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影响南非豪登省小农获得农业加工培训的因素

摘要

背景

农业经济几乎没有新兴农民的发展空间,也没有强有力的支持体系支持小规模农民从事农产品加工。在本研究中,“获得农业加工培训的机会”指的是向小规模作物农民提供的任何加工培训,以便在他们从事农业加工时为他们提供装备。在加工和技能方面受过高等训练的小规模作物农民倾向于采用加工作为使其加工产品进入农业加工市场的一种战略。

方法

收集了307名小规模作物农民的数据,并使用STATA版本15进行了分数阶回归分析,以确定影响五类农业加工培训(营销培训、加工培训、记录保存培训、财务管理培训和商业计划培训)获得培训的因素。

结果

结果显示,26%的小农没有获得农业加工培训,74%的小农获得了培训。农业经验对小农获得农业加工培训的机会有显著影响,其显著性水平为5%,且系数为正。

结论

应鼓励耕作经验较少的小规模作物农民参与农业加工部门,因为他们的参与可提高家庭一级的收入和粮食安全。此外,应鼓励新的农业加工培训方案,因为经过培训的农民更有可能参与农业加工的增值活动。

背景

鼓励和扩大小规模农业企业家的农业加工活动不仅是发展目标的推动,也是不断变化的粮食消费口味和偏好模式的推动。这些模式源自人口增长和城市化进程加快,再加上中产阶级人口的增长,中产阶级的饮食模式偏向于方便的优质加工食品[1,2].除大中型农产品加工业外,还需大力发展小型农产品加工业。此外,它们需要通过提升农业加工技能、更好的产品设计、更有效地利用材料和改进营销组织来提高效率和质量[3.].在本研究中,“农业加工”一词被换成了“增值”。

南部非洲农业经济几乎没有新兴农民的发展空间,也没有强有力的支持体系为冒险从事农产品加工业的小农提供支持[4].此外,培训是指政府和非政府组织向参与农业加工活动的小规模作物农民和农业加工者提供的所有农业加工培训。小农农业加工业参与农业加工业可能与恢复农村贫困经济发展有关[5].农业加工活动中的生产取决于农民、劳动力和作为投入物的机器之间的关系,而这些关系可能受到诸如农民的教育、经验、技能、培训、年龄和性别等其他因素的影响。根据(6参与农业加工的决定与农民的年龄存在相关性,这意味着当农民的年龄增加到一定年龄时,他(她)更有可能增加参与农业加工的水平。

农村人口需要积极参与农业加工,通过这样做,他们将直接受益于加工作业,确保粮食安全[7].农业加工业提供可持续的经济增长、减贫和粮食安全[8].根据(9农业加工通过促进减少食品腐败和浪费来提高粮食安全,农业加工食品在全球市场上的价格更加稳定,因此有可能增加出口的市场机会,有助于收入保障,特别是在往往从事农业的农村社区。

大多数小规模农业加工商没有接受过良好加工做法方面的正式培训。他们从从事农产品加工的朋友或父母那里获得加工知识和技能[10].根据(11成功地发展农业加工作为一种选矿战略还需要将技能、能力和资源与所需的生产彻底结合起来,以促使初级生产向初级产品的工业加工转变。获得农业加工培训可鼓励农民参与农业加工工业[6].有关食品加工技术、食品安全及品质、食品包装及标签的农业加工或加工培训,有助提高工作技能[12].此外,培训帮助加工商生产质量更好的产品,提高他们的企业管理和销售技能。

大型农产品加工商是超市的主要供应商,小农户需要接受培训和组织,以应对向超市和国际企业供应农产品的挑战[13].根据(10当小型加工者得到培训和高效加工设备的支持时,他们就能生产出满足行业需求的高质量加工产品。虽然有一些机构为农业加工商提供支持,但尚不清楚农业加工商是否意识到这些机构的存在,以及这些机构对他们有多大用处[12].农业加工培训增加了农民的知识和技能,增加了农民参与农业加工的可能性[14].缺乏正式培训可能会成为销售农业加工产品的信心障碍,即使质量可能很好[4].根据(15向在不同环境和偏远地区工作的小农(其中一些是文盲)传递信息和知识是一项非常具有挑战性的任务。传统的知识转移模式主要是基于推广活动和农业合作社。

本研究的目的是确定影响小农接受农业加工培训比例的因素,以在农业加工工业中有效运作。尽管有关于农业加工培训如何确保加工产品增值和增加农产品需求的所有信息,但关于影响小农获得农业加工培训机会的因素的信息有限。本文的目的是报告影响小农获得农业加工培训的因素。这将使农民能够确定影响小农获得培训的各种因素。

材料和方法

研究区域

这项研究是在南非豪登省进行的。它是南非所有省份中人口最多的,有1120万人,占南非总人口的22.4%。它是南非九个省中最小的,面积为17010平方公里,只占该国国土面积的1.4%。豪腾的国内生产总值(GDP)为8110亿兰特,占南非GDP的33.9%,占整个非洲大陆GDP的10%(图1)。1).

