Agro‐Climatic Conditions and Regional Technical Inefficiencies in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
A survey of applications of the Technical Inefficiency Effects (TIE) model suggests that agro‐climatic and other environment variables are customarily omitted in the model specifications. The justification for such an omission is the assumption that these variables are beyond the control of the farmers and therefore should be treated as random variables. In this paper, we argue that in applications dealing with regional agricultural data, agro‐climatic variables should not be treated as pure random terms. Historical differences in agro‐climatic conditions are known with a reasonable degree of certainty across a larger region. Therefore, omission of such variables from the analysis may lead to inaccurate interregional technical inefficiency comparisons. In order to demonstrate the importance of agro‐climatic variables in such analyses, we estimate the TIE model for Turkey. A translog stochastic frontier production function with agro‐climatic variables such as rainfall and land quality is estimated, and it is shown not only that the agro‐climatic variables are statistically significant but also that their omission substantially affects mean output elasticities and relative technical efficiencies. Une étude sur les applications du modèle de l'effet d'inefficacité technique (EIT) laisse à supposer que les variables agro‐climatiques et les autres variables environnementales sont comme d'habitude omises dans les spécifications du modèle. Une telle omission est justifiée par l'hypothèse selon laquelle ces variables sont en dehors du contrôle des fermiers et devraient être considérées comme des variables aléatoires. Dans ce communiqué, nous affirmons que dans les applications concernant les données agricoles régionales, ces variables agro‐climatiques ne doivent pas être traitées comme de simples termes aléatoires. Les différences historiques dans les conditions agro‐climatiques sont connues avec un degré raisonnable de certitudes pour une grande région. Aussi l'omission de telles variables dans l'analyse peut‐elle donner lieu à de fausses comparaisons interrégionales d'inefficacité technique. Afin de démontrer l'importance des variables agro‐climatiques dans de telles analyses, nous considérons le modèle de l'effet d'inefficacité techniques de la Turquie. II s'agit d'une fonction de production frontalière translogue et stochastique avec des variables agro‐climatiques telles que la pluviosité, la qualité de sol et d'autres variables. Nous démontrons que les variables agro‐climatiques sont non seulement importantes statistiquement, mais que leur omission influence essentiellement les élasticités moyennes de production ainsi que les efficacités techniques relatives.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».