ارزیابی عوامل تعیین‌کنندة تصمیم کشاورزان در انتخاب و پذیرش ارقام مختلف زیتون در مناطق روستایی شهرستان رودبار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه اقتصاد و توسعه کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد اقتصاد کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

3 گروه اقتصاد، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

4 استادیار پژوهشی بخش تحقیقات اقتصادی، اجتماعی و ترویج کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان گیلان، سازمان تحقیقات،

چکیده
علی‌رغم اهمیت زیتون در اقتصاد شهرستان رودبار، در ارتباط با پذیرش و تعیین عوامل اقتصادی، اجتماعی و فنی مؤثّر بر تصمیم‌گیری کشاورزان برای انتخاب رقم مناسب زیتون در مقایسه با سایر محصولات توجه کمی صورت گرفته است. بدین منظور مطالعه حاضر با هدف پر کردن این خلاء مطالعاتی، به بررسی عوامل تعیین‌کننده انتخاب کشاورزان برای ارقام مختلف زیتون در شهرستان رودبار با استفاده از مدل لاجیت چندگانه پرداخته است. جامعه مورد بررسی در این پژوهش باغداران زیتون در مناطق روستایی شهرستان رودبار استان گیلان است که از بین آن‌ها 187 باغدار به عنوان نمونه با روش نمونه‌گیری خوشه‌ای انتخاب شدند و سپس اطلاعات مورد نیاز از طریق تکمیل پرسشنامه در سال‌ 1400 از نمونه جمع‌آوری شد. نتایج نشان داد که عوامل مهمی چون درآمد زیتون، وجود افراد مسن، اندازه خانوار، تجربه کشاورز، استفاده از کودهای آلی، داشتن قرارداد با کارخانه فرآوری و عضویت کشاورز در اتحادیه یا شرکت‌های تعاونی کشاورزی بر پذیرش و انتخاب ارقام زیتون مؤثّر هستند. بر این اساس اگر درآمد یک واحد افزایش یابد، احتمال انتخاب رقم زرد حدود 08/0 افزایش و رقم فیشمی 14/2 کاهش می‌یابد. همچنین افزایش تجربة کشاورز به میزان یک واحد نسبت به میانگین باعث افزایش شانس انتخاب ارقام شنگه، فیشمی و زرد به ترتیب به میزان 3/0، 44/2 و 06/0 می‌شود. بٌعد خانوار نیز به ازای یک واحد افزایش از میانگین، به ترتیب موجب افزایش شانس انتخاب ارقام شنگه و فیشمی به میزان 2/1 و 92/6 می‌شود. به علاوه نتایج نشان داد که افزایش یک واحد در استفاده از کودهای ارگانیک احتمال انتخاب زیتون نوع ماری را تا 2/0 افزایش می‌دهد که بیانگر تأثیر کودهای ارگانیک در پذیرش ارقام بومی است. بر اساس نتایج ایجاد شرایط مناسب با ارائه آموزش‌های کاربردی و به روز در زمینه کشاورزی و فن‌آوری‌های جدید و افزایش دسترسی به تسهیلات مالی و تجهیزات مورد نیاز برای کشاورزان می‌تواند مفید باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Evaluating the determining factors of farmers' decision on choice and adoption olive varieties in Rudbar: the application of multinomial logit analysis

نویسندگان English

mehrdad Bagheri 1
Fereshteh Zahiri 2
Reza Esmaeelzadeh Siahpirani 3
Fatemeh Moazzezi 4
1 Department of Agricultural Economics & Development , Payame Noor University, Tehran, Iran.
2 Ms.c. Graduate in Agricultural Economics, Payame Noor University, Tehran, Iran
3 Economics of Department, Payame Noor University, Tehran, Iran
4 Assistant Professor, Economic, Social and Extension Research Department, Guilan Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Rasht, Iran.