图1
图1

豪登省按区、市划分[30.

采样技术和数据收集

根据2017年从豪登省农业和农村发展部(gard)获得的名单,豪登省有966个小农。这些农民参与不同规模的农业企业,如畜牧生产、混合农业、水果生产和蔬菜生产。根据(4大多数农产品加工公司都位于豪登州。豪登省最常见的农业企业是农作物生产。调查小农在Gauteng的参与程度可以很好地了解小农是否融入了农业加工业,是否在农业加工业中发挥了有意义的作用。

这项研究只集中在小规模种植作物的农民。因此,采用了有目的的抽样方法,从gard数据库中选择了500名只参与作物生产的小规模作物农民,包括柑橘、坚果、谷物和蔬菜作为样本池。从样本池中,采用随机抽样技术,选取307名小农作为本研究的样本量。采用随机抽样方法以消除任何偏差,并给予所有参与者平等的参与研究的机会。这是通过选择gard名单上的任何农民的名字来实现的,没有顺序。该研究采用了一种确定样本量的方法[16]由[17],说明在500人的人口中,至少217名参与者或以上的样本可以确保所收集数据的可靠性。在本研究中,使用307份问卷从Gauteng的五个区市政当局收集小农的数据,并收集数据进行分析。采用比例抽样技术确定五个研究区域的样本:约翰内斯堡市(JHB) = (119/5000) × 307 = 73,茨瓦内市(CTM) = (69/5000) × 307 = 42,埃库胡勒尼市(EM) = (71/5000) × 307 = 44,塞德本区(SD) = (196/5000) × 307 = 120,西兰德区(WRD) = (45/85000) × 307 = 28。

采用半结构化问卷收集数据,包括小农的背景特征、他们参与农业加工的水平以及他们获得农业加工培训的情况。一个由三名研究人员组成的团队通过与农民面对面的访谈来进行问卷调查。

数据分析

根据表中的不同变量对数据进行编码2.使用STATA版本15捕获,然后进行分析。使用描述性统计数据(特别是百分比频率)分析了过去10年(2009-2019年)农民参加农业加工培训的次数。后(18]采用分数阶回归模型来确定影响小农获得农业加工培训的因素,以便在农业加工业中有效运作。根据(19],该模型需要假设一个函数形式,对因变量的条件均值施加所需的约束。它捕捉特定的非线性关系,特别是当结果变量接近0或1时。

该方法根据小农获得的农业加工培训的不同类型应用于数据。培训的种类有销售培训、处理培训、记录保存培训、财务管理培训和商业计划培训。根据前面提到的可用的培训生成了一个培训索引。指数是一个比例,它自然是一个分数,界限在0到1之间。在现有的全部培训机会中,影响所获得的培训机会的比例或数量的假定协变量是市政、年龄、性别、教育水平和农业经验。

模型表示为:

农民所接受的农业加工培训的比例Ey|x)由

$$E \, y|x \, = \, G\左({x\theta} \右),$$
(1)

在哪里y表示因变量;x为解释变量;θ是一个参数向量。

G(.)是标准正态分布的一个累积分布函数,它有多种形式,如probit -Gxθ)≡Φ(xθ)或日志-Gxθ)≡e前女友θ函数(20.].

方程(1)可以使用准极大似然方法(QML)估计,如[21,22伯努利对数似然函数:

$ ${\文本{你}}_{{\文本{我}}}= y_{{\文本{我}}}{\文本日志}{}(G(间的{{\文本{我}}}\θ))+ ({1}{-}y_{{\文本{我}}})文本日志}{}{\ [{1}- G(间的{{\文本{我}}}\θ)]。$ $
(2)

函数形式对分布的边际效应G(.)是由

$ $ g \离开({x \θ}\右)= \压裂{{\部分文本{g}}{\ \离开({x \θ}\右)}}{\部分x \θ}。$ $
(3)

模型的输出如表所示5在结果和讨论部分。

结果与讨论

结果以表格的形式呈现。讨论了变量的描述性统计、模型适应度、相关性和显著性。

结果见表1表明没有接受任何农业加工培训的小农占26%。结果显示,在向小农提供的五种不同的农业加工培训机会中,15.6%接受了营销培训,5.2%接受了加工培训,3.3%(占少数)接受了记录保存培训,15%接受了财务(包括如何申请赠款和贷款)培训。大多数小农(34.9%)接受了经营规划培训。在一项由[4农业加工方面的培训分为三个层次,即制造商、经销商和向农民或企业家提供的最终用户培训。培训内容包括水果和蔬菜的太阳能干燥、技术和商业技能、企业家精神、获得资金和管理。农艺培训,包括加工在内的营养培训,然后是营销培训,这些都是为农业加工目的向小农提供的培训类型[23].很少有中小型农业加工商接受过食品加工技术方面的正式培训。因此,大多数中小型农业加工商未能跟上当前农业加工技术发展的步伐,其技术培训和咨询服务能力有限[4].此外,(23]报告说,农业加工方面的大多数生产培训是在中小型农业加工商的示范区实际实施的,参加农艺培训(课程/理论部分)的妇女人数较少。许多参与者参加了田间日,从其他农民的实践和学习中学习。

