Drivers of farm commercialization in Nigeria and Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While total factor productivity (TFP) difference between the subsistence and commercial farm types is negligible, a large number of subsistence‐based farms remain outside the market economy, and national policies have emphasized the need to bring them into the fold of commercial agriculture. Improving market access may help induce greater farm commercialization and thus greater investment in agriculture. However, there is little empirical evidence on farm‐level factors that stimulate agricultural commercialization in SSA. Using a nationally representative panel data from the Living Standards Measurement Study‐Integrated Surveys on Agriculture, this article estimates the likelihood of being a commercial versus a subsistence farmer and the likelihood of transitioning from one farm type to another based on observable characteristics in Nigeria and Tanzania. The analysis demonstrates that although a substantial proportion of farms have no market participation in a given year, there are rich transition dynamics over time. The results from the probit regression show that resource endowments (land, labor, chemical use) and farm characteristics (multicropping system; irrigation; crop types such as fruits, vegetables, and cash crops; and animal traction use) do matter for market participation and the transitioning of subsistence farms into a market economy. These variables are positively correlated with farm commercialization and increase the likelihood of market participation. Overall, policies aimed at improving farmers' access to resources and promoting sustainable smallholder agriculture could be instrumental in raising productivity in agriculture and enhancing marketable agricultural output.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».