چکیده English

Despite the importance of olives in the economy of Rudbar county, little attention has been paid in relation to the acceptance and determination of economic, social and technical factors affecting farmers' decisions to choose the right variety of olives compared to other products. For this purpose, the present study, with the aim of filling this research gap, investigated the determinants of farmers' choice for different olive varieties in Rudbar County using the multinomial logit model. The community studied in this research is the olive gardeners in the rural areas of Rudbar county of Gilan province, which was obtained using Cochran's formula; the sample size included 187 farmers. Then the sample farmers were selected using the cluster sampling method and the required information was collected by completing the questionnaire in 1400. The results showed that important factors including olive income, elderly people, household size, farmer's experience, use of organic fertilizers, having a contract with a processing plant and the farmer's membership in the union or agricultural cooperatives are effective on the acceptance and selection of olive varieties. Accordingly, if the income of one unit increases, the probability of choosing the Yellow variety increases by about 0.08 and the Fishemi variety decreases by 2.14. Also, increasing the farmer's experience by one unit compared to the average increases the chance of choosing the Shenge, Fishemi and Yellow varieties by 0.3, 2.44 and 0.06, respectively. Household size also increases the chance of choosing the Shenge and Fishmi varieties by 1.2 and 6.92, respectively, for each unit increase from the average. In addition, the results showed that an increase of one unit in the use of organic fertilizers increases the probability of choosing Mari type olives by 0.2, which indicates the effect of organic fertilizers in the adoption of native varieties. Based on the results creating suitable conditions by providing practical and up-to-date training in the field of agriculture and new technologies and increasing access to financial facilities and equipment needed for farmers can be useful.

کلیدواژه‌ها English

Farmers'
decisions
economic and social factors
choice of olive varieties
multinomial logit
Rudbar County
اثنی‌عشری، ز.، خباززاده، م.، دهقان، م.، و دهقانی، ز. (1387). زیتون درخت صلح و دوستی. انتشارات کوثر، چاپ اول.
اسدی، ه.، زارع، ا.، نعمتی، ع.، حسن پور، ب.، صیدزاده، ح. و روستایی، م. (1398). بررسی میزان پذیرش گندم دوروم رقم دهدشت و ارزیابی آثار اقتصادی آن در ایران زراعت دیم ایران، 8(2): 215-224. https://doi.org/10.22092/idaj.2020.127465.270
ارجی، ع.، زینانلو، ع.ا.، حاجی امیری، ا.، و نجفی، م. (1391). بررسی سازگاری و خصوصیات رویشی و زایشی برخی از ارقام زیتون در شرایط آب و هوایی سرپل ذهاب. تولیدات گیاهی، 35(4): 27-17.  https://plantproduction.scu.ac.ir/article_10046_a7e1b66f51e698b5b4e3932f0d29ec05.pdf
ارجی، ع. و ‌بهمنی‌پور، ف. (1393). سازگاری ارقام و ژنوتیپ‌های زیتون در استان ایلام.  نهال و بذر، 30(4): 775-761. https://doi.org/10.22092/SPIJ.2017.111240
ارجی، ع. و ‌نوری‌زاده، م. (1393). سازگاری برخی ارقام زیتون درشرایط آب و هوایی طارم و سرپل ذهاب. نهال و بذر، 30(4): 717-703. https://doi.org/10.22092/SPIJ.2017.111237
