………………………………………………. 29

1.2.: CADRE THÉORIQUE………………………………………………………………. 32

1.2.1. L’entreprise (entité)………………………………………………………………. 32

1.2.2. La production……………………………………………………………………….. 36

CHAPITRE 2: CADRE EMPIRIQUE DE LA RECHERCHE……………… 43

2.1. Présentation de la MNK………………………………………………………………. 43

2.1.1. L’atelier central de panda………………………………………………………. 43

2.1.2. Les ateliers de l’ouest……………………………………………………………… 43

2.1.3. Laminoirs et câbleries…………………………………………………………….. 44

2.1.4. Les charbonnages de Luena…………………………………………………… 44

2.1.5. Usine à pierrailles de Katonto………………………………………………… 44

2.1.6. L’agro-pastoral………………………………………………………………………. 44

2.1.7. Les minoteries………………………………………………………………………… 44

2.2. Présentation de la ville de Likasi……………………………………………… ４７

2.2.1. Données géographiques……………………………………………………… ４７

2.2.2. Données culturelles……………………………………………………………… ４８

2.2.3. Situation économique…………………………………………………………. ４９

2.2.4. Situation sanitaire………………………………………………………………. ５０

2.2.5. Education…………………………………………………………………………… ５０

2.2.6. Organisations non gouvernementales et Projets………………….. ５１

2.2.7. Accessibilité et tourisme……………………………………………………… ５２

2.2.8. Situation sécuritaire……………………………………………………………. ５３

2.2.9. Organisation ADM de la ville……………………………………………… ５３

2.2.10. Opportunités de développement…………………………………………. ５５

CHAPITRE 3: PRÉSENTATION ET DISCUSSION DES RÉSULTATS……………………………………………………………………………………… ５７

1. Les variables de recherche……………………………………………………………. ５７

2. Instruments de mesure et collecte des données……………………………… ５７

2.1. La production………………………………………………………………………… ５８

2.2. Le Travail et le Capital………………………………………………………….. ６０

3. Les méthodes d’analyse des données…………………………………………….. ６２

3.1 spécification du modèle………………………………………………………….. ６２

4. Estimation du modèle…………………………………………………………………. ６３

5.1. Test de normalité…………………………………………………………………… ６６

5.2. Test des résidus……………………………………………………………………… ６７

5.3. Test d’autocorelation des erreurs…………………………………………… ６７

5.4. Vérification de l’hétérocédasticité………………………………………….. ６８

5.5 Test de stabilité du modèle………………………………………………………. ６９

6. Interprétation et discussions des résultats………………………………….. ６９

6.1 interprétation des résultats……………………………………………………… ６９

6.2 Discussions des résultats………………………………………………………… ７１

7. Proposition de solution……………………………………………………………….. ７２

7.1. La privatisation totale de la MNK………………………………………….. ７２

7.2. La privatisation partielle………………………………………………………… ７３

CONCLUSION…………………………………………………………………………………… ７４

BIBLIOGRAPHIE……………………………………………………………………………… ７７

ANNEXES………………………………………………………………………………………….. ７９

Annexe 1: Evolution de la production en logarithme……………………………… ７９

Annexe 2: Test d’hétéroscédasticité de Glejser……………………………………… ８１

Annexe 3:  Test d’hétéroscédasticité de White………………………………………. ８２

Annexe 4: Table de student…………………………………………………………………… ８３

Annexe 5: Table de Durbin-Watson……………………………………………………….. ８４

Annexe 6: Table de Fisher…………………………………………………………………….. ８５

---

[1] On appelle coût d’opportunité, le prix à payer chaque fois que, face à des ressources limitées, on doit faire un choix.  Le coût d’opportunité mesure “ la valeur de renonciation ”.

[2] Une ressource rare est telle que la demande dépasserait l’offre disponible si le prix était nul.

[3] La loi des rendements non proportionnels s’énonce comme suit : « Toutes choses restant égales par ailleurs, si l’on ajoute successivement à un facteur fixe une même quantité de facteur variable, le rendement total va d’abord croître, et puis atteindre un maximum pour enfin décroitre »