非农工作改善农场收入吗?经验证据从Tolon在加纳北部地区

文摘

农户参与非农工作近年来取得了突出作为一个收入多元化战略。然而非农工作对农民收入的影响还不清楚。因此本文试图提供经验证据的非农活动的收入效应参与使用横截面的玉米的农民Tolon加纳地区作为案例研究。为了占样本选择偏差,赫克曼选择模型被用来估计影响因素参与非农工作和农业收入的决定因素。此外,该研究采用倾向得分匹配评估非农工作对农民收入的影响。结果表明,参与非农工作受到性别、年龄、和被申请人的年的正规教育,农场规模,和家属的数量虽然农业收入影响被调查者的年龄,农场规模,获得信贷。此外,倾向得分匹配的结果显示,参与者在非农工作增加了农业收入至少GH¢1702由于收入多样化。因此,农村经济提供了非农和养殖场的联系,增强农民的农业收入。创造就业机会在农场因此补充田间工作和提高农业收入。

1。介绍

大多数发展中国家包括加纳取决于农业作为一个重要的生计来源。据估计,在加纳,60%以上的人口从事农业的生计来源(1]。大多数的农民都是小农培养小于2公顷的农田(2),约占80%的本地生产的食品(3]。大多数农作物的产量通常低于可实现的水平由于依赖自然降雨生产,改进生产技术,采用低和缺乏服务,比如农业推广和农业信贷。为了应对流动性约束和农业收入下降,许多小农生产和有多个来源的多样化的收入除了农业,对农业生产率和农业收入的影响。

根据现有文献,有越来越多的认识到非农工作扮演的角色特别是发展中国家的小农农业(4]。对于大多数农业社区,农业被认为是主要的职业。非农工作因此任何活动由农民或农业家庭以外的农业作为一个额外的收入来源。这是反对非农工作有关的所有活动与农业(如制衣和商业)。因此,由农户非农工作包括农业活动等收入现金交换的劳动在另一个农夫的农场。在加纳非农收入的主要来源包括商业、agroprocessing,木炭生产、季节性迁移,当地杜松子酒的酿造,篮筐,收集和出售柴火(4,5]。根据Chang和温6),由农户参与非农工作是一个持续的现象在全球范围内,与一个稳定的依赖增加农民家庭非农收入的工作。非农收入的工作被认为是一个重要的生活来源农场家庭和家庭收入来源多元化的一种手段。Jolliffe加纳在农村的一项研究[7)表示,大约74%的加纳农户参与非农工作。此外,研究表明,平均而言,65%的美国农场家庭从事非农工作(8]。Chang和温6)也报道,台湾约有75%的农户非农工资。

非农工作重要性的增加农户的经济福祉产生了很多的讨论关于角色非农工作人员在家庭福利,特别是在食品安全方面,农业生产率,和家庭收入。这是一个普遍持有的观点,即参与非农工作预计将减少田间劳动可用性和它的分配,从而限制了农业生产力。相反,它也认为非农工作使农户家庭收入稳定,减少脆弱性和不确定性与农业生产有关。根据现存的文献表明,参与非农工作有两个影响生产:消极的徒劳效应和积极的收入或liquidity-relaxing效应(9]。徒劳的效果发生在家庭失去农场劳动力非农活动,而收入效应发生在家庭收入收入从非农活动它可以投资到农业。然而非农工作对农民收入的影响将取决于这两个效果更强。

非农工作作为一种风险管理工具,降低农户的收入变化已经被一些作者报道(10,11]。证明了Mishra和古德温(12),农户家庭收入可能取决于非农工作稳定,因为农业大宗商品价格更比非农工资变量。预计生产的理论,一个规避风险的农民会选择分配风险更低的劳动力和其他资源的活动,不同的活动的预期边际收益相等。农业大宗商品价格越高可变性因此预计参与非农工作。

早期研究Lanjouw [13)指出,由农户非农活动的增加是由于农业收入下降,需要防范生产风险。这一发现是由最近的一项研究证实Akinrinde et al。14)表示,农业收入下降的主要原因是收入多元化在尼日利亚的农民。Alasia et al。15]另一方面认为参与非农工作的一种自我保护使农户家庭收入稳定。

一些研究提到积极的非农工作对农业生产率的影响,食品安全,和农户的家庭收入16- - - - - -18]。对于大多数农户,农业收入构成家庭总收入的重要组成部分。一个政策问题相关的大多数农村农户非农工作是否直接有助于农业收入。换句话说,非农收入工作缓解农户的流动性约束允许使用更多的农业资源在生产?在某种程度上,农民非农活动能够投资收益入他们的农场业务,预计农业产出和生产率增长和对农民收入产生了积极的影响。

