Adopción del clima

Aug 18, 2023

Nature Communications volumen 14, número de artículo: 5175 (2023) Citar este artículo

968 Accesos

15 altmétrico

Detalles de métricas

Como parte del enfoque de agricultura climáticamente inteligente, la adopción de variedades de cultivos resilientes al clima tiene el potencial de desarrollar la resiliencia climática de los agricultores, pero también podría inducir una transformación agrícola en los países en desarrollo. Investigamos la relación entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y la producción, el consumo y la comercialización de pequeños agricultores utilizando datos de panel de Ghana, Malí y Nigeria. Encontramos que la adopción de variedades de maní resistentes al clima aumenta la producción, el consumo y la comercialización de los pequeños agricultores. Los mayores beneficios en el impacto de la adopción se observan con el uso sostenido de estas variedades resistentes al clima. Mostramos que la adopción beneficia a todos los hogares, pero las mayores ganancias se encuentran entre los productores más pequeños, lo que sugiere que la adopción es inclusiva. Además, proporcionamos evidencia que sugiere que los aumentos del rendimiento podrían explicar la comercialización, aunque el consumo de los hogares también importa. Concluimos que la adopción de variedades de maní resistentes al clima puede reducir al menos parcialmente las limitaciones de producción y promover el consumo y la comercialización de los pequeños agricultores, con implicaciones para la transformación agrícola.

La comercialización de los pequeños agricultores ha estado en la vanguardia de muchos debates políticos como vía para reducir la pobreza en muchos países en desarrollo1. Teniendo en cuenta estos debates, muchos gobiernos han establecido iniciativas de comercialización para impulsar la transformación agrícola. Sin embargo, su éxito depende en gran medida de la productividad agrícola2. El crecimiento de la productividad agrícola es un ingrediente crucial para la diversificación y el desarrollo económicos3,4. Aun así, el crecimiento de la productividad agrícola sigue siendo bajo en el África subsahariana, rezagado respecto de otras regiones del mundo2,5. La Revolución Verde, el impulso detrás de numerosos avances en el aumento de la producción y la productividad agrícolas, continúa replicándose en muchos países de la región6,7. En estos esfuerzos ha sido clave el desarrollo y difusión de variedades de cultivos de alto rendimiento y resistentes a enfermedades8. Dadas las prolongadas estaciones secas comunes en las zonas áridas y semiáridas, algunas de estas variedades de cultivos son resilientes al clima, con la capacidad de soportar fenómenos climáticos extremos y desarrollar resiliencia climática9,10,11. Las variedades de cultivos resilientes al clima son una parte fundamental del enfoque de agricultura climáticamente inteligente (ASAC) y tienen el potencial de ofrecer el triple beneficio de aumentar la productividad con las consiguientes implicaciones para el bienestar, desarrollar resiliencia a las crisis climáticas y reducir la emisión de gases de efecto invernadero12.

Examinamos la relación entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y la producción, el consumo y la comercialización de los pequeños agricultores, aprovechando datos extraordinariamente ricos a nivel de finca en tres países de África occidental (Ghana, Malí y Nigeria) entre 2017 y 2019. Muchas de las granjas encuestadas son cultivadas por pequeños agricultores que producen maní para satisfacer la demanda de alimentos de sus hogares, pero también venden parte de su producción en los mercados, lo que potencialmente les permitirá escapar de la trampa de la pobreza de la agricultura semisubsistente. El maní es un importante cultivo alimentario y comercial en el África subsahariana13. Esta importante leguminosa se ha asociado con la reducción de la pobreza al aumentar los ingresos de los hogares14 y ofrecer beneficios más allá de los alimentos y el dinero en efectivo, ya que puede ayudar en la síntesis de nitrógeno atmosférico, lo que a su vez ayuda a mejorar la fertilidad del suelo. Esto puede reducir el uso de fertilizantes inorgánicos, ya que el propio cultivo de leguminosas mejora la fertilidad del suelo15. Como cultivo alimentario, el maní tiene múltiples propiedades nutricionales y contiene proteínas y grasas/aceites.

En este estudio, utilizamos un estimador de efectos fijos (EF) de hogares y un estimador de efectos aleatorios correlacionados (CRE) para controlar la heterogeneidad no observada asociada con la relación entre adopción y producción, consumo y comercialización. Encontramos una asociación positiva entre la adopción de variedades de maní resilientes al clima y resultados de primer orden como la producción (medidos por la producción, el valor de la producción y los rendimientos) y resultados de orden superior como el consumo y la comercialización (medidos por la participación en el mercado, cantidad vendida y valor de ventas). Encontramos que la adopción sostenida a lo largo del tiempo (es decir, durante los tres años consecutivos de la encuesta) aumenta la producción, el consumo y la comercialización de maní de los pequeños agricultores en más de uno o dos años de adopción. La evidencia comparativa de países de Ghana, Malí y Nigeria demuestra una heterogeneidad sustancial. No obstante, los resultados son robustos a diferentes estrategias de estimación, mediciones de variables y transformaciones, así como a diferentes supuestos sobre el estimador de panel y la variable instrumental (IV).

Análisis adicionales muestran una asociación positiva entre producción y comercialización y una asociación negativa entre consumo y comercialización. Estas ideas son consistentes con la inseparabilidad de las decisiones de producción y consumo de los hogares frente a condiciones de mercado imperfectas16,17. Incluso con mercados que funcionen bien, los hogares pueden conservar parte de su producción para consumo interno17. Por supuesto, los hogares en muchos sistemas agrícolas sólo participarán en los mercados después de que se hayan satisfecho sus demandas de consumo. Más allá de las asociaciones en la media, realizamos regresiones para determinar la asociación entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y los cuantiles de la distribución condicional de la comercialización. Si bien la adopción beneficia a todos los hogares, los mayores beneficios de la comercialización se observan entre los pequeños agricultores. Este importante hallazgo sugiere que el uso de variedades de maní resistentes al clima es inclusivo (es decir, no excluye a ninguna categoría de agricultores). Finalmente, mostramos que el aumento de la producción es importante para la comercialización de los pequeños agricultores, aunque el consumo de los hogares también importa.

Comenzamos con un resumen descriptivo de algunas de las variables clave de interés (consulte la Tabla S1 en la información complementaria para obtener estadísticas resumidas por año y estado de adopción). En general, los que adoptan variedades de maní resistentes al clima son relativamente más jóvenes (48 años) y tienen un mejor nivel educativo (~4 años de escolaridad) que los que no adoptan. El tamaño de sus hogares es relativamente más pequeño (10 personas) y los hogares adoptantes están más cerca de los mercados urbanos (11 km en promedio). Alrededor del 56% de los adoptantes pertenecen a un grupo de productores y han recibido más visitas de los servicios de extensión públicos (en promedio, unas 3 visitas). La Figura 1 muestra la distribución de la densidad del grano de la producción y comercialización de los pequeños agricultores, ambas medidas en kilogramos (kg), donde las líneas verticales indican la producción y las ventas medias de maní y las diferencian por estado de adopción. Como puede verse en la figura, los que adoptan variedades de maní resistentes al clima producen y venden más cantidades de maní que los que no las adoptan. La Figura 2 muestra la adopción de variedades mejoradas de maní durante los tres años de la encuesta (2017-2019). La adopción está aumentando en Mali y Nigeria, pero no en Ghana. Si bien esto puede sugerir que los sistemas de semillas están funcionando bien en estos dos países, también podría deberse a la distribución de semillas por parte de organizaciones no gubernamentales, intercambios entre agricultores, subsidios gubernamentales y otros factores (latentes).

