Vertical Economies and the Structure of U.S. Hog Farms
Notice bibliographique
Résumé
Scale economies are often touted as the factor behind the trend in the structure of the U.S. hog industry toward fewer and larger hog farms. However, since hog production is multistage and farms either integrate or separate the stages, the appropriate measures are multistage economies. In theory, a smaller and, presumably, high‐cost operation, by the standards of single stage/output scale economies, may still be cost‐competitive if it enjoys multistage economies — that is if vertical scope economies more than offset stage‐specific scale diseconomies. Whether that holds in practice remains heretofore unexplored in the agricultural economics literature. Using a unique data set on hog farms in the U.S. Midwest, we estimate a multistage cost function and provide the first‐ever estimates of multistage economies, stage‐specific economies, and vertical scope economies in hog production. Les économies d'échelle sont souvent soupçonnées d'être le facteur qui influence la tendance observée dans la structure de l'industrie porcine aux États‐Unis, soit des porcheries moins nombreuses mais de plus grande taille. Cependant, comme la production porcine est une production à plusieurs stades et que les producteurs peuvent choisir d'intégrer ces stades ou d'exploiter un seul stade, les mesures appropriées sont les économies d'échelle liées aux stades multiples. En théorie, une petite porcherie, qui a probablement des coûts élevés selon les critères des économies d'échelle liées à un seul stade, peut tout de même être concurrentielle quant aux coûts si elle profite des économies d'échelle liées aux stades multiples, c'est‐à‐dire si les économies de gamme verticales font plus que compenser les déséconomies d'échelle liées à un seul stade. La vérification de cette théorie dans la pratique demeure, jusqu'ici, inexploitée dans la littérature agroéconomique. En utilisant un ensemble de données sur des porcheries situées dans le Midwest américain, nous avons estimé une fonction de coût lié aux stades multiples et nous présentons les premières estimations d'économies d'échelle liées aux stades multiples, d'économies d'échelle liées à un seul stade et d'économies de gamme verticales dans la production porcine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».