The impact of output price support on smallholder farmers' income: evidence from maize farmers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Instability in smallholder farmers' income in developing countries due to unstable farm prices has been a challenge for farmers and agricultural policymakers over the years. Sustained price stabilization mechanisms are mostly lacking. In some countries, output price support has been initiated to stabilize incomes and as an incentive to enhance farmer investment and boost production. This paper investigates the impacts of output price support on smallholder farmers' income in Ghana, using a household and farm-level data from 252 beneficiaries and 268 non-beneficiaries of buffer stock operations in Ghana. We applied the Coarsened Exact Matching and Propensity Score Matching methods to balance the data among the two groups. We estimate the smallholder farmer income effect from participating in buffer stock operations by combining the matching methods in a regression framework. The results affirm that buffer stock operations increase the incomes of participating smallholder farming households by at least 12%, providing evidence that output price support via buffer stocks is a critical tool for improving incomes and alleviating poverty among farmers in Ghana. The results further indicate that age, gender, access to market, and use of extension services, as well as transport and packaging costs, drive the participation of smallholder farmers in the buffer stock operations in Ghana. The findings are relevant to local policymakers and development partners who develop tailored interventions to stabilize and increase income for smallholder maize farmers in Ghana.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».