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Enregistrement W3123468508 · doi:10.1257/mac.20150222

Land Reform and Productivity: A Quantitative Analysis with Micro Data

2020· article· en· W3123468508 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Economic Journal Macroeconomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityAgricultural economicsLand reformAgricultureAgricultural landContext (archaeology)Land useTransferabilityDistribution (mathematics)Agricultural productivityEconomicsBusinessNatural resource economicsGeographyEconomic growthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assess the effects of a major land policy change on farm size and agricultural productivity using a quantitative model and micro-level data. We study the 1988 land reform in the Philippines that imposed a ceiling on land holdings, redistributed above-ceiling lands to landless and smallholder households, and severely restricted the transferability of the redistributed farmlands. We study this reform in the context of an industry model of agriculture with a nondegenerate distribution of farm sizes featuring an occupation decision and a technology choice of farm operators. In this model, the land reform can reduce agricultural productivity not only by misallocating resources across farmers but also by distorting farmers’ occupation and technology decisions. The model, calibrated to prereform farm-level data in the Philippines, implies that on impact, the land reform reduces average farm size by 34 percent and agricultural productivity by 17 percent. The government assignment of land and the ban on its transfer are key for the magnitude of the results since a market allocation of the above-ceiling land produces about one-third of the size and productivity effects. These results emphasize the potential role of land market efficiency for misallocation and productivity in the agricultural sector. (JEL D24, O11, O13, Q12, Q15, Q18, Q24, Q28)

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle