Articolul complet Factor care afectează alegerea de ieșire a producătorilor de ceapă din nord-vestul Etiopiei în multivariat

ȘTIINȚĂ ȘI TEHNOLOGIE ALIMENTARĂ ARTICOL DE CERCETARE

Articol complet
Cifre și date
Referințe
Citații
Valori
Licențierea
Reimprimări și permisiuni
PDF

Abstract

1. Introducere

Ceapă (Allium cepa L. var. cepa) producția este o activitate economică importantă în Etiopia, variind de la fermierii mici la fermele comerciale la scară largă (Dessalegn, Assefa, Derso și Haileslassie, 2016), în timp ce micii fermieri folosesc de obicei cea mai mare parte a produselor lor vegetale pentru consumul casnic, precum tocană locală " wot ”(Fekadu și Dandena, 2006) și vinde surplusul, fermele comerciale de stat și cele private produc exclusiv pentru piață (Nigatu, 2016). Utilizarea cepei în dieta zilnică a majorității etiopienilor și consumul mediu zilnic au fost estimate la 15 g, care este mai mare decât roșiile și cele mai multe alte legume (Kitata și Chandravanshi, 2012).

Statul regional național Amhara este o regiune agrară în care mai mult de 85% din populația sa locuiește în zonele rurale și practică producția de culturi ca sursă de trai (Lemenih, Feleke și Tadesse, 2007). Regiunea este înzestrată cu condiții de mediu favorabile și o mulțime de resurse naturale care sunt necesare pentru producția de culturi, inclusiv culturi principale de rădăcină și alte culturi horticole, în special ceapa (Tadesse, 1989).

Conform CSA (2016/17) în sezonul Meher, producția medie națională de ceapă a ajuns la aproximativ 97,45 qt/ha, în timp ce în ANRS 116,77 qt/ha acest lucru indică faptul că puțin peste jumătate din aceasta a fost produsă în ANRS la nivel național. În timpul sezonului de cultură, suprafața totală plantată cu ceapă a scăzut considerabil atât la nivel național, cât și la nivel regional. Productivitatea scăzută ar putea fi atribuită disponibilității limitate a semințelor de calitate și a tehnologiilor de producție asociate utilizate, integrarea pe piață scăzută, printre altele, lipsa infrastructurii și pierderile post-recoltare, care reprezintă aproximativ 10,7% și, respectiv, 30% pentru ceapă și alte legume (Adgo, 2008; Giziew, 2019). Fogera este una dintre cepele care produc woreda și are un potențial extraordinar pentru cultivarea cepei atât pentru consum, cât și pentru piață. Datorită disponibilității unui teren agricol irigat amplu și a hranei pentru ploaie, a ecologiei agro-ecologice și a structurii topografice a zonei, fermierii cultivă soiuri roșii Adama și roșu Bombey în câmpurile lor din zonele rurale, chiar și ceapa este foarte consumată nu numai în feluri de mâncare obișnuite, ci și în alte ceremonii ceremoniale. evenimente.

2. Material și metodă

2.1. Descrierea zonei de studiu

Studiul a fost realizat în zona Gondar de Sud a regiunii Amhara, în special în Fogera, găzduind un total de 48.068 gospodării, dintre care majoritatea sunt gospodării masculine 41.370 și 6698 gospodării feminine și se învecinează la sud cu Dera, la vest cu lacul Tana, la nordul de coastă care îl separă de Kemekem, la nord-est de Ebenat și la est de Farta cu cea a altitudinii variază de la 1774 la 2415 m deasupra nivelului mării (FWOA, nepublicat 2018) (Vezi Figura 1). În funcție de aceste informații, zona Gondarului de Sud a fost selectată ca zonă de studiu pe baza unor motive majore: diferite tipuri de literatură științifică au raportat că ceapa este amenințată de deznodământul pieței și de lipsa activităților de manipulare post-recoltare; pentru a umple lipsurile de informații din studiile anterioare și diferite proiecte internaționale au fost atrase de producătorii de ceapă din zona Gondar de Sud și de necesitatea unei aprovizionări rapide și adecvate de ceapă atât în țară, cât și în afara graniței.

Publicat online:

Figura 1. Harta de studiu.

