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Doctoral Thesis
2023
The adoption of agricultural machinery and its economic impacts in China
The adoption of agricultural machinery and its economic impacts in China
Abstract (English)
In modern agriculture, machinery plays an important role to substitute manual labor and to improve productivity and economic performance of farm households. Conventional agricultural machinery in crop production includes tractors, cultivators, tillers, combine harvesters, pumps, threshers, planters, fertilizer spreaders, seeders, etc. In recent years, as an innovative agricultural machinery, unmanned aerial vehicles (UAVs) have been adopted in precision agriculture for crop monitoring and crop spraying. However, factors influencing Chinese farmers’ adoption of agricultural machinery and the economic impacts of the adoption have not been adequately studied, especially regarding farm machinery in maize production and UAVs in precision agriculture. In addition, there is limited literature that systematically summarizes the use of UAVs in maize production. The development of UAV-based pattern management in Chinese agriculture and the prerequisites for adopting and implementing this approach remain unclear.
By utilizing farm household data, qualitative methods, and econometric quantitative methods, this dissertation aims to (i) identify the factors influencing the adoption of farm machinery and UAVs by Chinese farmers; (ii) estimate the economic impacts of adopting farm machinery and UAVs; (iii) provide an overview of UAV applications in maize production; (iv) study the prerequisites for adopting and implementing UAV-based pattern management in Chinese agriculture; (v) outline and recommend policy instruments to promote the use of farm machinery and UAVs in China.
The empirical results indicate that the determinants of farm machinery adoption and UAV adoption can be attributed by three major aspects: farmer characteristics (e.g., age, education level, and perceptions about agricultural machinery), farm characteristics (e.g., farm size, land fragmentation, and cooperative membership), and other external socio-economic factors (e.g., subsidies, technical assistance, and labor shortages). The adoption of farm machinery and UAVs has shown significantly positive economic effects. However, the effects vary among farm household types due to the heterogeneous farm characteristics and socio-economic conditions. Farm machinery use significantly increased maize yield by 0.216 tons/ha and improved labor productivity by 18.65%. Young, male, and better-educated farmers benefit more from adopting farm machinery, and farms located in plain regions with cooperative membership and rented land can gain higher economic benefits from machinery use. In addition, the impacts of farm machinery adoption on maize yield and labor productivity slightly decrease with farm size. The adoption of UAVs in pesticide application significantly increased revenue and reduced the time spent on pesticide application by approximately 434-488 USD/ha and 14.4-15.8 hours/ha, respectively. In terms of marginal revenue and marginal time spent on pesticide application, the optimal area for using UAVs in pesticide spraying is estimated to be 20 hectares of arable land, suggesting that small and medium-scale farmers are the main beneficiaries of UAV adoption. For the wide application of UAV-based pattern management in precision agriculture, certain socio-economic and technical prerequisites are necessary. These include farmers possessing adequate UAV-related capabilities, relatively large farm sizes, availability of UAV-related subsidies, and superior UAV performance.
Balancing the pros and cons, the effective promotion of farm machinery in maize production and UAVs in precision agriculture requires the establishment of a comprehensive socio-economic institution. This institution should integrate strategies from both the public and private sectors such as the implementation of land consolidation, the establishment of agricultural machinery cooperatives for benefit-risk sharing, the provision of practical training and education on agricultural machinery, and subsidies for the purchase of agricultural machinery. Due to the heterogeneous effects of farm machinery adoption and UAV adoption, it is necessary to develop customized extension services tailored to various types of farm households to prevent inequity among farmers.
Abstract (German)
In der modernen Landwirtschaft spielen Maschinen eine wichtige Rolle, indem sie manuelle Arbeit ersetzen, sowie Produktivität und wirtschaftliche Leistungsfähigkeit verbessern. Konventionelle Landmaschinen umfassen Traktoren, Kultivatoren, Pflüge, Mähdrescher, Pumpen, Dreschmaschinen, Pflanzmaschinen, Düngerstreuer, Sämaschinen usw. In den letzten Jahren wurden unbemannte Luftfahrzeuge (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs) als innovative landwirtschaftliche Maschinen in der Präzisionslandwirtschaft eingesetzt, sowohl zur Überwachung von Pflanzen als auch zur Schädlingsbekämpfung. Jedoch wurden die Faktoren, die die Akzeptanz landwirtschaftlicher Maschinen durch chinesische Landwirte und die ökonomischen Auswirkungen ihrer Übernahme, nicht ausreichend untersucht, insbesondere im Hinblick auf Landmaschinen in der Maisproduktion und unbemannte Luftfahrzeuge in der Präzisionslandwirtschaft. Darüber hinaus gibt es nur wenig Literatur, die den Einsatz von UAVs in der Maisproduktion systematisch zusammenfasst. Die Entwicklung eines auf UAVs basierenden Managements in der chinesischen Landwirtschaft und die Voraussetzungen für die Übernahme und Umsetzung dieses Ansatzes bleiben unklar.
