Farmers willingness to pay for crop insurance: evidence from Eastern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Crop insurance is a risk management tool with the potential of dealing with risk more efficiently. This study uses a dichotomous contingent valuation method to elicit the willingness to pay for crop insurance among cereal farmers in the Eastern region of Ghana. The study employed descriptive statistical techniques to analyze primary data obtained from 208 sampled farmers in the region. Approximately, 52.9% of the farmers expressed interest in crop insurance. A Heckman two stage approach was employed to estimate the factors influencing the WTP for crop insurance. The results revealed that farmers were willing to pay approximately $18.36 per cropping season. The demand for insurance was found to be negatively correlated with the premium amounts suggesting that it is a normal good. The Probit model revealed that marital status and awareness of crop insurance had a positive correlation with the willingness to purchase insurance. The coefficient for education was positive and statistically significant at the 5% significance level in relation to farmers’ WTP. Borrowing and savings were, however, found to be negative and significant at the 1% and 10% levels respectively in relation to WTP. Farmers’ WTP amount estimated with the interval regression model was shown to be influenced by key variables such as age, crop type, farm size, farm experience, income, weather variation, savings and access to extension agents. Innovative insurance products and the appropriate distribution channels are also recommended to incite demand for crop insurance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».