WPS8627 Policy Research Working Paper 8627 Vanishing Returns? Potential Returns and Constraints to Input Adoption among Smallholder Farmers in Uganda Ruth Hill Carolina Mejia-Mantilla Kathryn Vasilaky Poverty and Equity Global Practice October 2018 Policy Research Working Paper 8627 Abstract This paper estimates the profitability of fertilizer and hybrid market, the sizable positive returns become negative for seeds in Uganda, using agronomic evidence on the yield most of the price distribution, possibly explaining the low returns to inputs from experimental fields, as well as output adoption of inputs in Uganda. The paper also examines price data from local markets between 2000 and 2012. The the impact of other factors that could affect input adop- results suggest that the returns to fertilizer are positive across tion, by using a relatively long panel data set spanning 12 the entire price range for beans, maize, and matooke and years. The analysis finds evidence that enhanced access to positive for the top 75 percent of prices for coffee. Com- economic markets and past weather conditions have small monly available improved seed varieties for maize and beans effects on input use, and positive correlations between the increase gains by 32 percent on average. However, account- use of extension services and knowledge and input use. ing for the quality of the inputs available to farmers in the This paper is a product of the Poverty and Equity Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://www.worldbank.org/research. The authors may be contacted at cmejiamantilla@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Vanishing Returns?   Potential Returns and Constraints to Input Adoption among  Smallholder Farmers in Uganda  Ruth Hill, Carolina Mejia‐Mantilla, Kathryn Vasilaky1  JEL classification: Q12, Q16, D13  Key words: Agricultural inputs (Farm inputs), Uganda, Financial returns  1  World Bank (Lead Economist, Poverty & Equity Practice), World Bank (Economist, Poverty & Equity Practice) and  Cal Poly, Orfelea College of Business (Assistant Professor). We thank Johanna Fajardo for her support in the final  stages. We thank Charles Wortmann for his comments, suggestions, and expert guidance in using the OFRA Response  Function Database. We would like to thank Joseph Oryokot for his comments to a previous draft. All remaining errors  are ours. The findings, interpretations and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors, and  do  not  necessarily  represent  the  views  of  the  World  Bank,  its  Executive  Directors,  or  the  governments  of  the  countries they represent.     1. Introduction     Recently, Uganda has made impressive progress in terms of reducing poverty. The poverty headcount rate  under the national poverty line declined from 31.1 in 2005/06 percent to 19.7 2012/13.2 The majority of  this  poverty  reduction  can  be  attributed  to  the  high  growth  in  household  agricultural  income,  at  approximately 6 percent per year (World Bank, 2016).  Key policies advanced by the government, mainly  the  stabilization  of  the  conflict  in  the  Northern  region  and  infrastructure  investments,  contributed  to  agricultural income growth. There was also a component of good fortune: favorable rainfall and positive  trends in commodity prices. However, only a small proportion of growth in household agricultural income  can  be  explained  by  changes  in  the  nature  of  production  or  an  increase  in  the  adoption  of  better  technology in agricultural production (Barrett et al. 2017, World Bank 2016). Only around 40 percent of  agricultural households have ever used improved agricultural inputs and there has been little progress in  adoption  over  the  2005/16  to  2012/13  period.  The  low  use  of  improved  inputs  by  farmers  remains  a  constraint for agricultural productivity and, therefore, for sustained poverty reduction in Uganda.      The objective of this paper is twofold: to explore the financial returns of using agricultural inputs and to  examine what factors are constraining input use among Ugandan households. First, the returns to two  key inputs ‐inorganic fertilizer and hybrid seeds‐ are examined to determine whether the inputs that are  available  to  farmers  in  Uganda  are  profitable.  The  analysis  explicitly  examines  net  returns,  not  just  increases in gross income. It takes into account the volatility of crop prices (Hill and Mejia‐Mantilla 2017)  and the problem farmers face in securing quality inputs (Bold et al. 2017). For the second objective, we  test if some of the key constraints to input use identified in previous studies are present in the Ugandan  context using a relatively long panel data set. This allows us to account for long‐run household trends,  while estimating marginal impacts that reflect a decade of changes. For this part of the analysis, we study  the use of pesticide in addition to that of inorganic fertilizer and improved seeds.     Our results suggest that increased input use has the potential to drive productivity growth and render  positive financial returns among smallholder farmers, despite the substantial output price volatility that  characterizes  Uganda.  Yields  of  the  four  main  crops  considered3—maize,  beans,  matooke  and  coffee‐‐  increase in response to the application of inorganic fertilizer (nitrogen), particularly beans and maize. The  gain is high across the range of output prices experienced from the year 2000 onwards. The economic  return to fertilizer is always positive (across the entire price range) for beans, maize and matooke and  positive for the top 75 percent of prices for coffee. Median returns are 180 percent, 74 percent, 64 percent  and 39 percent respectively.  Commonly available improved seed varieties for maize and beans increase  gains by 32 percent on average. However, the cost of using maize hybrid seeds often exceeds the extra  revenue gained from using them, reducing its financial return.    In  addition,  we  find  that  the  low  quality  of  inputs  prevalent  in  agricultural  input  markets,  lower  the  financial  returns,  often  to  less  than  zero,  which  likely  discourages  input  adoption.  Thirty  percent  of  herbicide samples contain less than 75 percent of the active ingredient (Ashour et al. 2016); hybrid maize  seeds are equivalent to a mix of 50 percent hybrid and 50 percent traditional; and the average nitrogen                                                               2   Official  poverty  numbers  estimated  by  the  Uganda  Bureau  of  Statistics  (UBOS),  using  the  Uganda  National  Household Survey (UNHS) 2005/06‐2012/13.  3  Under reasonable weather conditions, that is neither bad or particularly bad rainfall conditions.    2    content of fertilizer is 30 percent lower than it should be (Bold et al. 2017). The sub‐standard quality of  inputs that are typically available for farmers reduces the yield gain from using hybrid seeds and nitrogen  to 75‐87 percent of what is expected. As a result, the sizable positive returns to using nitrogen fertilizer  and hybrid seeds for maize disappear and even become negative at many prices. The rate of return on  fertilizer is only positive when maize prices are in the top two‐thirds of the distribution.     In terms of the factors that affect input use, we find evidence that enhanced access to economic markets,  and  (good) past weather  conditions marginally incentivizes input use among  small farmers in Uganda.  Access to markets positively affects the decision to use inorganic fertilizer and hybrid seeds but the effects  are small: a 10 percent increase in the access to market index increases the probability of using inorganic  fertilizer by about 0.01 percent. Similarly, weather conditions of the previous cropping season seem to  matter slightly at the moment of deciding whether or not to adopt improved input for farmers in Uganda.  A 10 percent increase in the water requirement satisfaction index (WRSI) positively affects the adoption  of inorganic fertilizer, pesticide and improved seeds, by a 0.1 percent in the first case and 0.4 percent in  the latter two. It is not clear whether this is a result of increased incomes or a result of altered expectations  about future returns.     The availability of extension services and knowledge exhibits positive correlations with the adoption of  improved  inputs.  The  use  of  (any)  extension  services  in  the  household’s  community  increases  the  probability of improved seed use by about 6 percentage points, and of pesticide use by slightly less (5  percentage  points),  underlining  the  importance  of  social  networks  in  the  propagation  of  knowledge.  However, it is not associated with the use of fertilizer, signaling that the content of the services provided  could be more effective in promoting this particular input, given its potential returns. The adoption of all  inputs considered in this study (inorganic fertilizer, pesticide and hybrid seeds) is highly correlated with  households having participated in a National Agricultural Advisory Services (NAADS) training in the last 12  months  –  despite  the  fact  that  the  correlation  is  smaller  for  fertilizer  use.  While  it  is  not  possible  to  establish causality, the results suggest that these extension services are important for smallholder farmers  in Uganda.     Our main contribution is in estimating the hypothetical returns to input use for farmers, from a best‐case  scenario assuming high quality inputs and high output prices, to a scenario using lower quality inputs and  low  output  prices.  While  the  majority  of  studies  regarding  input  adoption  in  the  developing  country  context  focus  on  programs  or  interventions  that  encourage  adoption,  only  a  handful  of  studies  have  focused on the actual quality of inputs. And only one study, to our knowledge, has directly tested different  qualities of inputs in agricultural trials (Bold et al. 2017).     The paper proceeds as follows. Section 2 describes the trends and spatial patterns of input use in Uganda.  Section 3 describes returns to input use examining the degree to which returns are present for the inputs  available on the market in Uganda given input and output prices. Section 4 uses panel data to examine  what factors are associated with the adoption of profitable inputs, while the last section concludes and  offers policy recommendations.      3    2. Trends and spatial patterns of input use    The  analysis  in  this  paper  uses  data  from  about  3,000  households  across  Uganda,  interviewed  in  the  nationally  representative  Uganda  National  Panel  Survey  (UNPS)  from  2005/6  to  2013/14.  The  Living  Standards Measurement Study (LSMS) and Integrated Surveys on Agriculture (ISA) is a household survey  program  that  supports  the  design  and  implementation  of  surveys  such  as  the  Uganda  National  Panel  Survey  (UNPS),  and  ensures  comparability  with  other  surveys  being  carried  out  under  the  LSMS‐ISA  project in Sub‐Saharan Africa.     The UNPS has data on household characteristics, household consumption and income from a variety of  income  sources.  It  also  contains  a  rich  agricultural  module.  Five  rounds  of  the  UNPS  are  used  in  this  analysis comprising data collected in 2005/6, 2009/10, 2010/11, 2011/12 and 2013/14. Households can  be  matched  across  rounds  using  a  unique  household  identifier.  The  attrition  in  the  UNPS  was  quite  substantial between 2005/6 and 2009/10, but was moderate in the following two rounds (see Table 2.1).  For  the  2013/14  wave,  the  panel  was  rotated,  and  the  survey  lost  a  substantial  portion  of  its  original  2005/06  sample.  For  summary  statistics,  we  use  the  sample  of  households  engaged  in  agriculture  weighted  with  cross  sectional  household  weights.  For  the  analysis  of  input  adoption,  we  consider  all  households engaged in agriculture that were present in all five rounds of the UNPS: 1,108 households in  total.     Table 2.1. Attrition in the UNPS by wave  Original sample  Split‐off  Total   Sample  retention  HHs  2005/06  3,123  100  0  3,123  2009/10  2,607  83.5  367  2,974  2010/11  2,564  82.1  305  2,869  2011/12  2,356  75.4  479  2,835  2013/14  1,320  42.2  1,799  3,119    Source: Uganda Bureau of Statistics (2013)      Maize, beans, matooke and cassava are the four most important crops as a share of total crop income for  Ugandan  smallholder  farmers.  Table  2.2  provides  a  description  of  the  type  of  crops  grown  by  the  households  for  two  of  the  latter  years  of  the  analysis.  Maize  and  beans  are  universally  important— comprising 10 percent or more of crop incomes in all regions in both years. Matooke is important in all  regions except the Northern region, and cassava is important in all regions except the Western region.     For  the  most  part,  crops  produced  for  household,  domestic  and  regional  consumption  dominate  crop  income.  Coffee  is  important  for  some  households,  and  has  been  traditionally  important  for  Uganda.  Sunflower produced for commercial production has increased in importance in recent years, particularly  in the north, but it is still a relatively small share of crop income and is also not considered further. Even  though  food  crops  dominate  crop  income,  crop  sales  are  important  and  increasingly  so.  The  share  of  household  income  coming  from  crop  sales  has  increased  considerably,  particularly  for  the  bottom  40  percent: from 60 percent in 2005/06 to 72 percent in 2011/12 (Figure 2.1).    4    Interestingly, there has been little increase (or change) in the use of improved agricultural inputs. Figure  2.2.1 details the national trends in input use over time for households engaged in agriculture.4 While the  observed fertilizer use rate in 2013/14 (at 6 percent) was slightly higher than that observed for previous  years, it has stayed constant at about  5 percent  throughout 2005/06‐2013/14. Pesticide use has been  higher than that of fertilizer use, but the increase in use recorded in 2009/10 and 2010/11 disappeared,  and only 15 percent of households were applying pesticides in 2013/14. In contrast, the proportion of  households  purchasing  improved  seed  has  been  much  higher,  ranging  between  17  and  24  percent.  Improved seeds/planting materials are used for certain crops such as maize and cassava, and to a lesser  extent beans and matooke (Figure 2.2.2). In Section 4 we investigate the potential factors behind these  adoption rates.     