The impact of credit on agricultural productivity of Musaceae: evidence from Valle Del Cauca, Colombia

El impacto del crédito en la productividad agrícola de Musáceas: evidencia del Valle del Cauca, Colombia

This study evaluates the impact of agricultural credit on productivity of Musaceae (banana and plantain) in farmers from Valle del Cauca (Colombia) using data from National Agricultural Census of 2014. Additionally, the effect of credit on two productivity indices (PI₁ y PI₂) was evaluated, PI₁ measured in tons of production per hectare and PI₂ in ton of production per employee. To evaluate this impact, the counterfactual without treatment was estimated using the information of those farmers who obtained a credit and similar farmers who did not. Therefore, to control the selection bias, derived from the fact that the credits are not awarded randomly, this study uses the Propensity Score Matching (PSM) methodology applying the 4-nearest neighbor matching algorithm. In general, for banana producers, the results suggest that access to agricultural credit has positive and significant effects with an increase in productivity per hectare (PI₁) of 8.4%; on the other hand, for PI₂ the result was not statistically significant, however, it may be an indicator that the farmer is not using human resources efficiently to achieve the increase obtained in PI₁ . Finally, this study suggests that access to agricultural credit may not be decisive in increasing the productivity of the plantain crop, given that the effect on the two indices evaluated was indeterminate.

Este estudio evalúa el impacto del crédito agrícola sobre la productividad de Musáceas (plátano y banano) en productores del Valle del Cauca (Colombia) utilizando los datos del Censo Nacional Agropecuario del 2014. Adicionalmente, se evaluó el efecto del crédito en dos índices de productividad (PI₁ y PI₂), PI₁ medido en toneladas de producción por hectárea y PI₂ en toneladas de producción por empleado. Para evaluar dicho impacto se estimó el contrafactual sin tratamiento utilizando la información de aquellos agricultores que recibieron el crédito y agricultores similares que no. Por lo tanto, para controlar el sesgo de selección, derivado de que los créditos no se otorgan aleatoriamente, este trabajo utilizó la metodología del Propensity Score Matching (PSM) aplicando el algoritmo de emparejamiento 4-nearest neighbor. En general, para los productores de banano, los resultados sugieren que acceder a un crédito agrícola tiene efectos positivos y significativos con un aumento de la productividad por hectárea (PI₁) del 8,4%; por otra parte, para PI₂ el resultado fue estadísticamente no significativo, sin embargo, puede ser indicador de que el agricultor no usó eficientemente el recurso humano para lograr el incremento obtenido en PI₁. Finalmente, este estudio sugiere que el acceso al crédito agrícola puede no ser decisivo para aumentar la productividad del cultivo de plátano, dado el efecto indeterminado en los dos índices evaluados.