اللهیاری, م.ص.، کشاورز، ف.، آذرمی سه ساری، ذ.، و خیاطی، م. (1389). عوامل مؤثّر بر عدم پذیرش کشت ارقام برنج پرمحصول در میان کشاورزان استان گیلان. پژوهش های ترویج و آموزش کشاورزی، 3(4). https://jaeer.srbiau.ac.ir/article_1475_88ce2a42e5072684aa444ce7e4a55b38.pdf
باقری، م.، حداد، ح. و شیروانیان، ع. (1398). بررسی رابطه امنیت غذایی و فقر درآمدی  درمناطق روستایی استان گیلان: مطالعه موردی شهرستان املش. روستا و توسعه، 88(4): https://doi.org/10.30490/RVT.2020.293733.1076
تقی زاده، ا.ع.، زینانلو، ع.ا.، و امینیان دهکردی، ر. (1398). انتخاب رقم مناسب کشت زیتون در شرایط اقلیم طارم. تولید و فرآوری زیتون، 1(1): 1-9. https://ejopp.areeo.ac.ir/article_120462_e85320f4684175736f46bcae0d44835e.pdf
تقی زاده، ا. ع.، زینانلو، ع. ا. و امینیان دهکردی، ر. (1399). ارزیابی میانگین‌گیری متحرک بر مطالعات سازگاری زیتون. دانش کشاورزی و تولید پایدار، 30(3): 295-309.  DOR: 20.1001.1.24764310.1399.30.3.17.2
جلیلی، م. و رشیدی، ل. (1400). بررسی کیفیت انواع روغن های زیتون موجود در بازار براساس ویژگی های تعیین شده در استاندارد ملی ایران. پژوهشهای صنایع غذایی (دانش کشاورزی)، 31(1 )، 161-176. https://sid.ir/paper/954868/fa
رمضانی، ب.، و کاظم نژاد، ز. (1390). بررسی تأثیر خشکسالی بر تغییر بازدهی محصول زیتون در شهرستان رودبار. دانشنامه، 82 (جغرافیا): 63-72. https://sid.ir/paper/91300/fa
رستگاری پور، ف. و توکلی، م. (1399). بررسی اثر عوامل مؤثر بر ایجاد انگیزه جهت خصوصی‌سازی شرکت‌های تعاونی روستایی در شهرستان تربت‌حیدریه. راهبردهای توسعه روستایی، 7(4): 469-453. https://doi.org/10.22048/rdsj.2021.264671.1901
زینانلو، ع. ا.، ارجی، ع.، تسلیم پور، م.، رمضانی ملک رودی، م. و عظیمی، م. (1394). اثر رقم و شرایط اقلیمی بر ترکیب اسیدهای چرب روغن زیتون. علوم باغبانی ایران، 46(2):242-233. https://doi.org/10.22059/ijhs.2015.54619
سلطانی، س.، سیفی، ا.، قاسم‌نژاد، ع. فریدونی، ح. (1395). مطالعه‌ی برخی از ارقام و ژنوتیپ‌های بومی و خارجی زیتون از نظر تنوع ریخت‌شناختی، کیفیت روغن و ترکیب اسیدهای چرب. پژوهش‌های تولید گیاهی، 23(2): 22-1.DOR: 20.1001.1.23222050.1395.23.2.1.7
شجاعی, م.، غلامی، م. (1401). بررسی ویژگی‌های کمی و کیفی میوه و روغن چهار رقم زیتون در شرایط آب و هوایی طارم .علوم باغبانی ایران، 53(2): 294-285. https://doi.org/10.22059/ijhs.2021.282202.1649
شفیعی، ل. (1386). شناسایی عوامل مؤثّر بر توسعه کاشت زیتون در استان کرمان. اقتصاد کشاورزی و توسعه، 15(58) (ویژه سیاستهای کشاورزی):1-22. https://sid.ir/paper/24480/fa
عجم گرد، ف. و زینانلو، ع. ا. (1392). مقایسه عملکرد کمی و کیفی ارقام زیتون در شمال استان خوزستان.  نهال و بذر، 29(3): 579-567. https://doi.org/10.22092/spij.2017.111176
عظیمی، م.، ارجی، ع.، زینانلو، ع.ا.، تسلیم پور، م.ر. و رمضانی ملکرودی، م. (1395). ارزیابی سازگاری برخی ارقام زیتون (Olea europaea L.) در اقلیم‌های مختلف ایران، مجله به‌نژادی نهال و بذر )نهال و بذر(، 32(2):275-292. https://www.sid.ir/paper/147035/fa#pointx
عظیمی، م. و جعفری، ح. (1400). بررسی گرده افشانی و تعیین رقم مناسب گرده دهنده برای برخی از ارقام زیتون در شرایط منطقه طارم. پژوهش‌های میوه‌کاری، 6(2): 37-50. https://doi.org/10.30466/rip.2022.52803.1168
قاسمیان، س.، دوراندیش، آ.، قربانی، م. و سخی، ف. (1403). بررسی عوامل مؤثر بر کاهش تقاضای بیمه محصولات کشاورزی. راهبردهای توسعه روستایی، 11(1): 116-96. https://doi.org/10.22048/rdsj.2024.395458.2096
کرباسی, ع.، حسینی، س. م.، دادرس مقدم، ا. و حمیده‌پور، ح. (1402). بررسی عوامل مؤثر بر یکپارچه‌سازی اراضی زعفران در روستاهای قاینات (با رهیافت لاجیت ترتیبی تعمیم‌یافته). راهبردهای توسعه روستایی، 10(3): 324-309. https://doi.org/10.22048/rdsj.2023.342077.2021
کهنسال، م. ر.، و سیدان، س.م. (1392). تعیین کننده های مؤثر بر پذیرش ارقام اصلاح شده گندم آبی در استان همدان. اولین همایش ملی توسعه پایدار کشاورزی با کاربرد الگوی زراعی، همدان. https://civilica.com/doc/278160
محمدی، د.، رحمانی، ر. (1395). شناسایی عوامل اقتصادی اجتماعی مؤثّربر پذیرش ارقام زودرس و میان‌رس ذرت بعد از گندم در استان فارس. تحقیقات اقتصاد کشاورزی، 8(1): 51-70.   20.1001.1.20086407.1395.8.29.4.4
هماپور، م.، حامدی، م.، مصلحی شاد، م. و صفافر، ح. (1393). بررسی ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی دو رقم زیتون زرد و روغنی شهرهای شیراز و کازرون. علوم تغذیه و صنایع غذایی ایران، 9(1): 121-130. https://nsft.sbmu.ac.ir/article-1-1182-en.pdf.
Abdulai, Awudu. (2023). Information Acquisition and the Adoption of Improved Crop Varieties. American Journal of Agricultural Economics 105(4): 1049–1062. https://doi.org/10.1111/ajae.12419
Adesina, A.A., Baidu-Forson, J. (1995). Farmers’ perceptions and adoption of new agricultural technology: Evidence from analysis in Burkina Faso and Guinea, West Africa, Agricultural Economics, 13(1): 1-9.https://doi.org/10.1016/0169-5150(95)01142-8
Adesina, A.A., Chianu, J. (2002). Determinants of Farmers’ Adoption and Adaptation of Alley Farming Technology in Nigeria, Agroforestry Systems, 55(2): 99–112.https://doi.org/10.1023/A:1020556132073
Adesina, A.A., Mbila, D., Nkamleu, G.B., Endamana, D. (2000). Econometric Analysis of the Determinants of Adoption of Alley Farming by Farmers in The Forest Zone of Southwest Cameroon, Agriculture, Ecosystems & Environment, 80(3): 255–265.https://doi.org/10.1016/S0167-8809(00)00152-3
Akinola, A.A., Alene, A.D., Adeyemo, R., Sanogo, D., Olanrewaju, A.S., Nwoke, C., Nziguheba, G., (2010). Determinants of adoption and intensity of use of balance nutrient management systems technologies in the northern Guinea savanna of Nigeria. Q. J. Int. Agric. 49, 25–45. https://doi.org/10.22004/ag.econ.52007
Amankwah, A., & Quagrainie, K. K. (2019). Aquaculture feed technology adoption and smallholder household welfare in Ghana. Journal of the World Aquaculture Society, 50(4), 827-841.  https://doi.org/10.1111/jwas.12544
An, L. and López-Carr, D. (2012). Understanding Human Decisions in Coupled Natural and Human Systems. Ecological Modeling, 229 :1-4. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.10.023
Alagna, F., D'Agostino, N., Torchia, L., Servili, M., Rao, R., Pietrella, M., and Perrotta, G. (2009). Comparative 454 pyrosequencing of transcripts from two olive genotypes during fruit development. BMC Genomics, 10(1), 399-403. https://doi.org/10.1186/1471-2164-10-399
Ali A, Khan MA (2013). Livestock ownership in ensuring rural household food security in Pakistan. J Anim Plant Sci 23: 313–318. https://thejaps.org.pk/docs/v-23-1/48.pdf
Asadi A, Shariati V, Mousavi S, Mariotti R, Hosseini Mazinani M. (2023). Meta-analysis of transcriptome reveals key genes relating to oil quality in olive. BMC Genomics. Sep 22; 24(1): 566. https://doi.org/10.1186/s12864-023-09673-y.
Asfaw, S., Shiferaw, B., Simtowe, F.P., Haile, M.G., (2011). Agricultural technology adoption, seed access constraints and commercialization in Ethiopia. J. Dev. Agric. Econ. 3, 436–477.https://ssrn.com/abstract=2056976
Ashoori D, Allahyari MS, Bagheri A, Damalas CA. (2019). Adoption Determinants of Modern Rice Cultivars among Smallholders of Northern Iran. Agriculture. 9(11):232. https://doi.org/10.3390/agriculture9110232
Awotide, AB., Abdoulaye, T. and Alene, A. (2014). Assessing the extent and determinants of adoption of improved cassava varieties in south-western Nigeria. J Dev Agric Econ 6: 376–385.
Ayuk, E.T., (1997). Adoption of agroforestry technology: The case of live hedges in the Central Plateau of Burkina Faso. Agric. Sys. 54, 189–206.https://doi.org/10.1016/S0308-521X(96)00082-0
Baramo, G. B. (2023). Factors Affecting Adaptation Strategies of Small Holder Farmer’s to Climate Changes: Evidence from Dale Woreda in Sidama Regional State, Ethiopia. American Journal of Applied Statistics and Economics, 2(1), 15–27. https://doi.org/10.54536/ajase.v2i1.655
Bhat, C.R.,Guo, J., (2004).Amixed spatially correlated logitmodel: Formulation and application to residential choice modeling. Trans. Res. Part B: Meth. 38, 147–168.https://doi.org/10.1016/S0191-2615(03)00005-5
Besley, T., Case, A., (1993). Modeling technology adoption in developing countries. Am. Econ. Rev. 83, 396–402. https://www.jstor.org/stable/2117697
Calò, F.; Girelli, C.R.; Wang, S.C.; Fanizzi, F.P. (2022).Geographical Origin Assessment of Extra Virgin Olive Oil via NMR and MS Combined with Chemometrics as Analytical Approaches. Foods, 11, 113. https://doi.org/10.3390/foods11010113
Cameron, L.A., (1999). The importance of learning in the adoption of highyielding variety seeds. Am. J. Agric. Econ. 81, 83–94.
Chen, X. T., Huang, W. H., Qi, Z. H., & Feng, Z. C. (2020). Farmers' cognition, adoption intensity and income effect of ecological breeding mode: a case study of rice-shrimp co-cultivation mode in the middle and lower reaches of Yangtze river. Journal of Chinese Rural Economy, 10 (2020), pp. 71-90. URL: http://zgncjj.crecrs.org/UploadFile/Issue/15lqxhl0.pdf
Chandio, AA., Jiang, Y., Wei, F., et al. (2017). Famers’ access to credit: Does collateral matter or cash flow matter?—Evidence from Sindh, Pakistan. Cogent Econ Finance 5: 1369383.https://doi.org/10.1080/23322039.2017.1369383
Chandio, AA., Jiang, Y. and Magsi, H. (2016). Agricultural sub-sectors performance: An analysis of sector-wise share in agriculture GDP of Pakistan. Int J Econ Finance 8: 156. https://doi.org/10.5539/ijef.v8n2p156
Chang, Y., Chatterjee, S., and Kim, J. (2014). Household finance and food insecurity. J Fam Econ Issues 35:499–515.   https://doi.org/10.1007/s10834-013-9382-z
Cheng, S. and Long, J.S. (2007). Testing for independence of irrelevant alternatives in the multinomial logit model. Socio. Meth. Res. 35, 583–600. https://doi.org/10.1177/0049124106292361
Dansoabbeam, G., Bosiako, JA., Ehiakpor, DS., et al. (2017). Adoption of improved maize variety among farm households in the Northern Region of Ghana. Cogent Econ Finance 5: 1416896. https://doi.org/10.1080/23322039.2017.1416896
Dey, M.M., Paraguas, F.J., Kambewa, P. and Pemsl, D.E. (2010). The impact of integrated aquaculture-agriculture on small-scale farms in southern Malawi. Agric. Econ. 41, 67–79.https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2009.00426.x
Diiro, GM. (2013). Impact of off-farm income on agricultural technology adoption intensity and productivity. IFPRI. https://ebrary.ifpri.org/utils/getfile/collection/p15738coll2/id/127369/filename/127580.pdf
Ding, Q., Yang, Z., Xu, R., Chen, Y. (2023). Analysis of new varieties adoption behavior of Chinese turbot farmer based on the perspective of heterogeneity. Aquaculture and Fisheries, In Press. https://doi.org/10.1016/j.aaf.2023.07.001
Dow, J.K., Endersby, J.W., (2004). Multinomial probit and multinomial logit: A comparison of choice models for voting research. Elec. Stud. 23,107–122.https://doi.org/10.1016/S0261-3794(03)00040-4
Dung, L. T. (2020). A Multinomial Logit Model Analysis of Farmers’ Participation in Agricultural Cooperatives: Evidence from Vietnam. Applied Economics Journal, 27(1), 1-22. https://doi.org/10.22004/ag.econ.334402
Endrias, G., Legesse, D.  and Teressa, A. (2006). Adoption and intensity of use of improved sweet potato varieties in Boloso Sore Woreda, Southern Ethiopia. Ethiopian Journal of Development Research, 27(1). https://doi.org/10.4314/ejdr.v27i1.38631.
Esfandiari, M., Khalilabad, H. R. M., Boshrabadi, H. M., and Mehrjerdi, M. R. Z. (2020). Factors influencing the use of adaptation strategies to climate change in paddy lands of Kamfiruz, Iran. Land Use Policy, 95, 104628. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.104628
Feder, G. and Umali, D. L. (1993). The Adoption of Agricultural Innovations: A Review, Technological Forecasting and Social Change, 43(3-4): 215–239. https://doi.org/10.1016/0040-1625(93)90053-A
Fatima, H. and Khan, MA. (2015). Influence of wheat varieties on technical efficiency and production of wheat crop in Pakistan (in selected area of Punjab). Sarhad J Agric 31: 114–122. https://doi.org/10.17582/journal.sja/2015/31.2.114.122
Farooq, A., Ishaq, M., Yaqoob, S, et al. (2007). Varietal adoption effect on wheat crop production in irrigated areas of NWFP. Sarhad J Agric 23: 481–485. https://www.aup.edu.pk/sj_pdf/VARIETAL%20ADOPTION%20EFFECT%20ON%20WHEAT%20CROP%20PRODUCTION.pdf
Frongillo, EA., Olson, CM., Rauschenbach, BS., et al. (1997). Anne Kendall nutritional consequences of food insecurity in a rural New York state county. Institute for research on poverty discussion paper, NO. 1120–97. https://www.irp.wisc.edu/publications/dps/pdfs/dp112097.pdf
Ghadim, A. K. A., Pannell, D. J. and Burton, M. P. (2005). Risk, Uncertainty, and Learning in Adoption of a Crop Innovation. Agricultural Economics, 33(1): 1–9. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2005.00433.x
Chandio, AA. and Jiang, Y. (2018). Factors influencing the adoption of improved wheat varieties by rural households in Sindh, Pakistan. AIMS Agriculture and Food, 3(3): 216–228. https://doi.org/10.3934/agrfood.2018.3.216
Greene, W.H. (2012). Econometric Analysis, 7th edition. Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ.
Hassan, R., and Nhemachena, C., (2008). Determinants of African farmers’ strategies for adapting to climate change: Multinomial choice analysis. African J. Agric. Resource Econ. 2, 83–104.https://doi.org/10.22004/ag.econ.56969
Hausman, J. and McFadden, D. (1984). Specification Tests for The Multinomial Logit Model, Econometrica, 52(5):1219–1240.