Table 2.2. Share of crop income coming from each crop for selected waves    2010/11  2011/12    National  Central  Eastern  Northern  Western  National  Central  Eastern  Northern  Western  Beans  0.17  0.16  0.10  0.16  0.25  0.16  0.18  0.11  0.13  0.21  Maize  0.12  0.12  0.17  0.12  0.07  0.17  0.15  0.25  0.16  0.10  Matooke  0.16  0.24  0.11  0.02  0.30  0.16  0.25  0.08  0.02  0.34  Cassava  0.11  0.12  0.16  0.13  0.03  0.11  0.09  0.15  0.14  0.04  Sweet  Potatoes  0.10  0.12  0.10  0.09  0.07  0.09  0.15  0.11  0.06  0.06  Groundnuts  0.07  0.04  0.10  0.07  0.07  0.06  0.02  0.08  0.06  0.05  Coffee All  0.05  0.08  0.06  0.01  0.05  0.04  0.08  0.03  0.01  0.05  Sorghum  0.04  0.00  0.04  0.09  0.02  0.04  0.00  0.03  0.09  0.02  Finger Millet  0.03  0.01  0.05  0.03  0.02  0.03  0.01  0.06  0.04  0.02  Simsim  0.03  0.00  0.01  0.08  0.00  0.02  0.00  0.01  0.06  0.00  Sunflower  0.01  0.00  0.00  0.04  0.00  0.02  0.00  0.00  0.05  0.00  Source: Staff calculations using RIGA 2010/11‐2011/12. Note:  red indicates a share 10 percent and higher in a given region, green  indicates a share between 3 and 10 percent in a given region.    Figure 2.1. Share of crop income derived from crop sales, bottom 40 percent, 2006‐2012  1 Share of crop income from 0.8 crop sales 0.6 2006 2010 0.4 2011 0.2 2012 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Share of bottom 40 percent   Source: Staff calculations using RIGA income aggregates calculated from UNPS 2005/06‐2011/12.                                                                   4  The percent of households engaged in agriculture ranged between 75 and 82 percent throughout the 2005/06 ‐  2013/14 period.  5    Figure 2.2: Share of farmers using improved inputs, 2005/06‐2013/14  1. Input Use, 2005/06‐2013/14     Percentage of households engaged in  90% 78% 80% 72% 73% 70% 68% 61% agriculture 60% 50% 40% 30% 20% 16% 15% 14% 15% 13% 10% 5% 5% 4% 5% 6% 0% Inorganic fertilizer Pesticide Seed purchase 2005/06 2009/10 2010/11 2011/12 2013/14   2. Input use by crop, average 2005/06 ‐ 2013/14    14% Percentage of households among those growing  12% 10% 8% each crop 6% 4% 2% 0% Inorganic Fertilizer Use Pesticide Use Hybrid Seeds Use Source: Staff calculations using UNPS 2005/06‐2013/14.    Input use is low in Uganda compared to all other African countries for which comparable LSMS‐ISA data  are available. Previous studies such as Sheehan and Barrett (2017), and Binswanger and Savastano (2014)  6    have analyzed the UNPS. Sheehan and Barrett (2017) provide a broad overview of input use in six Sub‐ Saharan African countries using the 2010 wave of the UNPS. Their work highlights the relatively low input  use in Uganda compared to Ethiopia, Malawi, Niger, Nigeria, and Tanzania, and that the average amount  of inorganic fertilizer applied per hectare of 0.7 kilograms for Uganda is substantially lower than the cross‐ country average of 56 kilograms per hectare (see Figure 2.3).     Figure 2.3. Use of inorganic fertilizer and application rates, 2010 90 77.3 80 70 64.3 56.3 55.5 56.9 60 50 41.4 40 35.2 30 25.2 17 16.9 20 7.7 10 1.7 3.2 0.7 0 Malawi Ethiopia Nigeria Niger Tanzania Uganda Average Fertilizer use (% of HH) Average nutrient application rate (kg/ha)   Source: Sheehan and Barrett (2014), using comparable LSMS‐ISA data.    The potential gains to input use appear quite high in Uganda given cultivatable land and output prices  compared to other LSMS‐ISA  countries. Binswanger and Savastano (2014) develop a  measure of agro‐ ecological  potential  (AEP)  using  international  crop  prices,  the  share  of  land  under  each  crop,  and  the  potential of the crop in that area from the 2005/06 and 2009/10 LSMS‐ISA waves. The AEP is based on  attainable crop yields across all agricultural zones using data from the International Institute for Systems  Analysis and the Food and Agriculture Organization for medium input levels (Tóth et al., 2012). Uganda  has the  highest AEP (and the 4th highest AEP per capita) compared to all other countries at $1,878 per  hectare, twice as high as the second runner up, Malawi, at $999 per hectare. However, these calculations  assume the use of improved varieties, adequate fallows, and some mechanization, fertilizer application,  chemical  pest,  disease  and  weed  control.  Smallholder  farmers,  who  may  be  stuck  in  poverty  traps,  comprise more than 50% of Uganda’s farmers and are precisely the individuals who may not be purchasing  inputs, and who face variable input quality ‐ a key element in explaining the lack of returns to input use.  Similarly, McCarthur and McCord (2017) also predict high potential returns to input use, but also under  the assumption that inputs are of high quality.    As  in  Suri  (2011),  the  differences  in  input  use  are  large  across  consumption  quintiles  and  regions,  depending on the predominant crops grown in the region.5 Overall, poorer households have lower input                                                               5  The consumption aggregate used here is the aggregate constructed by the Uganda Bureau of Statistics, which uses  the same method to generate the consumption aggregate used in their official poverty measures. The majority of  the income aggregates come from the Rural Income Generating Activities (RIGA) database, which uses standardized    7    use rates across the different inputs, particularly when considering fertilizer and pesticide (Figure 2.4).  The Western region lags in the use of all agricultural inputs. Also, the use rate of improved (hybrid) seeds  in Uganda is considerably high compared to the rest of the agricultural inputs.     Moreover,  the  joint  adoption  of  both  inorganic  fertilizer  and  improved  seeds  remains  very  low  at  an  average of 3 percent over the period of interest, which limits the potential yield gain and could be harmful  in the long run. These trends are consistent with the findings of earlier studies that show how the adoption  of these complementary inputs is incomplete in  Uganda  (Nkonya et al. 2005 and Sserunkuuma 2005).  Farmers tend to adopt improved crop varieties (hybrid seeds) without simultaneously applying fertilizer.  This worsens soil fertility and yields in the long run, and can undermine the potential yield gain over time.      Figure 2.4: Poorer households in poorer regions are less likely to use inputs  1.  Inorganic  Fertilizer  Use  by  Consumption  2. Pesticide Use by Consumption Quintile, 2005/06  Quintile, 2005/06 ‐2013/14  – 2013/14  14% 40% 12% 35% 10% 30% 8% 25% 6% 20% 4% 15% 10% 2% 5% 0% 1st 2nd 3rd 4th 5th 0% 1st 2nd 3rd 4th 5th Central Eastern Northern Western   Central Eastern Northern Western   3. Improved Seed Use by Consumption Quintile,    2005/06 – 2013/14                                                               protocols  to  generate  gross  income  aggregates  across  waves.  Where  inconsistencies  were  noticed  they  were  communicated to the RIGA team and corrected in the protocols we used. The RIGA aggregates calculate crop and  livestock income using information on the amount of goods produced by the household in the last 12 months and  the price of these goods reported by the household. Prices are imputed from other sampled households when they  are not collected. The measures of crop and livestock income calculated are gross income not netting out costs of  land,  labor  or  purchased  inputs.  Wage  income  is  generated  from  data  collected  on  wages  earned  in  the  last  12  months. The self‐employment income aggregate calculated all self‐employment income earned in the last 12 months  and nets out the cost of purchased inputs. Purchased inputs can be quite a large share of the income from self‐ employment activities such as petty trading or handicrafts and netting out the cost of these inputs is important. For  more details on how these aggregates are constructed, see Carletto et al. (2007).  8    45%   40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% 1st 2nd 3rd 4th 5th Central Eastern Northern Western Source: Staff calculations using UNPS 2005/06‐2013/14    3. Returns to input use    In this section we examine the profitability from using improved inputs, taking into account the variability  of  the  output  prices  and  the  quality  of  available  inputs  to  farmers.  We  focus  on  the  use  of  inorganic  fertilizer and improved seeds for several of the main crops in Uganda described in Table 2.2: maize, beans,  coffee and matooke.6 We first estimate the inputs’ profitability under optimal conditions using the best  available information: agronomic evidence on the yield return to inputs from experimental fields, as well  as  output  price  data  from  local  markets.  We  also  briefly  touch  on  the  effects  of  sub‐optimal  weather  conditions  on  these  financial  returns.  We  then  study  the  potential  returns  under  optimal  conditions.  Together  with  yield  responsiveness  and  the  historical  distribution  of  agricultural  output  prices,  we  estimate  whether  the  expected  return  to  using  modern  inputs  is,  on  average,  positive  for  farmers  in  Uganda. Lastly, we consider the issue of the quality of inputs (for maize) and adjust returns closer to what  an  average  farmer  might  actually  obtain.  More  than  90  percent  of  households  engaged  in  agriculture  report buying their inputs from markets, shops and local vendors, according to the 2015 National Service  Delivery Survey,7 whose inputs rarely retain the same quality as those used in agronomic field trials.   3.1. Yield gains from the use of authentic inputs    It is often noted that experimental yields from controlled agronomic studies are high but rarely observed  on an average farmer’s plot. This can be explained by differences in soil and environmental conditions  across farmers (Suri 2011, Harou et al. 2017), variation in crop management practices (Esilaba et al. 2005,  Ngome et al. 2011, and Sileshi et al. 2010), and variation in access to high quality inputs (Tjernstrom et al.  2017,  Fairbarn  et  al.  2017,  Ashour  et  al.  2017,  Bold  et  al.  2017).  In  this  section  we  first  consider  yield  returns observed in experimental studies to be able to provide an upper‐bound estimate on the financial                                                               6  We did not find experimental field trials for pesticide use in Uganda or similar countries with detailed data on  application rates and costs. Similarly, for coffee and matooke there was no evidence on improved seeds.    7  The NSDS is collected by UBOS and contains information on the differences in services available for the Ugandan  population, including agricultural services.   9    returns  that  farmers  could  experience.  It  draws  heavily  on  the  analysis  by  Bold  et  al.  (2017),  which  conducts  a  unique,  robust  analysis  of  the  quality  of  inputs  available  to  farmers  in  Uganda  and  their  resulting yield gains. In Section 3.3 we project returns where input quality varies, and show that input use  becomes considerably less profitable with lower input quality.     Maize yields increase substantially in response to the use of nitrogen fertilizer and when locally available  hybrid  seeds  are  used.  Bold  et  al.  (2017)  present  detailed  estimates  of  maize  yields  under  agronomic  research conditions in Uganda for the following four scenarios: traditional seeds and no fertilizer, hybrid  seeds and no fertilizer, traditional seeds and optimal fertilizer application—taken to be 108 kg of nitrogen  per hectare—and hybrid seeds and optimal fertilizer application.8 They show significant increases in yields  from  input  use;  yields  more  than  double  when  fertilizer  is  used,  regardless  of  the  type  of  seeds  used  (hybrid or traditional). Yield gains are highest when both fertilizer and hybrid seeds are used, underscoring  the complementarity of input use (Figure 3.1).     More broadly, yields of all crops increase in response to the application of nitrogen with the yields of rice,  beans and maize being particularly responsive. Kaizzi et al. (2012a, 2012b, 2012c) document the returns  to the use of nitrogen (N), Phosphate (P) and Potash (K) for a number of crops in Uganda. In general,  across all crops, nitrogen application provides a significant yield gain, reflecting the fact that this is a main  nutritional  deficiency  limiting  crop  growth.  Rice,  beans  and  maize  are  the  crops  that  show  the  largest  return to the use of nitrogen in their study. The yield gain from using nitrogen is shown in Figure 3.2. At  the maximum, the additional yield from using nitrogen for maize is approximately 1.9 tonnes per hectare  in Figure 3.2, which is of the same order of magnitude as the slightly larger gain recorded in Bold et al.  (2017) and shown in Figure 3.1.     Rainfall anomalies reduce these yield gains. Thus far, good weather conditions are assumed. However,  too little or too much rain reduces the yield gain from using fertilizer. This is documented in Christiaensen  and Dercon (2009) for Ethiopia and is shown in Figure 3.3.  The yield gain is largest, about a 33 percent  increase, at median rainfall levels but is halved to about 15 percent when rainfall is too low (at the 25th  percentile of the rainfall distribution) or too high (the top 25th percentile). Rosenzweig and Udry (2017)  also report large variation in returns to investment in crop production in northern Ghana resulting from  changing weather conditions. Ideal weather conditions (or at least non‐extreme conditions) are assumed  for the field trials used to determine the yield gains to nitrogen application. In the following section, we  explore  how  the  estimated  results  would  be  affected  when  weather  conditions  are  not  optimal  using  Christiaensen and Dercon (2009) as a reference.                                                                           8  Seeding in Bold et al. (2017) is done at a rate of 50kg per hectare and 108kg of fertilizer is applied per hectare in  two applications.  