Socially Beneficial Rationality: The Value of Strategic Farmers, Social Entrepreneurs, and For-Profit Firms in Crop Planting Decisions
Notice bibliographique
Résumé
The price fluctuation in agricultural markets is an obstacle to poverty reduction for small-scale farmers in developing countries. We build a microfoundation to study how farmers with heterogeneous production costs, under price fluctuations, make crop-planting decisions over time to maximize their individual welfare. We consider both strategic farmers, who rationally anticipate the near-future price as a basis for making planting decisions, and naïve farmers, who shortsightedly react to the most recent crop price. The latter behavior may cause recurring overproduction or underproduction, which leads to price fluctuations. We find it important to cultivate a sufficient number of strategic farmers because their self-interested behavior alone, made possible by sufficient market information, can reduce price volatility and improve total social welfare. In the absence of strategic farmers, a well-designed preseason buyout contract, offered by a social entrepreneur or a for-profit firm to a fraction of contract farmers, brings benefit to farmers as well as to the firm itself. More strikingly, the contract not only equalizes the individual welfare in the long run among farmers of the same production cost, but it also reduces individual welfare disparity over time among farmers with heterogeneous costs regardless of whether they are contract farmers or not. On the other hand, a nonsocially optimal buyout contract may reflect a social entrepreneur’s over-subsidy tendency or a for-profit firm’s speculative incentive to mitigate but not eliminate the market price fluctuation, both preventing farmers from achieving the most welfare. This paper was accepted by Vishal Gaur, operations management.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».