Yerel ve Geliştirilmiş Tohum Teknolojilerini Kullanan Pirinç Çiftçilerinin Tahsis ve Maliyet Verimliliği: Kuzey Orta Nijerya'dan Kanıtlar

Abstract

Bu çalışma, Nijerya'nın Kuzey Orta bölgesinden elde edilen kanıtlarla, yerel ve geliştirilmiş tohum teknolojilerini kullanan pirinç çiftçilerinin tahsis ve maliyet verimliliğini değerlendirmiştir. Toplam iki yüz otuz dört (234) pirinç çiftçisinden oluşan bir örneklem büyüklüğünü seçmek için çok aşamalı bir örnekleme tekniği kullanılmıştır; bu örneklemde sırasıyla yerel ve geliştirilmiş pirinç tohumu yetiştiren 88 ve 146 küçük ölçekli çiftçi bulunmaktadır. Birincil veriler, iyi yapılandırılmış bir anket yardımıyla kullanılmıştır. Veriler, tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler kullanılarak analiz edilmiştir. Sosyo-ekonomik profil, 40'lı yaşların başlarında, çoğunlukla erkek, önemli tarım deneyimine (ortalama 14-17 yıl) ve kooperatif derneklerine yüksek üyelik oranlarına sahip bir çiftçi nüfusunu ortaya koymaktadır. Her iki grubun da nispeten küçük arazileri (yaklaşık 2,0 hektar) olmasına rağmen, geliştirilmiş pirinç tohumu kullananların, yerel tohum kullananlara kıyasla diğer tarım faaliyetlerinden elde ettikleri yıllık gelirleri ve örgün eğitim seviyeleri genellikle daha yüksektir. Yerel tohum kullanıcıları (1,319) ve iyileştirilmiş tohum kullanıcıları (1,582) için ortalama maliyet verimliliği, iyileştirilmiş tohum kullanıcılarının, tarım kimyasalları ve tohumlar gibi girdilerin daha yüksek fiyatları nedeniyle, belirli bir birim çıktı üretmek için daha yüksek nispi maliyetlerle karşı karşıya kaldığını göstermektedir. Stokastik sınır maliyet fonksiyonu, iyileştirilmiş tohum kullanıcılarının, yerel tohum kullanıcılarına (0,67) kıyasla daha düşük bir ortalama tahsis verimliliğinde (0,65) çalıştığını göstermektedir. Geliştirilmiş çeşitleri kullananlar için, arazi kirası, tarım kimyasalları ve tohumlarla ilgili maliyetler, maliyet verimsizliğinin başlıca etkenleriydi; yerel tohum kullananlar için ise işçilik maliyetleri en önemli kısıtlayıcı faktördü. Ayrıca, regresyon analizi, hane halkı büyüklüğünü ve çiftçilik deneyimini verimsizliği etkileyen kritik faktörler olarak belirledi; daha büyük hane halkları her iki kategoride de maliyet yükünü önemli ölçüde artırıyordu. Çalışma, verimliliği ve etkinliği artırmak için geliştirilmiş pirinç tohumu ve gübre gibi diğer tarım girdilerine yönelik hedefli sübvansiyonların küçük ölçekli çiftçilere sunulmasını ve uzmanlaşmış yayım hizmetleriyle desteklenmesini önerdi.

Keywords

• Stokastik Maliyet Verimlilik Sınırı
• Tarım Kimyasalları
• Gübreler
• İşgücü
• Maksimum Olasılık Tahminleri
• Arazi Kira

Allocative and Cost Efficiency of Rice Farmers using Local and Improved Seed Technologies: Evidence from North Central Nigeria

Abstract

The study evaluated the allocative and cost efficiency of rice farmers using local and improved seed technologies: evidence from North Central, Nigeria. A multi-stage sampling technique to choose a total sample size of two hundred and thirty-four (234) rice farmers which comprises 88 and 146 smallholder farmers who cultivated local and improved rice seeds, respectively. Primary data were used with the aid of well-structured questionnaire. Data were analyzed using descriptive and inferential statistics. The socio-economic profile reveals a farming population in their early 40s, predominantly male, with significant farming experience (averaging 14–17 years) and high levels of membership in cooperative societies. While both groups have relatively small landholdings (approximately 2.0 hectares), those utilizing improved rice seeds generally have higher annual incomes from other farming activities and higher levels of formal education compared to those using local seeds. The mean cost efficiency for local seed users (1.319) and improved seed users (1.582) suggests that improved seed users actually face higher relative costs to produce a given unit of output, likely due to the higher prices of inputs like agrochemicals and seeds. The stochastic frontier cost function indicates that the improved seed users operate at a lower mean allocative efficiency (0.65) compared to local seed users (0.67). The stochastic frontier cost function indicates that rent on land, agrochemicals, labour, and seeds significantly drove production costs, while inefficiency was significantly reduced by higher education levels but increased by larger household sizes. The regression results for allocative efficiency highlighted that farming experience, sex, and farm size significantly influenced local seed users, whereas household size was a critical factor for improved seed users. The study recommended targeted subsidies on improved rice seed and other farm inputs such as fertilizer and should be made available to smallholder farmers with specialized extension services increase productivity and efficiency.