表1农民参加的农业加工培训情况

表中描述性统计结果2显示变量的均值和标准差。结果表明,年龄、农业经验、城市和教育水平是影响农业加工培训获得的最重要变量。这些变量的均值最高,分别为2.954、2.674、2.671和2.264。

表2培训指标描述性统计

相关系数表示由−1到1的值测量的变量之间的关系,其中1表示可能的最强相关,−1表示可能的最强逆相关,0表示完全不相关。表格3.结果表明,耕作经验较少的小农接受的农业加工培训较少。小农所在城市的地理位置与小农的耕作经验呈正相关。小农年龄(年数)与小农性别(男性)呈负相关。小农的性别(男性)与小农的耕作经验呈负相关。农业加工和农业活动作为主要由妇女从事的活动显得尤为突出[10,24].男女在获得政府资助和培训方面的农业加工培训存在不平等,这决定了性别将如何影响政府和非政府组织获得农业加工培训的机会。根据(25],妇女在农业生产力中所占的比例通常最高,她们在农业企业中放弃农业工作和其他相关的非农业活动,在城市中寻找白领工作,与之相比,她们增加了经济支持。小农的年龄与小农的文化程度呈负相关。根据(26在美国,老年农民把务农视为一种生活方式,而年轻农民则把务农视为养家糊口的商机。因此,由于年轻农民以商业和利润为导向,很可能从事农业加工,他们也接受在农业加工中使用技术和设备,与老年农民相反。因此,我们期望可变年龄的系数会有一个负号。一项由[6]表示,年轻群体是农业加工业竞争力的目标群体,因为他们能够获得更多的商业技术。

表3相关矩阵(Pearson)

表格4揭示似然比卡方检验在0.0099处显著。用于确定影响小农获得农业加工培训机会的因素的分数阶回归模型被认为是进一步分析、估计和比较一组预测指标的适当技术。基于伪模型,r平方包含2.38%的预测因子。

表4似然比卡方检验

表格5确定哪些自变量对训练有显著影响。结果表明,小规模作物农民的耕作经验对(p< 0.05)为正相关系数。这意味着多年耕作经验丰富的小农更有可能接受更多的农业加工培训。一项由[27的研究显示,参与木薯农业加工的农民的平均耕作经验为23.03年。这表明,这些农民并不是农业加工行业的新参与者。拥有更多农业经验的小农更有可能参与农业加工[6,28因为农业经验丰富的农民更有可能接受农业加工培训,也可能对农业加工的好处有更多的了解。他们以前也可能经历过或目睹过由于缺乏加工而造成的实物/原料产品损失。Kipene等人[29]报告称,3年以上的农业经验对小型农业加工商的劳动生产率有显著的积极影响,其中经验增加1%,生产率提高0.55%。

表5分数阶回归模型分析

结论和建议

在获得农业加工培训方面,26%的小农没有机会获得培训,74%的小农获得了营销、加工、记录保存、财务管理和商业规划方面的农业加工培训。这意味着小规模作物农民有机会获得农业加工方面的培训,并有兴趣参加不同类型的培训,以提高他们的农业加工技能。考虑到耕作经验对获得农业加工培训有显著影响,这意味着多年耕作经验较多的小农更有可能获得更多的农业加工培训。该研究的证据表明,有必要在培训有经验的农民方面持续提供支持,因为他们比经验较少的小规模作物农民更能获得农业加工方面的培训。此外,应鼓励更多的农业培训方案,以培训更多的小农。这将使这些农民的技能与受过教育和培训的农民相匹配,这些农民理解和接受可持续农业生产的新加工技术政府还需要增加对小农的财政援助和信贷方案,因为获得信贷对农业发展很重要。本研究的结果适用于发展中国家,在这些国家,小农对国家粮食安全做出了重大贡献。此外,农业加工培训对于增加价值、减少收获后损失和创造收入也很重要。

数据和材料的可用性

不适用。

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不适用。

资金

南非大学。

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所有作者阅读并批准了最终稿件。

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Mthombeni, d.l., Antwi, M.A.和Oduniyi, O.S.影响南非豪滕省小农获得农业加工培训的因素。农业与食品安全11,31日(2022年)。https://doi.org/10.1186/s40066-022-00370-9

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  • 增加价值
  • 农产品加工
  • 农民的培训
  • 小规模农民
  • 部分回归