Herath, P. H. M. U. and Takeya, H. (2003). Factors Decreased Intercropping by Rubber Small Holder in Srilanka: A logit analysis Agricultural, Agricultural Economics, 29(2):159-168. https://doi.org/10.1016/S0169-5150(03)00045-8
Holloway, G., Shankar, B. and Rahman, S. (2002). Bayesian spatial probit estimation: A primer and an application to HYV rice adoption. Agricultural Economics, 27:383-402.https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2002.tb00127.x
Idrisa, Y.L., Ogunbameru, B.O., Madukwe, M.C., (2012). Logit and tobit analyses of the determinants of likelihood of adoption and extent of adoption of improved soybean seed in Borno State, Nigeria. Greener J. Agri. Scien. 2, 37–45. https://core.ac.uk/download/pdf/227004093.pdf
Joshi, G., and Pandy, S. (2005). Effects of farmer's perception on the adoption of modern rice varieties in Nepal.  In Proceedings of the Conference on International Agricultural Research for Development, Stuttgart, Hohenheim, 11–13 October 2005. https://www.tropentag.de/2005/abstracts/links/Joshi_sh8S5vbQ.pdf
McFadden, D., (1973). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. Fron. Econome. 105–142. https://eml.berkeley.edu/reprints/mcfadden/zarembka.pdf
Moser C.M. and Barrett, C.B. (2003). The disappointing adoption dynamics of high-increasing, Low external input technology: The case of SRI in Madagascar. Agricultural Systems, 76(3):1085-1100.https://doi.org/10.1016/S0308-521X(02)00041-0
Moyo. S., Norton, GW., Alwang, J. and et al. (2007). Peanut research and poverty reduction: Impacts of variety improvement to control peanut viruses in Uganda. Am J Agric Econ 89: 448–460. https://doi.org/10.1111/j.1467-8276.2007.00991.x
Mwangi, M. and Kariuki, S. (2015). Factors determining adoption of new agricultural technology by smallholder farmers in developing countries. J Econ Sustainable Dev 6: 208–216. https://core.ac.uk/download/pdf/234646919.pdf
Nerlove, M. and Press, S.J., (1973). Univariate and Multivariate Log-linear and Logistic Models. Rand, Santa Monica, CA. https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/reports/2006/R1306.pdf
Nguyen Van, P., Laisney, F. and Kaiser, U., (2004). The performance of German firms in the business-related service sector. J. Bus. Econ. Stat. 22, 274– 295. https://doi.org/10.1198/073500104000000145
Nguyen-Van, P., Poiraud, C., and To-The, N. (2016). Modeling farmers’ decisions on tea varieties in Vietnam: a multinomial logit analysis. Agricultural Economics, 48(3), 291–299. https://doi.org/10.1111/agec.12334
Nkamleu, G.B., Kielland, A., (2006). Modeling farmers’ decisions on child labor and schooling in the cocoa sector: A multinomial logit analysis in Cote d’Ivoire. Agric. Econ. 35, 319–333. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2006.00165.x
Word Bank. (2007). The world development report 2008: Agriculture for development. World Bank publications, Washington, DC. https://documents1.worldbank.org/curated/en/587251468175472382/pdf/41455optmzd0PA18082136807701PUBLIC1.pdf
Kassie, M., Shiferaw, B. and Muricho, G. (2011). Agricultural technology, crop income, and poverty alleviation in Uganda. World Dev 39: 1784–1795. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2011.04.023
Kassie, M., Ndiritu, SW. and Stage, J. (2014). What determines gender inequality in household food security in kenya? Application of exogenous switching treatment regression. World Dev 56: 153–171. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2013.10.025
Kaguongo, W., Ortmann, G., Wale, E., Darroch, M. and Low, J. (2012). Factors influencing adoption and intensity of adoption of orange flesh sweet potato varieties: Evidence from an extension intervention in Nyanza and Western provinces, Kenya. African Journal of Agricultural Research, 7(3): 493–503. https://doi.org/10.5897/AJAR11.062
Kagoya, S., Paudel, K. P., and Daniel, N. L. (2018). Awareness and adoption of soil and water conservation technologies in a developing country: a case of Nabajuzi Watershed in Central Uganda. Environmental management, 61, 188-196. https://doi.org/10.1007/s00267-017-0967-4