Esta figura muestra la distribución de la producción y comercialización para los adoptantes y no adoptantes. N = 8604 observaciones. Mientras que el Panel I muestra la diferencia media para la producción de maní, el panel II muestra la diferencia media para la comercialización. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

La Figura 2 muestra la proporción de adoptantes por año y país. N = 1494, 2520 y 4590 observaciones en Ghana, Mali y Nigeria, respectivamente. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

Esta sección presenta cuatro conjuntos de resultados empíricos. Primero, establecemos la relación entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y la producción, el consumo y la comercialización. En segundo lugar, realizamos análisis transversales de estas relaciones en Ghana, Malí y Nigeria. En tercer lugar, vinculamos la producción y el consumo con la comercialización. Finalmente, mostramos la relación heterogénea entre adopción y comercialización utilizando regresiones cuantiles.

La Figura 3 muestra la relación entre adopción y producción y consumo. La adopción se define de dos maneras: como una variable binaria (la medida extensiva) que captura la transición de la no adopción a la adopción; y como una variable continua que mide el alcance (área) de adopción (la medida intensiva). Para facilitar la presentación, en la siguiente figura solo se muestran estos dos coeficientes, pero la Tabla S8 en la información complementaria informa los resultados completos de la estimación. Utilizando la primera definición de adopción, existe una asociación positiva entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y la producción y el consumo domésticos: la adopción de variedades de maní resistentes al clima aumenta el rendimiento en aproximadamente 345 kg/ha y el valor de la producción en 476 USD (Fig. 3). . El grado de adopción también afecta positivamente tanto al rendimiento como al valor de la producción, aunque en menor medida. Esto puede deberse a rendimientos decrecientes del área bajo adopción, lo que posiblemente signifique una relación no lineal.

Esta figura muestra los coeficientes junto con sus correspondientes intervalos de confianza del 95% como barras de error. El panel A muestra los efectos en el rendimiento de las variedades de maní resistentes al clima, el panel B los efectos en el valor de la producción y el panel C los efectos en el consumo. Los coeficientes se estiman utilizando el método de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas con N = 8604 observaciones. La presencia de un asterisco (*) encima de un coeficiente indica que el coeficiente es estadísticamente diferente de cero en un nivel predeterminado de significancia (***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1). Las pruebas estadísticas son pruebas t bilaterales. Los modelos completos se presentan en la Tabla S8 de la información complementaria. Los modelos se estiman con controles adicionales tales como edad y nivel educativo del jefe de hogar, tasa de dependencia, género del jefe de hogar, tamaño del hogar, membresía en cooperativas, capacitación, acceso a servicios de extensión públicos y privados, acceso tanto a efectivo como en especie. crédito, distancia al mercado urbano y de aldea más cercano, rotación de cultivos, cultivos mixtos, mano de obra, precio de mercado, costos de insumos, área de cultivo, ingresos no agrícolas y tipo de suelo. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

También observamos una asociación positiva entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y su consumo por parte de los pequeños agricultores: la adopción aumenta el consumo doméstico en aproximadamente 213 kg (Fig. 3). Nuestros hallazgos sobre la relación positiva entre la adopción y los rendimientos están en línea con las ideas de los árbitros. 8,11,13,18, quienes demostraron que las semillas mejoradas (resistentes a la sequía) son de alto rendimiento, con implicaciones para la comercialización de los pequeños agricultores. En general, estos resultados respaldan la importancia de las variedades de maní resistentes al clima para aumentar el rendimiento de los cultivos en condiciones de estrés19, ya que ayudan a los agricultores a hacer frente a las crisis climáticas y desarrollar resiliencia al cambio climático.

También establecemos una relación positiva entre la adopción (tanto medidas extensivas como intensivas) y comercialización (participación en el mercado, cantidad vendida y valor de las ventas). Dada la presencia de ceros en los resultados de comercialización que indican que no hay ventas, transformamos la cantidad vendida y el valor de las ventas utilizando la transformación seno hiperbólica inversa, que gestiona eficientemente los ceros20. Esta transformación es similar a una transformación logarítmica pero permite observaciones con ceros y valores negativos. Utilizamos los estimadores FE y CRE de los hogares. Los coeficientes estimados son muy similares para ambos, lo que apunta a la solidez de los hallazgos. Encontramos una asociación positiva y significativa entre ambas medidas de adopción y comercialización de variedades de maní resistentes al clima (Fig. 4). La adopción frente a la no adopción conduce a aumentos del 5 al 6 por ciento en la participación en el mercado, del 54 al 59 por ciento en la cantidad vendida y del 53 al 57 por ciento en el valor de las ventas, mientras que el grado de adopción conduce a aumentos que oscilan entre el 3 y el 4 por ciento en la participación en el mercado. 37% a 41% en cantidad vendida y 35% a 39% en valores de ventas (Fig. 4). Hallazgos similares se han reportado en Malawi, donde se ha demostrado que las variedades mejoradas de maní con ascendencia del banco de germoplasma del Instituto Internacional de Investigación de Cultivos para los Trópicos Semiáridos (ICRISAT) aumentan la participación en el mercado21. También presentamos información adicional del modelo FE-OLS combinado sobre la relación entre adopción, producción y comercialización en las Figuras S1 y S2 de la información complementaria.

Esta figura muestra los coeficientes junto con sus correspondientes intervalos de confianza del 95% como barras de error. El panel A muestra los impactos de la adopción de variedades de maní resistentes al clima en la participación en el mercado, el panel B muestra los impactos en la cantidad de maní vendido y el panel C el valor de venta del maní vendido. Los coeficientes se estiman utilizando el método de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas con N = 8604 observaciones. La presencia de un asterisco (*) encima de un coeficiente indica que el coeficiente es estadísticamente diferente de cero en un nivel predeterminado de significancia (***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1). Las pruebas estadísticas son pruebas t bilaterales. Los modelos completos se presentan en las Tablas S6 y S7 de la información complementaria. Los modelos se estiman con controles adicionales tales como edad y nivel educativo del jefe de hogar, tasa de dependencia, género del jefe de hogar, tamaño del hogar, membresía en cooperativas, capacitación, acceso a servicios de extensión públicos y privados, acceso tanto a efectivo como en especie. crédito, distancia al mercado urbano y de aldea más cercano, rotación de cultivos, cultivos mixtos, mano de obra, precio de mercado, costos de insumos, área de cultivo, ingresos no agrícolas y tipo de suelo. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

A continuación mostramos que la adopción sostenida, definida como la adopción continua y consecutiva de variedades de maní resistentes al clima durante los tres años de la encuesta, es más efectiva para mejorar la producción, el consumo y la comercialización de maní de los pequeños agricultores que uno o dos años de adopción (Fig. 5). Más importante aún, las magnitudes del impacto son múltiplos de las estimaciones anteriores de producción, consumo y comercialización utilizando la medida extensiva de adopción. Nuestros hallazgos corroboran los de la ref. 13, que mostraron mayores efectos de reducción de la pobreza en los hogares que adoptan variedades de maní resistentes al clima de forma sostenida.

Esta figura muestra los coeficientes junto con sus correspondientes intervalos de confianza del 95% como barras de error. El panel A muestra el impacto de la adopción sostenida de variedades resilientes al clima en los rendimientos, el panel B muestra los impactos sostenidos en el consumo y el panel C muestra los impactos sostenidos en la cantidad vendida. Los coeficientes se estiman utilizando el método de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas con N = 8604 observaciones. La presencia de un asterisco (*) encima de un coeficiente indica que el coeficiente es estadísticamente diferente de cero en un nivel predeterminado de significancia (***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1). Las pruebas estadísticas son pruebas t bilaterales. Los modelos completos se presentan en la Tabla S9 de la información complementaria. Los modelos se estiman con controles adicionales tales como edad y nivel educativo del jefe de hogar, tasa de dependencia, género del jefe de hogar, tamaño del hogar, membresía en cooperativas, capacitación, acceso a servicios de extensión públicos y privados, acceso tanto a efectivo como en especie. crédito, distancia al mercado urbano y de aldea más cercano, rotación de cultivos, cultivos mixtos, mano de obra, precio de mercado, costos de insumos, área de cultivo, ingresos no agrícolas y tipo de suelo. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

Los análisis entre países nos ayudan a comprender los efectos de la adopción del maní en la producción, el consumo y la comercialización en Ghana, Malí y Nigeria. La Figura 6 ilustra una heterogeneidad significativa entre los tres países, observándose los efectos más fuertes en el rendimiento en Ghana y Nigeria. En cuanto a los efectos sobre la comercialización, sólo Nigeria muestra una diferencia estadísticamente significativa. Los factores específicos de cada país podrían explicar la heterogeneidad observada entre países. Sin embargo, estos resultados también podrían reflejar las diferentes características de los hogares de cada país. Por ejemplo, Nigeria es el mayor productor y exportador de maní en África occidental22, por lo que los productores nigerianos pueden tener acceso a mercados más diversificados y a condiciones bajo las cuales los agricultores pueden recibir precios más altos y favorables por su producción. Esto podría ser un incentivo particularmente fuerte para la comercialización del maní, especialmente después de que los hogares satisfagan el consumo interno. Esta hipótesis es consistente con el modelo de hogares agrícolas inseparables según el cual los hogares sólo se acercan a los mercados como vendedores cuando sus demandas de alimentos están satisfechas18.

Esta figura muestra los coeficientes junto con sus correspondientes intervalos de confianza del 95% como barras de error. El panel A muestra los impactos de la heterogeneidad entre países de las variedades de maní resistentes al clima en los rendimientos, el panel B muestra los impactos de la heterogeneidad en el consumo por país y el panel C muestra los impactos en la cantidad de maní vendida por Ghana, Malí y Nigeria. Los coeficientes se estiman utilizando el método de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas con N = 8604 observaciones. La presencia de un asterisco (*) encima de un coeficiente indica que el coeficiente es estadísticamente diferente de cero en un nivel predeterminado de significancia (***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1). Las pruebas estadísticas son pruebas t bilaterales. Los modelos completos se presentan en la Tabla S10 de la información complementaria. Los modelos se estiman con controles adicionales tales como edad y nivel educativo del jefe de hogar, tasa de dependencia, género del jefe de hogar, tamaño del hogar, membresía en cooperativas, capacitación, acceso a servicios de extensión públicos y privados, acceso tanto a efectivo como en especie. crédito, distancia al mercado urbano y de aldea más cercano, rotación de cultivos, cultivos mixtos, mano de obra, precio de mercado, costos de insumos, área de cultivo, ingresos no agrícolas y tipo de suelo. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

Dado que las decisiones de producción y consumo de los hogares están estrechamente relacionadas y posiblemente no sean separables16,17, realizamos algunas regresiones adicionales. Es intuitivo que un aumento en el rendimiento derivado de la adopción de variedades resilientes al clima podría impulsar la comercialización, pero el consumo doméstico también es importante. La Figura 7 muestra una asociación positiva entre el rendimiento y la comercialización, dando crédito a la afirmación de que el primero podría explicar los impactos de la comercialización. La asociación negativa entre consumo y comercialización refuerza aún más la idea de que los hogares sólo pueden participar en los mercados cuando se satisfacen sus demandas de alimentos. Por lo tanto, si bien el aumento de la producción podría impulsar a los agricultores a acudir a los mercados, el consumo doméstico podría reducir aspectos de la comercialización, ya que los hogares dependen del maní como alimento nutritivo clave. Estos resultados pueden explicarse nuevamente por el modelo de hogares agrícolas no separables con mercados faltantes23. La idea clave es que las decisiones de producción, consumo y, en última instancia, participación en el mercado están altamente interrelacionadas. A medida que aumenta el rendimiento, los hogares participarán en los mercados sólo después de que se satisfagan sus demandas de alimentos. Esto es especialmente cierto en el caso de una legumbre como el maní, que contribuye enormemente a la canasta nutricional de los hogares de pequeños agricultores12. Determinar los aumentos del rendimiento parece ser una vía importante para garantizar la comercialización de los pequeños agricultores, y las variedades de maní resistentes al clima podrían ser un punto de entrada crucial. El uso por parte de los agricultores de cultivos resilientes al clima también es importante para desarrollar su resiliencia al cambio climático y a los fenómenos meteorológicos extremos19.