10    Figure 3.1. Maize yields increase substantially when hybrid seeds are planted and nitrogen is used  Yields in experimental plots 6 5.59 Tonnes per hectare 5 4.23 4 3 2.60 1.97 2 1 0 No fertilizer Fertilizer No fertilizer Fertilizer Traditional seeds Hybrid seeds   Source: Bold et al. (2017), returns to authentic inputs in experimental plots across 5 research stations in Uganda    Figure 3.2. Many crops show large yield increases in response to nitrogen application compared to not  using any fertilizer  Additional grain yield from using nitrogen  2.5 2 Grain yield, t/ha 1.5 1 0.5 0 0 19 39 59 79 99 kilograms  Matoke Maize Beans     Source: Staff calculations using OFRA (2017) response functions for Uganda    Figure 3.3: Too little and too much rainfall reduces the yield gain to fertilizer use    Source: Christiaensen and Dercon (2011)  11    3.2. The net financial return to the use of authentic inputs    The  ratio  of  crop  output  and  input  prices  ultimately  determines  whether  yield  gains  translate  into  increased profits for farmers. We now turn to examine the variation in relative prices across time to assess  the profitability of input use for the average farmer.9 We examine the agricultural inputs for which we  were able to identify yields from controlled experimental studies undertaken in Uganda (mainly fertilizer  and improved seeds) for crops that capture a high share of agricultural income in Uganda: maize, beans,  matooke and coffee (see Table 2.2).     Although input prices are stable over time, crop prices are volatile. There has been some, but relatively  modest, variation in the cost of inputs in Uganda over the period 2005/06‐2013/14, as shown in Figure  3.4.4.10 However, there has been considerable variation in crop prices. This is particularly relevant for the  adoption of inputs, as fluctuations in wholesale prices are often passed on to producers who then receive  a smaller market share, particularly at the farm‐gate when they sell their crops (Fafchamps and Hill 2008).  Figure 3.4 details the volatility in the real wholesale price of maize and matooke from 2000 to 2012 using  data on wholesale prices collected by the Uganda Bureau of Statistics (UBOS) in 8 markets as part of price  data collection for the consumer price index (CPI).  The graphs show the distribution of prices using data  only from months in which farmers typically sell (namely November to February and June to August, as  reported in the UNPS survey). The price distribution is analyzed separately for each of the four regions.     Figure 3.4. Distribution of real crop prices  1. Maize crop prices (2000 ‐ 2012)  2. Bean crop prices (2000 ‐ 2012)  1200 Real price per kg (2005 UGX prices) Real price per kg (2005 UGX prices) 700 1000 600 800 500 400 600 300 400 200 100 200 0 0 0 50 100 0 50 100 Percentile Percentile Central East North West Central East North West   3. Matooke crop prices (2000 ‐ 2012)  4. Input prices (fertilizer and pesticide, UG shs per  kg.)                                                               9  As mentioned, prices are likely to be related to how easily farmers can access input and output price markets. In  Section 4 we examine the role of distance to markets in influencing input adoption for farmers.    10  We only include fertilizer and pesticide, because there was no information on the quantity of hybrid seeds used.    12    Matooke prices Input Costs (UG shs/kg) 700 16,000 Real price per kg (2005 Shillings) 600 14,000 500 12,000 400 10,000 300 8,000 200 6,000 100 4,000 0 0 20 40 60 80 100 2,000 Percentile 0 2010 2011 2012 Central East North West Inorganic Fertilizer Pesticide Source: Staff calculations using wholesale prices from UBOS, 2000 ‐ 2012 and UNPS 2005/06‐2013/14. Prices are averaged  across the 1st and 2nd season.    Using the range of output prices shown in Figure 3.4, we first calculate the return to applying nitrogen  (inorganic  fertilizer)  for  the  main  maize  growing  region,  the  Eastern  region.  Figure  3.5.1  plots  the  distribution of the net financial return per hectare to using maize hybrid seeds and applying nitrogen to  maize  across  the  range  of  prices.  It  uses  the  average  yield  return  estimated  in  Figure  3.1  assuming  reasonable rainfall conditions, and the average cost of inputs in 2013, as specified in Bold et al. (2017).  The estimates show that when crop prices are at their lowest, returns to fertilizer use are almost 0 (bottom  5 percent of prices) and at median prices returns are 74 percent. At the highest crop prices (top 5 percent  of prices), returns are a substantial 196 percent.     While the use of hybrid seeds enhances crop yields, their cost often exceeds the extra revenue gained  from using them. As a result, the rate of return to using hybrid seeds alone is negative except when output  prices are very high. The returns are positive for the top 50 percent of maize prices, but at median prices  the rate of return to using hybrid seeds is zero. As a result, yield gains are highest when using hybrid seeds  and nitrogen together; the return to their joint use is lower than the rate of return to using fertilizer alone.  The rate of return is negative until the 20th percentile of the price distribution, and is 34 percent at median  prices. Figure 3.5.2 plots the return to using a package of fertilizer and seeds in different regions. Returns  are similar for farmers in all regions, but lowest in the Eastern region.     Figure 3.5. The returns to nitrogen use are high across a range of prices, but not so for hybrid seeds.   1. Rate of return to fertilizer and hybrid  2. Rate of return to fertilizer and hybrid seeds  seeds for Maize in the Eastern Region  for Maize across regions  13    200% 300% 250% 150% 200% 100% 150% 50% 100% 0% 50% 0 50 100 0% ‐50% Price percentile 0 20 40 60 80 100 ‐50% ‐100% Price percentile ‐100% Fertilizer and hybrid seeds Fertilizer Central Eastern Hybrid seeds Northern Western     Source: Staff calculations using yield responsiveness and cost of inputs estimated in Bold et al. (2017) and wholesale prices from  UBOS, 2000 ‐ 2012.    Next, we compare the returns from applying fertilizer and improved seed for four major regional crops in  Uganda (UBOS 2009): maize in Eastern Uganda, beans and coffee in Western Uganda, and matooke in  Central Uganda (Figure 3.6). As above, our returns vary with the distribution of output prices, while input  costs  remain  fixed.  See  the  Appendix  for  the  method  and  values  used  in  each  of  these  calculations,  including  prices,  fertilizer  application  rates,  and  yield  responses.  It  is  worth  noting  that  we  are  not  considering  the  effects of long‐term soil quality;  the  continuous use of improved seeds requires more  nutrients  and  their  use  degrades  soil  quality  in  the  long  run.  Thus,  the  non‐diminishing  returns  to  improved seed use over the long‐term depend on the fertilizer use term; and therefore, we expect the  returns to improved seed to be overstated, particularly if fertilizer use is as low as it is in Uganda.     We observe that returns to fertilizer are present across all crops, and high for a range of prices. For beans  and maize, the median returns are 74 percent and 66 percent respectively. There are positive returns for  both fertilizer and improved seeds across the entire range of prices, but the returns to investing in hybrid  seeds and fertilizer together are no higher than investing in just fertilizer alone.11 For matooke and coffee,  tree‐based crops, median returns are 66 and 39 percent, respectively. Positive returns are present at all  prices for matooke and for the top 75 percent of prices for coffee.12 Robusta coffee requires the highest  application rate of fertilizer (190 kg per hectare compared to 45 kg per hectare for matooke). Thus, at  these rates of return, we should expect high rates of fertilizer use.     That said, the latter returns assume normal weather conditions, and under poorer weather conditions the  financial returns likely disappear. If the yield gain is halved under bad weather conditions as some studies  suggest  (Christiaensen  and  Dercon  2011,  Rosenzweig  and  Udry  2017),  the  financial  returns  become  negative for all coffee prices and all but the top 25 percent of maize and matooke prices. In contrast, the  return  to  fertilizer  use  on  beans  remains  positive  across  the  full  range  of  prices  (see  Figure  3.7).  The  expected return for fertilizer use will depend on the full distribution of possible returns under all weather  and price outcomes, which is not possible to estimate with the available data. However, if farmers are risk                                                               11  These returns are also specific to the particular seed used and region, the Western region. For beans we used the  returns from K132 and Kanyebwa seeds from Kaizzi et al. (2012).  12  Yield increases are taken from Nyombi et al. (2010) for matooke and van Asten et al. (2017) for coffee. In neither  study were returns to improved planting materials for matooke or coffee, for example, considered.  14    averse as studies suggest (Binswanger 1980, Brauw and Eozenou 2014), then a large expected return may  be needed in order to offset the disutility from negative returns. Indeed, coffee farmers have been shown  to reduce input use in Uganda as a result of expected risk in prices and weather (Hill 2008). In the presence  of risk aversion and uncertain returns, returns to using fertilizer in maize and matooke production, even  when assuming high quality inputs, may not be enough to encourage adoption.     Figure 3.6: Returns to authentic inputs across major crops  1. Returns to fertilizer and improved seeds for  2. Returns to fertilizer and improved seeds for  maize in the Eastern region  beans in the Western region  200% 400% 150% 300% 100% 200% 50% 0% 100% 0 50 100 Price percentile ‐50% Price percentile 0% ‐100% 0 50 100 Fertilizer and hybrid seeds Fertilizer and improved seeds Fertilizer Fertilizer Improved seeds Hybrid seeds     3. Returns to fertilizer for matooke in the  4. Returns to fertilizer for Robusta coffee in the  Central region  Western region  200% 200% 150% 150% 100% 100% 50% 50% 0% 0% 0 50 100 0 50 100 ‐50% ‐50% Price percentile Price percentile ‐100% ‐100% Fertilizer Fertilizer     Source: 1: see Figure 3.5, 2‐4: staff calculations using yield responsiveness and cost of inputs estimated in the OFRA Response  Function Database (2017) from the University of Nebraska. Wholesale prices from UBOS, 2000 ‐ 2012.                     15    Figure 3.7: Predicted returns to fertilizer use under bad weather conditions  150 100 50 % 0 5 25 50 75 95 ‐50 Price percentile ‐100 Maize Beans Matooke Coffee   Source: Staff calculations using yield responsiveness and cost of inputs estimated in the OFRA Response Function Database  (2017) from the University of Nebraska and in Bold et al. (2017) and wholesale prices from UBOS, 2000 ‐ 2012.    3.3. Quality of input use    The quality of inputs in markets frequented by farmers is commonly low in Uganda.  A 2014 Deloitte study  finds  that  low  quality  inputs  in  Uganda  are  most  common  in  the  maize  herbicide  market,  followed  by  maize seeds and fertilizer. In the country, low quality has been associated with bulk breaking – that is,  when smallholder farmers demand quantities of fertilizer or seed that are smaller than the contents of  the package. For example, fertilizer is sold in 50 kg bags, but farmers will often demand fertilizer in 1 kg,  2kg or 5kg bags. Similarly, seed companies package seed in 2kg bags while farmers often demand smaller  quantities than this. When selling these smaller quantities, the input can either be diluted and/or the label  is counterfeited. This problem is particularly worrisome, as a large majority of farmers report buying their  agricultural inputs from the market. According to the 2015 National Service Delivery Survey (NSDS), a little  more  than  90  percent  of  the  households  engaged  in  agriculture  obtain  their  herbicides,  fungicides,  pesticides and fertilizer from the market, shops or local vendor. In the case of hybrid seeds, the share  drops to 64 percent (see Figure 3.8.1).     Recent economic studies have carefully quantified the magnitude of the counterfeiting problem in these  markets. Ashour et al. (2017) collected data on 483 samples of herbicide across 120 markets in Uganda  and find that 30 percent contain less than 75 percent of the active ingredient advertised. Similarly, in Bold  et al. (2017), 369 samples of fertilizer purchased from 129 retail shops by a mystery shopper, no samples  were found to contain the required nitrogen content. The average nitrogen content was 30 percent lower  than what it should be (Figure 3.8.2); a larger shortfall than the 10 percent shortfall found in neighboring  Tanzania (Fairbarn et al. 2017). The Bold et al. (2017) study also finds that the average quality of hybrid  seeds purchased at 30 retail shops was also below standard, and estimated to be equivalent to a mix of  50  percent  hybrid  seeds  purchased  directly  from  the  seed  dealer  and  50  percent  traditional  seeds  purchased from farmers.   16      These sub‐standard qualities of inputs that are typically found in markets reduce the yield gain from using  hybrid seeds and fertilizer for maize to 75‐87 percent of what is expected. Figure 3.8.2 compares the yield  gain from using authentic inputs for maize with the yield gain from using the average quality of inputs  typically purchased, i.e. fertilizer with 30 percent less nitrogen and hybrid seeds mixed with equal parts  of traditional seeds. Yields using sub‐optimal fertilizer are reduced to 75‐83 percent of what is expected,  and yields using sub‐optimal improved seeds are reduced to 87 percent of expected yields (Bold et al.  2017).     As a result, the sizable positive returns to using fertilizer and hybrid seeds for maize disappear and even  become negative at many prices. The rate of return to fertilizer at median prices in Eastern Uganda falls  from 74 percent, when authentic fertilizer is used, to 20 percent, when fertilizer purchased on the market  is used (Figure 3.8.4). Thus, the rate of return on fertilizer is only positive when maize prices are in the top  two‐thirds of the  distribution. Similarly, positive rates of return for adopting  both fertilizer and hybrid  seeds are only observed when prices are in the top half of the price distribution, when quality is taken  into account. As for the returns to just using hybrid seeds, owing to yield loss, they are negative across  the  entire  price  distribution,  suggesting  that  farmers  should  not  adopt  seeds  bought  in  the  market.  Interestingly, in 2008, 53 percent of households reported that the main reason for not using agricultural  inputs was lack of knowledge, and this figure dropped to 27 percent by 2015. In that year, the cost and  the concern that inputs were not useful increased. Thus, if farmers’ beliefs about the quality of inputs are  accurate, which studies such as Gilligan et al. (2017) show, then farmers’ uncertainty about quality can  limit adoption.    