本研究是出于缺乏经验证据的非农工作对农民收入的影响在加纳的小农。因此,本文的目的是评估非农工作的贡献在加纳Tolon区农业收入。本文有助于收入多元化的文学及其对家庭福利的影响实证估计的大小和方向的影响非农工作小农农业收入。

剩下的论文结构如下。部分2描述这项研究中使用的方法,它提供了一个研究的背景区域,抽样和数据收集,数据分析的方法和数据描述。部分3礼物的结果和讨论研究的主要结果。提供了研究的结论和建议部分4。

2。材料和方法

2.1。研究区和取样

Tolon的研究区北部地区的加纳。该地区是加纳北部草原带的一部分,是很出名的农业生产。经历一个每年雨情和闻名的培养作物如水稻、玉米、花生,是重要的主食。地区的人口站在72990年根据2010年的人口和住房普查(PHC)。据估计,92%的人口从事农业。

三个社区,即Nyankpala、Dundo Gbushalagu,被选为研究由于其农业潜力。五十个农民被随机选择从每个社区给总样本150农民使用半结构式问卷面对面的访谈。科克伦样本容量确定的公式表明,农民的数量选择的研究具有代表性。在缺乏明确的样本框架,家庭在每个社区随机选择考虑家庭的分布。信息征集从农民包括个人、家庭和农场特点、生产活动,生产成本和收益,获得生产资源和服务。

2.2。实证模型

参与非农工作,确定农业收入的因素进行了分析实证使用赫克曼选择模型,而非参数处理效应模型被用来估计非农工作对农民收入的影响。赫克曼选择模型可以使用最大似然或两步估计的方法。本研究采用最大似然方法,因为它克服了一些局限性与两步方法等相关因素的可能性超出规定的范围。方法论上,内生切换回归是一个替代方法估算非农工作的收入效应。然而,赫克曼选择模型是首选,因为它提供了一个更好的选择的数据。

2.2.1。赫克曼选择模型

赫克曼选择模型的估计需要选择方程的估计(非农参与模型)使用概率单位或logit模型之后,估计的结果使用最小二乘回归方程(农业收入模型),占样本选择偏差。家庭的分配中参与者和未参加者非农工作非随机的。因此,OLS回归不会提供一致的参数方程的估计结果。为了解决这个问题,需要构建一个校正系数,否则称为逆轧机的比率,这是附加到结果方程作为一个额外的解释变量。

选择参与非农工作可以使用指定probit模型估计如下: 在哪里是一个潜在的变量衡量的概率家庭参与非农工作,观察到的变量 如果家庭参与非农工作和 否则,如果表示一个向量的外生影响因素 ,和γ表示一个向量的参数估计。

在第二阶段的分析中,农业收入的数量( )是退化的外生因素, ,对于所有的情况选择方程等于1 ( ),使用估计逆轧机的比率作为额外的解释变量。

因此,鉴于 ,我们有以下: 在哪里表明农业收入的数量,农业收入影响的变量是一个矢量,然后呢β是一个向量的参数估计。

错误的条件和与零意味着二元正态分布,标准偏差和 ,和相关系数 。而和都是可观测的随机样本,只有当观察到家庭参与非农工作( )。赫克曼选择模型指定如下(19]: 在哪里是逆轧机的比率,它具有以下规格: 在哪里代表了正常密度函数正态分布概率密度函数表示。

的赫克曼(19),当样本选择偏差,一个普通的最小二乘(OLS)回归没有逆轧机的比率将会导致不一致的参数估计。因此,在这项研究中,OLS回归的在没有校正因子或逆轧机的比率( )将导致不一致的估计。因此,逆轧机的比率是包括作为一个额外的解释变量的方程(方程(2))。

识别标准要求至少一个变量影响参与非农工作但不是农场收入包括在模型中。家属的数量被选为一个排除变量。这是因为家属的数量直接影响参与非农工作,尤其是在工作时间的数量但不直接影响农业收入。许多家属的选择作为一个排除变量支持Anang [20.]谁抚养比率作为排除变量用于非农工作对农业生产率的影响研究在加纳北部。

2.2.2。倾向得分匹配:估计非农工作对农民收入的影响

影响评价研究现存文献中依赖于平均处理效应估计的直接措施干预在农业和其他行业的影响。干预的效果或暴露在那些接受治疗的影响评价研究是一个重要的措施。因此,量化非农工作对农民收入的影响,我们估计的平均处理效应(ATT)治疗。平均处理效应(吃)考虑到观测数据用 在哪里是个人参与的农业收入和非农工作吗是农场收入未参加者的非农工作, 代表了农民参与非农工作(称为治疗) 代表未参加者在非农工作(称为未经治疗或控制)。根据(21), 等于零的情况下(即随机设计。在缺乏选择性偏差)。然而,在选择性偏差的存在,从方程(吃的结果5)提供了一种偏差估计的非农工作对农民收入的影响。因此为了克服这种偏见,我们需要估计的平均处理效应(ATT)治疗,使用观测数据,调节一个向量的农场和家庭特征X如下:

