Crop minimum support price versus cost subsidy: Farmer and consumer welfare
Notice bibliographique
Résumé
Besides using earmark budget to support farmer cost subsidies, governments in many developing countries use minimum support price (MSP) as an alternative subsidy scheme to (i) safeguard farmers' incomes against vagaries in crop price and (ii) ensure sufficient crop production. Among different MSP schemes, we focus on the credit‐based MSP scheme under which a government will not take any possession of a crop; instead, it will credit farmers if the prevailing market price is below the prespecified MSP. In this paper, we consider a market consisting of infinitesimally small, rational, and strategic farmers (with heterogeneous production costs) who face market and yield uncertainties. Our equilibrium analysis reveals that (i) although both cost subsidy and MSP induce more production, cost subsidy leads to a higher crop production than MSP; (ii) MSP improves farmer's and consumer's surpluses; however, cost subsidy improves consumer's surplus but it can decrease farmer's surplus, which is unexpected; (iii) although both programs achieve the same optimal net value (i.e., sum of farmer's and consumer's surpluses minus shortage cost and expenditure), MSP always offers higher farmer's surplus than cost subsidy; and (iv) it is beneficial to invest only in cost subsidy, in both cost subsidy and MSP, and only in MSP, when the budget availability is low, moderate, and high, respectively, so that the net surplus (i.e., sum of farmer's and consumer's surpluses less the shortage cost) is also maximized along with the net value generated being maximized.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».