Technical Efficiency of Smallholder Tomato Production in Semi-Urban Farms in Cameroon: A Stochastic Frontier Production Approach
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is the mainstay of Cameroon’s economy as it serves the purposes of food, livelihood and employment. Nevertheless, the country’s agriculture is plagued by low productivity and inefficiency in production. One of the main reasons for low productivity is the inability of farmers to fully exploit available technologies and production techniques. An important research question that comes to mind is, what are the major factors that hinder the technical efficiency of smallholder farmers? This study thus aimed to determine the level of technical efficiency in the production of tomato in smallholder farms, relying on primary data collected using a structured survey instrument administered to 80 tomato farmers in the Buea municipality of Cameroon. Data was analyzed using descriptive statistics and a stochastic frontier analysis method in the Cobb-Douglas production function. The STATA.14 software was used to obtain both stochastic frontier estimates and the determinants of technical efficiency. The results indicate that farmers are not fully technically efficient with a mean technical efficiency score of 0.68 with one farmer operating on the frontier. The study also revealed that most of the farmers irrespective of the size of the holdings have shown technical inefficiency problems. The older farmers were observed with the best measures of technical efficiency. Education, age and the adoption and practice of agronomic techniques had a positive and significant influence on technical efficiency while the nearest distance to the extension agent had a rather negative influence on technical efficiency. The input-output relationship showed that the area of tomato cultivation and the quantity of improved seed used were positive and significantly related to output at the 5% level of probability. As a result, it is recommended that farmers should increase their farm size, use of improved seeds and the adoption and practice of novel techniques in production. More emphasis should be placed on extension agents as they have a significant role to play in terms of improving and augmenting farmers’ education and information base through on farm demonstrations and result oriented workshops as all this will ensure increased production and productivity thereby increasing technical efficiency and achieving food self-sufficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».