Effect of Agricultural Credit Access on Rice Productivity: Evidence from the Irrigated Area of Anambe Basin, Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Rice is an important staple food in many developing countries, especially in Senegal. However, rice production in Senegal only meet 20% of the domestic demand largely due to the poor performance of rice farmers and low productivity. Access to agricultural credit has strong impacts on the technical efficiency of farmers and would promote inputs and new technology adoption. But that is not clear enough in previous studies. This study investigates the impact of agricultural credit access on rice productivity and technical efficiency with 260 random sampled rice farmers from Anambe basin in Senegal. The Stochastic Frontier Analysis (SFA) was adopted to estimate the technical efficiency. The results indicate that the inputs of rice production, including labor, pesticide, herbicides and fertilizer, have significant impacts on rice productivity. Furthermore, the results present that the average efficiency is of 0.813 and the inefficiency estimation model reveals that the influences of agricultural credit access, gender, education, ethnicity, use of improved seed and land tenure system on technical inefficiency of rice production are significant. Particularly, for the access to agricultural credit, rice farmers without agricultural credit would get 3.8% higher production inefficiency. The farmers with access to credit yield 37.32% higher rice production than their counterparts. Therefore, our study provides strong empirical evidence to promote agricultural credit in rice production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».