Doi: 10. 1016/j agwat


Participation in training programs, land ownership, soil analysis


Download 181.32 Kb.
Pdf ko'rish
bet2/2
Sana19.06.2023
Hajmi181.32 Kb.
#1603350
1   2
Bog'liq
frija2009


Participation in training programs, land ownership, soil analysis
and investment in water conservation influence a farm’s technical
efficiency level (
Table 6
). IWUE in these systems is also positively
affected by the participation in training programs, the realization
of investments in water conservation and the use of fertigation
techniques.
However, IWUE is significantly and negatively affected by the
proportion of total land area allocated to greenhouses. Thus, IWUE
decreases when farmers specialize to a greater extent in the
production of greenhouse crops. It is also negatively, (although not
significantly), affected by the presence of a well as an alternative
irrigation source on the farm.
4. Discussion and implications
The average IWUE in the greenhouse production systems of
Teboulba region is 41.8%, which is very low, particularly for a
semi-arid country, such as Tunisia, with limited water resources.
This implies that the observed quantity of marketable fruit and
vegetables produced in greenhouses could be maintained by
using the observed values of other inputs whilst using 58.2% less
irrigation water. Substantial water inefficiencies in Tunisia (47%)
were reported also by
Dhehibi et al. (2007)
for irrigated citrus
production in Cap Bon (this region is the primary consumer of
irrigation water in Tunisia).
Albouchi et al. (2005)
found that
IWUE in the Kairouan region (the main agricultural area in the
central part of Tunisia) was approximately 53%.
Chebil et al.
(2007)
, using the same sample of Teboulba farmers as we use in
our study, found that farmers are willing to pay higher prices for
irrigation water if this would improve distribution and delivery
services. Thus, Tunisia still has much to do to improve the use
Table 4
Average efficiencies for selected farm groups, given the assumption of constant
returns to scale.
Average technical
efficiency
Average irrigation
water use efficiency
Group 1 (75% < TE < 100%)
92.5%
79.9%
Group 2 (50% <= TE < 75%)
63.3%
30.4%
Group 3 (0 <= TE < 50%)
45.0%
11.4%
TE denotes technical efficiency.
Fig. 3. Cumulative efficiency distribution for both technical and irrigation water use
efficiencies.
Table 5
Results of correlation test «pairwise correlation» between technical efficiency and
irrigation water use efficiency.
TE-CRS
TE-VRS
IWUE-CRS
IWUE-VRS
TE-CRS
1.000
TE-VRS
0.858
1.000
IWUE-CRS
0.845
0.704
1.000
IWUE-VRS
0.821
0.935
0.754
1.000
All of the correlation coefficients are significant at the 1% level.
TE and IWUE denote, respectively, technical efficiency and irrigation water use
efficiency.
CRS denotes constant returns to scale, while VRS denotes variable returns to scale.
Table 6
Factors affecting technical and water use efficiencies: tobit model results, given the constant returns to scale assumption.
Explanatory variable
Explained variable
Technical efficiency
Irrigation water use efficiency
Estimate
P-value
Estimate
P-value
Farmers characteristics
Age of the manager
0.233
0.136
Training program
**
11.708
0.013
***
22.965
0.000
Land ownership
**
12.069
0.012
5.322
0.401
Experience
0.173
0.232
0.091
0.592
Technological characteristics
Soil analysis
**
12.691
0.012
Investment in water saving
***
21.570
0.005
***
26.231
0.010
Fertigation
3.838
0.626
***
33.083
0.001
Farm characteristics
Farm size
0.587
0.657
0.336
0.848
Proportion of greenhouses
0.241
0.313
**
0.661
0.048
Well
3.203
0.517
Constant
***
47.068
0.000
**
18.451
0.045
s
11.311
a
1.346
15.468
1.905
Pseudo R
2
0.181
0.194
Log-likelihood
153.348
163.017
LR
b
68.190
0.000
78.490
0.000
**
Significant at 5% level.
***
Significant at 1% level.
a
For
s
and LR the standard error is reported instead of the P-value.
b
Likelihood ratio statistic.
A. Frija et al. / Agricultural Water Management 96 (2009) 1509–1516
1514


