Do Non-Traditional Loans Help Beginning and Female Farmers?
Notice bibliographique
Résumé
Beginning farmers and ranchers (BFRs) and women farmers (WFRs) are growing cohorts within the U.S. agriculture. Compared to traditional producers, they are more credit constrained because of limited collateral usually required by traditional agricultural lenders. In recent years, non-traditional lenders entered agricultural credit markets but their role remains unclear. At the same time, traditional lenders consolidated and even closed facilities. We combine data on the use of Non-Traditional Loans (NTLs) from the 2018 Agricultural Research Management Survey and data on geographic location of branches of traditional agricultural lenders (Farm Credit System Institutions, Commercial Banks, and Credit Unions) and of providers of Alternative Financial Services (AFS) to evaluate whether the use of NTLs and access to lending facilities relates to productivity of BFRs and WFRs. The main finding is that the use of NTLs and access to credit from AFS is not associated with productivity. However, credit constraints remain relevant because BFRs and WFRs with larger number of loans are less productive. We conclude that concerns of producers and policy makers that nontraditional lenders may replace traditional ones to the detriment of productivity of vulnerable groups such as BFRs and WFRs are not supported by the data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 ».