Esta figura muestra los coeficientes junto con sus correspondientes intervalos de confianza del 95% como barras de error. El panel A muestra los efectos de la producción y el consumo sobre la participación en el mercado, el panel B muestra los efectos de la producción y el consumo sobre la cantidad vendida y el panel C muestra los efectos de la producción y el consumo sobre el valor de las ventas. Los coeficientes se estiman utilizando el método de regresión de mínimos cuadrados en dos etapas con N = 8604 observaciones. La presencia de un asterisco (*) encima de un coeficiente indica que el coeficiente es estadísticamente diferente de cero en un nivel predeterminado de significancia (***p < 0,01, **p < 0,05, *p < 0,1). Las pruebas estadísticas son pruebas t bilaterales. Los modelos completos se presentan en la Tabla S11 de la información complementaria. Los modelos se estiman con controles adicionales tales como edad y nivel educativo del jefe de hogar, tasa de dependencia, género del jefe de hogar, tamaño del hogar, membresía en cooperativas, capacitación, acceso a servicios de extensión públicos y privados, acceso tanto a efectivo como en especie. crédito, distancia al mercado urbano y de aldea más cercano, rotación de cultivos, cultivos mixtos, mano de obra, precio de mercado, costos de insumos, área de cultivo, ingresos no agrícolas y tipo de suelo. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

En términos de heterogeneidad del impacto, la adopción beneficia a los hogares en todos los cuantiles de la distribución condicional de la comercialización. Sin embargo, las mayores ganancias se observan para los agricultores que adoptan a escalas más pequeñas (Fig. 8). No obstante, este hallazgo sugiere que la adopción es inclusiva y puede estimular el desarrollo en las comunidades rurales a través de la comercialización de los pequeños agricultores.

Esta figura muestra el resultado de una regresión cuantil entre comercialización y adopción. N = 8604 observaciones. La línea verde muestra el impacto estimado de la adopción por cuantil. El área gris alrededor de la línea verde indica el intervalo de confianza del 95%. Los datos de origen se proporcionan como un archivo de datos de origen.

En conjunto, nuestros hallazgos resaltan la importancia de impulsar la adopción de variedades de cultivos resistentes al clima como camino hacia la transformación agrícola. Este análisis da credibilidad al desarrollo, la ampliación y la difusión de diversas tecnologías mejoradas y resilientes al clima, ya que tienen el potencial de impulsar la comercialización de los pequeños agricultores. Aprovechar todos los beneficios de la adopción de variedades de maní resistentes al clima puede implicar una mejor gestión de los sistemas de semillas y un seguimiento eficaz para garantizar su adopción sostenida. Por ejemplo, es importante garantizar que no falten sistemas y mercados de entrega de semillas y que los costos de transacción para acceder a dichos mercados sean mínimos. Hacerlo podría aumentar la comercialización de los pequeños agricultores, con implicaciones para el bienestar y el desarrollo rural. Si bien algunas de estas recomendaciones no surgen directamente de este estudio, las planteamos para ubicarlas en el contexto más amplio de la literatura empírica18,21,24. Las implicaciones para el desarrollo de la resiliencia de los pequeños agricultores ante el cambio climático y los fenómenos meteorológicos extremos son importantes. Como tal, las variedades de cultivos resilientes al clima que constituyen una parte importante del enfoque de la ASAC tienen el potencial de ofrecer algunos de los beneficios de la ASAC, como el aumento de la productividad, con las consiguientes implicaciones para el consumo y la comercialización que constituyen diferentes aspectos del bienestar de los pequeños agricultores.

Esta investigación cumple con todas las normas éticas pertinentes. La propuesta de investigación y las herramientas de recopilación de datos fueron aprobadas por el comité de ética de la Unidad de Investigación de África Central y Occidental del ICRISAT.

Este análisis se basa en un conjunto de datos de panel de tres ondas de tres países de África Occidental (Ghana, Malí y Nigeria; ver Fig. 9), donde se realizó una encuesta de hogares agrícolas en 2017, 2018 y 2019. Estos países formaron parte de el proyecto de ampliación de escala del maní financiado por la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID) se implementó entre 2015 y 2019. También formaron parte de la zona de influencia Feed the Future y se beneficiaron recientemente de las actividades del proyecto, cuyo objetivo era aumentar la productividad del maní25.

Esta figura muestra las áreas de estudio (Ghana, Mali y Nigeria). Los círculos de color verde y rojo representan aldeas encuestadas en Nigeria; los círculos amarillo y negro son para aldeas en Ghana y los círculos azul-verde y rojo-naranja son para aldeas en Mali. Se tomaron muestras aleatorias de hogares en estas aldeas.

Se utilizó un procedimiento de muestreo de múltiples etapas para seleccionar diferentes regiones y distritos para la recopilación de datos. El proyecto se centró en tres regiones de Ghana (Norte, Alto Oriente y Alto Oeste) y Malí (Koulikoro, Mopti y Sikasso) y cinco estados de Nigeria (Jigawa, Katsina, Kano, Kebbi y Sokoto). En estas áreas, el proyecto seleccionó algunos distritos (en Ghana y Mali) y áreas de gobierno local (AGL en Nigeria). En cada distrito/AGL seleccionado, algunas aldeas se beneficiaron de las actividades de transferencia de tecnología implementadas por el proyecto, como escuelas de campo, parcelas de demostración participativas y plataformas de innovación. Para la encuesta de hogares agrícolas, se seleccionaron aleatoriamente entre 4 y 6 aldeas de cada distrito/AGL, de las cuales se seleccionaron al azar alrededor de 30 hogares. Este procedimiento de muestreo colocó a los adoptantes y no adoptantes en condiciones administrativas, ambientales y climáticas similares. En el primer año de recopilación de datos (2017), se encuestaron un total de 900 hogares de Ghana, 1350 hogares de Malí y 2500 hogares de Nigeria.

Durante la segunda y tercera rondas de encuestas, las limitaciones financieras redujeron la muestra inicial entre un 30% y un 40%. Alrededor del 60% al 70% de los hogares se volvieron a muestrear aleatoriamente a partir de la muestra inicial. En Ghana, esto se tradujo en 540 hogares encuestados en 2018, de los cuales 34 hogares abandonaron en 2019 como resultado de la falta de disponibilidad durante el período de la encuesta. En general, en el análisis se utilizó una muestra equilibrada de 498 hogares de Ghana. En Malí, las condiciones de seguridad en la región de Mopti se deterioraron en 2018 hasta el punto de que no era seguro realizar una encuesta. Por lo tanto, los 450 hogares encuestados inicialmente en esta región fueron eliminados de la muestra. Luego se realizó la encuesta en 900 hogares de las otras dos regiones. Finalmente, sesenta hogares abandonaron la escuela en 2019 y en el análisis se utilizó una muestra equilibrada de 840 hogares de Malí. En Nigeria, se volvió a muestrear aleatoriamente a 1.600 hogares en 2018 y 70 hogares abandonaron la muestra en 2019, por lo que el análisis final se centró en una muestra equilibrada de 1.530 hogares. En total, utilizamos 8604 observaciones recopiladas de 2868 hogares durante tres años. El género no fue una parte integral del análisis ya que la atención se centró en los hogares donde entrevistamos a los jefes de hogar. Por lo tanto, no había posibilidad de determinar el género basándose en los autoinformes o en la asignación. El menor enfoque en el género para el análisis se basó en la expectativa de impactos en el hogar en lugar de a nivel individual. En muchas partes de África occidental, la agricultura generalmente la llevan a cabo los hogares, por lo que seguimos esta realidad para comprender los impactos de la adopción de variedades de maní resistentes al clima en la producción, el consumo y la comercialización.

