Implications of the Fertilizer-Subsidy Programme on Income Growth, Productivity, and Employment in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
We examined the economy-wide impact of a fertilizer-subsidy programme in Ghana with a focus on agricultural-sector productivity, overall economic growth, employment, and welfare. We adopted a modified version of the standard PEP-1-t model. Our results suggest that the fertilizer-subsidy programme improved GDP growth and sector-based productivity— notably, in the main agricultural subsectors and the food industry. Specifically, compared to the business-as-usual scenario, the implementation of the fertilizer-subsidy programme in 2017 improved the productivity of the maize, sorghum, and rice subsectors by about 8.3%, 4.5%, and 3.8%, respectively. These effects were, however, about four-times, three-times, and six-times higher in 2020 than their 2017 levels, respectively. We also observed important positive effects on the value-added of the food industry, indicating the presence of a backward linkage with agriculture. The unemployment rate among skilled labour (except urban skilled labour in agricultural) fell under the programme, and the decline in unemployment was relatively more pronounced for rural skilled labour in non-agricultural activities. In addition, we found evidence of positive effects on household consumption and, subsequently, on welfare. Based on these findings, we recommend that the fertilizer-subsidy programme be implemented and, if possible, extended beyond its planned implementation period.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».