Unter Verwendung von Daten zu landwirtschaftlichen Haushalten, von qualitativen Methoden und ökonometrischen quantitativen Methoden zielt diese Dissertation darauf ab, (i) die Faktoren zu identifizieren, die die Akzeptanz von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs durch chinesische Landwirte beeinflussen; (ii) die wirtschaftlichen Auswirkungen der Einführung von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs zu schätzen; (iii) einen Überblick über die Anwendungen von UAVs in der Maisproduktion geben; (iv) die Voraussetzungen für die Implementierung eines UAV-basierten Managements in der chinesischen Landwirtschaft zu untersuchen; (v) Politikinstrumente zur Förderung des Einsatzes von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs in China zu formulieren.
Die empirischen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Determinanten der Akzeptanz von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs auf drei Hauptaspekte zurückzuführen sind: die Eigenschaften der Landwirte (z. B. Alter, Bildungsniveau und Wahrnehmung von Landmaschinen), die Merkmale des landwirtschaftlichen Betriebs (z. B. Betriebsgröße, Landfragmentierung und Mitgliedschaft in einer Genossenschaft) sowie andere externe sozioökonomische Faktoren (z. B. Subventionen, technische Unterstützung und Arbeitskräftemangel). Der Einsatz von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs hat deutlich positive wirtschaftliche Auswirkungen gezeigt. Allerdings variieren die Effekte aufgrund der unterschiedlichen Merkmale der landwirtschaftlichen Betriebe und der sozioökonomischen Bedingungen von Haushalt zu Haushalt. Der Einsatz landwirtschaftlicher Maschinen hat den Maisertrag und die Arbeitsproduktivität signifikant erhöht. Der Maisertrag hat sich um 0,216 Tonnen pro Hektar erhöht und die Arbeitsproduktivität um 18.65%. Junge, männliche und besser gebildete Landwirte profitieren mehr von der Akzeptanz von Landmaschinen, und Betriebe in ebenen Regionen mit Genossenschaftsmitgliedschaft und höherem Pachtanteil können höhere wirtschaftliche Vorteile durch den Maschineneinsatz erzielen. Darüber hinaus nehmen die Auswirkungen der Akzeptanz von landwirtschaftlichen Maschinen auf den Maisertrag und die Arbeitsproduktivität leicht mit der Betriebsgröße ab. Die Akzeptanz von UAVs bei der Pestizidanwendung hat den Ertrag signifikant um etwa 434-488 USD pro Hektar erhöht und die für die Pestizidanwendung aufgewendete Zeit um 14,4-15,8 Stunden pro Hektar reduziert. In Bezug auf den marginalen Ertrag und die marginale Zeit für die Pestizidanwendung wird der optimale Bereich für den Einsatz von UAVs bei der Pestizidapplikation auf 20 Hektar Ackerland geschätzt, was darauf hinweist, dass kleine und mittelgroße Betriebe die Hauptnutznießer der Akzeptanz von UAVs sind. Für den breiten Einsatz des auf UAVs basierenden Muster-Managements in der Präzisionslandwirtschaft sind bestimmte sozioökonomische und technische Voraussetzungen erforderlich. Dazu gehören Betriebe, die über ausreichende Fähigkeiten im Umgang mit UAVs verfügen, relativ große Flächenausstattung aufweisen, die Verfügbarkeit von UAV-bezogenen Subventionen und eine ausreichende Leistung der UAVs.
Bei der Abwägung der Vor- und Nachteile, erfordert die wirksame Förderung des Einsatzes von Landmaschinen in der Maisproduktion und UAVs in der Präzisionslandwirtschaft die Einrichtung einer umfassenden sozioökonomischen Institution. Diese Institution sollte Strategien aus beiden Sektoren, dem öffentlichen und privaten Sektor, wie die Umsetzung der Flurbereinigung, die Gründung von landwirtschaftlichen Maschinenkooperativen zur Vorteils- und Risikoteilung, die Bereitstellung von praktischer Schulung und Ausbildung im Umgang mit landwirtschaftlichen Maschinen sowie Subventionen für den Kauf von landwirtschaftlichen Maschinen integrieren. Aufgrund der unterschiedlichen Ergebnisse bei der Übernahme von landwirtschaftlichen Maschinen und UAVs in den Betrieben, ist es notwendig, maßgeschneiderte Beratungsdienste zu entwickeln, die auf die verschiedenen Arten von landwirtschaftlichen Haushalten zugeschnitten sind, um Ungleichheiten unter den Landwirten zu vermeiden.
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Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute of Farm Management
Examination date
2023-11-28
Supervisor
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DOI
ISSN
ISBN
Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
Original object
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Quan2023,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6914},
author = {Quan, Xiuhao},
title = {The adoption of agricultural machinery and its economic impacts in China},
year = {2023},
school = {Universität Hohenheim},
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