A lo largo de los años del panel, especialmente entre 2018 y 2019, registramos tasas de deserción del 8% en Ghana, del 7% en Malí y del 4% en Nigeria. Estas tasas de deserción son considerablemente más bajas que las de otras grandes encuestas de hogares en África. Los modelos probit de desgaste no encontraron evidencia de sesgo en nuestras estimaciones.

Medimos la comercialización utilizando tres indicadores diferentes. Primero, utilizamos una medida binaria de participación en el mercado que indica si los hogares venden maní en los mercados de producción. Toma el valor de 1 para los vendedores y 0 en caso contrario. En segundo lugar, los hogares que participan en los mercados venden a diferentes intensidades, por lo que capturar los niveles reales de ventas de los hogares puede ayudar a comprender y diferenciar la intensidad de las ventas. Por lo tanto, utilizamos la cantidad real de maní vendida como segundo indicador de comercialización. El valor del maní vendido, denominado valor de venta, es el tercer indicador de la comercialización, medido utilizando los precios individuales que los agricultores recibieron por su producción.

También utilizamos tres indicadores para medir la producción de los pequeños agricultores: cantidad total producida, valor de la producción y rendimiento. Al igual que las ventas, también valoramos la producción. El rendimiento se mide por hectárea. Finalmente, capturamos la cantidad de maní que consumen los hogares (kg).

Medimos la adopción utilizando dos indicadores: una variable binaria que toma el valor de 1 para quienes adoptan variedades de maní resistentes al clima y 0 en caso contrario; y la superficie (hectáreas) cultivada con variedades de maní resistentes al clima. Para evitar una identificación errónea de las variedades resistentes al clima, nos centramos en una lista de variedades promovidas en el área por el programa Feed the Future de USAID, los proyectos Tropical Legumbres I, II y III financiados por la Fundación Gates, y el reciente proyecto de maní financiado por USAID. Proyecto de ampliación de escala entre 2015 y 2019. Algunas de estas variedades incluyen Samnut 22, Yenyawoso y Nkatiesari en Ghana; ICGV 86124 (Niètatiga), ICGV 86015 (Yriwatiga), ICGV 86024 (Bonitiga) y Fleur 11 (Allason) en Malí; y Samnut 23, Samnut 24, Samnut 25 y Samnut 26 en Nigeria. Centrarse en estas variedades para identificar el estado de adopción no debería generar un sesgo significativo, sino más bien mediciones más precisas del verdadero estado de adopción. Estas variedades de maní resistentes al clima difieren de las variedades locales de estas comunidades. Pueden soportar estaciones secas prolongadas (resistentes al calor y la sequía), enfermedades y plagas asociadas con el maní, como el virus de la roseta25,26. Se han difundido en las áreas de estudio durante más de una década y, por lo tanto, son bien conocidos, populares y fácilmente reconocibles por los agricultores13. Los encuestadores también fueron capacitados para capturar correctamente las variedades que utilizaban los agricultores. Conocemos la literatura sobre la clasificación errónea de variedades de cultivos mejoradas, pero dado que nos centramos en variedades bien promocionadas y fácilmente identificables, nuestro análisis no debería ser propenso a un sesgo de clasificación errónea.

Estamos interesados ​​en comprender la relación entre la adopción de variedades de maní resistentes al clima y la producción, el consumo y la comercialización de los pequeños agricultores. Como tenemos datos de panel, nos sumergimos directamente en modelos de datos de panel para estimar estas relaciones, pero antes de hacerlo, agrupamos los datos y estimamos la siguiente ecuación de regresión:

\({Y}_{{it}}\) representa los diversos resultados de interés, incluida la producción (cantidad cosechada, valor de producción y rendimiento), consumo y comercialización (participación en el mercado, cantidad vendida y valor de venta). Nuestra variable de interés es \({A}_{i}\); su estimación de parámetros \(\delta\) muestra la relación entre la adopción y los diversos resultados. Estimamos diferentes modelos para la simulación de adopción y el alcance de la adopción (área bajo adopción). \({X}_{i}\) es un vector de variables de control tanto a nivel de finca como de hogar; \({\mu }_{i}\) es el término de error estocástico. La ecuación (1) se puede estimar utilizando el ingenuo estimador de mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Siempre se prefieren los modelos lineales para la identificación causal, ya que son fáciles de interpretar y no conducen a la identificación por forma funcional, lo cual es común en algunos procedimientos de máxima verosimilitud. Sin embargo, los resultados pueden estar sesgados tanto por la heterogeneidad observada como por la heterogeneidad no observada invariante en el tiempo. No obstante, los resultados de la regresión MCO se informan en las tablas complementarias (S2-S5). Como tenemos datos de panel, aprovechamos su calidad para abordar cualquier heterogeneidad no observada invariante en el tiempo. Empleamos estimadores IV para controlar los factores observados que varían en el tiempo y probar la robustez con el enfoque de la función de control (CF).

Nos basamos en regresiones estándar de mínimos cuadrados de dos etapas (2SLS) para analizar cómo la producción, el consumo y la comercialización se ven afectados por la adopción de variedades de maní resistentes al clima. La segunda etapa del modelo 2SLS se representa como:

Como se muestra en la ecuación. 2, ahora presentamos el componente de tiempo y exploramos completamente los datos del panel. Se utilizan los mismos símbolos, pero además \({c}_{1i}\) representa heterogeneidad no observada invariante en el tiempo, \({d}_{t}\) son efectos fijos en el tiempo y \({\mu } _{{it}}\) es el término de error estocástico. Nuestros datos de panel nos permiten controlar eficazmente la heterogeneidad no observada que no varía en el tiempo, como habilidades, preferencias y motivación, que pueden impulsar tanto la adopción como los resultados. Dos estimadores comunes son el FE del hogar y los estimadores de efectos aleatorios (RE). La elección de cualquier estimador depende de los supuestos sobre las correlaciones entre la heterogeneidad no observada y las características observadas. También puede depender del nivel de variación interna de los resultados y de la duración del panel. Para los modelos lineales, el estimador FE se ha utilizado como caballo de batalla para controlar la heterogeneidad no observada invariante en el tiempo. Sin embargo, este estimador podría llevar al problema de parámetros incidentales para modelos no lineales. El estimador RE, por otro lado, es bastante restrictivo y se usa más comúnmente en estudios experimentales ya que supone una exogeneidad estricta (sin correlación) entre las covariables observadas y la heterogeneidad no observada. Para relajar esta estricta suposición, se recomienda el dispositivo Mundlak-Chamberlain, también conocido como modelo CRE. Este modelo supone que esta correlación es una función lineal del promedio a lo largo del tiempo de todas las covariables variables en el tiempo en la ecuación. (2) 27. Este estimador tiene varias ventajas sobre los estimadores FE y RE: (1) relaja el supuesto estricto de exogeneidad del estimador RE; (2) proporciona estimaciones más eficientes que el estimador FE cuando la variación interna de los datos es menor que la variación intermedia; y (3) evita el problema de los parámetros incidentales para modelos no lineales. Utilizamos el modelo CRE y probamos la robustez especificando también el estimador FE. En términos de aplicación, el modelo CRE es similar al modelo RE pero con la adición de promedios temporales de todas las covariables variables en el tiempo \(({\tilde{X}}_{i})\), como se muestra en la ecuación. (3):

