WPS7979 Policy Research Working Paper 7979 Agriculture in Africa—Telling Myths from Facts A Synthesis Luc Christiaensen Jobs Cross Cutting Solution Area February 2017 Policy Research Working Paper 7979 Abstract Stylized facts drive research agendas and policy debates. Yet the common understanding of the topic. But the studies robust stylized facts are hard to come by, and when avail- also throw up several surprises, redirecting some policy able, often outdated. In a special issue of Food Policy, 12 debates while fine-tuning others. Overall, the project papers revisit conventional wisdom on African agriculture calls for more attention to checking and updating the and its farmers’ livelihoods using nationally represen- common wisdom. This requires nationally representa- tative surveys from the Living Standards Measurement tive data, and sufficient incentives among researchers Study-Integrated Surveys on Agriculture Initiative in six and policy makers alike. Without well-grounded styl- African countries. At times, the findings simply confirm ized facts, they can easily be profoundly misguided. This paper is a product of the Jobs Cross Cutting Solution Area. 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://econ.worldbank.org. The author may be contacted at lchristiaensen@ 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 Agriculture in Africa – Telling Myths from Facts:  A Synthesis  Luc Christiaensen1                                            Key words: agriculture, Africa, measurement, technology, structural transformation, market   JEL: O12, O13, O17, O18, O33, O41                                                                   1  Luc Christiaensen (lchristiaensen@worldbank.org), Jobs Group, World Bank Group.   2    1 Introduction    Stylized facts  drive research agendas and policy debates.  They provide a sense  of importance, help frame  the  inquiry  and  are  used  to  galvanize  resources.  So,  the  notion  that  60‐80  percent  of  work  in  African  agriculture  is  done  by  women  has  often  been  quoted  to  motivate  a  greater  gender  focus  in  agricultural  research and policy making. Similarly, the observation that one‐third of the world’s food is lost post‐harvest  is used to rally the world around a food waste reduction agenda (Chaboud and Daviron, 2017).    Yet, robust stylized facts, systematically obtained with reliable methodologies and comparable data across  countries,  and  settings  within  countries,  are  often  hard  to  come  by.  Partly  this  is  because  some  concepts  are simply difficult to measure. Not everything important can come packaged as a neat statistic. In the face  of pressure to produce statistics irrespectively, wrong‐headed numbers may then arise as a result. It partly  also  reflects  the  lack  of  regular,  representative  and  reliable  data  to  compile  these  facts.  Finally,  preoccupation with causal  inference often leaves few incentives  to produce a ground‐truthed description  of reality. With stylized facts often constituting the very starting point of research itself, this is odd at best.   As  a  result,  academic  debates  and  policies  rely  too  often  on  outdated  or  poor  quality  statistics,  or  just  unrepresentative case study evidence. In Jerven’s words (2016, p343): “… the numerical basis on which we  study African economies is poorer than we would like to think.” Sometimes numbers have even evolved into  zombie statistics, numbers that live a life on their own, with their empirical basis undocumented and their  origins  unknown,  though  widely  accepted  as  conventional  wisdom.  One  example  is  the  notion  that  70  percent of the world’s extreme poor are women.2 Devarajan (2013) calls for urgent action to remedy such  “statistical tragedy”.  After all, research, policies and  investments can  only be as  good and  effective as the  data and evidence informing them (Beegle et al., 2016; Jerven, 2016).   The topic of quality data and measurement has recently started to receive more attention, in the literature  and  in  policy  circles,  especially  for  macroeconomic  statistics  (Jerven,  2013),  literacy  (UNESCO,  2015)  and  poverty  (Beegle,  et  al.,  2016).  But  the  need  to  revisit  common  wisdom  applies  equally  to  agriculture,  and  in  particular,  African  agriculture  (Carletto,  Joliffe  and  Banerjee,  2015).  In  part  this  is  because  the  world  in  which  African  agriculture  operates  has  been  changing  dramatically  over  the  past  two  decades,  following  robust  economic  growth,  rapid  urbanization,  and  climate  change.  But  the  information  base  on  African  agriculture  has  been  limited  for  a  long  time,  often  even  lacking  reliable  statistics  on  basic  metrics  such  as  the country’s agricultural yields. More generally, translating economic concepts into numbers, such as the  notions of productivity, seasonality, commercialization, or a household’s net food marketing position (net  buyer/seller),  remains  intrinsically  challenging,3  often  requiring  special  data  that  are  not  standardly  collected at scale, forcing analysts to rely on outdated or case study evidence instead.  The  household  survey  panel  data  collected  under  the  Living  Standards  Measurement  Study–Integrated  Surveys  on  Agriculture  (LSMS‐ISA)  Initiative  provide  a  unique  opportunity  to  take  up  this  challenge.  Over  the  period  2008‐2020,  nationally  representative  surveys  are  to  be  conducted  in  8  African  countries,  representing  45  percent  of  Sub‐Saharan  Africa’s  (SSA)  population.  In  these  countries,  four  or  more  waves  of detailed information are collected on households’ economic activities, their income and well‐being, with                                                               2  http://www.politifact.com/punditfact/article/2014/jul/03/meet‐zombie‐stat‐just‐wont‐die/  3  See for example Rao (2007, Ch3) on measuring seasonality.  3    special  attention  to  agriculture.  They  also  include  a  number  of  methodological  innovations  such  as  data  gathering at the individual and plot level, enabling more gender disaggregated analysis.  The data are made  publicly available one year after their collection.4   An international consortium of researchers under the Agriculture in Africa Telling Myths from Facts project  led by the World Bank, with complementary financing from the African Development Bank5, exploited the  first rounds of these surveys to revisit common wisdom on African agriculture and its farmers’ livelihoods  in  the  areas  of  agricultural  technology,  market  engagement  and  structural  transformation.  