An Economic Analysis of the Returns to Canadian Swine Research: 1974–97
Bibliographic record
Abstract
This paper reports a new set of estimates of the returns to swine research in Canada. These estimates are obtained using Agriculture and Agri‐Food Canada's Canadian Regional Agricultural Model (CRAM). Positive Mathematical Programming is incorporated into the model for use in this study. The CRAM allows the effects of supply shifts from technological change in the hog industry to interact with product and factor market conditions in the rest of Canadian agriculture. Extensive sensitivity analysis is conducted to examine the robustness of the return estimates under variations in some of the key assumptions employed in the analysis. The costs of public and private sector swine research are estimated. Public sector research costs are inclusive of the marginal excess burden of taxation. Overall, the estimated benefits from Canadian swine research are high relative to the estimated costs for the time period considered. Previous estimates of the returns to Canadian swine research were obtained by Huot et al. (1989) with a partial equilibrium model that did not allow for intra‐sectoral resource use adjustments. The estimated returns obtained in the present study are generally higher than those obtained by Huot et al. For example, the estimates obtained from the direct application of the econometrically estimated supply function in this study gave an internal rate of return of about 124% and a benefit‐cost ratio of 22.4 to 1. Huot et al reported comparable estimates of about 43% for the internal rate of return and 6–7 to 1 for the benefit‐cost ratio. The differences in returns are not solely attributable to the use of a multi‐market versus a single‐market partial equilibrium approach. There are also differences in the estimates of the marginal excess burden of taxation between the two studies. L'analyse que void présente une nouvelle série d'estimations quant au rendement de la recherche porcine au Canada. Ces estimations dérivent du Modèle d'analyse régionale de l'agriculture du Canada (MARAC) du ministère canadien de l'Agriculture et de l'Agroalimentaire. Aux fins de la présente étude, on avait intégré au modèle une programmation mathématique positive. Le MARAC autorise l'interaction entre les retombées d'une modification de l'offre attribuable au virage technologique de l'industrie porcine et les conditions du marché des produits et des facteurs dans le reste de l'agriculture canadienne. Les auteurs ont effectué une analyse de sensibilité poussée en vue d'établir la robustesse de leurs estimations quand variaient quelques‐unes des principales hypotheses de l'analyse. On a estimé le coût de la recherche sur les pores poursuivie par les secteurs public et privé. Dans le secteur public, le coût de la recherche incluait une charge fiscale légérement excessive. Dans l'ensemble, la recherche sur les porcs entreprise au Canada a rapporté beaucoup comparativement à ce qu'elle a coûté pendant la période à l'étude. Les estimations antérieures, établies par Huot et ses collaborateurs (1989), venaient d'un modèle àéquilibre partiel ne permettant aucun ajustement pour l'utilisation intra‐sectorielle des ressources. Les revenus estimés ici sont généralement plus élevés que ceux de Huot et de ses collaborateurs. Ainsi, une application directe de l'offre estimée par des méthodes économétriques à l'analyse donne un taux de rendement interne d'environ 124 % et un indice de rentabilité de 22,4 pour 1. À titre de comparaison, Huot et ses collaborateurs rapportent des résultats d'environ 43 % pour le taux de rendement interne et de 6 à 7 pour 1 en ce qui concerne l'indice de rentabilité. Pareil écart ne résulte pas uniquement du choix d'un modèle àéquilibre partiel reposant sur plusieurs marchés au lieu d'un seul; on relève aussi des variations dans l'estimation du léger excès de la charge fiscale entre les deux études.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".