There  still  may  be  positive  returns  to  using  fertilizer  on  beans  after  accounting  for  the  quality  of  the  fertilizer.  Unfortunately,  we  do  not  have  figures  on  the  yield  response  for  beans,  coffee  and  matooke  under inauthentic inputs; however, given that the range of the return for authentic inputs is in line with  that  of  maize’s  returns  to  authentic  inputs,  we  expect  a  similar  downward  shift  in  the  distribution  of  returns should input quality be suboptimal. If this were the case, using fertilizer on coffee would likely  never be optimal and using fertilizer on matooke would only be optimal at higher prices, as with maize.                                   17    Figure 3.8. The extent and impact of poor quality inputs (maize)  1. Source of inputs among agricultural households  2. Nitrogen content of Fertilizer  Hybrid seeds 64 21 6 9 Inorganic fertilizer 90 4 33 Pesticides 92 61 Fungicides 94 41 Herbicides 94 41 0 20 40 60 80 100 Proportion of households   Market/vendor Agri. Staff NGO Other 3. Yields of authentic and market‐purchased inputs  4. Rate of return to different input packages purchased  on the market (Eastern region, maize)  150% 6 5.59 100% 5 Tonnes per hectare 4.23 4.08 4 3.53 50% 3 2.60 0% 2.27 1.97 1.97 0 50 100 2 ‐50% 1 Price percentile ‐100% 0 No fertilizer Fertilizer No fertilizer Fertilizer Fertilizer and hybrid seeds Fertilizer Traditional seeds Hybrid seeds Hybrid seeds   Authentic inputs Market inputs   Source: Figure 1: 2015 NSDS. Figures 2 and 3: Bold et al. (2017). Figures 4 and 5: Staff calculations using yield responsiveness and cost of  inputs estimated in Bold et al. (2017) and wholesale maize prices from UBOS, 2000 ‐ 2012.    Securing high output prices is highly correlated with a farmer’s ability to network and physically access  markets. Thus far, we have considered the hypothetical range of returns to farmers. However, even if  returns remain possible under high output prices, there may only be a select number of farmers who are  adept at securing high output prices. For this reason, we should control for household characteristics in  examining the decision to adopt inputs. In Section 4 we use the five‐year UNPS panel data described in  Section 2 to examine how factors such as distance to markets, lagged rainfall, extension services and loan  access impact the decision to adopt inputs controlling for household fixed effects and plot characteristics.         18    4. Factors associated with the adoption of inputs    It is well established that sustained agricultural growth, paired by an increase in the productivity of the  sector, is a necessary condition for a successful structural transformation and for the reduction of poverty.  Augmented  agricultural  productivity  is  closely  linked  to  the  increase  in  the  adoption  of  improved  or  modern  agricultural  inputs,  as  was  the  case  of  the  Indian  Green  Revolution,  and  to  a  lesser  extent,  in  countries of Latin America (McCarther and McCord 2017). While in other countries of Sub‐Saharan Africa  the use of fertilizer and other agro‐chemicals is higher than often acknowledged, this is not the case in  Uganda (Sheahan and Barrett, 2017).     In this section, we shed some light on other factors, besides financial returns, that influence agricultural  input use by smallholder farmers in Uganda. We first briefly review the literature on agricultural input  use, drawing lessons for the Uganda context. Then, we use the UNPS panel data set, described in Section  2 and spanning 8 years, to assess what factors are correlated with input use. More specifically, we look at  the degree to which access to markets, weather conditions and prices affect input use, and also assess  how usage rates correlate with extension services and certain household/farm characteristics.  4.1 What does the literature on adoption tell us about what constrains adoption?     The economics literature analyzing the constraints to agricultural technology adoption in a smallholder  setting has evolved from studying a farmer’s production function ‐primarily in the US‐ to understanding  the limitations that farmers in less developed countries face.13 Foster and Rosenzweig (2010) provide a  comprehensive overview.14     Initially,  studies  on  input  adoption  identified  labor  availability,  price  uncertainty  and  household  preferences as main constraints to adoption. The first studies on technology adoption, developed within  the agricultural economics literature, analyzed the production functions in the context of US agriculture.  Farm size (Just and Zilberman 1983, Hennessy 1997), complementarities in adopting multiple technologies  (Dorfman 1996), output price uncertainty and variability (Kim et al. 1992), and the substitution between  on and off farm labor (Dorfman 1996, Diiro and Sam 2015) were the major predictors of adoption among                                                               13   Here  technology  refers  to  both  agricultural  techniques,  such  as  soil  and  water  management,  and  improved  agricultural inputs: seeds, fertilizer, and pesticides.  14  Other broad reviews include: Sunding and Zilberman (2010), who consider institutional as well as technological  innovations in promoting adoption; Sanders and Shapiro and Ramaswamy (1996) provide an overview of technology  development  for  improved  agricultural  growth  in  semi‐arid  Sub‐Saharan  Africa  over  the  previous  3  decades,  recommending  adoption  of  intensive  technologies  in  conjunction  with  water  retention  techniques  and  fertilizer  application; Rogers (1995) provides an overview of network characteristics aiding diffusion, and Hall (2005) reviews  the  complementary  skills  and  capital  goods  needed  for  adoption  to  stick;  Mullaly  et  al  (2013)  review  empirical  randomized  trials  regarding  technology  adoption;  Jack  (2011)  studies  specific  market  inefficiencies  (land,  labor,  credit, risk, input and output markets) preventing adoption and Maertens and Barrett (2012) provide an overview  of  social  learning  studies  and  technology  adoption;  and  De  Janvry  et  al  (2016)  provide  an  overview  of  field  experiments studying technology adoption within each of these topics.      19    farmers. Several studies, both theoretical and empirical, investigate the role of attitudes towards risk (Tsur  1990, Koundouri et al. 2006), with some attempting to estimate farmers’ risk preferences (Hellerstein et  al.  2013)  and  to  identify  the  degree  to  which  risk  and  ambiguity  affected  take  up  given  the  lack  of  agricultural insurance (Barham et al. 2014).    Access to markets, together with population growth, has been linked to the process of intensification of  agriculture,  comprising  of  higher  usage  rates  of  modern  inputs.  Under  the  Boserup‐Ruthenberg  framework, population growth and market access leads to more intensive land use, which results in the  need to adopt improved technologies such as fertilizer and hybrid seeds, irrigation and mechanization  (Boserup 1965, Ruthenberg 1980, Binswanger and Savastano 2017). One can also think of a more direct  effect of access to markets, in terms of the availability and affordability of agricultural inputs for farmers,  explained by lower transportation and transaction costs.      The  more  recent  introduction  of  randomized  controlled  trials  (RCTs)  has  allowed  studies  to  causally  identify factors constraining input use and quantify their importance. De Janvry et al. (2016) provide an  overview  of  the  field  experiments  in  developing  countries  on  agriculture,  emphasizing  that  the  vast  majority of RCTs have focused on “the adoption, diffusion, and impact of technological and institutional  innovations in agriculture.” This includes the impact of removing credit and liquidity constraints as well as  the provision of insurance, the role of information in decision making, which includes extension training  and learning via social networks. We cover each of these areas below, highlighting where RCTs were used  to identify the constraints to technology adoption in agriculture.      A number of studies have examined imperfections in rural credit and insurance markets. Most find that  binding  credit  constraints  and  limited  insurance  markets  negatively  affect  adoption  (Rosenzweig  and  Binswanger  1993,  Croppenstedt  et  al.  2003,  Gine  and  Klonner  2005,  Dercon  and  Christiansen  2011).  Dercon and Christiansen (2011) show that the combination of credit constraints, failing harvests, and lack  of insurance contribute to farmers remaining in low‐risk low‐return agriculture practices in Ethiopia.     Lack of information about new technologies is also found to be a major constraint. Extension workers play  an  important  role  in  spreading  information  regarding  new  technologies  and  techniques  in  agriculture.  However,  there  are  mixed  findings  on  the  effectiveness  of  extension  agents.  Anderson  et  al.  (2007),  Birkhaeuser, Evenson, and Feder (1991) and Evenson (2001) provide a review of the impact of access to  extension training on production. Overall, there is considerable difficulty in scaling extension operations  and their effectiveness often depends on changing policy environments. Further, extension agents’ work  is not always tractable, both in terms of whom they reach and what is taught and learned by farmers. For  example, better farmers may be selected for training, or seek out extension agents for advice. For this  reason, RCTs have been instrumental in helping tease out the effects of extension services.     Gilligan et al. (2009) provide one of the earlier causal studies quantifying the impact of extension training  on poverty and consumption. They find that receiving at least one extension visit reduces the headcount  poverty  rate  by  9.8  percentage  points  and  increases  consumption  growth  by  7.1  percent  in  Ethiopia.  Kondylis  et  al.  (2014)  look  more  carefully  at  how  a  new  technology  diffuses  using  “training  and  visit”  extension  models  in  an  RCT  framework  in  Mozambique.  They  find  that  information  diffuses  more  effectively if contact farmers within villages are directly trained in the same central location as extension  agents,  rather  than  extension  agents  training  contact  farmers,  who  then  are  expected  to  share  the  information  with  other  villagers.  Mobarak  and  Yishay  (2017)  test  alternative  methods  to  extension  training in an RCT framework to promote pit planting and Chinese composting for maize in Malawi. They  20    find  that  peer  farmers  (PF)  are  more  effective  at  promoting  adoption  than  using  traditional  extension  when provided with monetary incentives.     Information communication technologies (ICTs) have also increasingly played a part in extension training  and information dissemination. Campenhout et al. (2016) conduct a randomized controlled trial among  248 farmers in Uganda to estimate the effect of teaching potato farmers about seed practices via videos.  They find that videos are an effective tool at increasing knowledge about the practices shown; test scores  increased, in the order of 9 percent, for correct seed selection practices, and as much as 28 percent for  correct seed  storage practices. Cole and Fernando (2012)  conduct an RCT in  Gujarat, India testing the  effects of a mobile phone based agricultural consulting service. They show that farmers increase their use  of effective pesticides and riskier crops such as cumin. However, Fafchamps and Minten (2012) show that  access to more factual information, such as prices and weather information does not affect outcomes,  including crop varieties, prices received, or cultivation practices.     Related to extension training, a number of studies underscored the importance of social networks and  social learning as a determinant of adoption, particularly for new technologies. Even if farmers have access  to inputs, credit and extension training, the discovery process in agriculture is slow and risky– an entire  season is necessary to test if a new technology is successful and cost effective. Without sufficient capital,  or large enough farms to experiment on, risk averse farmers are better off observing the outcomes of  early adopters. Krishnan and Patnam (2014) show that extension services can help facilitate learning, but  that the impact is smaller than the impact of social learning. However, their study does not provide a  causal  estimate  of  social  network’s  effects,  and  suffers  from  the  well‐known  reflection  effect  (Manski  1993).15 Studies such as Udry and Conley (2010) overcome this by acquiring high frequency data. They  show that for new agricultural technologies farmers mimic the input choices of their successful neighbors,  and update choices given their own experience with the crop each period. Bandiera and Rasul (2006) also  study  learning  and  establish  their  well‐known  inverted  U‐shaped  adoption  curve,  namely  that  social  effects on individual adoption are positive with few adopters in an individual's information network, and  negative when there are many.    The  latter  studies,  however,  do  not  provide  causal  estimates  of  network  effects.  RCTs  have  helped  overcome the inherent endogeneity of network effects.  More recent studies have used RCTs to test the  degree to which central actors in networks can be utilized as injection points for new information to be  disseminated in a village network and their efficacy is compared to standard extension trainers (Mobarak  and Yishay 2017, Kondylis et al. 2014). In a similar vein, Vasilaky and Leonard (2017) look at the impact of  weak  ties  in  the  presence  of  agricultural  information  regarding  a  relatively  new  cash  crop,  cotton  in  Uganda. They pair farmers who do not know one another and encourage them to share information while  learning about a new technology. This intervention proves to be as effective at increasing mean yields as  a  standard  extension‐training  program.  Overall,  extension  programs  that  harness  social  networks  can  better overcome the slow and risky process of learning, especially for new technologies.     Insights  from  behavioral  economics  have  also  highlighted  the  importance  of  behavioral  constraints  in  limiting investments in inputs. At the times at which input purchases ought to be made, farmers can be at  their poorest (Mani et al. 2013) and their bandwidth to take on new ideas at this point is limited.  Similarly,  present  bias  when  disposable  income  is  high  can  impact  decision  making,  particularly  with  regards  to                                                               15 The reflection effect refers to the idea that individuals’ choices may be correlated with their peers’ choices only because all  their outcomes are driven by or “reflect” common unobservable shocks or trends.     21    future investments. Thus, Duflo et al. (2011) find that providing farmers with input price subsidies during  harvest  times  can  help  overcome  this  problem.    They  show  that  providing  time‐limited  subsidies  to  fertilizer just after harvest, when farmers have money, can result in sizeable changes in fertilizer use in  Western  Kenya.  This  implies  that  farmers  may  require  market  incentives  to  overcome  behavioral  limitations such as present bias.      Overall, the economic literature provides several key lessons in terms of what factors affect technology  adoption among smallholder farmers. First, the technology should be easily available and of reasonable  quality for the farmer to even try it. Low output price fluctuation and well‐functioning credit and insurance  markets are also factors that promote input adoption. Similarly, the availability of information, through  extension  services  and  training  often  results  in  increased  adoption,  particularly  if  paired  with  social  networks. Social networks and ICTs can leverage the knowledge imparted by extension programs alone,  and help to increase their impact. For technologies that have been in use, such as fertilizer and improved  seeds, opportune subsidies for inputs that encourage purchases when farmers are least cash constrained  can also jump‐start adoption. With positive net returns, farmers are more likely to purchase the inputs in  subsequent years.   4.2 What do we know about farmers who adopt inputs in Uganda?     In  this  section,  we  make  use  of  five  rounds  of  the  Uganda  National  Panel  Survey  2005/06‐2013/14  to  examine whether some of the relevant factors identified in the literature are associated with input use in  Uganda. More specifically, we look at the degree to which access to markets, past weather conditions and  prices affect input use. We also assess how usage rates correlate with information and training, credit  access and certain plot characteristics. We are unable to consider the role of behavioral factors, due to a  lack of good measure of these in the panel data survey. In addition to inorganic fertilizer and hybrid seeds  (for which we analyzed the financial returns in Section 4), we consider the use of pesticide, also critical in  increasing overall agricultural productivity.     First,  improved  access  to  economic  markets  should  enable  input  use  by  farmers.  Better  access  to  economic markets should facilitate the availability of agricultural inputs for farmers, and should also be  an incentive their use as it facilitates the commercialization of the final output by lowering transportation  costs. Following a common approach in the literature (see Blankespoor et al. 2016), for every household  in each year of the panel, we use a domestic market access index that is a function of the weighted sum  of the population of cities with a population larger than 100,000 inhabitants, where the weight decreases  with transport time.16      More  specifically,  the  definition  of  market  access  in  a  household  location  i  at  time  t  ( , )  is  the  following:     , 1 , ,                                                                  16  We thank Brian Blankespoor for the support in estimating the market access index.     22    where  ,  is the population in city  j at time  t,  ,  is the travel time between locations  i  and  j at time  t,  and   is a trade elasticity parameter.17  The travel  time varies over the years  based on geo‐referenced  information  on  road  categories,  surface  type  and  condition,  information  derived  from  the  Uganda  National Roads Authority (UNRA) (see the Appendix for a more detailed description). A higher value of  the index indicates that households have better access to markets (where both agricultural inputs and  outputs are sold) in terms of proximity to larger markets and/or shorter travel time to a given market. The  variation arises both from the changes in the quantity and quality of the road network available to the  household, and the demographic growth of the different markets close by.      Input  use  tends  to  increase  with  enhanced  market  access  in  Uganda,  particularly  in  the  Central  and  Western regions. Figure 4.1 examines how input use varies with access to markets. Given that market  access  and  crop  types  vary  across  regions  we  present  this  for  the  four  regions  separately.  With  the  exception  of  some  outliers,  farmers  in  villages  with  better  access  to  markets  have  higher  use  rates  of  fertilizer and to a lesser extent, pesticide and hybrid seeds. This seems to be particularly true in the more  economically integrated regions: the Central and Western regions.       Figure 4.1: Access to markets index and input use (at the village level), by region  1. Use of inorganic fertilizer   2. Use of pesticide   Lowess smoother Lowess smoother Use of inorganic/chemical fertilizer (1=yes) during the year Central Eastern Central Eastern .8 1 Use of pesticides (1=yes) during the year .6 .4 .5 .2 0 0 Northern Western Northern Western 1 .8 .6 .5 .4 .2 0 0 0 2 4 6 0 2 4 6 0 2 4 6 0 2 4 6 Distance to markets index Distance to markets index bandwidth = .8 bandwidth = .8     3. Use of hybrid seeds                                                                  Following Donaldson (forthcoming), the elasticity of trade, , is equal to 3.8. Different values of the trade elasticity  17 parameter provide alternative results for robustness checks (e.g. see Jedwab and Storeygard 2015; and Blankespoor  et al. 2016).  23    Lowess smoother   1 Central Eastern Use of hybrid, improved seed .5 0 Northern Western 1 .5 0 0 2 4 6 0 2 4 6 Distance to markets index bandwidth = .8   Source: Staff calculations using UNPS 2005/06‐2013/14    Other factors that are likely to affect the decision to adopt agricultural inputs are weather conditions and  agricultural prices.18 Given that the decision to adopt agricultural inputs is taken early on in the cropping  season,  we  analyze  whether  lagged  values  of  weather  index  and  agricultural  output  prices  affect  a  farmer’s decision to use inputs. Past weather conditions may affect the present decision to use inputs  through  short‐term  bias.  Individuals  tend  to  weigh  recent  information  more  heavily  when  making  a  decision, and thus, if the previous season was a good one (bad one) as a result of good weather conditions  (bad weather conditions), it is likely that the farmer will decide to (not) use inputs. We measure weather  conditions through the Water Requirement Satisfaction Index (WRSI), which is estimated based on a maize  crop model using satellite rainfall data at the sub‐county level.19 The index ranges from 0 to 100, where  100  means  there  was  no  deficit  in  the  water  needed,  and  each  household  was  assigned  the  average  between the main and short seasons for the previous cropping season. As shown in Figure 4.2, weather  conditions vary considerably across regions and over time.     Similarly, lagged output prices may affect input use as they are usually a good predictor of current prices,  as evidenced by the fact that commodity prices (particularly maize and banana) are often characterized  by autocorrelation models of order one (Deaton and Laroque 2003, Cafiero at al. 2005). Thus, if prices  were high in the previous cropping season, the farmer may expect similar prices for the current season  and decide in favor of adopting inputs. For the analysis, we use the same set of prices used to estimate  the financial returns in Section 3: wholesale prices collected in eight different markets by UBOS for the  construction of the CPI.     The availability of information, technical advice as well as proper functioning credit markets have been  also identified as key factors for input use. Thus, we analyze whether adoption rates are higher among                                                               18  In a focus group with three groups of farmers in the Northern region (Gulu), farmers reported that poor weather  conditions  and  low  market  price  for  their  crops  are  two  major  sources  of  uncertainty  and  vulnerability  for  their  livelihood. Uncertain outcomes and returns likely constrain the decision to adopt improved inputs, as the expected  value is too ambiguous.    19  The WRSI is calculated for each pixel using a maize crop model calibrated to the growing seasons across Uganda.  Specifically, the geoWRSI v 3.0 was used with the global PET and RFE v2 (2001‐2017) time series.      24    those who have been exposed to extension services and who have access to the financial markets. Figure  4.3 shows that inorganic fertilizer and pesticide use is slightly higher among those who live in a village in  which extension services were available in the past 12 months,20 and considerably higher in the case of  improved seed use. Focus groups conducted by the authors with farmers in the Northern region of Uganda  underlined that extension workers provide advice mainly on pesticide and hybrid seeds, and some actually  expressed a belief that fertilizer may be harmful for the soil in the longer term.21 While we do not have  data  on  the  exact  content  of  the  extension  services  provided  to  farmers,  it  may  be  important  in  determining  the relative adoption rates among the  different inputs  considered in  this study. Similarly,  households that report having taken a formal loan also use pesticide at a higher rate, though not other  agricultural inputs. This suggests that access to credit may not be a binding constraint in Uganda.     Figure 4.2: Weather conditions in Uganda 2005/06 to 2013/14 (Water Requirement Satisfaction Index)  100 95 90 85 WRSI 80 75 70 2005/06 2009/10 2010/11 2011/12 2013/14 Central Eastern Northern Western   Source: Staff calculations staff calculations using geoWRSI v 3.0, with global PET and RFE v2 (2001‐2017) time series.       Figure 4.3: Input use seems higher among those with extension services and those taking formal credit  1. Extension  2. Credit                                                               20   This  includes  extension  services  provided  by  NAADS  (National  Agricultural  Advisory  Services),  input  suppliers,  NGOs and other institutions.     21  In June 2017, the authors met with members of farmer cooperative groups in Gulu and discussed how production  practices had changed in recent years and why farmers did or did not use certain inputs.   25    Extension services (last year) Loan (any HH member) 35% 25% 22% 22% 40% 27% 20% 16% 30% 15% 13% 19% 20% 13% 13% 10% 10% 4% 4% 5% 5% 0% 0% Inorganic Pesticide Improved Inorganic Pesticide Improved seeds fertilizer seeds fertilizer No Yes No credit Credit     3. Reasons for not using agricultural inputs      2015 27 27 17 28 2008 53 16 12 18 0% 50% 100% No knowledge Too expensive Not available Not useful Other Source: 1‐2: Staff calculations using UNPS 2005/06‐2013/14, 3: NSDS 2015.     We estimate linear probability models to shed some light on the importance of the factors mentioned  above  on  use  of  the  following  inputs:  inorganic  fertilizer,  pesticide  and  improved  seeds.  This  method  allows  us  to  consider  the  relationship  between  each  of  these  factors—  access  to  markets,  rainfall,  agricultural output  prices,  access  to information and credit—at  once and  controlling for  other factors.  Household fixed effects control for time invariant unobservables at the household level that could impact  adoption, which greatly reduces the threat of omitted variable bias. However, the latter is not sufficient  to  interpret  our  regressors  effects  as  causal,  as  time  variant  unobservables  factors  could  impact  both  adoption  and  the  covariates.  Examples  of  these  are  the  household’s  social  capital  or  farming  ability.  However, several of our main regressors of interest are largely outside the control of a small hold farming  household: access to markets, weather conditions, and to a lesser extent, extension services and crop  prices.     We model the decision to use inputs as:     , , , ,   (1)    where  ,   is  an  indicator  variable  capturing  household  i’s  decision  to  use  a  given  input  (i.e.  inorganic  fertilizer, pesticide and hybrid seeds) at time t,  ,  is a vector of plot controls (area planted at time t, and  26    land ownership of any planted parcel),  ,  is a vector containing variables of interest including access to  markets index, last crop season’s value of the WRSI (proxy for optimal rainfall), availability and use of  extension services, and last season’s agricultural output price;   is a household fixed effect, and  ,  is an  i.i.d normally distributed error term.     We consider the above specification using a balanced panel data set, that is, only households present in  all five waves of the survey.  We also consider a sub‐sample of households in the bottom 40 percent of  consumption expenditure distribution (the results can be found in the Appendix), to study how the results  change when considering poor households.22 Several specifications contain fewer than 5 years of data,  because  certain  variables  –such  as  access  to  financial  loans  –  were  no  longer  measured  beyond  the  2009/10  wave.  It  is  worth  noting  that  because  the  2013  wave  rotated  out  a  considerable  number  of  households, we are left with less than 1,000 households that are present in all 5 waves.     Several results emerge from the analysis. Enhanced access to economic markets marginally incentivizes  input use among smallholder farmers in Uganda. Access to markets positively affects the decision to use  both  inorganic  fertilizer  and  hybrid  seeds,  as  observed  in  Tables  4.1  and  4.2.  