然而,反事实的 是不可见的,因此假设是用来估计如下: 。因此,攻击力方程变成了

2.3。抽样程序和数据来源

研究的数据收集从小农玉米3社区农民Tolon加纳北部地区。五十个农民从每个社区选择给总样本150。社区和被调查者随机选择。进行了面对面的访谈与每个被调查者使用半结构式问卷。问卷包含开放和封闭式问题。问题涉及农业、家庭和机构因素,和非农和生产决策等等。

2.4。描述和预期的迹象解释变量

变量的描述和预期的迹象包括在表中提供的分析1。男性农民农业收入高,但是性是假设有一个不确定的影响参与非农工作。同时,老农民在农业和预计将更有经验比年轻的农民具有生产资源,这将导致更高的农业收入。老农民,由于家庭义务和家属,预计将有更高的参与非农工作。教育提高就业能力,因此假设增加参与非农工作。同时,教育提高了人力资本预计提高农业收入。农民获得信贷有望参与非农工作以来较低信用缓解农户的经济负担。信贷也增强了农业生产通过收购农场的农业投入和融资业务,预计提高农场的利润。大型农场的农民将进步农民和富裕与小农场资产相比,导致更少的参与非农收入和更高的农场工作。此外,更多的家属意味着更大的金融负担家庭因此更高可能性参与非农工作。 However, the number of dependents is not expected to have any direct effect on farm income.

3所示。结果与讨论

3.1。特征的受访者

我们首先描述样本的特征如表所示2。的受访者平均年龄38年和6.5年的正规教育。因此,受访者在他们年轻的年龄,有助于农业生产情况。这是因为大多数发展中国家的农业,包括加纳、涉及很多苦差事。然而受访者有低水平的教育,这一情况会影响吸收创新和农业生产的访问和使用信息的能力。同时,受访者的平均家庭规模9和3依赖成员和拥有2.7公顷的土地用于农业生产的2公顷玉米产量分配。这说明,玉米生产是一个重要的经济活动在农村居民中。在加纳,农户依赖玉米供给和收入。接近43%的受访者参与非农工作而46%的信贷用于农业。此外,58%的受访者都是男性表明较低的女性参与玉米种植。 Maize is a food security crop and household heads, most of whom are male, are anticipated to engage in its cultivation for home consumption and cash sales. On average, farmers’ gross income from maize cultivation was GH¢ 2599 (approximately US$ 490).

表3礼物的分布从玉米种植农民的总收入。多数(76%)的农民获得了GH¢2500年从农业总收入。这个数字很低,考虑到玉米是最主要的作物增长了几乎每一个家庭在加纳北部由于其重要的主粮作物,也为大规模生产经济作物。参与非农工作更高的农场收入而未参加者。

3.2。赫克曼选择模型的结果

赫克曼选择模型的结果展示在表4。(LR)的对数似然比检验是重要的在1%表明选择性偏差的存在,证明了使用赫克曼模型正确的偏见。换句话说,选择和结果模型分别估计方程会导致偏见的估计。

3.2.1之上。影响因素参与非农活动

影响因素的估计参与非农工作使用赫克曼选择模型展示在表4。研究表明,玉米农民参与非农工作的可能性受到年龄、性别、教育、农业用地。

参与非农工作的女性高。女性在家庭扮演几个角色除了农业。它们参与小额交易、艺术和工艺,更倾向于采取额外的收入收入活动支持家庭的收入。性的边际效应表明,妇女从事非农工作的概率是0.214比男性更高。艾哈迈德和Melesse22]以及男人和Sadiya [23)获得类似的结果在他们的研究在埃塞俄比亚东部和马来西亚,分别。所观察到的艾哈迈德和Melesse22)为首的家庭更有可能从事非农工作相比之下,靠家庭因为女户主家庭参与非农工作来抵消他们的相对较低的农业收入相比之下,靠家庭。但是结果不同意的结果Pramanik et al。24)在他们的研究在孟加拉国农村非农经济以及伊恩(25)的一项研究中评估农户的非农参与决策的决定因素在埃塞俄比亚。