and sustainability of its water resources, starting at the farm
level. As shown in
Table 5
, the technical efficiency of farms in
our sample is positively and highly correlated to the IWUE at the
farm level. Thus, apart from the impact on sustainability, efforts
made to rationalize water use will also have an important
impact on the sector’s productivity. In addition our results
demonstrate that potential exists to improve IWUE, both on
farms with a high technical efficiency level and those with low
efficiency (
Table 4
).
Many factors affect technical efficiency and IWUE. Involvement
in technical training is highly significant in both of our regression
models, and positively affects both types of efficiency.
Dhehibi
et al. (2007)
obtained similar results regarding the positive impact
of agricultural training on IWUE in Tunisia. In accordance with
these authors, we recommend that policy makers focus on
enhancing farmers’ knowledge regarding specific technologies in
greenhouse crop production and efficient water management
methods via the provision of better extension services and training
packages. Information regarding optimal doses and timing of
water applications to different crops is also needed in the study
area. Providing such information could reduce the variability in
IWUE among the 80% of farmers who use the same irrigation
technology.
As expected, investment in new water saving methods (dummy
variable in the tobit model) can improve IWUE (
Table 6
). The choice
of water saving technology affects not only the IWUE but also
greenhouse crop production. Farmers using drip irrigation are
much more efficient, both in terms of the production process and
regarding irrigation water use (
Table 7
). However, farmers using
water saving technology, in some cases, are less efficient than
those who do not use any such methods (see minimum and
maximum scores for each irrigation system).
The ‘‘National Irrigation Water Saving Program’’, introduced in
1995 to encourage irrigators to invest in water saving technologies,
generated higher measures of IWUE and improved farmers’
incomes in Tunisia (
Al Atiri, 2004
). This program, which provides
subsidies ranging from 40 to 60% of the purchase price of modern
irrigation equipment, has encouraged many farmers to invest in
water saving technologies (
Ministe`re d’Agriculture et des
Ressources Hydrauliques, 2004
). However, in 2004 the areas
equipped with water saving technologies in Tunisia represented
only about 75% of the total irrigated area (
Agency of Agricultural
Investments Promotion, 2004a,b
). An effort should be made to
encourage farmers with limited resources to adopt these
techniques. In addition, more research is needed to evaluate
related policies that could enhance the effects of technology
adoption.
Our results suggest that IWUE is negatively correlated with the
level of specialization (i.e. the proportion of farm land area
allocated to greenhouses). Given the small scale of farms in our
sample, the most specialized ones are those with only sufficient
land to install a small number of greenhouses (the 10 more
specialized farms in our sample have an average farm size of 0.6 ha.
The average size of the other farms is about 1.71 ha). Generally
these farms have resource constraints and limited marketing
alternatives, which could indirectly affect their level of IWUE (see
Wichelns, 2003
).
Establishing secure property rights (land ownership) also is
helpful in enhancing technical efficiency. In many areas, land
rights are closely linked to farm-level investment decisions. In
addition, farmer knowledge regarding soil fertility (through soil
analysis) also significantly increases technical efficiency scores by
enabling farmers to optimize the use of water and fertilizers. Such
practices should be encouraged with the help of extension
services.
5. Conclusion
Many reforms have been made in Tunisia in the last two
decades to improve irrigation water use efficiency. Our research,
which measures irrigation water use efficiency at the farm level,
shows that the results of these reforms are not always
guaranteed. In our study area, characterized by small scale
agricultural systems, very high water prices (covering both the
operation and management costs in addition to a proportion of
the fixed costs of irrigation), and government subsidies for water
saving technologies, the calculated irrigation water use effi-
ciency is still low and does not reflect the water-saving
orientated policies that have been applied. Significant water
saving could be achieved if irrigation management in the
studied system could be improved. The potential returns to scale
for both technical and irrigation water use efficiencies are high,
indicating that farmers are operating near the optimal scale.
Also, irrigation water use efficiency and the technical efficiency
of the greenhouse crop production process are highly correlated.
Hence the efficient use of water matters not only in terms of the
sustainability of the resource, but also in achieving productivity
improvements and increasing the competitiveness of agricul-
tural systems.
Farmer participation in technical training, investment in water
conservation, and the use of fertigation significantly increase the
level of irrigation water use efficiency. However, the proportion of
total farmland area allocated to greenhouse crop production has a
negative and significant impact on the efficiency of the irrigation
water use at the farm level.
In addition we recommend enhancing farmers’ knowledge
through better extension services and training packages. Further
research is needed also to understand the negative correlation
between farmers’ specialization and irrigation water use
efficiency.
Table 7
Variability of technical and water use efficiencies by irrigation system.
Irrigation system
Fertigation unit connected with a drip irrigation network
Plastic water pipes irrigation
85%
a
15%
a
Average
Minimum
Maximum
Average
Minimum
Maximum
TE
CRS
71.5
42.7
100.0
43.7
26.8
53.0
VRS
79.8
45.0
100.0
52.1
42.7
62.4
IWUE
CRS
47.3
6.1
100.0
10.7
3.6
14.2
VRS
58.0
9.3
100.0
21.6
5.0
45.0
TE and IWUE denote, respectively, technical efficiency and irrigation water use efficiency.
CRS denotes constant returns to scale, while VRS denotes variable returns to scale.
a
Proportion of farmers.
A. Frija et al. / Agricultural Water Management 96 (2009) 1509–1516
1515