The  effect  is  small,  a  10  percent increase in the access to market index increases the probability of using inorganic fertilizer by  about 0.01 percent. The result is robust under all specifications. The same is true in the case of hybrid  seed use (see Table 4.2, albeit the coefficients are statistically significant only at the 10 percent level). The  proximity  to  economic  markets  matters  for  input  use  both  in  terms  of  the  availably  and  cost  of  the  agricultural input  per se, but also in terms of the feasibility and cost to sell the crop at the end of the  season, which may increase the returns of adoption.     The  weather  conditions  of  the  previous  cropping  season  seem  to  matter  slightly  at  the  moment  of  deciding whether or not to adopt improved input for farmers in Uganda. The lagged value of the rainfall  satisfaction  index  (WRSI)  positively  affects  the  adoption  of  inorganic  fertilizer,  pesticide  and  improved  seeds. As with the access to market index, the magnitude of the effect is small: the regression analysis  indicates that a 10 percent increase in rainfall sufficiency (in the previous season) results in a 0.1 percent  increase in the inorganic fertilizer use, although the result is only statistically significant at 10 percent (see  Table 4.1).  In the case of  pesticide, a 10 percent increase in  rainfall sufficiency in the  previous season  results in an increase of 0.4 percent in adoption. The effect is also positive for hybrid seed use, and of  approximately the same magnitude, as shown in Table 4.2. These results suggest that farmers are likely  to consider that weather conditions of the current season will be similar to those in the previous season,  and marginally tilt towards input adoption if the conditions were positive. An alternative explanation for  the result observed is that good weather conditions in the previous season increases agricultural income,  which allows the household to have enough liquidity to buy agricultural inputs for this season. However,  when we control for the lag of the net agricultural income the results remain unchanged.23       Consistent with previous studies, we find that knowledge and information are positively correlated with  improved input use in Uganda. The use of extension services in the household’s community increases the  probability of improved seed use by about 6 percentage points, and of pesticide use by slightly less (5  percentage points), but is not correlated with fertilizer, despite the high returns to the use of fertilizer  documented  in  Section  3  (Tables  4.1  and  4.2).  These  findings  not  only  indicate  that  information  and                                                               22  The indicator takes a value of one if the household was in the bottom 40 percent of the distribution at any given  wave of the panel. We also tried disaggregating the sample by region, but ended up underpowered to conduct any  analysis.    23  Results not reported in the main tables but available upon request.   27    guidance  seem  important  to  promote  improved  input  use  among  smallholder  farmers,  but  also  underscore the importance of social networks and learning from peer farmers in spreading technology,  as the recent literature has pointed out (see previous section). The fact that extension services are not  correlated  with  the  use  of  fertilizer  may  be  linked  to  the  content  covered  in  advisory  services  and  materials, and also to the prevalence of generic fertilizer recommendations that do not take into account  prevailing soil conditions that should be measured appropriately through soil testing services (for both  soil nutrient status and pH levels).    Given the historical importance of NAADS in the provision of agricultural extension services (and the fact  that the Government of Uganda started to remove responsibilities away from NAADS after 2013), we ran  a specification that includes an indicator variable if the household participated in a NAADS training in the  last 12 months (second column in Tables 4.1 and 4.2).  NAADS training is highly and positively correlated  with  every  agricultural  input  studied  in  this  paper.  While  it  is  not  possible  to  argue  that  the  training  provided by NAADS causally increases input use among farmers, the results do suggest that these support  services are important for farmers. It is also important to note that the smallest correlation is registered  in the case of the use of fertilizer, which as mentioned before may be related to the content of the services  provided and recommendations that do not reflect appropriate soil testing.       On the other hand, credit constraints do not appear to be binding for input adoption in Uganda, and past  agricultural  prices  are  not  associated  with  the  input  adoption  decision.  Similarly,  lagged  prices  of  agricultural commodities do not seem to affect the farmer’s decision to use improved inputs. It is possible  that given the high variability of agricultural prices throughout the period 2005/06 to 2012/13 (see Figure  3.4), lagged prices were not a reliable predictor for prices for Ugandan farmers.      With  respect  to  plot  characteristics  we  find  that  the  decision  to  use  improved  agricultural  inputs  is  positively correlated with the self‐reported area of the parcel planted, except for the adoption of hybrid  seeds (Table 4.2). The result is in line with the findings of the agriculture production function literature, in  which larger farms are more prone to experimentation and thus, to the adoption of improved inputs and  modern technologies. On the other hand, we find no correlation between owning any of the land being  cultivated  and  input  use,  despite  the  fact  ownership  is  usually  associated  with  a  higher  incentive  to  preserve the quality of the land, and thus with input adoption. While about 20 percent of farmers both  own and rent at any given point in time, the little variation over time may help explain this result.     As  mentioned  above,  we  consider  a  subsample  of  households  that  belong  to  the  bottom  40  of  the  consumption distribution (at any given point in time), to analyze if the results change for poor households.  We find that enhanced access to markets and the availability of extension services in the community have  no effect on input adoption, and we find a weakened effect of past weather conditions on pesticide and  hybrid seeds (see Tables A.1 to A.3 in the Appendix). The only result that does not change is the high  correlation between participating in a NAADs program and using improved inputs. Given the small number  of observations for a fixed effects model, the analysis is likely underpowered  to detect any significant  effect or correlation. We encountered the same problem when trying to conduct the analysis by region.      28    Table 4.1 Correlates of Inorganic Fertilizer Use (2000 ‐ 2012, balanced panel)  Inorganic Fertilizer   (1)  (2)  (3)  (4)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  0.00393***  0.00393***  0.00399*  0.00470***    (0.000741)  (0.000691)  (0.00114)  (0.000528)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.121*  0.124*  0.0938  0.135    (0.0516)  (0.0512)  (0.0575)  (0.0816)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.00325**  0.00308**  0.00231*  0.00303**    (0.000808)  (0.000765)  (0.000632)  (0.000881)  Household owns any of the land cultivated  ‐0.00294  ‐0.00445  ‐0.00376  ‐0.00428    (0.0120)  (0.0112)  (0.0188)  (0.0174)  Use of any extension services in the community  0.0158    0.00804  0.0165    (0.0127)    (0.0149)  (0.0157)  The household participated in a NAADs program    0.0377**    (0.0114)    Any HH member obtained loan in past 12 months    0.00318    (0.0115)    Average monthly real price of maize, lagged one period    0.000112    (7.63e‐05)  Constant  ‐0.512*  ‐0.527*  ‐0.387  ‐0.615    (0.240)  (0.236)  (0.265)  (0.385)  Observations  3,045  3,045  1,902  1,813  R‐squared  0.020  0.026  0.017  0.024        Table 4.2 Correlates of Pesticide and Improved Seed Use (2000 ‐ 2012, balanced panel)   Pesticide  (1)  (2)  (4)  (5)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  0.000532  0.000429  0.000137  0.000405    (0.00163)  (0.00145)  (0.00188)  (0.00222)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.360**  0.370**  0.273*  0.377*    (0.0907)  (0.0828)  (0.0802)  (0.135)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.0111***  0.0108***  0.00943***  0.0117**    (0.00141)  (0.00132)  (0.000597)  (0.00203)  Household owns any of the land cultivated  ‐0.00688  ‐0.00933  ‐0.00108  ‐0.00475    (0.0147)  (0.0167)  (0.0187)  (0.0214)  Use of any extension services in the community  0.0496*    0.0624*  0.0601    (0.0204)    (0.0204)  (0.0320)  The household participated in a NAADs program    0.0895***    (0.0166)    Any HH member obtained loan in past 12 months    0.0204    (0.0167)    Average monthly real price of maize, lagged one period    ‐3.93e‐07    (0.000270)  Constant  ‐1.534**  ‐1.577**  ‐1.166*  ‐1.615*    (0.403)  (0.367)  (0.360)  (0.598)  Observations  3,044  3,044  1,900  1,815  R‐squared  0.066  0.073  0.065  0.078    29     Improved Seed  (1)  (2)  (3)  (4)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  0.00654*  0.00636*  0.00909*  0.00842    (0.00284)  (0.00264)  (0.00263)  (0.00368)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.316**  0.326**  0.203  0.337*    (0.0983)  (0.0886)  (0.0751)  (0.126)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.00347  0.00323  0.00402  0.00588*    (0.00188)  (0.00191)  (0.00261)  (0.00244)  Household owns any of the land cultivated  0.00582  0.00396  0.0137  ‐0.00887    (0.0344)  (0.0297)  (0.0594)  (0.0323)  Use of any extension services in the community  0.0631***    0.0530**  0.0532**    (0.0128)    (0.0109)  (0.0110)  The household participated in a NAADs program    0.0847***    (0.0184)    Any HH member obtained loan in past 12 months    0.0411    (0.0277)    Average monthly real price of maize, lagged one period    ‐0.000327    (0.000192)  Constant  ‐1.261**  ‐1.295**  ‐0.746  ‐1.192    (0.446)  (0.394)  (0.353)  (0.585)  Observations  2,979  2,979  1,906  1,784  R‐squared  0.021  0.024  0.021  0.032  Robust standard errors in parentheses    *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1      5. Conclusions     Financial  returns  to  input  use  in  Uganda  are  considerable.  This  report  analyzes  some  of  the  factors  associated with the low input adoption observed in Uganda from 2005/06 to 2013/14. Despite favorable  weather  conditions  and  favorable  agricultural  crop  prices,  use  rates  of  fertilizer,  pesticide  and  hybrid  seeds in Uganda remained stubbornly low throughout this period, particularly in comparison with other  countries  in  Sub‐Saharan  Africa.  We  first  analyze  the  financial  returns  to  using  inorganic  fertilizer  and  improved seeds under normal conditions, across the distribution of observed prices in Uganda from 2000  onwards,  along  with  yield  parameters  identified  in  the  agronomic  literature.  The  main  finding  is  that  financial gains from using inputs in Uganda are substantial, despite observed output price volatility. The  economic  return  to  fertilizer  is  always  positive  (across  the  entire  price  range)  for  beans,  maize  and  matooke, and positive for the top 75 percent of prices for coffee. Median returns are 180 percent, 74  percent,  64  percent  and  39  percent  respectively.  In  the  case  of  hybrid  seeds,  yields  increased  by  32  percent  on  average.  However,  the  cost  of  using  maize  hybrid  seeds  often  exceeds  the  extra  revenue  gained, reducing financial returns.    However, once the quality of inputs is considered, the returns decline substantially, becoming negative  for a considerable segment of the price range. Given the substandard quality of inputs typically available  in local  markets, measured quantitively by several  studies,  the  yield  gain from  using hybrid seeds and  nitrogen  falls  by  75‐87  percent.  As  a  result,  the  sizable  positive  financial  returns  observed  for  using  authentic inputs in maize crops disappear and even become negative at many prices. The rate of return  30    on fertilizer is only positive when maize prices are in the top two‐thirds of the distribution, and the median  return drops from 64 percent to 20 percent. Given that farmers generally hold accurate beliefs about the  quality of the inputs available on the local market, this is likely a disincentive to input adoption. Thus,  increasing the quality of inputs available farmers would likely increase input adoption.    Strengthening the institutions that regulate input certification, promoting competition in input markets,  and using new technologies may help improve the quality of inputs available in Uganda. Current regulation  and  certification  measures  are  becoming  effective  at  guaranteeing  quality  products  in  the  agricultural  input markets. Institutions regulating input quality control often lack the financial and technical resources  to  test  the  inputs  found  in  markets,  and,  even  when  anomalies  are  detected,  they  lack  the  ability  to  effectively take actions that deter counterfeiting or malpractices (World Bank, 2018). Moreover, entry  barriers, related to red‐tape and permissions, restrict the competitiveness of input markets, particularly  for  fertilizers  and  new  seed  varieties  (Benson  et  al  2013).  Strengthening  the  institutions  that  regulate  certification and enhancing competition in input markets could result in quality improvements. Moreover,  the introduction of new technologies, such as e‐verification, could also help to insure the average farmer  has access to high quality agricultural inputs. This tool, which involves labeling genuine agricultural inputs  with a scratch‐off label, which reveals an authentication code, can be used via SMS and is currently being  piloted in  Uganda.  If  the results of the  pilot are  positive,  this might be an option worth scaling at the  national level (IFPRI 2015).     Access to markets and weather are marginally relevant in the farmer’s decision to adopt improved inputs.  Our  results  suggest  that  increased  access  to  economic  markets,  and  (good)  past  weather  conditions  marginally increase input use (inorganic fertilizer and hybrid seeds).  Similarly, weather conditions of the  previous  cropping  season  seem  to  weakly  impact  the  decision  adopt  improved  inputs.  The  results  underline  the  importance  of  investing  and  maintaining  road  networks  that  connect  rural  farmers  to  economic markets. While many other interventions are necessary to increase input use in Uganda, the  current efforts of the Government of Uganda to integrate rural areas to economic markets are a step in  the right direction.     Extension  training  and  knowledge  seem  to  be  a  key  factor  in  the  use  of  improved  inputs,  and  strengthening  these  services  is  a  critical  area  of  action.    We  find  that  the  use  of  extension  services  in  households’ communities (and particularly of those provided by NAADS) is highly correlated with the use  of the inputs studied here, except for the use of fertilizer. That is why one aspect of the extension services  that deserves more attention is whether the content of the services provided could be more effective in  promoting the use of fertilizer, which is crucial for soil quality in the long run, particularly when hybrid  seeds are being utilized. Also, fertilizer recommendations should be based on appropriate soil testing (for  both soil nutrients and pH levels) to avoid generic recommendations that may not produce the expected  results. Ugandan famers would benefit greatly if public resources are directed towards the generation and  provision  of  knowledge  and  advisory  services  to  farmers,  rather  than  towards  the  procurement  and  distribution of material inputs, as has been the case since 2013.          31    References    Berg, Claudia N.; Blankespoor, Brian; Selod, Harris. 2016. Roads and rural development in Sub‐Saharan  Africa. Policy Research working paper; no. WPS 7729. Washington, D.C.: World Bank Group.  Anderson,  J.  R.,  &  Feder,  G.  (2007).  Chapter  44  Agricultural  Extension.  Handbook  of  Agricultural  Economics, 3(6), 2343–2378.   Ashour, M., Billings, L., Gilligan, D., & Hoel, J. (2016).  Do Beliefs About Agricultural Inputs Counterfeiting  Correspond with Actual Rates of Counterfeiting? Evidence from Uganda (IFPRI No. 1552).  Bandiera, O., & Rasul, I. (2006). Social Networks and Technology Adoption in Northern Mozambique. The  Economic Journal, 116(514), 869–902.  Bandiera, O., Burgess, R., Morel, R., Rasul, I., & Sulaiman, M. (2015). A randomized evaluation of the  combined effect of an extension agriculture programs and a microfinance program in rural Uganda.  Barham,  B.  L.,  Chavas,  J.,  Fitz,  D.,  Ríos,  V.,  &  Schechter,  L.  (2014).  The  roles  of  risk  and  ambiguity  in  technology adoption. Journal of Economic Behavior and Organization, 97, 204–218.   Barrett, C. B., Christiaensen, L., Sheahan, M., & Shimeles, A. (2017).  On the Structural Transformation of  Rural Africa (World Bank No. 7938).  Berg, Claudia N.; Blankespoor, Brian; Seod, Harris. 2016. Roads and rural development in Sub‐Saharan  Africa. Policy Research working paper; no. WPS 7729. Washington, D.C.: World Bank Group.  Binswanger, H. P. (1980). Agricultural & Applied Economics Association Attitudes toward Risk :  Experimental Measurement In Rural India. Agricultural Journal of Agricultural Economics, 62(3),  395–407.  Binswanger‐Mkhize,  H.  P.,  &  Savastano,  S.  (2014).  Agricultural  Intensification  The  Status  in  Six  African  Countries. Food Policy, 67, 26‐40.  Birkhaeuser, D., Evenseon, R., & Feder, G. (2017). The Economic Impact of Agricultural Extension :  Economic Development and Cultural Change, 39(3), 607–650.  Blankespoor, Brian; Khan, Amjad; Selod, Harris. In prep. Consolidating Data of Global Urban Populations:  A  Comparative  Approach.  Geospatial  Analysis  for  International  Development  Conference,  UC‐ Berkeley. Poster.  Boef, W. De, Pierson, B., Kim, D., Mennel, J., Prabhala, P., Bryce, J., Hoffman, A. (2014). Counterfeiting in  African Agriculture Inputs – Challenges & Solutions Ghana: Overview.  Boserup, E. ,1965, Population and technological change: A study of long‐term trends, University of Chicago  Press, Chicago.  Bold,  T.,  Yanagizawa‐Drott,  D.,  Kaizzi,  K.,  &  Svensson,  J.  (2017).  Lemon  Technologies  and  Adoption:  Measurement,  Theory  and  Evidence  from  Agricultural  Markets  in  Uganda.  Quarterly  Journal  of  Economics.  Brauw, A. De, & Eozenou, P. (2014). Measuring risk attitudes among Mozambican farmers ☆. Journal of  Development Economics, 111, 61–74.   Cafiero, C., Bobenrieth, S. A., & Wright, B. D.. (2005) “Commodity storage and the autocorrelation of  prices”, Mimeo, Berkley.   Campenhout, B. Van, Vandevelde, S., Walukano, W., & Asten, P. Van. (2017). Agricultural Extension  Messages Using Video on Portable Devices Increased Knowledge about Seed Selection, Storage and  Handling among Smallholder Potato Farmers in Southwestern Uganda. PLOS One, 1–17.   Carletto, G., & Bank, W.  Rural Income Generating Activities (RIGA) Study: Income Aggregate Methodology.  Cole, S. a, & Fernando, a N. (2012). The Value of Advice: Evidence from Mobile Phone‐Based Agricultural  Extension.  32    Conley, B. T. G., & Udry, C. R. (2016). Learning about a New Technology : Pineapple in Ghana. The American  Economic Review, 100(1), 35–69.  Croppenstedt,  A.,  Demeke,  M.,  &  Meschi,  M.  M.  (2003).  Technology  Adoption  in  the  Presence  of  Constraints : the Case of Fertilizer Demand in Ethiopia. Review of Development Economics, 7(1), 58– 70.  Deaton and Laroque (2003). “A model of commodity prices after Sir Arthur Lewis,” Journal of Development  Economics, 71, 289–310.  Dercon, S., Gilligan, D. O., Hoddinott, J., & Woldehanna, T. (2017). The Impact of Agricultural Extension on  Poverty  and  Consumption  Growth  in  Fifteen  Ethiopian  Villages.  American  Journal  of  Agricultural  Economics, 91(4).   Dercon, S., & Christiaensen, L. (2011). Consumption risk, technology adoption and poverty traps: Evidence  from Ethiopia. Journal of Development Economics, 96(2), 159–173.   Diiro, G. M., & Sam, A. G. (2015). Agricultural technology adoption and Nonfarm earnings in Uganda: A  semi parametric analysis. Journal of Developing Areas, 49(2), 145–162.  Donaldson, D. (forthcoming) Railroads and the Raj: Estimating the impact of transportation infrastructure.  American Economic Review, in press.  Dorfman, J. H. (1996). Modeling Multiple Adoption Decisions in a Joint Framework.  American Journal of  Agricultural Economics, 78(3), 547‐‐557.   Duflo, B. E., Kremer, M., & Robinson, J. (2011). Nudging Farmers to Use Fertilizer: Theory and Experimental  Evidence from Kenya, American Economic Review, 101(6), 2350–2390.  Esilaba, A. O., Nyende, P., Nalukenge, G., & Byalebeka, J. B. (2005). Resource flows and nutrient balances  for crop and animal production in smallholder farming systems in eastern Uganda, 109, 192–201.   Evenson, R. E., & Mwabu, G. (1998). The Effect of Agricultural Extension on Farm Yields in Kenya. African  Development Review, 13(1), 1–23.   Fafchamps, M., and Hill, R. V. (2005). "Selling at the Farmgate or Traveling to Market"  American Journal  of  Agricultural  Economics,  Agricultural  and  Applied  Economics  Association,  vol.  87(3),  pages  717‐ 734.  Fafchamps,  M.,  &  Minten,  B.  (2012).  Impact  of  SMS‐based  agricultural  information  on  Indian  farmers.  World Bank Economic Review, 26(3), 383–414.   Fairbairn,  A.,  Michelson,  H.,  Ellison,  B.,  &  Manyong,  V.  (2016).  When  Lemons  Aren’t  Lemons:  Fertilizer  Quality and Farmer Perceptions in Tanzania. University of Illinois Working Paper.   Feder, G., Just, R., & Zilberman, D. (2017). Adoption of Agricultural Innovations in Developing Countries:  A Survey. Economic Development and Cultural Change, 33(2), 255–298.  Foster, A. D., Rosenzweig, M. R., (2013). Learning by Doing and Learning from Others : Human Capital and  Technical Change in Agriculture. Journal of Political Economy, 103(6), 1176–1209.  Gollin,  D.,  &  Moser,  S.  (2013).  Neighbors  and  Extension  Agents  in  Ethiopia:  Who  Matters  More  for  Technology Adoption? American Journal of Agricultural Economics, 96(1), 308–327.   Hall, B. H., & Khan, B. (2003). Adoption of New Technolgoy. NBER Working Paper 9730, (May).  Harou,  A.,  &  Barrett,  C.  B.  (n.d.).  Variable  Returns  to  Fertilizer  Use  and  Its  Relationship  to  Poverty  Experimental and Simulation Evidence from Malawi. Journal of African Economies, (September).  Hellerstein, D., Higgins, N., & Horowitz, J. (2013). The predictive power of risk preference measures for  farming decisions. European Review of Agricultural Economics, 40(5), 807–833.   Hennessy,  D.  A.  (1997).  Stochastic  technologies  and  the  adoption  decision.  Journal  of  Development  Economics, 54(2), 437–453.   33    Hill, R., & Meija‐Mantilla, C. (2016). With a Little Help Shocks, Agricultural Income, and Welfare in Uganda.  World Bank Policy Research Papers, No. 7935.  IFPRI  (2015).  Baseline  evaluation  of  the  impact  of  e‐verification  on  counterfeit  agricultural  inputs  and  technology adoption in Uganda. International Food Policy Research Institute (IFPRI).  Incus, P., Ingh, J. U. S., Allejos, C. E. D. V, Tjernstrom, E., Clavijo, J., Bhakta (2017). When Intentions Matter  –  Identifying  the  Prevalence  and  Source  of  Poor‐Quality  Inputs  in  Western  Kenya.  International  Consortium on Applied Bioeconomy Research.  Jack, Kelsey B. (2011). Market inefficiencies and the adoption of agricultural technologies in developing  countries. White Paper, Agricultural Technology Adoption Initiative, 1–69.  Janvry,  A.  De,  Sadoulet,  E.,  &  Suri,  T.  (2017).  Field  Experiments  in  Developing  Country  Agriculture.  Handbook of Economic Field Experiments (Vol. 2).   Jedwab,  Remi;  Storeygard,  Adam  (2015).  The  Heterogeneous  Effects  of  Transportation  Investments:  Evidence from sub‐Sub‐Saharan Africa. mimeo, presented at the GWU/World Bank 3rd Urbanization  and Poverty Reduction Research Conference (February 1, 2016).  Just, R. E., & Zilberman, D. (1983). Stochastic Structure, Farm Size and Technology Adoption in Developing  Agriculture. Oxford Economic Papers, 35(2), 307–328.  Kaizzi, K. C., Byalebeka, J., Semalulu, O., Alou, I., Zimwanguyizza, W., Nansamba, A. Wortmann, C. S. (2012).  Maize  response  to  fertilizer  and  nitrogen  use  efficiency  in  Uganda  (2012a).  Agronomy  Journal,  104(1), 73–82.   Kaizzi, K. C., Byalebeka, J., Semalulu, O., Alou, I., Zimwanguyizza, W., Nansamba, A., Wortmann, C. S. (n.d.).  Sorghum Response to Fertilizer and Nitrogen Use Efficiency in Uganda (2012b).  Agronomy Journal,  104(1).   Kaizzi, K. C., Byalebeka, J., Semalulu, O., Newton, I., Zimwanguyizza, W., Nansamba, A., Wortmann, C. S.  (2012c). Field Crops Research Optimizing smallholder returns to fertilizer use: Bean, soybean and  groundnut. Field Crops Research, 127, 109–119.   Kasirye, I. (2013). Constraints to Agricultural Technology Adoption in Uganda: Evidence from the 2005/06‐ 2009/10 Uganda National Panel Survey. Economic Policy Research Centre (EPRC), Kampala, Uganda.  Kim,  T.‐K.,  Hayes,  D.  J.,  &  Hallam,  A.  (1992).  Technology  adoption  under  price  uncertainty.  Journal  of  Development Economics, 38, 245–253.  Kondylis,  F.,  Mueller,  V.,  &  Zhu,  S.  (2017).  Seeing  is  Believing?  Evidence  from  an  Extension  Network,  Journal of Development Economics, 125, 1–20.  Koundouri, P., Nauges, C., & Tzouvelekas, V. (2016). Technology Adoption under Production Uncertainty:  Theory and Application to Irrigation Technology. American Journal of Agricultural Economics, 88(3).  Krishnan, P., & Patnam, M. (2013). Neighbors and Extension Agents in Ethiopia: Who Matters More for  Technology Adoption? American Journal of Agricultural Economics, 96(1), 308–327.   Maertens,  A.,  &  Barrett,  C.  B.  (2012).  Measuring  Social  Networks’  Effects  on  Agricultural  Technology  Adoption. American Journal of Agricultural Economics, 95(2), 353–359.   Mani,  A.,  Mullainathan,  S.,  Shafir,  E.,  &  Zhao,  J.  (2013).  Poverty  impedes  cognitive  function.  Science,  341(6149), 976–80.  Manski, C. F. (1993). Identification of Endogenous Social Effects : The Reflection Problem.  The Review of  Economic Studies, 60(3), 531–542.  McCarthur,  J.  W.,  and  McCord,  G.  (2017).  Fertilizing  growth:  Agricultural  inputs  and  their  effects  in  economic development. Journal of Development Economics, 127, 133‐152.  Mobarak,  A.  M.,  &  BenYishay,  A.  (2017).  Social  Learning  and  Communication.  Review  of  Economics  Studies,forthcoming.  34    Munshi, K. (2004). Social learning in a heterogeneous population : technology diffusion in the Indian Green  Revolution. Journal of Development Economics, 73, 185–213.   Mullally,  C.,  Boucher,  S.,  &  Carter,  M.  (2013).  Encouraging  Development:  Randomized  Encouragement  Designs in Agriculture. American Journal of Agricultural Economics, 95(5), 1352–1358.   Ngome, A. F., Becker, M., Mtei, K. M., & Mussgnug, F. (2013). Fertility management for maize cultivation  in some soils of Western Kenya. Soil & Tillage Research, 117(2011), 69–75.   Nkonya, E., Kaizzi, C., & Pender, J. (2005). Determinants of nutrient balances in a maize farming system in  eastern Uganda. Agricultural Systems, 85(2), 155–182.   Nyombi, K., Asten, P. J. A. Van, Corbeels, M., Taulya, G., Leffelaar, P. A., & Giller, K. E. (2010). Mineral  fertilizer response and nutrient use efficiencies of East African highland. Field Crops Research, 117(1),  38–50.   Okech, S.H., van Asten, P. J., Gold, C.S., & Ssali, H.  (2004). Effects of potassium deficiency , drought and  weevils  on  banana  yield  and  economic  performance  in  Mbarara,  Uganda.  Uganda  Journal  of  Agricultural Sciences, 9, 511 – 519.  Rogers,  E.  M.,  &  Everett,  M.  (1962).  Diffusion  of  Innovations,  Third  Edition.  New  York:  Macmillan  Publishing.  Ruthenberg, H. P. ,1980, Farming Systems in the Tropics, Oxford: Clarendon.  Sanders, J. H., Shapiro, B. I., & Ramaswamy, S. (1996). The economics of agricultural technology in semiarid  Sub  Saharan Africa. Baltimore: Johns Hopkins University Press.  Sheahan, M., & Barrett, C. B. (2017). Understanding the Agricultural Input Landscape in Sub‐Saharan Africa  Recent Plot, Household , and Community‐Level Evidence. Food Policy,, 67, 12‐25.  Sileshi, G., Akinnifesi, F. K., Debusho, L. K., Beedy, T., Ajayi, O. C., & Mong, S. (2010). Variation in maize  yield gaps with plant nutrient inputs , soil type and climate across sub‐Saharan Africa.  Field Crops  Research, 116, 1–13.   Spielman, D. J., Kelemwork, D., & Alemu, D. (2011). Seed, Fertilizer, and Agricultural Extension in Ethiopia.  Sserunkuuma,  D.  (2005).  The  Adoption  and  Impact  of  Improved  Maize  and  Land  Management  Technologies in Uganda. Journal of Agricultural and Development Economics, 2(1), 67–84.  Sunding, D., & Zilberman, D. (2001). The agricultural innovation Process: Research and technology  adoption in a changing agricultural sector. Handbook of Agricultural Economics, (1999).  