A Mul/ple interven/ons Approach to Increasing Technology - PowerPoint PPT Presentation

A ¡Mul/ple ¡interven/ons ¡Approach ¡to ¡ Increasing ¡Technology ¡Adop/on(MITA): ¡ ¡ Evidence ¡from ¡Mexico ¡ Carolina ¡Corral ¡(J-­‑Pal) ¡ Xavier ¡Giné ¡(WB) ¡ Aprajit ¡Mahajan ¡(UC ¡Berkeley) ¡ Enrique ¡Seira ¡(ITAM) ¡ BASIS ¡Technical ¡Commi1ee, ¡November ¡7, ¡2014 ¡ Xavier ¡Giné ¡

¡ Low ¡ Produc/vity ¡ Although ¡yields ¡have ¡been ¡ improving ¡ ¡in ¡Mexico ¡since ¡ the ¡80’s, ¡they ¡are ¡as ¡low ¡as ¡ Average ¡Maize ¡ProducKvity ¡ ¡ 2008-­‑2012 ¡ those ¡in ¡much ¡poorer ¡ countries ¡, ¡par/cularly ¡ 10 ¡ 9 ¡ among ¡small ¡land ¡holders. ¡ 8 ¡ 7 ¡ 6 ¡ TN ¡/ ¡HA ¡ 5 ¡ 4 ¡ 3 ¡ 2 ¡ 1 ¡ 0 ¡ * ¡Includes ¡irrigated ¡and ¡non ¡irrigated ¡plots ¡ ¡ Source: ¡FAO ¡STATISTICS ¡ h]p://faostat3.fao.org/faostat-­‑gateway/go/ to/home/E ¡ Xavier ¡Giné ¡

Scope ¡of ¡Work ¡ There ¡is ¡some ¡debate ¡about ¡whether ¡observed ¡varia/on ¡in ¡yields ¡reflects: ¡ � Ø Essen/al ¡heterogeneity ¡(e.g. ¡Suri ¡(2006) ¡Barre], ¡Marenya ¡and ¡Barre] ¡ (2009)) ¡ Ø Constraints ¡(e.g. ¡Informa/on, ¡access ¡to ¡credit, ¡etc) ¡ ¡ ¡ ¡ MITA ¡aims ¡to ¡understand ¡both ¡the ¡nature ¡of ¡the ¡essen/al ¡heterogeneity ¡ � (measurement) ¡and ¡constraints ¡(interven/ons). ¡ Detailed ¡measurement ¡of ¡land ¡quality ¡and ¡inputs ¡ � Interven/ons: ¡ � Ø Improved ¡informa/on ¡ ¡ • Land ¡(Soil ¡Analysis ¡and ¡recommendaKons) ¡ • Best ¡PracKces ¡(Frequent ¡AEW ¡visits) ¡ Ø Relaxing ¡credit ¡constraints ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Produc/vity ¡determinants ¡ VARIABLES ¡ (1) ¡ (2) ¡ (3) ¡ (4) ¡ (5) ¡ (6) ¡ (7) ¡ Farmer's ¡characteris/cs: ¡age ¡ experience, ¡gender, ¡ ¡ educa/on, ¡monthly ¡income ¡ x ¡ x ¡ x ¡ AEW ¡ x ¡ x ¡ Plot ¡non-­‑observable ¡ ¡ characteris/cs: ¡SA ¡results ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ Plot ¡observable ¡ characteris/cs: ¡soil ¡type, ¡ slope ¡, ¡past ¡produc/vity ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ R-­‑squared ¡ 0.066 ¡ 0.098 ¡ 0.129 ¡ 0.238 ¡ 0.314 ¡ 0.3696 ¡ 0.375 ¡ Xavier ¡Giné ¡

