A Stochastic Frontier Analysis of Technical Efficiency of Maize Production Under Minimum Tillage in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Minimum tillage and other conservation agriculture practices are not only associated with income gains but are also claimed to be the panacea to the declining agricultural productivity and soil degradation problems in Africa and across the world. The few studies on technical efficiency related to the agricultural sector performance in Zambia have not attempted to determine how technically efficient smallholder farmers that produce maize under minimum tillage are. This study used stochastic frontier analysis based on both the half-normal and exponential model distributions on 2008 cross-sectional nationally representative data of 160 smallholder maize farm households that adopted minimum tillage in Zambia. Results indicate that maize farmers face increasing returns to scale (1.074) implying that there were opportunities for them to improve their technical efficiency as they were operating in stage I of their production functions. The half-normal and exponential model distributions indicate average technical efficiency scores of 60 and 71.7 percent, respectively. Their respective lowest efficiency scores were 9.3 and 8.5 percent. The highest efficiency scores for the half-normal and exponential model distributions were 89.3 and 90.9 percent. Maximum likelihood estimation results show that marital status, level of education of household head, square of household size, off farm income, agro-ecological region III, distance to vehicular road and access to loans are statistically significant factors that affect technical efficiency of smallholder maize farmers that practice minimum tillage in Zambia. The study calls for increased infrastructural development through construction of improved road network, schools and colleges in remote areas as a means to increasing accesss to knowledge and other agricultural services in order to enhance their technical efficiency levels. It also recommends promotion of minimum tillage practices in recommended agro-ecological regions to improve their technical efficiency. The study further acclaims for increased access to loans by smallholder maize farmers that practice minimum tillage as this would in one way induce them to invest in improved varieties and equipment that would help enhance their technical efficiency in Zambia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».