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Enregistrement W2593207400 · doi:10.1177/02601079x05001600203

Production Structure, Factor Substitution, and Total Factor Productivity in the South African Agricultural Sector

2005· article· en· W2593207400 sur OpenAlexaff
Devi Datt Tewari, Shashi Kant

Notice bibliographique

RevueJournal of Interdisciplinary Economics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElasticity of substitutionTechnical changeEconomicsAgricultureSubstitution (logic)Constant elasticity of substitutionReturns to scaleTechnical progressProduction (economics)Factors of productionTotal factor productivityEconometricsAgricultural productivityEconomies of scaleUnitary stateAgricultural machineryProductivityComputable general equilibriumAgricultural economicsMicroeconomicsComputer scienceMacroeconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production structure of the South African agricultural sector is analyzed using duality theory in production and cost. An unrestricted translog cost function is estimated, and a number of model restrictions (homothetic, homogenous, unitary elasticity of substitution, Hick’s neutral technical change, and no technical change) are tested for, but none of them was found to be statistically significant. The Allen Elasticity of Substitution (AES) and the Morishima Elasticity of Substitution (MES) are calculated to analyze factor substitution, and found that the AES may give erroneous results in the case of number of factors exceeding two. The substitution of land is found to be easiest while that of fuel to be hardest. Furthermore, technical change is found to have a negative impact on agriculture, but there are increasing returns to scale in South African agriculture. However, technical change dominates over scale effect, and results in negative total factor productivity growth. When these results are combined with the finding that, it is easier to substitute machinery by labor than vice-versa, it appears that labor-intensive technologies may be useful for agriculture growth.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,199 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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