年轻的农民更容易从事非农工作年龄变量系数如图所示。随着农民年龄的增长,他们变得不那么倾向于从事非农工作。年轻人更容易找到工作,因为他们更精力充沛。由于在大多数农村社区贫困水平低,农村人口的非农就业涉及劳动密集型活动更适合年轻人。被调查者的年龄的二次项表明参与非农工作增长速度下降随着年龄的农民。结果是符合Pramanik et al。24)在他们的研究在孟加拉国以及Bila et al。26)在他们的研究在非农活动的贡献在博尔诺州农业收入,尼日利亚。

与先验预期一致,结果表明,受过良好教育的农民更容易非农工作。教育提高了人力资本和农场开辟了就业的机会。额外的教育增加了0.023参与非农工作的可能性。结果符合Matshe和年轻27)在他们的研究中对非农劳动力分配决策在津巴布韦,以及Abdulai CroleRees [28)在他们的研究中对家庭收入多元化马里南部。结果也同意生(29日在非农工作对家庭的影响研究食品消费在柬埔寨农村,Pramanik et al。24)在他们的研究在孟加拉国农村非农经济,和奥乌苏et al。5在他们的研究在加纳北部非农工作和食品安全。麦卡锡和太阳30.]估计独立模型为男性和女性,发现家庭教育水平有积极的影响对女性和男性参与加纳北部农村非农就业。

积极参与非农工作被发现与农场相关尺寸和重要,1%的水平。这表明更大的农业土地的农民更容易就业的农民。结果与先验期望和很难解释。单位增加农业用地总量增加0.041的农场工作的可能性。结果同意Pramanik et al。24)发现,农民更大阴谋的人更可能参与非农活动在孟加拉国。麦卡锡和太阳30.]还发现所有的土地有积极影响的大小参与加纳北部农村非农就业。

家属的数量有一个消极和重大影响参与非农工作,这是出乎人们意料的。有许多家属的家庭将有更高的倾向参与非农工作,但结果却并非如此。结果是在方差的结果Anang [20.)表示,家属的数量增加的倾向增加小农种水稻的农民从事非农工作在加纳北部。

3.2.2。结果(农业收入)模型的结果

农业收入的参数方程的估计使用赫克曼选择模型中提出了4^th和5^th列的表4。结果表明,农民的农业收入最初随年龄的负系数如图所示年龄变量。换句话说,年轻的农夫,玉米种植收入越高。然而,作为农业农民成为老和获得经验,他们的生产和收入的增加。这是积极的迹象显示的年龄变量的二次项。农民在农业获得经验,这将转化为更高效的生产方式和明智的决策农场的利润和收入最大化。

结果进一步表明,农场规模变量是重要的在1%的水平,与农业收入呈正相关,这与先验期望是一致的。这意味着,农场规模的增加导致农业收入的增加。大的农场经营者因此能增加农业收入。此外,研究表明,信贷对农民收入的影响是积极的和重要的在10%的水平。因此,获得信贷的增强玉米农民的农业收入在研究区域。结果与先验期望是一致的信贷放松农场流动性约束和收购农业投入而使及时性进行农场操作产出和利润最大化。

3.3。非农工作的收入效应

为了量化非农工作的收入效应,我们开始估计的平均处理效应治疗(ATT)使用最近的邻居和内核(表匹配方法5)。我们使用了两种匹配方法来比较和检查估计的鲁棒性。结果表明,参与非农工作增加参与者的农业收入GH¢1702用近邻法和GH¢1776的基于内核的方法。结果表明积极和非农工作的农场收入的显著影响。结果暗示参与非农工作能够增加他们的农场收入至少GH¢1702由于收入多样化。结果是支持Osarfo et al。31日]表明,参与非农工作有一个积极的影响农村农户的收入上加纳东部和西部上。非农收入在家庭收入的重要作用已经被其他作者阐述了如Ogbanje et al。32)估计,在北尼日利亚中部非农收入占家庭收入的50.28%。

4所示。结论

这项研究评估了参与非农活动对农业收入的影响玉米的农民Tolon加纳北部地区。由于样本选择偏差的问题,研究采用赫克曼选择模型探讨影响因素参与非农工作和农业收入的决定因素,而倾向得分匹配被用来估计非农工作对农民收入的影响。结果表明,参与非农工作受到性别、年龄、和被申请人的年的正规教育,农场规模,和家属的数量,而农业收入影响被调查者的年龄,农场规模,获得信贷。评估非农工作对农民收入的影响表明,参与非农工作增加了农业收入至少GH¢1702由于收入多样化。因此,农村经济提供了非农和养殖场的联系,增强农民的农业收入。结果还表明,负徒劳非农活动参与的影响小于积极的流动性(收入)的影响,导致农场的收入所得。研究因此得出结论:参与非农工作使玉米农民提高农业收入,从而提高家庭福利。创造就业机会在农场因此补充田间工作和提高农业收入。

数据可用性

数据支持这个研究的发现可以要求从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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