MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2101494712 · doi:10.5539/ibr.v8n1p132

Metafrontier Analysis of Access to Credit and Technical Efficiency among Smallholder Cocoa Farmers in Southwest Nigeria

2014· article· en· W2101494712 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOgun stateInefficiencyAgricultural scienceTobit modelProductivityAgricultureDescriptive statisticsProduction (economics)Multistage samplingAgricultural economicsMarital statusConstraint (computer-aided design)BusinessEconomicsEconomic growthGeographyStatisticsMathematicsPopulationEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been identified that limited access to timely credit has been a major constraint militating against increased agricultural productivity by farmers. Studies have shown that a large percentage of farmers faced with credit constraints have low production efficiencies. This study empirically investigated access to credit and technical efficiency (TE) of cocoa farmers in southwest Nigeria. The Study was conducted in Ogun State, southwest Nigeria. Primary data used for the study were collected in 2012 through a multi-stage sampling technique to select 240 cocoa farmers in the four (4) divisions of Ogun State. Data collected were analyzed using descriptive statistics, and Stochastic Metaproduction Frontier analyses. Tobit Regression Model was used to analyze the relationship between access to credit and technical efficiency among cocoa farmers in the study area. The study revealed that majority of the cocoa farmers did not have access to credit from formal institution implying negative consequences for agricultural productivity and household income generation. Most of the farmers borrowed relatively small size of loans for short duration. Estimates of the stochastic frontier models showed that cocoa farms in Ogun State had mean technical efficiency scores of 0.41, 0.94, 0.32 and 0.71 for farms in Yewa, Ijebu, Remo and Egba respectively. The results for the inefficiency model showed that age, education, experience, membership association, marital status, occupation, livelihood income, household size, and labour cost had signi?cant effect on cocoa farmers in at least one division. The values of the Technology Gap Ration (TGR), together with the technical efficiencies obtained from the divisional stochastic frontiers (TE) and the metafrontier (TE*) were computed for all farmers in Ogun State. These results implied that the mean producer in Ijebu and Egba, if he or she were technically ef?cient, could still increase output by 6% and 29%, if he or she were to adopt the most ef?cient meta-technology for the division. Finally, there was a significant relationship between access to credit and technical efficiency of cocoa farmers. Evidence from the study revealed that majority of the poor cocoa farmers do not have access to credit from formal institution. Evidence from the metaproduction frontier showed that the mean productivity potential and technical efficiency ratios give additional explanation compared to the analysis based only on individual stochastic production frontiers. The productivity potential ratio plays an important part in explaining the ability of cocoa farmers in one division to compete with other farmers from different division at the state level. Based on the results, policy environment whereby individual cocoa farmers may have access to formal credit from banks and other agency, by forming groups, by means of using land use right certificates and also guarantor as a collateral would be a right direction in boosting cocoa production in the sub-region.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle