Underinvestment in Producer‐Funded Agricultural R&D: The Role of the Horizon Problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agricultural research and development (R&D) investment has become an increasingly important policy issue as food prices increased and food security problems emerged over the last decade. An important source of agricultural R&D funding is the producer check‐off, which is increasingly being used to fund applied agricultural research. Existing studies of producer‐funded agricultural R&D indicate there are high private rates of return to agricultural R&D investment by farmers, and thus farmers are underinvesting in R&D. Since a farmer's time horizon is typically less than the period of time over which the benefits of agricultural R&D take place, the horizon problem has been identified as a possible factor in this underinvestment. This paper shows that the horizon problem is unlikely to be the only cause of the underinvestment when the internal rate of return is large. Instead, shortened producer horizons only emerge as the main source of underinvestment when the internal rate of return is low. As a result, other factors, including behavioral determinants, need to be looked at as contributors to the underfunding of agricultural R&D. Les investissements en recherche et développement agricoles sont devenus un important enjeu politique étant donné l'augmentation des prix des aliments et les problèmes de sécurité alimentaire de la dernière décennie. Une importante source de financement pour la recherche et le développement dans le domaine agricole sont les programmes de contribution des producteurs, ces derniers étant de plus en plus sollicités pour financer la recherche agricole appliquée. Certaines études portant sur la recherche et le développement agricoles financés par les producteurs indiquent un haut taux de rendement privé des investissements en recherche et développement agricoles par les producteurs. Ces derniers y investissent donc moins. Puisque l'échéancier de l'agriculteur est typiquement moins long que celui pendant lequel les avantages liés à la recherche et au développement dans le domaine agricole s'échelonnent, le problème de l'horizon a été identifié comme facteur potentiel au sous‐investissement. Il est probable, selon cet article, que le problème de l'horizon ne soit pas la seule cause du sous‐investissement lorsque le taux interne de rendement s'avère grand. Plutôt, les échéanciers réduits des agriculteurs apparaissent seulement comme les sources principales de sous‐investissement lorsque le taux de rendement interne est bas. Il en résulte que d'autres facteurs, incluant les déterminants comportementaux, doivent être examinés à titre de contributeurs au sous‐investissement de la recherche et du développement en agriculture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».