References
Al Atiri, R. 2004. Les efforts de modernisation de l’agriculture irrigue´e en Tunisie.
Paper presented at: Se´minaire Modernisation de l’Agriculture Irrigue´e, Rabat,
Morocco, 19–23 April 2004.
http://www.wademed.net/Articles/005DGGR.pdf
(assessed December 2008).
Albouchi, L., Bachta, M.S., Jacquet, F., 2005. Estimation et de´composition de l’effi-
cacite´ e´conomique des zones irrigue´es pour mieux ge´rer les inefficacite´s
existantes. Paper presented at: Se´minaire Euro Me´diterrane´en: Les Instruments
E´conomiques et la Modernisation des Pe´rime`tres Irrigue´s, Sousse, TUN, 21–22
November 2005.
Alene, A.D., Zeller, M., 2005. Technology adoption and farmer efficiency in multiple
crops production in eastern Ethiopia: a comparison of parametric and non-
parametric distance functions. Agric. Econ. Rev. 6, 5–17.
Agency of Agricultural Investments Promotion (Agence de Promotion des Inves-
tissements Agricoles: APIA), 2004. Report on private agricultural investments in
Tunisia. Various issue.
Agency of Agricultural Investments Promotion, 2004. Les cultures maraıˆche`res sous
abris. 2004 bulletins.
www.tunisie.com/APIA
(assessed October 2007).
Banker, R.D., Charnes, A., Cooper, W.W., 1984. Some models for estimating technical
and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Manage. Sci. 30 (9), 1078–
1092.
Ben Mechlia, N., 2004. Prospects for irrigation water valorization in Maghreb
countries. In: Hamdy, A., Trisorio Liuzzi, G. (Eds.), Water Management for
Drought Mitigation in the Mediterranean. CIHEAM, pp. 169–185,
http://
ressources.ciheam.org/om/pdf/b47/05002269.pdf
(assessed December 2008).
Charnes, A., Cooper, W.W., Rhodes, E., 1978. Measuring the efficiency of decision
making units. Eur. J. Oper. Res. 2, 429–444.
Chebil, A., Thabet, C., Frija, A., 2007. Evaluation du prix maximum de l’eau d’irriga-
tion dans les cultures sous serres de la re´gion de Teboulba: une approximation
contingente. New Medit. VI (2), 21–26.
Coelli, T., 1996. A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis
(Computer) Program. Centre for Efficiency and Productivity Analysis CEPA.
Working Paper number 96/08.
Coelli, T., Rahman, S., Thirtle, C., 2002. Technical, allocative, cost and scale efficien-
cies in Bangladesh rice cultivation: a non-parametric approach. J. Agric. Econ. 53
(3), 607–627.
Coelli, T.J., Rao, P.D.S., O’Donnel, C.J., Battese, G.E., 1998. An Introduction to Effi-
ciency and Productivity Analysis. Springer, New York.
Dhehibi, B., Lachaal, L., Elloumi, M., Messaoud, A., 2007. Measuring irrigation water
use efficiency using stochastic production frontier: an application on citrus
producing farms in Tunisia. AfJARE 1 (2), 99–114.
Farrell, M.J., 1957. The measurement of productiveefficiency. J. R. Stat. Soc. Ser. A
120 (III), 253–281.
Fa¨re, R., Grosskopf, S., Lovell, C.A.K., 1994. Production Frontiers. Cambridge Uni-
versity Press, Cambridge.
Haji, J., 2006. Production efficiency of smallholders’ vegetable-dominated mixed
farming system in Eastern Ethiopia: a non-parametric approach. J. Afr. Econ. 16
(1), 1–27.
Hamdy, A., Lacirignola, C., 1999. Mediterranean Water Resources: Major Challenges
Towards the 21st Century. CIHEAM/IAM, Bari.
Lilienfeld, A., Asmild, M., 2007. Estimation of excess water use in irrigate agricul-
ture: a data envelopment analysis approach. Agric. Water Manage. 94, 73–82.
Malano, H., Burton, M., Makin, I., 2004. Benchmarking performance in the irrigation
and drainage sector: a tool for change. Irrig. Drain. 53, 119–133.
Ministry of Agriculture and Water Resources. Rapports d’activite´ 1995–2004.
Oude Lansink, A., Pietola, K., Ba¨ckman, S., 2002. Efficiency and productivity of
conventional and organic farms in Finland 1994–1997. Eur. Rev. Agric. Econ.
29 (1), 51–65.
Oude Lansink, A., Silva, E., 2004. Non-parametric production analysis of pesticides
use in the Netherlands. J. Product. Anal. 21, 49–65.
Regional administration of Agricultural Development, Monastir, 2000–2004
(Commissariat Re´gional au De´veloppement Agricole: CRDA). Rapports d’acti-
vite´s.
Rodrı´guez Dı´az, J.A., Camacho, P.E., Lo´pez Luque, R., 2004a. Applying benchmarking
an data envelopment analysis (DEA) techniques to irrigation districts in Spain.
Irrig. Drain. 53, 135–143.
Rodrı´guez Dı´az, J.A., Camacho, P.E., Lo´pez Luque, R., 2004b. Application of data
envelopment analysis to studies of irrigation efficiency in Analusia. J. Irrig.
Drain. Eng. 130, 175–183.
Speelman, S., D’Haese, M., Buysse, J., D’Haese, L., 2008. A measure for the efficiency
of water use and its determinants, study at small-scale irrigation schemes in
North-West Province, South Africa. Agric. Syst. 98 (1), 31–39
, doi:10.1016/
j.agsy.2008.03.006
.
Thabet, C., Mahe´, L.P., Surry, Y., 2005. La tarification de l’eau d’irrigation en Tunisie.
Econ. Rurale. 285, 51–69.
Thiam, A., Bravo-Ureta, B.E., Rivas, T.E., 2001. Technical efficiency in developing
country agriculture: a meta analysis. Agric. Econ. 25, 235–243.
Wadud, A., White, B., 2000. Farm household efficiency in Bangladesh: a comparison
of stochastic frontier and DEA methods. Appl. Econ. 32, 1665–1673.
Wichelns, D., 2003. Enhancing water policy discussions by including analysis of
non-water inputs and farm-level constraints. Agric. Water Manage. 62, 93–103.
Wooldridge, J.M., 2002. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The
MIT Press, Cambridge, Massachusets, London, UK.
A. Frija et al. / Agricultural Water Management 96 (2009) 1509–1516
1516

Document Outline


Download 181.32 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling