Technical Efficiency and Producers’ Individual Technology: Accounting for Within and Between Regional Farm Heterogeneity
Bibliographic record
Abstract
Differences in resource endowment between regions influence the technologies applied in agriculture and cause location‐specific effects on production and technical change. Access to technologies may also differ within regions because producers may apply different technologies in production due to different characteristics. Within this setting, we extend the existing literature by considering that producers face region‐ and farm‐specific production frontiers. The treatment of essentially heterogeneous technical efficiency (TE) is performed following a two‐step procedure. First, a random coefficient specification of the production technology is used to measure the interactions of technology adoption with time, input factors, and output. Second, linear programming techniques are employed to envelop the optimal level of technology. This procedure is applied to household‐level data from eastern, central, and western provinces in China. Our results provide evidence that TE is significantly affected by farm heterogeneity. This factor influences TE directly as a producer‐specific input, and indirectly through interaction with observable inputs such as land, labor, capital, and intermediate inputs. Our results also prove the assumption that farming technology exhibits region‐specific characteristics. Furthermore, there is a disparity of TE across provinces that narrows over the study period and is driven by the shifts of production to the metafrontier. Les différences observées dans la répartition des ressources entre les régions influencent les technologies utilisées en agriculture et entraînent des effets spécifiquement liés au lieu géographique sur la production et le changement technique. L’accès aux technologies peut également varier suivant les régions puisque les producteurs peuvent choisir des technologies de production en fonction de caractéristiques variées. Dans ce contexte, nous accroissons la littérature existante en tenant compte du fait que les producteurs sont confrontés à des frontières de production spécifiques à une région et à une ferme. Nous avons mesuré l’efficacité technique essentiellement hétérogène à l’aide d’une méthode en deux étapes. Premièrement, nous avons utilisé la spécification à coefficients aléatoires de la technologie de production afin de mesurer les interactions de l’adoption de la technologie avec le temps, les facteurs d’intrant et les extrants. Deuxièmement, nous avons utilisé des techniques de programmation linéaire pour déterminer le niveau de technologie optimal. Nous avons appliqué cette méthode à des données recueillies auprès de ménages de provinces situées dans l’est, le centre et l’ouest de la Chine. Les résultats de notre étude montrent que l’efficacité technique est considérablement influencée par l’hétérogénéité des fermes. Ce facteur influence directement l’efficacité technique comme un intrant spécifique à un producteur et indirectement par l’interaction avec des intrants observables tels que les terres, la main‐d’œuvre, le capital et les intrants intermédiaires. Les résultats de notre étude appuient également l’hypothèse selon laquelle la technologie agricole reflète les caractéristiques spécifiques d’une région. De plus, l’efficacité technique montre une disparité entre les provinces, une disparité qui s’est réduite au cours de la période d’étude et qui a été alimentée par les changements de production à la méta‐frontière.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".