Unravelling Farmer Preferences for Contract Design Attributes in Ghana’s Agricultural Sector: A Discrete Choice Experiment Approach
Notice bibliographique
Résumé
Contract farming is important for integrating smallholder farmers into agricultural value chains in developing countries. While previous research has explored the impacts of contract farming on welfare and productivity, there remains a gap in understanding how specific contract design attributes influence farmers’ willingness to participate. Existing studies often overlook the heterogeneity of farmer preferences and the interaction between socioeconomic/demographic/institutional factors. This study investigates Ghanaian farmers' preferences for agricultural contract design, examining how socioeconomic, demographic, and institutional willingness to participate in contract farming. A discrete choice experiment was conducted with 279 Ghanaian farmers across four regions. The DCE used a conditional logit model in analyzing farmers' preferences for contract type, pricing mechanism, yield commitments, input support, and partner reliability, and a logit model to identify participation determinants. It offers insights into the dynamics of contract farming by examining farmers' preferences for contract design attributes using a discrete choice experiment. The findings reveal that farmers favor written contracts, quality-based pricing, full yield commitments, limited input support, and openness to new partnerships – underscoring the importance of formalization, autonomy, and market incentives. Importantly, the study highlights that farmers are not a homogeneous group; preferences vary significantly by gender, household size, income, access to extension, and market distance. This study highlights the need for differentiated, farmer-centric contract models that reflect the diverse socioeconomic realities of smallholders. The findings extend contract farming theory by revealing key preference patterns and interaction effects, offering actionable insights for designing flexible, inclusive contracts that improve participation, retention, and long-term sustainability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».