Growth in Total Factor Productivity in the Egyptian Agriculture Sector: Growth Accounting and Econometric Assessments of Sources of Growth
Notice bibliographique
Résumé
<p>This research aims to assess the Total Factor Productivity (TFP) of the whole agricultural sector in Egypt for the period 1961-2012 using Törnqvist index calculations. Particularly, it aims to investigate: (1) the most important factors explaining the TFP growth in the Egyptian agriculture (2) estimating changes in technical efficiency and technical change and determining the magnitude of their contribution to the overall TFP growth, and lastly, (4) based on these findings, providing policy implication and recommendations that allows enhancing and sustaining future growth of agricultural production in Egypt.</p>The currently analysis provided relevant results which might help us understanding the structural trend of the Egyptian agricultural sector, and understanding the most significant variables affecting this trend. Such results will have important policy implications for promoting further growth in the Egyptian agricultural sector. The empirical findings showed that rural development variables were found to significantly and negatively affect agricultural productivity. This demonstrates that agricultural activity is still a marginalized activity which is linked to low levels of income and is a source of employment for low productive labor. Moreover, a negative significant effect of the infrastructure variable on the productivity gains of the agricultural sector in Egypt was found which might indicates a form of low integration of farmers within large neighboring markets. These findings highlighted the decisions makers to take a deeper look at their rural infrastructure strategy, knowing that it may affect the productivity of the agricultural sector as whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».