Keywords

• Stochastic Cost Efficiency Frontier
• Agrochemicals
• Fertilizers
• Labour
• Maximum Likelihood Estimates
• Rent on Land

References

1. REFERENCES
2. Ademiluyi, I.O., Okeke-Agulu, K.I., & Folorunso, S.T (2021). Economics of Rice Production in Wase Local Governement Area of Plateau State, Nigeria. International Journal of Food Science and Agriculture, 5 (2), 214 – 218
3. Antwi, K. & Aborisade, O. (2017). Profitability of Rice Production Among Small-Scale Rice Producers in Ghana. American Journal of Agricultural Science. 4,13-17.
4. Baten, Md A. & Begum, S. (2014). Stochastic Frontier Model for Cost and Profit Efficiency of Islamic Online Banks. Journal of Internet Banking and Commerce, 1(9),1-7.
5. Biam, C.K., Okorie, A., & Nwibo S.U. (2015). Economic efficiency of small scale soybean farmers in central agricultural zone, Nigeria: A Cobb-Douglas stochastic frontier cost function approach. Journal of Development and Agricultural Economics. 8(3), 52-58.
6. Chikezie, C., Benchendo, G.N., Ibeagwa, O.B, Oshaji, I.O. & O.A. Onuzulu (2020). Analysis of Technical Efficiency Among Rice Farmers in Ebonyi State of Nigeria: A Stochastic Frontier Approach, Journal of Agriculture and Food Sciences, 18(1),40-49.
7. Durand-Morat, A., Chavez, E., & Wailes, E. (2019). International Rice Outlook, International Rice Baseline Projections, 2018-2028. International Rice Outlook.
8. Food and Agriculture Organization (FAO) (2019). Retrieved August 20, 2023, From FAOSTAT: http://www.fao.org/faostat/en/#home

9. Houngue, V & Nonvide, G.M.A. (2020). Estimation and determinants of efficiency among rice farmers in Benin, Cogent Food & Agriculture, 6(1),1-21.
10. Mauki, C. Jeckoniah, B.B., & Massawe, G.D. (2023). Smallholder rice farmers profitability in Agricultural Marketing Co-operative Societies in Tanzania: A case of Mvomero and Mbarali districts, Heliyon, 2-9.
11. NBS (2016). National Bureau of Statistics Data Base. Retrieved May, 2023,from: http://www:channeltv.com/2015/04nbs-rates-Nigeria- newemploymentstatisticsat6-4/.
12. Obot, A., Okeke., C., Precious, C., & Onuoha, F. (2022). Factors Influencing the Adoption FARO-44 Rice among Smallholder Farmers in Anambra State, Nigeria," Canadian Journal of Agriculture and Crops, Online Science Publishing, 7(1), 30-37.
13. Ojo, T.O., Ogundeji, A.A., Babu, S.C & Alimi, T (2020). Estimating Financing Gaps in Rice Production in Southwest, Nigeria. Journal of Economic Structures, 9 (12), 1 – 18. https://doi.org/10.1186/s/0008-020-0190-y.
14. Ojo, M.A., Mohammed, U.S., Ojo, A.O., Yisa, E.S. & Tsado J.H. (2018). Profit efficiency of small-scale cowpea farmers in Niger State, Nigeria. International Journal of Agricultural Economics and Rural Development, 2(2), 40-48.
15. Okello, D.M., Bonabana-Wabbi, J., & Mugonola, B. (2019) Farm level allocative efficiency of rice production in Gulu and Amuru districts, Northern Uganda. Agric Econ 7, 19 .
16. Okoro, J.C., Ugah D.E., Aroh, J.A., Obioha, O.G., Udoye, C.E., & Agwu, E.A. (2023). Perceived Factors Influencing Farmers’ Preference for Rice Varieties in Enugu State, Nigeria. Journal of Agricultural Extension, 27 (1), 86-93
17. Oluwatoyin, B. C. (2021). Factors influencing adoption of improved maize seed varieties among smallholder farmers in Kaduna State, Nigeria. Journal of Agricultural Extension and Rural Development. 13, 107-114.
18. Oloyede, W.O., Muhammad-Lawal, A., Amolegbe, K. B., Olaghere, I.L., & Joseph, I.A. (2020). Comparative Analysis of the Profitability of Rice Production Systems in Kwara State, Nigeria, Agrosearch, 20(2), 82-101.
19. Ouedraogo, S. (2015). Technical and Economic Efficiency of Rice Production on the Irrigated Plain of Bagre (Burkina Faso): A Stochastic Frontier Approach, Journal of Economics and Sustainable Development, 6(14), 78-85
20. Peter, D.O., Olohungbebe, S.A., & Rahji, M.A.Y., (2020). Profitability and Technical Efficiency of Rice Production in Abuja, Nigeria. Nigerian Journal of Scientific Research, 19 (1), 21-27
21. Population Growth Calculator, (2023). Population Growth Calculator accessed on 23 May 2023 from https://calculator.academy/population-growth-calculator/
22. Shaosheng, J., Bashiru, M., Xin, J., & Haoyang, L. (2020), Farmers’ preferences for attributes of rice varieties in Sierra Leone. International Society for Plant Pathology and Springer Nature, 12(5), 1185-1197
23. Taherdoost, H (2016). Validity and Reliability of the Research Instrument; How to Test the Validation of a Questionnaire/Survey in a Research. International Journal of Academic Research in Management, (IJARM), 5(3): 28 – 36
24. Takele, A., Teferi, E., & Berhanu, A. (2020). Technical and Economic Efficiency of Rice Production in Smallholder Farmers: The case of Fogera District, Amhara Region, Northwestern. Research Square, 1(1),1-10. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-88692/v1
25. Toluwase, S.O.W., Osundare, F.O., & Adekunmi, A.O., (2019). Economic Analysis of Rice Marketing in Some Selected Local Government Areas of Ekiti State, Nigeria. European Journal of Food Science and Technology, 7, 9-23
26. USDA (2020). United States Department of Agriculture. Annual Report 2020. Yamane, T. (1967). Statistics, An Introductory Analysis, 2nd ed., New York: Harper and Row.