Can cooperatives help commercial farms to access credit in China? Evidence from Jiangsu Province
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chinese agriculture is experiencing a transition from smallholder farming to the emergence of commercial farms that are characterized by intensification and specialization in production, as well as commercialization and cooperation in management. It requires substantial capital to facilitate such a transition, but it is very difficult for farmers in China to access bank credit. One way that commercial farms have to overcome such handicap is by organizing themselves into cooperatives. To assess the effect of cooperatives on the credit accessibility of commercial farms, we have developed a theoretical model as well as an empirical study of commercial farms in Jiangsu Province based on data from a survey of 754 commercial farm owners. Instrumental variable (IV) methods and the Propensity Score Matching (PSM) method that control endogeneity problem are used in the analysis. The empirical results show that cooperatives have a significant positive impact on the credit access of commercial farms. Commercial farms participating in cooperatives may alleviated their credit constraints by about 17.3 percentage points and increase the average credit per capita by nearly 80,000 Yuan. Cooperatives improve the credit access of commercial farms by exerting strong market power and reputation effect based on its organizational advantages. A disaggregated analysis also reveals that small commercial farms tend to benefit more from cooperatives in improving credit access than large commercial farms.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».