2.2. Tipul de date, mărimea eșantionului și procedura de eșantionare

Pentru o cercetare cantitativă, tehnica de eșantionare a probabilității este adecvată în comparație cu o tehnică de eșantionare fără probabilitate, deoarece eșantioanele extrase utilizând tehnici de eșantionare a probabilității sunt mai reprezentative decât tehnicile de eșantionare fără probabilitate. În consecință, pentru acest studiu a fost utilizată o tehnică de eșantionare aleatorie în mai multe etape. În primul pas, totalul producătorilor de ceapă kebeles disponibil în woreda au fost grupate în două straturi pe baza creșterii agroecologice și geografice a sistemului agricol existent de producție a orezului (sistemul de producere a orezului din zonele de munte și de câmpie) (Melese, Goshu și Tilahun, 2018). Apoi, totalul de doisprezece kebele (cuprinzând 17.790 de gospodării), opt câmpii și patru kebele de munte se găsesc în woreda. În a doua etapă, a fost urmată o abordare în doi pași; primul care selectează două kebeles aleatoriu din stratul de pământ scăzut și unul kebeles din stratul muntos și apoi pentru a extrage respondenții eșantionului din fiecare kebeles selectat. În consecinţă, Woreta zuryai (109) & Quhar Michlae (111) au fost selectați din câmpie și Adis Betkrstiyan (55) a fost selectat din munți ca reprezentanți ai totalului kebeles în agroecologiile respective. În cele din urmă, au fost alese eșantioane totale de 275 de gospodării rurale din aceste trei kebeles în urma unei proceduri de eșantionare de probabilitate proporțională cu mărimea eșantionului.

2.3. Metode de analiză a datelor

Statisticile descriptive și analiza econometrică au fost utilizate pentru a analiza datele obținute de la actorii din lanțul de aprovizionare cu ceapă pentru a aborda obiectivul. Analiza descriptivă a datelor utilizează în principal frecvența, procentul, media și abaterile standard. Analiza econometrică a fost utilizată pentru a estima relația de cauzalitate între variabila dependentă și represori. Este pertinent să înțelegem efectul diferitelor represoare asupra alegerii pieței de către producătorii de ceapă mici. Scopul deciziei de alegere a pieței de desfacere este de a explica efectele variabilelor independente asupra probabilității de a alege între diferite puncte de desfacere a pieței în lanțul de aprovizionare cu ceapă.

Selecția producătorilor de puncte de vânzare depinde de cantitatea de utilitate obținută de la puncte de vânzare alternative. Rezultatul posibil al alegerii punctelor de vânzare a pieței poate fi modelat urmând o formulare aleatorie de utilitate. Un magazin de piață care are un nivel mai mare de utilitate așteptat în comparație cu alte puncte de vânzare de piață ar trebui să fie ales de către fermier (Masten & Saussier, 2000). Luați în considerare gospodăriile agricole (i = 1, 2 …… N), care se confruntă cu o problemă de decizie cu privire la alegerea sau nu a punctelor de vânzare disponibile pe piață. Fie ca V0 să reprezinte utilitatea pe care se așteaptă să o obțină fermierul care alege K-ul de pe piață și Vk reprezintă utilitatea reală a fermierului de a alege K-ul de pe piață: unde K reprezintă o alegere de angrosiști (Y1), comercianți cu amănuntul (Y2), colecționari (Y3) și consumatorii (Y4) ai pieței. Fermierul decide să aleagă locul de desfacere al pieței dacă Y * ik = V * ik - V0> 0. Beneficiul net pe care agricultorul îl obține din alegerea unui punct de vânzare este o variabilă latentă determinată de variabila explicativă observată (Xi) și eroarea termen care reprezintă o utilitate observată (ei): Y ∗ ik = B k X ik + ei K = Y 1, Y 2, Y 3, Y 4

Unde, Bk este vectorul parametrului. K reprezintă un nivel diferit de utilitate față de diferitele puncte de vânzare (Yi). Folosind funcția indicator, preferințele neobservate se traduc în ecuația de rezultat binar observată pentru fiecare alegere după cum urmează: Y i k = 1 i f y i k ∗> 0 0 o t h e r w i s e K = Y 1, Y 2, Y 3, Y 4

unde Yi1 = 1, dacă fermierii aleg Retailer (0 altfel), Yi2 = 1, dacă fermierii aleg Angrosist (0 în caz contrar), Yi3 = 1, dacă fermierii aleg colector rural (0 altfel) și Yi4 = 1, dacă fermierii aleg consumatorul 0 in caz contrar).

În modelul multivariat, unde este posibilă alegerea mai multor piețe de desfacere, termenii de eroare urmează împreună o distribuție normală multivariată (MVN) cu o medie de zero și varianță - matricea de covarianță V are valori de 1 pe diagonala principală și corelația ρ jk = ρ kj ca element în afara diagonalei unde (µy1, µy2, µy3, µy4) MVN