Determinants of participation in charcoal production and its distributive impact on household welfare in rural Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Charcoal production is one of the main sources of households’ income in some part of rural Ethiopia. However, existing literature has rarely explored the presence of an entry barrier that might prevent the poorest from participating in this lucrative activity nor have they accounted for heterogeneity in the welfare effects of participation. To provide evidence for these issues, this study assesses the determinants of participation in charcoal production and its heterogeneous impact on household welfare using primary data from 390 households in selected rural villages of Awi zone, Ethiopia. This study uses a probit regression model to identify the determinants of participation and the quantile treatment effect (QTE) regression model to examine the welfare gap between participants and nonparticipants at different points of the welfare distribution and a decomposition technique to investigate whether the welfare gap is attributed to differences in characteristics or returns to these characteristics. Our probit model estimation result shows that poor households are less likely to participate in charcoal production, implying the existence of an entry barrier which may be attributed to the requirement of higher capital investment in the study area. Our QTE result suggests that participation affect welfare heterogeneously across the welfare distribution and the welfare gap is higher at the upper quantiles, suggesting that poor participants gain lower return from participation. Finally, our decomposition analysis reveals that the welfare gap exists due to coefficients effect. Although the results suggest the importance of policy to improve the participation of households in charcoal production for greater welfare, they also indicate the existence of uneven returns against poor participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».