Kritikou, E.; Kalogiouri, N.P.; Kostakis, M.; Kanakis, D.-C.; Martakos, I.; Lazarou, C.; Pentogennis, M.; Thomaidis, N.S. (2021). Geographical Characterization of Olive Oils from the North Aegean Region Based on the Analysis of Biophenols with UHPLC-QTOF-MS. Foods, 10, 2102. https://doi.org/10.3390/foods10092102
Mpogole, H. and Kadigi, R.M.J. (2012). Round Potato (Solanum Tuberosum) Profitability and Implications for Variety Selections in The Southern Highlands of Tanzania. Journal of Development and Agricultural Economics, 4(9): 258–267. https://doi.org/10.5897/JDAE12.061
Obisesan, A. (2014). Gender differences in technology adoption and welfare impact among nigerian farming households. MPRA Pap No.58920. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/58920/
Ojiako, I.A., Manyong, V.M., Ikpi, A.E., (2007). Determinants of rural farmers’ improved soybean adoption decisions in northern Nigeria. J. F. Agric. Envir. 5, 215–223.https://hdl.handle.net/10568/92172
Ortiz, O., Orrego, R., Pradel, W., Gildemacher, P., Castillo, R., Otiniano, R., Gabriel, J., Vallejo, J., Torres, O., Woldegiorgis, G. and Damene, B., (2013). Insights into potato innovation systems in Bolivia, Ethiopia, Peru and Uganda. Agricultural Systems, 114, pp.73-83. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2012.08.007
Ouma, J.O. and De Groote, H. (2011). Determinants of Improved Maize Seed and Fertilizer Adoption in Kenya. Journal of Development and Agricultural Economics, 3(11): 529-536. https://www.internationalscholarsjournals.com/articles/determinants-of-improved-maize-seed-and-fertilizer-adoption-in-kenya.pdf
Owusu, V., Abdulai, A. and Abdul-Rahman, S. (2011). Non-farm work and food security among farm households in northern Ghana. Food Policy 36: 108–118. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2010.09.002
Saka, J. O., Okoruwa, V. O., Lawal, B. O., and Ajijola, S. (2005). Adoption of improved rice varieties among smallholder farmers in south-western Nigeria. World Journal of Agricultural Sciences, 1(1) : 42-49. https://www.idosi.org/wjas/wjas1(1)/8.pdf
Sall, S., Norman, D. and Featherstone, A.M., (2000). Quantitative assessment of improved rice variety adoption: The farmer’s perspective. Agricultural System. 66P:129–144.https://doi.org/10.1016/S0308-521X(00)00040-8
Sharma, V.P. and Kumar, A. (2000). Factors influencing adoption of agro forestry program: A case study from Northwest India. Indian Journal of Agricultural Economics, 55(3): 500-509.https://doi.org/10.22004/ag.econ.297768
Shiyani, R.L., Joshi, A.M., Kumar, P. and Bantilan, M.C.S. (2002). Adoption of Improved Chickpea Varieties: Kribhco Experience in Tribal Region of Gujarat, India, Agricultural Economics, 27(1): 33–39. https://doi.org/10.1111/j.1574-0862.2002.tb00102.x
Sinkie A. K. and Getasew, D.T. (2024). Drivers of female farmers’ adoption of improved bread wheat varieties in Emba Alaje district, Northern Ethiopia, Cogent Food & Agriculture, 10(1). https://doi.org/10.1080/23311932.2024.2308327
So, Y., and Kuhfeld, W.F. (1995). Multinomial logit models. in SUGI 20 Conference Proceedings. https://support.sas.com/techsup/technote/mr2010g.pdf
Uaiene, RN. (2011). Determinants of agricultural technology adoption in Mozambique. African Crop Science Conference Proceedings, 10:375–380.  https://www.cabidigitallibrary.org/doi/pdf/10.5555/20133200277
Udensi, E. U., Tarawali, G., Favour, E. U., Asumugha, G., Ezedinma, C., Benjamen, C., Okoye, B. C., Okarter, C., Ilona, P., Okechukwu, R., & Dixon, A. (2011). Adoption of selected improved cassava varieties among smallholder farmers in South-Eastern Nigeria. Journal of Food, Agriculture and Environment, 9(1), 329–335.  https://hdl.handle.net/10568/88156
Wooldridge, J.M., (2014). Quasi-maximum likelihood estimation and testing for nonlinear models with endogenous explanatory variables. J. Econometrics 182, 226–234. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.04.020