Access to credit and heterogeneous effects on agricultural technology adoption: Evidence from large rural surveys in Ethiopia
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern agricultural technologies hold huge potential for increasing productivity and reducing poverty in developing countries. However, adoption levels of these technologies have remained disappointingly low in Africa. This paper analyzes the effect of access to credit on the likelihood of adoption and use intensity of chemical fertilizers using data from large rural surveys in Ethiopia. Using a heteroscedasticity‐based identification strategy to address the endogenous nature of access to credit, we find that access to credit has significant positive effects on adoption and intensity of use of chemical fertilizers. However, important heterogeneities are observed. Credit obtained from formal sources is more important for the intensity of use than for the decision to adopt chemical fertilizers. Credit taken with the primary purpose of financing agricultural inputs is more likely to promote adoption of chemical fertilizers than credit taken per se. Furthermore, reported credit effects are larger when estimated against the sample of credit‐constrained non‐users as compared with the pool of the whole sample of credit non‐users. The results remain robust to several sensitivity analyses. Our results yield useful implications for the design, promotion, and targeting of credit services to leverage their effect on adoption of agricultural technologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle