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).

complet

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.

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

(0, Ω) și matricea simetrică de varianță-covarianță Ω este dată de: - Ω = 1 ρ y 1 y 2 ρ y 2 y 3 ρ y 3 y 4 ρ y 2 y 1 1 ρ y 2 y 3 ρ y 2 y 4 ρ y 3 y 1 ρ y 3 y 2 1 ρ y 3 y 4 ρ y 4 y 1 ρ y 4 y 2 ρ y 4 y 3 1

Elementele în afara diagonalei în matricea varianță - covarianță reprezintă corelația neobservată între componentele stocastice ale diferitelor tipuri de ieșiri. Această presupunere înseamnă că va genera modele MVP care reprezintă împreună o decizie de a alege o anumită priză de piață. Această specificație cu elemente non-zero în afara diagonalei permite corelarea între termenii de eroare ai mai multor ecuații latente, ceea ce reprezintă caracteristici neobservate care afectează alegerea ieșirilor alternative. Urmând forma utilizată de (Cappellari & Jenkins, 2003), funcția log-probabilitate asociată cu un rezultat al eșantionului este apoi dată de; l n L = ∑ i = 1 ω i l n Φ μ i, Ω

unde ω este o greutate opțională pentru observare i ... N și Φ este distribuția normală standard multivariată cu argumentele µi și Ω, unde µi poate fi notat ca:

= i = (Ki1β1Xi1, Ki2β2Xi2, Ki3β3Xi3, Ki4β4Xi4), în timp ce Ωik = 1 pentru J = K și

Ωjk = Ωkj = KijKik ρ j k pentru J = K, K = 1, 2, 3 ... cu kik = 2yik-1 pentru fiecare i, k = 1 ... 4.

Matricea Ω are elemente constitutive Ωjk, Prin urmare, putem folosi un model probit multivariat pentru a studia decizia comună a fermierilor de a alege piața de desfacere.

3. Rezultat și discuție

3.1. Caracteristicile demografice și socioeconomice ale respondenților incluși în eșantion

Rezultatele studiului au indicat că 79,27% dintre gospodăriile producătoare de ceapă erau cu cap masculin, în timp ce restul de 20,73% erau capete de gospodărie cu cap feminin. Producătorii de ceapă din zona de studiu își vând produsul în patru puncte de vânzare. Aceștia erau angrosiști, care reprezintă 87,64% din totalul vânzărilor, urmat de comercianții cu amănuntul, care reprezintă 86,91% colecționari din mediul rural (82,91%) și, respectiv, consumatori (79,22%). Caracteristicile medii ale gospodăriei pe punctele de desfacere a pieței de ceapă sunt furnizate în (Tabelul 1) de mai jos. Dimensiunea medie a gospodăriei care a avut acces la vânzătorii cu amănuntul, cu ridicata, cu colectorul rural și cu puncte de vânzare a consumatorilor de ceapă a fost de 5,743, 5,736, 5,785 și respectiv 5,75 per produs de ceapă. Distanța medie parcursă pentru producătorii de ceapă vândută la punctul de vânzare a consumatorilor a fost în medie de 37,830 min distanță de cea mai apropiată piață, în timp ce cele vândute pentru angrosiști, colectorul rural și magazinul comercianților cu amănuntul sunt situate în medie la 38,112, 38,276 și 38,334 min departe de casă, respectiv. Proporția medie a producției de ceapă a caracteristicilor gospodăriei de către punctele de vânzare a pieței de ceapă accesate de comerciantul cu amănuntul, colectorul rural, angrosistul și magazinul de pe piața de consum a fost de 39,629, 40,589, 40,831 și respectiv 41,325 chintali de ceapă la hectar (Tabelul 2).

Publicat online:

Tabelul 1. Caracteristicile medii ale gospodăriei pe punctele de desfacere a pieței de ceapă

Publicat online:

Tabelul 2. Proporția caracteristicilor gospodăriei după punctele de vânzare a pieței de ceapă

Situația educațională a respondenților care au vândut vânzătorului cu amănuntul (62,76%), cu ridicata (64,73%), colectorilor din mediul rural (62,72%) și consumatorilor (66,51%) de pe piață au participat la educație formală și informală. Proporția respondenților care au condus o gospodărie masculină au vândut (88,70%) către comerciantul cu amănuntul (89,63%) către comercianții cu ridicata (89,04%) și cu (89,45%) consumatorii de pe piață. Rezultatele privind proprietatea pompei de motor indică faptul că 48,55%, 48,95%, 50,44% și 53,21% dintre participanții la piață au vândut ceapă angrosistului, vânzătorului cu amănuntul, colectorului rural și, respectiv, consumatorilor, ca alegere a punctelor de vânzare. În ceea ce privește activitățile de adăugare a valorii după recoltare, 84,1%, 85,48%, 85,53% și 87,61% producătorii de ceapă au efectuat activitate de adăugare a valorii după recoltare și și-au vândut produsul către comerciantul cu amănuntul, angrosistul, colectorul rural și piața de consum care au participat la activități de comercializare a cepei.

Pe de altă parte, aproximativ 77,06% dintre respondenți încheie un contract de piață și își vând produsul către un consumator, în timp ce restul de 78,07%, 78,66% și 79,67% dintre respondenți încheie un acord și își vând produsul către colectorul, comerciantul cu amănuntul și cu ridicata magazinul de pe piață a luat credit pentru producția și comercializarea cepei, respectiv. În cazul în care accesul la credit durează 11,93%, 12,55%, 12,72% și 13,28% dintre respondenții din eșantion iau credit și au vândut ceapă către un consumator corespunzător, comerciant cu amănuntul, colecționari din mediul rural și magazine cu ridicata. În cele din urmă, rezultatele privind accesul la informațiile de piață indică faptul că 88,28%, 88,38%, 89,47% și 89,91% dintre participanții la piață au folosit retailer, angrosist, colector rural și respectiv piață de consum.

3.2. Factori opțiuni de ieșire pe piața cepei

Fermierii care produc ceapă în districtul Fogera au patru opțiuni alternative de vânzare a cepei. Aceștia sunt comercianți cu amănuntul, angro, colecționari din mediul rural și consumatori. Probit multivariat a fost utilizat pentru a analiza alegerile de desfacere pe piață ale producătorilor de ceapă printre patru puncte de desfacere diferite incluse în model. În această secțiune, semnificația factorilor determinanți care influențează decizia producătorilor în alegerea punctelor de vânzare a pieței este discutată pe baza rezultatelor modelului multivariate probit (MVP).

Testul Wald (52) (χ 2 = 430,59, ρ = 0,00) este puternic semnificativ la 1% nivel semnificativ, ceea ce indică faptul că subsetul de coeficienți al modelului este semnificativ în comun și că puterea explicativă a factorilor incluși în model este satisfăcător, astfel, modelul MVP se potrivește destul de bine cu datele. Testul de probabilitate maximă simulat (LR χ 2 (6) = 17.965 (Prob> χ 2 = 0.0063) al ipotezei nule de independență între decizia de desfacere a pieței (ρ21 = ρ31 = ρ41 = ρ32 = ρ42 = ρ43 = 0) este semnificativ la 1% nivel semnificativ. Prin urmare, ipoteza nulă că toate valorile ρ (Rho) sunt în comun egale cu 0 este respinsă, indicând bunătatea potrivirii modelului și susținând utilizarea modelului MVP asupra probitului individual Acest lucru verifică dacă estimarea separată a deciziei de alegere a acestor puncte de vânzare este părtinitoare, iar deciziile de alegere a celor patru puncte de comercializare a cepei sunt decizii interdependente ale gospodăriei (Tabelul 3).

Publicat online:

Tabelul 3. Stabilitatea generală, probabilitățile și matricea de corelație a piețelor din modelul MVP

Rezultatul estimării probabilității maxime de simulare (SML) indică probabilitatea marginală de succes a fiecărui patru puncte de vânzare. Probabilitatea de a alege un punct de vânzare cu ridicata (87%) a fost relativ ridicată în comparație cu probabilitatea de a alege un comerciant cu amănuntul (86%), colectorii din mediul rural (82%) și un punct de vânzare pentru consumatori (79%). În ceea ce privește probabilitățile comune de succes și eșec ale pieței, deciziile de alegere a punctelor de vânzare sugerează că aceste gospodării sunt mai susceptibile de a alege în comun patru puncte de desfacere a pieței. Probabilitatea ca gospodăriile să aleagă împreună cele patru puncte de desfacere a pieței este de 59%, comparativ cu eșecul lor de 0,7% în a alege împreună cele patru puncte de desfacere a pieței.

Valorile ρ (ρij) indică gradul de corelație dintre fiecare pereche de variabile dependente. Ρ21 (corelația dintre alegerea pentru angrosist și comerciantul cu amănuntul), ρ31 (corelația dintre alegerea pentru colectorul rural și comerciantul cu amănuntul) și ρ41 (corelația dintre consumatori și comerțul cu amănuntul) sunt interdependente negativ și semnificative la nivel de probabilitate de 1%, respectiv 5%. ρ32 (corelația dintre alegerea pentru colectorul rural și comerțul cu ridicata), ρ42 (corelația dintre alegerea consumatorului și comerțul cu ridicata) și ρ43 (corelația dintre alegerea consumatorului și colecționarii din mediul rural) sunt interdependente pozitiv și semnificative la un nivel semnificativ de 10%. Din această constatare, este posibil să se concluzioneze că producătorii de ceapă care livrează către angrosiști ​​sunt mai puțin predispuși la un comerciant cu amănuntul și invers și, de asemenea, colectorul rural este mai puțin probabil să livreze comerciantul cu amănuntul și invers, la fel, acei producători care livrează consumator sunt mai puțin predispuși la un comerciant cu amănuntul. si invers. Acest lucru indică o relație concurențială a unui punct de vânzare cu ridicata cu un punct de vânzare de colecție local.

La fel, a existat o relație competitivă între punctele de vânzare cu amănuntul și distribuitorul cu angrosistul și piața de consum. Cu toate acestea, acei producători de ceapă care livrează colectorului rural sunt mai predispuși să livreze angro și consumator și invers. Acest lucru indică o relație complementară a unui punct de vânzare cu ridicata cu un colector rural și un punct de vânzare pentru consumatori. Pe baza rezultatului modelului MVP, două dintre variabilele utilizate în model au fost semnificative la patru puncte de desfacere a pieței, unele dintre variabilele utilizate în model au fost, de asemenea, semnificative la mai multe puncte de vânzare pe piață, în timp ce altele au fost semnificative într-o piață dar nu în cealaltă priză. Din cele treisprezece variabile explicative incluse într-un model probit multivariat, trei variabile au afectat în mod semnificativ punctul de vânzare cu ridicata al vânzătorilor cu amănuntul, magazinul de vânzări cu amănuntul și colectorul rural și patru variabile au afectat în mod semnificativ opțiunile de vânzare a consumatorilor la nivelurile de probabilitate de 1, 5 și 10%.

3.2.1. Cantitatea produsă (Amprd)

3.2.2. Adăugarea valorii după recoltare (PHVA)

Adăugarea valorii după recoltare de către fermier a fost pozitivă și semnificativă, cu rezultatul scontat, alegând angrosiștii, comercianții cu amănuntul, colectorul rural și punctele de vânzare de pe piața consumatorilor la un nivel semnificativ de 1%. Semnul pozitiv indică faptul că acele gospodării care produc o cantitate mare de ceapă preferă în cea mai mare parte să utilizeze mai multe puncte de vânzare în mod interschimbabil. Fermierii care au practicat adăugarea valorii după recoltare (depozitare corespunzătoare, clasificare sau sortare, tăiere și curățare) preferă în mare parte din toate cele patru puncte de vânzare a produselor lor la prețul corect de piață. Motivul probabil ar putea fi legat de calitatea slabă și ceapa perisabilă, care nu este preferată de consumatorii și comercianții finali să cumpere și să vândă cu un preț de piață mai bun. Acest lucru este în concordanță cu constatarea (Emana și colab., 2015) care a relevat că adăugarea valorii post-recoltare a cartofului are o relație semnificativă și pozitivă cu probabilitatea de a alege colectorul și angrosistul doar canal la 1% nivel semnificativ.

3.2.3. Nivel de educație (Edu HH)

Nivelul de educație al producătorilor de ceapă are un efect semnificativ și pozitiv asupra șanselor de a alege angrosiștii și alegerea punctelor de vânzare a consumatorilor la un nivel semnificativ de 5%, respectiv 1% (Tabelul 4). Se consideră că educația oferă persoanelor cu cunoștințele necesare care pot fi utilizate pentru a colecta informații, a interpreta informațiile primite și a lua produse și decizii de marketing. Acest rezultat arată că fermierii care alfabetizează ar putea vinde ceapa către angrosiști ​​și consumatori decât alte puncte de vânzare de pe piață, deoarece fermierii mai educați pot merge să petreacă mai puțin timp făcând activități de marketing. Această constatare a fost în concordanță cu concluziile (Abraham, 2013) conform cărora nivelul de educație este negativ și semnificativ legat de piața colecționarilor, astfel, gospodăriile au preferat piața distribuitorilor cu ridicata. Motivul posibil ar putea fi acela că, pe măsură ce nivelul de educație crește, productivitatea fermierilor crește și consolidează legătura cu angrosiștii și consumatorii. Educația sporește cunoștințele fermierilor care pot fi utilizate pentru a colecta informații, a interpreta informațiile primite și a lua decizii informate și de marketing.