Theory ¡ � Consider ¡a ¡produc/on ¡func/on ¡with ¡2 ¡sources ¡of ¡ uncertainty: ¡ ¡ � (unobserved) ¡quality ¡of ¡the ¡land ¡ ¡ � weather ¡shocks ¡(rains ¡and ¡frost) ¡ ¡ � An ¡informa/ve ¡signal ¡of ¡any ¡source ¡should ¡decrease ¡ overall ¡uncertainty ¡and ¡increase ¡overall ¡investment ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Design ¡& ¡Sample ¡ ¡ In ¡2013 ¡we ¡ ¡followed ¡430 ¡farmers ¡in ¡ � ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Tlaxcala. ¡ 155 ¡farmers ¡were ¡part ¡of ¡the ¡control, ¡ � while ¡275 ¡were ¡equally ¡divided ¡into ¡3 ¡ treatments ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommendaKons ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommendaKons ¡ + ¡AEW ¡+ ¡Free ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommendaKons ¡ + ¡AEW ¡+ ¡Costly ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Soil ¡Analysis ¡Interven/on ¡ Soil ¡Analysis ¡and ¡Recommenda/ons ¡ • Determinants ¡of ¡soil ¡characteris/cs: ¡PH, ¡electrical ¡conduc/vity, ¡, ¡type ¡of ¡soil, ¡ satura/on ¡point, ¡ca/onic ¡interchange ¡ • Nutrients: ¡OM, ¡N, ¡P, ¡K, ¡Ca, ¡Mg, ¡Na, ¡Fe, ¡Zn, ¡Mn, ¡Cu, ¡B, ¡S ¡ Xavier ¡Giné ¡

Soil ¡Analysis ¡Interven/on ¡ Farmers ¡Trainings ¡(45 ¡minutes ¡to ¡1 ¡hour ¡and ¡a ¡half) ¡ • How ¡to ¡understand ¡the ¡soil ¡analysis ¡ • Importance ¡of ¡each ¡nutrient ¡during ¡each ¡stage ¡of ¡crop ¡development ¡ • Importance ¡of ¡following ¡the ¡recommenda/ons ¡to ¡follow ¡increase ¡produc/vity ¡ Xavier ¡Giné ¡

Sample ¡& ¡Design ¡ ¡ In ¡2013 ¡we ¡ ¡followed ¡430 ¡farmers ¡in ¡ � ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Tlaxcala. ¡ 155 ¡farmers ¡were ¡part ¡of ¡the ¡control, ¡ � while ¡275 ¡were ¡equally ¡divided ¡into ¡ treatments ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡+ ¡AEW ¡ + ¡Free ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡+ ¡ AEW ¡+ ¡Costly ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Agricultural ¡Extension ¡ ¡Workers ¡ ¡Interven/on ¡ 7 ¡Agricultural ¡Engineers ¡specialized ¡in ¡Crop ¡Sciences ¡from ¡Chapingo ¡and ¡Tlaxcala ¡ • University ¡ Trained ¡in ¡CIMMYT’s ¡Conserva/on ¡Agricultural ¡Protocols ¡to ¡perform ¡6 ¡visits ¡during ¡the ¡ • spring/summer ¡cycle ¡ Equipped ¡with ¡digital ¡tablets ¡ ¡programmed ¡with ¡CIMMYT ¡AEWs ¡Maize ¡Surveys ¡for ¡ • Mexico’s ¡soil. ¡The ¡tablets ¡are ¡also ¡equipped ¡with ¡GPS ¡locators ¡and ¡cameras ¡to ¡monitor ¡ the ¡crop ¡development ¡and ¡that ¡the ¡visits ¡were ¡in ¡fact ¡realized. ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Sample ¡& ¡Design ¡ ¡ In ¡2013 ¡we ¡ ¡followed ¡430 ¡farmers ¡in ¡ � ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Tlaxcala. ¡ 155 ¡farmers ¡were ¡part ¡of ¡the ¡control, ¡ � while ¡275 ¡were ¡equally ¡divided ¡into ¡ treatments ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡+ ¡AEW ¡+ ¡Free ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ Ø Free ¡Soil ¡Analysis ¡and ¡ recommenda/ons ¡+ ¡AEW ¡+ ¡Costly ¡ Foliar ¡Fer/lizers ¡ ¡ The ¡sample ¡was ¡stra/fied ¡based ¡on: ¡ � Ø Climac/c ¡zones ¡ Ø Farmer ¡landholdings ¡size ¡ Ø Whether ¡farmer ¡had ¡a]ended ¡promo/on ¡mee/ng ¡ Xavier ¡Giné ¡