Ahora que hemos abordado la heterogeneidad no observada, todavía nos quedan otras dos fuentes de endogeneidad: la causalidad inversa y el error de medición. Se podría argumentar que existen preocupaciones de causalidad inversa entre la adopción y la producción, el consumo y la comercialización. Si bien la adopción de variedades de maní resistentes al clima podría conducir a la comercialización a través de mayores rendimientos, la comercialización también podría dar lugar a una mayor adopción si las ganancias de la comercialización se utilizan para comprar semillas resistentes al clima. Por lo tanto, es probable que la adopción se correlacione con shocks que varían en el tiempo. En cuanto al error de medición, siempre resulta complicado afirmar la exactitud del proceso de generación de datos. Sin embargo, estamos seguros de que la adopción se capturó adecuadamente como se explicó anteriormente, ya que estos procesos fueron bien supervisados ​​y monitoreados. Para reducir las preocupaciones de endogeneidad asociadas con la causalidad inversa y el error de medición, empleamos el enfoque IV, como se representa en la primera etapa del modelo 2SLS (Ec. 4).

donde \({Z}_{{it}}\) se refiere al IV. Como destacaron Angrist y Pischke28, el uso de una vía intravenosa también ayuda a corregir cualquier sesgo debido a errores de medición. La selección de instrumentos no es un proceso trivial ya que deben ser exógenos y satisfacer la restricción de exclusión. Los buenos instrumentos normalmente deberían implicar alguna forma de aleatorización para poder inducir una variación exógena de las afirmaciones causales.

Utilizamos como instrumento la voluntad de adoptar variedades de maní resistentes al clima, ya que se puede argumentar que envuelve preferencias subjetivas para adoptar tales variedades. Esta variable está potencialmente correlacionada con características tanto observadas como no observadas, como habilidades, preferencias y habilidades de gestión. Estudios anteriores han demostrado que el uso de variables de disposición a pagar puede ayudar a controlar cualquier endogeneidad residual29,30. La voluntad de adoptar variedades de cultivos resilientes al clima se define como una variable ficticia que toma el valor de 1 para los hogares que tienen acceso y están dispuestos a adoptar variedades de maní resilientes al clima, y ​​0 en caso contrario. La accesibilidad en este caso implica algunos aspectos de concienciación (exposición de conocimientos) sobre las variedades de maní resistentes al clima. Por supuesto, los hogares sólo los adoptarán si los conocen, tienen acceso a ellos y están dispuestos a adoptarlos. La exposición a la información suele ser importante y se ha demostrado que impulsa la adopción de variedades de maní resistentes al clima, a veces combinada con la exposición al conocimiento31. Más allá de ser consciente y tener acceso, la liquidez es importante y se ha argumentado que es una limitación importante en la adopción de tecnología, ya que los hogares sólo la adoptarán si no tienen problemas de liquidez2.

Nuestro IV cumple con los criterios necesarios para que sea relevante, ya que muestra una fuerte correlación parcial con la adopción de variedades de maní resistentes al clima. Estimando la ecuación. 4 muestra que la voluntad de adoptar variedades de maní resilientes al clima está significativamente asociada con su adopción (p < 0,000), y el estadístico F es 357,5, que está por encima del valor umbral para instrumentos débiles32. Con respecto a la exogeneidad del instrumento, mantenemos la exogeneidad ya que el IV probablemente no esté correlacionado con los errores variables en el tiempo a nivel de hogar, especialmente porque hemos controlado la covariación observada y la heterogeneidad no observada invariante en el tiempo. Por supuesto, el uso de los diferentes controles elimina posibles canales a través de los cuales se puede violar la restricción de exclusión. Dicho esto, normalmente no existen pruebas válidas para la restricción de exclusión y es posible que nuestro instrumento no sea perfecto. Aún así, presentamos una batería de controles de solidez de la estrategia de identificación, particularmente la estimación IV. Como parte de esto, empleamos el estimador Hausman Taylor IV, que estima covariables invariantes en el tiempo33,34. También empleamos el estimador basado en heterocedasticidad35 que genera instrumentos internos explotando la restricción de covarianza heterocedastic en presencia de instrumentos débiles o nulos. Finalmente, utilizamos el enfoque de inclusión residual en dos etapas36. Todas estas especificaciones diferentes apuntan a la robustez de nuestra estimación, ya que obtenemos efectos similares para todos estos estimadores diferentes.

Más allá del efecto de tratamiento promedio y el efecto de tratamiento promedio local obtenidos de las especificaciones MCO y IV, realizamos algunas regresiones cuantiles para comprender la asociación entre la adopción y los diferentes cuantiles de la distribución condicional de comercialización.

A continuación buscamos comprender el papel de la adopción sostenida dada la aparente adopción-desadopción que es común con la adopción de variedades de cultivos mejoradas. Para hacerlo, generamos una variable de adopción sostenida que representa la adopción durante los tres años del panel. Verificamos si aquellos que utilizaron continuamente variedades de maní resistentes al clima durante los tres años obtuvieron mayores rendimientos, consumieron más maní y obtuvieron mayores ganancias en la comercialización que los hogares que solo las adoptaron durante uno o dos años. La construcción de esta variable es similar a los grupos de tratamiento y control generados a partir de la adopción continua de variedades mejoradas de garbanzo37.

Realizamos varias pruebas de robustez para confirmar y fortalecer los hallazgos. Primero, como estrategia de identificación alternativa, empleamos el enfoque de inclusión residual en dos etapas (2SRI), que generalmente conduce al 2SLS en modelos lineales, especialmente cuando las variables independientes endógenas tienen parámetros lineales. El enfoque 2SRI, también conocido como CF, proporciona una prueba directa de endogeneidad. Además de ser fácil de calcular, requiere supuestos menos restrictivos que las técnicas de estimación de máxima verosimilitud36. Aborda la endogeneidad al incluir los residuos de la variable endógena obtenidos en el modelo de primera etapa en el modelo de segunda etapa, en lugar de las probabilidades predichas. Al hacerlo, asume la normalidad del modelo de segunda etapa condicionada a la variable endógena y al residual del modelo de primera etapa. Una advertencia particular al utilizar el 2SRI es que para obtener estimaciones consistentes, se debe utilizar el mismo conjunto de variables explicativas, excepto las IV, en las regresiones de primera y segunda etapa. El enfoque 2SRI implica ejecutar un modelo de adopción en la primera etapa de otros controles con la adición de instrumentos. En la segunda etapa, se modela el residual generalizado obtenido en la primera etapa junto con los resultados y otros controles. Como se muestra en la Tabla S12 en la información complementaria, obtenemos resultados similares a los del enfoque 2SLS.

