Abstrakt

Eine Produktionsfunktionsanalyse für private Ackerbaubetriebe in Äthiopien: Eine Anwendung der robusten Regression

Taddesse Kassahun und Fentaw Abegaz*

In die Studie wurden vier große Anbaugebiete in Äthiopien einbezogen, nämlich Tigray, Amhara, Oromia und SNNP. Drei Modelle für die Produktionsfunktion – linear, exponentiell und Cobb Douglas – wurden in Betracht gezogen und für die statistische Modelldiagnose bewertet. Die statistische Modelldiagnose ergab, dass die Produktionsfunktion für Nutzpflanzen durch die Cobb-Douglas-Funktion dargestellt wurde, basierend auf Daten aus der landwirtschaftlichen Stichprobenerhebung 2007/2008. Die Cobb-Douglas-Produktionsfunktion wurde zuerst mit der Methode der kleinsten Quadrate (OLS) angepasst. Wie erwartet waren die Parameterschätzungen mit OLS aufgrund des Auftretens von Ausreißern irreführend; daher wurde als Alternative eine robuste Regression gewählt. Dann erhielten viele der Parameterschätzungen die erwarteten Vorzeichen, die R2-Werte stiegen und die Standardfehler der Parameterschätzungen sanken. Im Allgemeinen waren Betriebsgröße, Dünger, Saatgut, Ochsenkraft und menschliche Arbeitskraft wichtig, um den Ernteertrag zu maximieren. Der große Beitrag war in allen Regionen auf die Betriebsgröße zurückzuführen, außer im SNNP, wo er auf menschliche Arbeitskraft zurückzuführen war. Die Variable Bildung erwies sich als statistisch unbedeutend und erhielt in Tigray und Amhara ein negatives Vorzeichen. Die Produktionselastizität für jeden Input außer der Betriebsgröße in Tigray, Amhara und Oromia deutete darauf hin, dass die Beziehung zwischen Input und Output unelastisch war.