Calendar ¡ 2013$ 2014$ Jan$ Feb$ Mar$ Apr$ Ma$ Jun$ Jul$ Agu$ Sep$ Oct$ Nov$ Dec$ Jul$ Ago$ Sowing' 1st'weeding/'Fer0liza0on' 2nd'weeding/'Fer0liza0on' Harvest' <<<<Rain<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<$ <<<Frost<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<$ Baseline',' 1st'follow@up' Expecta0ons' 2nd'follow@up' Commercializa0on' Expecta0ons'&' Sampling' SA'Results' 1st'AEW'Visit' Last'AEW'Visit' Xavier ¡Giné ¡

A]ri/on ¡ By ¡last ¡survey ¡ ¡only ¡282 ¡farmers, ¡32% ¡ � of ¡the ¡original ¡sample, ¡ ¡remain ¡in ¡the ¡ VARIABLES Drop-out program. ¡ SA -0.0516 ¡ (0.0606) The ¡principal ¡source ¡of ¡a]ri/on ¡(64% ¡ SA+AEW 0.00515 � of ¡ ¡drop-­‑outs) ¡were ¡farmers ¡who ¡ (0.0509) didn’t ¡sow ¡maize ¡in ¡the ¡sampled ¡plot ¡ ¡ Control==Mean 0.3441 due ¡to ¡late ¡arrival ¡of ¡rains ¡in ¡Tlaxcala. ¡ Observations 429 ¡ R-squared 0.099 P-value=(SA=SA+AEW) 0.602 Besides ¡the ¡high ¡percentage ¡of ¡drop-­‑ � P-value=(SA=0=SA+AEW=0) 0.338 outs, ¡no ¡differen/al ¡a]ri/on ¡is ¡ Standard=errors=in=parentheses observed ¡across ¡treatments. ¡ ***=p<0.01,=**=p<0.05,=*=p<0.1 ¡ Xavier ¡Giné ¡

Balance ¡ • To ¡check ¡if ¡the ¡randomiza/on ¡was ¡balanced ¡across ¡treatments, ¡we ¡use ¡ ¡ key ¡variables ¡in ¡explaining ¡differences ¡across ¡plots ¡produc/vity: ¡ • ¡Farmers ¡characteris/cs ¡ • ¡Agricultural ¡prac/ces ¡and ¡ • ¡Soil ¡quality ¡ ¡ • Strata ¡fixed ¡effects ¡are ¡included ¡ ¡and ¡SEs ¡are ¡clustered ¡by ¡farmer ¡(when ¡ plot ¡level ¡data ¡is ¡used). ¡ ¡ Xavier ¡Giné ¡

Balance ¡ Farmer ¡characteris/cs ¡ � (1) (2) (3) (4) (5) Complete; Secondary; Years;of; education;or; experience; Monthly; VARIABLES Gender higher Age as;a;farmer income;($) SA I0.0217 0.0838 5.137** 1.451 8.435 (0.0661) (0.0847) (2.355) (3.455) (1,204) SA+AEW I0.0165 0.00542 3.820* 4.361 I934.5 (0.0609) (0.0743) (2.107) (2.724) (1,260) Control;;Mean 0.171 0.257 58.01 37.8 4,416 Observations 203 203 202 203 166 RIsquared 0.100 0.074 0.143 0.058 0.198 PIvalue;(SA=0;SA+AEW=0) 0.941 0.562 0.0588 0.265 0.633 PIvalue;(SA=SA+AEW) 0.934 0.350 0.587 0.379 0.378 Robust;standard;errors;in;parentheses ***;p<0.01,;**;p<0.05,;*;p<0.1 Xavier ¡Giné ¡