Alternativamente, empleamos el estimador de variable instrumental de Hausman-Taylor (HTIV) para corregir la endogeneidad y hacer que los hallazgos principales sean más sólidos. Al igual que el enfoque IV, este estimador no se basa en instrumentos externos sino que encuentra instrumentos dentro del modelo33,34. Explota variaciones tanto entre como dentro de las variables exógenas y las utiliza como instrumentos. Al ser un estimador de panel, tiene una ventaja sobre el estimador FE ya que proporciona estimaciones para variables invariantes en el tiempo. Además, puede corregir la endogeneidad que surge de la simultaneidad y la causalidad inversa. Estimamos nuestras principales ecuaciones de comercialización como se muestra en la Tabla S13 en la información complementaria. Los hallazgos aquí nuevamente son consistentes con las estimaciones del IV, tanto en magnitud como en significancia estadística, lo que refuerza los hallazgos principales de que la adopción de tecnología está asociada con la comercialización de los pequeños agricultores.

Finalmente, utilizamos el enfoque IV de Lewbel35, un estimador basado en heterocedasticidad que genera instrumentos internos que explotan restricciones de covarianza heterocedásticas en el sentido del modelo estructural tradicional. Este método se utiliza generalmente para probar la validez de instrumentos en entornos de regresión35,38,39. Tiene la ventaja de probar restricciones sobreidentificadas, ya que especifica el estadístico J de Hansen y la prueba C de Hayashi de validez de instrumentos excluidos. Estimamos dos conjuntos de modelos: uno en el que permitimos que el modelo genere instrumentos internos y otro en el que aumentamos el uso del IV con los instrumentos construidos internamente. Nuevamente encontramos estimaciones numéricamente similares para los dos conjuntos de modelos y los resultados de comercialización, como se muestra en la Tabla S14 en la información complementaria. Estos resultados respaldan y fortalecen aún más nuestros principales hallazgos, aumentando la eficiencia de la estimación. Todas estas comprobaciones proporcionan resultados tranquilizadoramente similares a pesar de utilizar varios estimadores con diferentes supuestos de identificación.

La estadística descriptiva y el análisis econométrico se realizaron en STATA 17 y adicionalmente se utilizó R 4.3.1 para generar las cifras.

Más información sobre el diseño de la investigación está disponible en el Resumen del informe de Nature Portfolio vinculado a este artículo.

Los datos utilizados en este estudio han sido depositados en el repositorio de zenodo40. Los datos fuente están disponibles en este repositorio40. Los datos originales se proporcionan con este documento.

El código para replicar los resultados, así como las figuras del manuscrito, están disponibles en el repositorio de zenodo40.

Tabe Ojong, MP, Hauser, M. & Mausch, K. ¿Aumenta la comercialización agrícola la acumulación de activos y ganado en las pequeñas explotaciones agrícolas de Etiopía? J. Dev. Semental. 58, 524–544 (2022).

Suri, T. & Udry, C. Tecnología agrícola en África. J. Economía. Perspectiva. 36, 33–56 (2022).

Artículo de Google Scholar

Foster, AD y Rosenzweig, MR Crecimiento de la productividad agrícola, diversidad económica rural y reformas económicas: India, 1970-2000. Economía. Desarrollo. Culto. Cambio 52, 509–542 (2004).

Artículo de Google Scholar

Renkow, M., Hallstrom, DG & Karanja, DD Infraestructura rural, costos de transacción y participación en el mercado en Kenia. J. Dev. Economía. 73, 349–367 (2004).

Artículo de Google Scholar

Nin-Pratt, A. Insumos, productividad y crecimiento agrícola en África al sur del Sahara. Documento de debate del IFPRI 01432 (2015).

Evenson, RE y Gollin, D. Evaluación del impacto de la revolución verde, 1960 a 2000. Science 300, 758–762 (2003).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Pingali, PL Revolución verde: impactos, límites y el camino a seguir. Proc. Acad. Nacional. Ciencia. Estados Unidos 109, 12302–12308 (2012).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Gollin, D., Hansen, CW y Wingender, AM Dos briznas de hierba: el impacto de la revolución verde. J. Economía política. 129, 2344–2384 (2021).

Artículo de Google Scholar

Byerlee, D. Variedades modernas, productividad y sostenibilidad: experiencia reciente y desafíos emergentes. Desarrollo mundial. 24, 697–718 (1996).

Artículo de Google Scholar

Walker, T. y Alwang, J. (eds). Mejora de cultivos, adopción e impacto de variedades mejoradas en cultivos alimentarios en África subsahariana (CABI, 2015).

Simtowe, F. y col. Impactos de las variedades de maíz tolerantes a la sequía en la productividad, el riesgo y el uso de recursos: evidencia de Uganda. Política de uso de suelo 88, 104091 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Tabe Ojong, MP, Aihounton, GB y Lokossou, JC “Agricultura climáticamente inteligente y seguridad alimentaria: evidencia comparativa de países de África Occidental”. Globo. Reinar. Cambio 81, 102697 (2023).

Artículo de Google Scholar

Lokossou, JC y cols. Impactos en el bienestar de la adopción de variedades mejoradas de maní e implicaciones para la seguridad alimentaria en las zonas semiáridas de África occidental. Sec. de Alimentos. 14, 709–728 (2022).

Artículo de Google Scholar

Kassie, M., Shiferaw, B. & Muricho, G. Tecnología agrícola, ingresos agrícolas y alivio de la pobreza en Uganda. Desarrollo mundial. 39, 1784-1795 (2011).

Artículo de Google Scholar

Tabe Ojong, MP, Molua, EL, Ngoh, SB & Beteck, SE Producción, consumo y diversificación del mercado de leguminosas de grano en la agroecología del bosque húmedo de Camerún. Sostener. Pinchar. Consumir. 27, 193–202 (2021).

Artículo de Google Scholar

Singh, I., Squire, L. & Strauss, J. Un estudio de modelos de hogares agrícolas: hallazgos recientes e implicaciones políticas. Economía del Banco Mundial. Rev. 1, 149–179 (1986).

Artículo de Google Scholar

Sadoulet, E. & de Janvry, A. Análisis cuantitativo de políticas de desarrollo (The Johns Hopkins University Press, 1995).

Tabe-Ojong, MP, Mausch, K., Woldeyohanes, TB y Heckelei, T. Tres obstáculos hacia la comercialización: integrar a los productores de garbanzos de subsistencia en la economía de mercado. EUR. Rev. Agric. Economía. 49, 668–695 (2022).

