Farmers’ Willingness to Purchase Weather Index Crop Insurance: Evidence from Battambang, Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
The weather index crop insurance (WICI) scheme was introduced under a pilot project for rice in Cambodia in 2021. The adoption rate was low and the loss ratio was higher than 200%. The increase in farmers’ participation would help reduce the loss ratio, which can sustain the WICI scheme. This study, therefore, examines Cambodian rice farmers’ willingness to purchase WICI in Cambodia. The hypothesis is that the low adoption rate is due to a lack of awareness, lack of understanding of WICI, lack of trust in weather stations, and the problem of basis risk. This study would like to test the influence of those factors on the willingness to purchase in Cambodia. Battambang Province was chosen as the study area as it is the largest area for rice production and has the largest take-up rate of farmers buying WICI. Detailed interviews of 232 farmers were conducted in the districts of Bavel and Moung Ruessei. The probit regression model was used to identify factors that significantly impact farmers’ willingness to purchase WICI. The results indicate that land size, level of trust in weather stations, level of farmers’ understanding of WICI, and joining the WICI awareness program have positive effects on the probability of farmers’ willingness to buy WICI, whereas the number of household laborers and expectation of floods have negative influences. The probability of willingness to purchase by farmers who attended the awareness program on WICI was 38% higher than those who did not. The size of farmland, level of trust in weather stations, and level of understanding of WICI increase in one unit affecting the probability of willingness to purchase WICI by 4%, 16%, and 25%, respectively. On the other hand, the increase in the number of household laborers in the rice field by one person and the increase in the probability of expected flood increase by 0.1 drag back the probability of farmers’ willingness to purchase by 16% and 5%, respectively. The results suggest the government to raise the insurance awareness and understanding of WICI. Development of weather station infrastructure, as well as maintenance of weather stations, is needed to guarantee the accuracy of data generated from the weather station.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».