Suri,  T.  E.  (2011).  Selection  and  Comparative  Advantage  in  Technology  Adoption.  Econometrica,  79(1),  159–209.   Tsur, Y., Sternberg, M., & Hochman, E. (2016). Dynamic Modelling of Innovation Process Adoption with  Risk Aversion and Learning. Oxford Economic Papers, 42(2), 336–355.  Van  Asten,  D.,  Ochala,  M.,  &  Wairegi,  L.  (2017).  Agronomic  and  Economic  Benefits  of  Urea  Fertilizer  Application  in  Coffee  Mono‐crop  and  coffee‐banana  intercrop  systems.  Working  Paper.  International Institute of Tropical Agriculture.  Vasilaky, K. N., & Leonard, K. L. (2017). As Good as the Networks They Keep?: Improving Outcomes through  Weak Ties in Rural Uganda. Economic Development and Cultural Change, 66(4), 755‐792..  World Bank, 2016. “Farms, cities and good fortune: assessing poverty reduction in Uganda from 2006 to  2013”. Poverty and Equity practice, Africa region. Washington DC, World Bank Group.          35    Appendix  Estimation of financial returns    Yields  are  projected  using  the  coefficients  from  estimated  asymptotic  quadratic‐plus‐plateau  yield  functions taken from a variety of field studies. These coefficients were compiled into a response function  database (Ofra 2017). The estimates come from fitting an asymptotic quadratic–plateau function, which  gives an exponential rise to maximum yield. The asymptotic function for nitrogen is  , where a, b,  and  c  are  estimated  as  N  varies  across  field  tests.  The  Fertilizer  Optimization  Tool,  a  projection  tool  parameterized using the Ofra (2017) database of field studies, can then generate yield responsiveness and  returns given a budget constraint and prices, as in Figure 3.2.    The optimal fertilizer application rates were lower for beans than for maize (45 kg per hectare as opposed  to 108 kg per hectare), and used less costly seed (4,500 Ugandan shillings per kg as opposed to 7,000  Ugandan shillings per kg for maize).    We use the price for fertilizer and seed costs as stated in each study or confirmed via local distributors in  Uganda. Since the various studies took place in different years, we deflate all prices using the 2005 CPI.  Seed application rates per hectare were calculated from the targeted plant growth per meter squared and  estimated using the seed’s weight.24 Fertilizer application rates varied based on the study used for each  crop’s return and are listed below.     Returns to nitrogen for maize were taken from Bold et al. (2017). Returns to nitrogen for beans were taken  from K.C. Kaizzi et al. (2012), and the estimates themselves were pulled from the OFRA Response Function  Database (Wortmann 2017). Returns to NPK for matooke were taken from Nyomibi et al. (2010), and the  estimates themselves were pulled from the OFRA Response Function Database (Wortmann 2017). Returns  to nitrogen for Robusta coffee were taken from Asten et al. (2011). The OFRA Response Function Database  compiles 254 studies, which estimate the returns for various inputs. Because the database provides the  estimated parameters to the inputs return function, we can choose the amount of fertilizer to input to  calculate the yield response. For beans and matooke we use 45 kilograms of fertilizer per hectare, the  middle  fertilizer  value  explored  in  these  studies.  Conversely,  for  maize  and  coffee,  the  corresponding  studies  only  provide  average  returns  for  one  set  of  input  values,  which  correspond  to  official  recommendations for authentic urea.     We assume that traditional seed prices cost approximately one‐third of improved or hybrid seed.25 Though  in some cases, traditional seed may very well be free.26 Returns per hectare as compared to a control  group (no hybrid seed, no fertilizer) to inputs were calculated by using the following formula:                                                                 24   For example, if the targeted plant growth was 11 plants per square meter, then that is 11 seeds per square meter multiplied  by the weight of the seed to estimate how many kilograms of seed were used per hectare. For example, a 100 seed bag of K132  beans is 35 grams.   25   Note  that  only  the  Bold  et  al  (2017)  study  applies  hybrid  seed,  while  all  other  studies  use  improved  seed,  including  the  households in the LSMS.  26  The  returns  can  vary  based  on  our  assumptions  relating  to  traditional  seed  costs.  There  is  inadequate  data  as  to  whether  farmers  are  purchasing  traditional  seed  and  at  what  price.  Here  we  assume  a  traditional  seed  price  that  is  30%  of  hybrid  or  improved seed prices. For matooke and coffee we do not consider seed costs, assuming that trees have already been planted in  the past.     36    ∆ ∗ ∗   ∗ where ∆ is the change in yield per hectare as compared to control plots,  is the farm gate output price  of the commodity for the qth price quintile,    is fertilizer cost or total fertilizer used per hectare times its  cost, and   is seed cost or total seed used per hectare times its cost,  is an additional labor factor that  is 1.47 whenever hybrid varieties are used – a factor taken from Bold et al. (2016).27 The extra labor is  needed for the more intensive application of fertilizer for hybrid varieties.     Seed application rate for maize was backed out in terms of kilograms per hectare, and computed for beans  based on the number of plants cultivated per hectare. Coffee and matooke do not require seeds after the  tree has already been planted.  Seed prices were taken from the cited studies and cross checked with  online retailers. Nitrogen fertilizer price was also taken from the Bold et al. (2017) study, but agreed with  the other studies cited here (~3,000 Uganda shillings per kilogram).     All prices were deflated to 2005 prices with a CPI index. In all cases, but coffee, our output price data was  multiplied by a factor of ~ 0.7. We found that the ratio of farm gate prices as compared to our international  price data was approximately 0.6 ‐ 0.8. With coffee, our price data for unmilled coffee was on par with  farm gate prices, and, therefore, not deflated.     We then calculate returns across years 2005 to 2012 for median and mean output prices by region and  quintile  (Central, Eastern, Western,  Northern) and then averaged returns across all years. Input  prices  were kept constant. Thus, we are interested in how the potential increased yield benefits farmers, on  average, given constant, yet representative, input costs.      As an example for maize:    We  calculated  returns  at  the  5,  25,  50,  75,  and  90  percentile  of  output  prices.  The  return  at  the  50th  percentile of maize prices in the East for authentic fertilizer and authentic hybrid seed after deflating to  2005 prices:      0.6 ∗ 284 ℎ ∗ 3,617 ℎ 1.47 1,393 ℎ ∗ 108 ℎ 0.6 ∗ 3,250 ℎ ∗ 50 ℎ   1.47 1,393 ℎ ∗ 108 ℎ 0.6 ∗ 3,250 ℎ ∗ 50 ℎ     Where we know that the return of 3,617 kilograms per hectare because the return to authentic fertilizer  and authentic hybrid seed from Bold et al. (2017) is (2.60 + 46*0.065) tonnes per hectare, and the baseline  return (no fertilizer, no hybrid seed) is 1.973 tonnes per hectare.                                                                            27  Costs are 32% more for applying fertilizer (Bold et al 2017), so 32% of the total input expenses, per hectare , implies that     0.32 ∗   or   0.47 ∗ .   37    The following list the input values used for each crop.     change  fertilizer  fertilizer  seed  seed  deflation  yield  price  amount  cost  amount  output  Maize (N)  kgs/ha  shs/kg  kg/ha  shs/kg  kgs/ha  price factor  AUTHENTIC  FERTILIZER  N  WITH  AUTHENTIC HYBRID SEEDS  3617  3000  108  7000  50  0.7  AUTHENTIC FERTILIZER N  2254  3000  108  7000  50  0.7  AUTHENTIC HYBRID SEEDS  627  3000  108  7000  50  0.7  INAUTHENTIC  FERTILIZERN  WITH  INAUTHENTIC  HYBRID  SEEDS  2108  3000  108  7000  50  0.7  INAUTHENTIC FERTILIZER N  1558  3000  108  7000  50  0.7  INAUTHENTIC HYBRID SEEDS  295  3000  108  7000  50  0.7                change  fertilizer  fertilizer  seed  deflation  yield  price  amount  seed  cost  amount  output  Beans (N)  kgs/ha  shs/kg  kg/ha  shs/kg  kgs/ha  price factor  AUTHENTIC  FERTILIZER  N  WITH AUTHENTIC IMPRPOVED  SEEDS  1718  3000  45  4500  85  0.6  AUTHENTIC FERTILIZER N  840  3000  45  4500  85  0.6  AUTHENTIC IMPROVED SEEDS  787  3000  45  4500  85  0.6    deflation  change  fertilizer  fertilizer  seed  output  yield  price  amount  seed  cost  amount  price  Matooke (NPK)  kgs/ha  shs/kg  kg/ha  shs/kg  kgs/ha  factor  AUTHENTIC FERTILIZER NPK   1000  3000  45  0  0  0.8      fertilizer  seed  deflation  change  fertilizer  amount  seed  cost  amount  output  Coffee (N)  yield kgs/ha  price shs/kg  kg/ha  shs/kg  kgs/ha  price factor  AUTHENTIC FERTILIZER N  1040  3000  190  0  0  1                Construction of the market access variable   The  market  access  (MA)  index  combines  road  data  for  three  years,  due  to  the  availability  of  geo‐ referenced road data (2004, 2010 and 2013), population data, and household panel data from the UNPS  38    (2005, 2009, 2010 and 2011). In order to construct the MA index, we combined the city population data  of 101 cities above 10,000 people from an urban population database developed by Blankespoor et al. (in  prep) with the roads panel derived from Uganda National Roads Authority (UNRA), which provides geo‐ referenced information on road categories, surface type and condition.     The indicator uses the network‐enabled geometry of DeLorme (2009) road data for Uganda and nearby  roads from adjacent countries with attribute information from the UNRA. A region‐wide road network for  each household year is constructed by considering the road segments and associated functional classes  available for the closest date to that year from roads data from UNRA.28 For each household year t, travel  times  ,  between any two pairs of nodes (i and j) on the reconstructed region‐wide road network. The  geometry of the urban population data was modified to ensure that each populated place was associated  with the nearest node on the reconstructed region‐wide road network, yielding the population measure  , for each node j. Likewise, the offset coordinates provided by UNPS were associated with the nearest  node on the region‐wide road network, yielding the origin location for each year, , and for each household  coordinate,  i.  It  then  became  possible  to  calculate  the  market  access  index  for  all  nodes  according  to  Formula (1).      Following Donaldson (forthcoming), the elasticity of trade, θ, is equal to 3.8. Different values of the trade  elasticity parameter provide alternative results for robustness checks (e.g. see Jedwab and Storeygard  2015; and Blankespoor et al. 2016).                                                                                   28  The following road data are used in the travel time model: road categories from DeLorme (Primary, Secondary and  Tertiary); road surface type (paved and non‐paved) and road surface condition (very good, good, fair, poor and very  poor).   39    Tables  Table A.1 Correlates of Inorganic Fertilizer Use for Bottom 40 percent (2000 ‐ 2012, balanced panel)     (1)  (2)  (3)  (4)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  0.00156  0.00165  0.00368  0.00218    (0.00159)  (0.00158)  (0.00153)  (0.00202)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.0791  0.0799  0.0504  0.0605    (0.0381)  (0.0394)  (0.0384)  (0.0400)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.00277  0.00270  0.00170  0.00242    (0.00142)  (0.00141)  (0.00178)  (0.00156)  Household owns any of the land cultivated  0.00495  0.00433  0.00650  0.0122    (0.00984)  (0.00994)  (0.0156)  (0.00567)  Use of any extension services in the community  ‐0.000418    ‐0.00652  ‐0.0126    (0.00640)    (0.00506)  (0.00609)  The household participated in a NAADs program    0.0177    (0.0141)    Any HH member obtained loan in past 12 months    ‐0.00313    (0.00854)    Average monthly real price of maize, lagged one period    0.000146    (7.31e‐05)  Constant  ‐0.343  ‐0.349  ‐0.207  ‐0.319    (0.174)  (0.180)  (0.174)  (0.160)  Observations  1,371  1,371  870  866  R‐squared  0.016  0.018  0.015  0.024      Table A.2 Correlates of Pesticide Use for Bottom 40 percent (2000 ‐ 2012, balanced panel)     (1)  (2)  (4)  (5)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  0.000270  0.000600  ‐0.00157  ‐0.00133    (0.00181)  (0.00198)  (0.00105)  (0.00127)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.203**  0.211**  0.142  0.232*    (0.0726)  (0.0691)  (0.0589)  (0.0783)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.00933***  0.00921***  0.00771**  0.0119**    (0.00173)  (0.00172)  (0.00111)  (0.00280)  Household owns any of the land cultivated  0.0387**  0.0379**  0.0217**  0.0289*    (0.0115)  (0.00982)  (0.00381)  (0.0102)  Use of any extension services in the community  0.0165    0.0309  0.0265    (0.0151)    (0.0218)  (0.0215)  The household participated in a NAADs program    0.0632**    (0.0184)    Any HH member obtained loan in past 12 months    0.0222    (0.0396)    Average monthly real price of maize, lagged one period    0.000277    (0.000326)  Constant  ‐0.876*  ‐0.913**  ‐0.612  ‐1.123*    (0.336)  (0.323)  (0.279)  (0.401)  Observations  1,370  1,370  868  867  R‐squared  0.041  0.047  0.040  0.065  40      Table A.3. Correlates of Improved Seed Use (2000 ‐ 2012, balanced panel)     (1)  (2)  (3)  (4)  Log of distance to markets index, winsorized at 5%  ‐0.00323  ‐0.00295  ‐0.00356  ‐0.00277    (0.00236)  (0.00227)  (0.00372)  (0.00465)  Log of WRSI for maize, lagged one period  0.234*  0.245*  0.171  0.219**    (0.0971)  (0.0901)  (0.133)  (0.0628)  Area of parcel planted in Ha, self‐reported  0.00308  0.00315  0.00467  0.00596    (0.00267)  (0.00280)  (0.00329)  (0.00322)  Household owns any of the land cultivated  0.0268  0.0278  0.0390  0.0147    (0.0210)  (0.0209)  (0.0364)  (0.0379)  Use of any extension services in the community  0.0452    0.0238  0.0376    (0.0257)    (0.0165)  (0.0245)  The household participated in a NAADs program    0.0541**    (0.0179)    Any HH member obtained loan in past 12 months    0.0357    (0.0427)    Average monthly real price of maize, lagged one period    0.000220    (0.000454)  Constant  ‐0.952*  ‐0.991*  ‐0.665  ‐0.946    (0.434)  (0.401)  (0.604)  (0.458)  Observations  1,359  1,359  871  853  R‐squared  0.015  0.015  0.017  0.019  Robust standard errors in parentheses  *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1    41