Acevedo, M. et al. Una revisión del alcance de la adopción de cultivos resilientes al clima por parte de pequeños productores en países de ingresos bajos y medios. Nat. Plantas 6, 1231-1241 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Bellemare, MF & Winchman, CJ Elasticidades y transformación del seno hiperbólico inverso. Oxf. Toro. Economía. Estadística. 85, 50–61 (2020).

Artículo de Google Scholar

Tabe-Ojong, MP, Smale, M., Jamora, N. & Azevedo, V. Bancos de germoplasma y participación en el mercado: evidencia de agricultores de maní en Malawi. CABI Agrícola. Biosci. 3, 1-11 (2022).

Artículo de Google Scholar

FAOSTAT. Cultivos y productos pecuarios: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL/visualize (2022).

de Janvry, A., Fafchamps, M. & Sadoulet, E. Comportamiento de los hogares campesinos con mercados faltantes: algunas paradojas explicadas. Economía. J. 101, 1400 (1991).

Artículo de Google Scholar

Verkaart, S., Munyua, BG, Mausch, K. & Michler, JD Impactos en el bienestar de la adopción mejorada de garbanzos: ¿una vía para el desarrollo rural en Etiopía? Política alimentaria 66, 50–61 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Tabe-Ojong, MP, Nyam, SY, Lokossou, JC & Bisrat, G. Sistemas de asesoramiento a agricultores y uso de pesticidas en sistemas basados ​​en leguminosas en África occidental. Ciencia. Medio ambiente total. 867, 161282 (2023).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Ajeigbe, HA, Vabi, MB & Inuwa, AH, AbdulAzeez, T. & Akinseye, FM Manual sobre prácticas agronómicas mejoradas de producción de maní en el noreste de Nigeria (ICRISAT, 2020).

Mundlak, Y. Sobre la combinación de series temporales y datos de sección transversal. Econométrica 46, 69 (1978).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Scholar

Angrist, JD y Pischke, J. Econometría mayoritariamente inofensiva: un compañero del empirista (Princeton University Press, 2008).

Bellemare, MF & Novak, L. Agricultura por contrato y seguridad alimentaria. Soy. J. Agrícola. Economía. 99, 357–378 (2017).

Artículo de Google Scholar

Ruml, A. & Qaim, M. Nueva evidencia sobre los efectos de la agricultura por contrato en el uso de mano de obra agrícola. Agrícola. Economía. 52, 51–66 (2021).

Artículo de Google Scholar

Kabunga, NS, Dubois, T. & Qaim, M. Exposición a información heterogénea y adopción de tecnología: el caso del cultivo de tejidos de plátanos en Kenia. Agrícola. Economía. 43, 473–486 (2012).

Artículo de Google Scholar

Stock J. y Yogo M. (eds). Pruebas de instrumentos débiles en regresión lineal IV (Cambridge University Press, 2005).

Hausman, J. & Taylor, W. Datos de panel y efectos individuales no observables. J. Economía. 16, 155 (1981).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Scholar

Baltagi, BH, Bresson, G. & Pirotte, A. ¿Efectos fijos, efectos aleatorios o Hausman-Taylor? Economía. Letón. 79, 361–369 (2003).

Artículo MATEMÁTICAS Google Scholar

Lewbel, A. Uso de la heterocedasticidad para identificar y estimar modelos de regresores endógenos y mal medidos. J. Autobús. Economía. Estadística. 30, 67–80 (2012).

Artículo MathSciNet Google Scholar

Wooldridge, JM Métodos de funciones de control en econometría aplicada. J. Hum. Recurso. 50, 420–445 (2015).

Artículo de Google Scholar

Michler, JD, Tjernström, E., Verkaart, S. & Mausch, K. El dinero importa: el papel de los rendimientos y las ganancias en la adopción de tecnología agrícola. Soy. J. Agrícola. Economía. 101, 710–731 (2019).

Artículo de Google Scholar

Baum, CF y Lewbel, A. Consejos sobre el uso de la identificación basada en heterocedasticidad. Stata J. 19, 757–767 (2019).

Artículo de Google Scholar

Calvi, R. & Mantovanelli, FG Efectos a largo plazo del acceso a la atención médica: misiones médicas en la India colonial. J. Dev. Economía. 135, 285–303 (2018).

Artículo de Google Scholar

bsrthyle/Adopción-de-variedades-de-maní-resilientes-al-clima: v1.0.1. Zenodo (2023).

Descargar referencias

Agradecemos a la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID) y al Instituto Internacional de Investigación de Cultivos para los Trópicos Semiáridos (ICRISAT) por los datos utilizados en el estudio. Los datos se recopilaron como parte del proyecto financiado por USAID “Aumento de la productividad del maní de los pequeños agricultores en Ghana, Mali y Nigeria” implementado por ICRISAT. Este trabajo también se benefició del apoyo de la iniciativa de investigación del CGIAR sobre Políticas y Estrategias Nacionales (NPS). También se agradece el apoyo adicional de la Fundación Alemana de Investigación en el marco de CRC/Transregio 228: África rural futura: creación de futuro y transformación socioecológica (número de proyecto: 328966760). Todos los errores restantes son nuestros. Se aplica el descargo de responsabilidad habitual.

Unidad de Gobernanza y Estrategia de Desarrollo, Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias (IFPRI), El Cairo, Egipto

Martin Paul Jr. Tabe-Ojong

Departamento de Economía Agroalimentaria y Ciencias del Consumidor, Facultad de Ciencias de los Alimentos y Agricultura, Universidad Laval, Quebec, Canadá

Jourdain C. Lokossou

Instituto de Economía de los Recursos y Alimentos, Universidad de Bonn, Nußallee 19-21, 53115, Bonn, Alemania

Bisrat Gebrekidan

Consejo de África Occidental y Central para la Investigación y el Desarrollo Agrícola (CORAF), Dakar, Senegal

Hipólito D. Affognon

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

MPJr.TO: Conceptualización, metodología, análisis de datos, elaboración de borradores originales, redacción y edición. JCL: Conceptualización, recopilación de datos, diseño muestral, metodología, análisis de datos, preparación del borrador original, redacción y edición. BHG: Conceptualización, Metodología, análisis de datos, visualización, preparación de borradores originales, redacción y edición. HDA: recopilación de datos, diseño de muestreo, visualización, redacción y edición.

Correspondencia con Martin Paul Jr. Tabe-Ojong.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Nature Communications agradece a Edward Mabaya y a los demás revisores anónimos por su contribución a la revisión por pares de este trabajo. Un archivo de revisión por pares está disponible.

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Tabe-Ojong, MPJ, Lokossou, JC, Gebrekidan, B. et al. La adopción de variedades de maní resistentes al clima aumenta la producción agrícola, el consumo y la comercialización de los pequeños agricultores en África occidental. Nat Comuna 14, 5175 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-40781-1

Descargar cita

Recibido: 06 de noviembre de 2022

Aceptado: 09 de agosto de 2023

Publicado: 24 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40781-1

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.