Studies  were  each time framed around a cross‐country investigation of the conventional wisdom in these areas. A total  of 12 broad stylized facts and sub‐facts on African agriculture and rural livelihoods were thus reviewed, the  results of which are brought together in a special issue of Food Policy, entitled “Agriculture in Africa ‐ Telling  Myths from Facts”. All articles are available on line and open access.  This synthesis summarizes  the key findings and reflects on their implications, including through a number  of easily accessible and replicable tables and figures. This facilitates the policy dialogue and further research  efforts including further updating as new information from LSMS‐ISA or related surveys becomes available.  The  findings  at  times  confirm  conventional  knowledge,  as  one  would  hope,  and  put  it  on  more  solid  empirical footing. More often they fine‐tune our understanding. But they also reveal some myths and raise  new issues. Overall, the findings underscore the high academic and policy return from investing in regular,  nationally representative data collection and continuous examination of conventional wisdoms.  The  synthesis  proceeds  as  follows.  The  next  section  expands  on  the  underlying  data  base  and  the  methodological  approach  taken.  This  precedes  a  synoptic  overview  of  the  12  wisdoms  revisited  and  the  core findings obtained when submitting them to the data. Section three expands on each of them, including  their implications for agricultural and rural development policies. Section four concludes.    2 Myths, Materials, and Methods    The  LSMS‐ISA  Initiative6  supports  national  statistical  offices  in  the  collection  of  at  least  four  rounds  of  nationally  representative  household  panel  survey  data  in  eight  African  countries  during  2008–20.    The  papers  in  this  study  mainly  draw  on  the  first  rounds  collected  during  2009‐2012  in  six  of  these  countries  (Ethiopia, Malawi, Niger, Nigeria, Tanzania and Uganda), which together cover more than 40 percent of the  population in SSA and most of its agro‐ecological zones. While this does not make them representative for  SSA  as  such,  together  they  provide  a  broad  picture  of  the  emerging  new  reality,  and  also  allow  for                                                               4  The Initiative is financed by a grant from the Bill and Melinda Gates Foundation, together with other contributors,  and managed by the Development Economics Data Group of the World Bank Group. Several larger data initiatives  are also underway to remedy the agricultural data situation, such as the Global Strategy to Improve Agricultural and  Rural Statistics, and the ensuing regional Action Plans.  5  Other participating institutions included the Alliance for a Green Revolution in Africa, Cornell University, the Food  and Agriculture Organization, the London School of Economics, the Maastricht School of Management, the  University of Pretoria, the University of Rome Tor Vergata, the University of Trento, and Yale University. For a  detailed description of the project and its collaborators, see http://www.worldbank.org/en/programs/africa‐myths‐ and‐facts.  6  For a detailed description and access to the data and their documentation, see http://www.worldbank.org/lsms.  4    elucidating differences across settings. In these countries, a total of 31,848 households were interviewed,  with sample sizes per country varying between 2,716 (Uganda) and 12,271 households (Malawi), of which,  on average, 76% were rural. Burkina Faso and Mali have joined the Initiative more recently and their survey  findings are not included here.   The LSMS‐ISA initiative also presents a number of notable innovations on the World Bank’s Living Standards  Measurement  Study  (LSMS)  surveys,  which  for  some  time  provided  important  information  on  the  lives  of  Africans, their income, their economic activities, and their wellbeing. Most importantly, it strengthens the  coverage of household agricultural activities—the Integrated‐Surveys‐on‐Agriculture part of LSMS‐ISA. The  surveys  are  based  on  household  samples  and  designed  from  the  perspective  of  the  household,  not  the  farm.  As  a  result,  medium  and  large  scale  farms  are  only  sparsely  covered  in  practice  (Jayne  et  al.,  2016),  even though technically represented in the sample. Information is gathered at both the household and the  plot  level,  covering  every  aspect  of  farming  life—from  the  plots  they  cultivate,  the  inputs  they  use,  the  crops  they grow, the time  they  allocate  per plot, the  harvest that  is achieved, the way they market it, the  amount they lose post‐harvest, and so on.    Second,  in  addition  to  the  integrated  approach  to  data  collection,  data  gathering  takes  place  at  highly  disaggregated  levels,  at  the  plot  level,  but  also  at  the  individual  level,  such  as  for  time  allocation  and  plot  management. This enables a more refined, gendered perspective on agriculture and rural livelihoods. Third,  the surveys make wide use of ICT‐tools. Tablets are used for data collection, improving the quality of data  (Caeyers, Chalmers, and De Weerdt, 2012); households are geo‐referenced using Global Positioning System  (GPS)  devices,  enabling  further  integration  with  other  data  sources,  and  plot  size  is  measured  by  GPS  as  opposed to self‐reporting,  improving  the accuracy  of land  based statistics (Carletto, Gourlay  and  Winters,  2015).  Finally,  individuals  (not  just  households)  are  tracked  across  survey  waves,  opening  a  host  of  new  research areas such as the study of migration.   These  four  innovative  features  of  the  data  (integration,  individualization,  ICT  use  and  intertemporal  tracking) not only help obtain a more refined insight in African agriculture and its rural livelihoods, they also  help scrutinize conventional views that have so far lacked an adequate information base to do so, such as  the gender patterns in agricultural labor allocation or the application of joint input packages in practice, i.e.  at  the  plot  level.  The  nationally  representative  scope  of  the  data  and  the  great  degree  of  standardization  across  countries  in  questionnaire  design  and  survey  implementation  further  facilitate  cross‐country  comparison as well as comparisons across settings within countries.  Given the core objective of establishing solid statistics and distinguishing myths from facts, the studies have  been primarily descriptive  in orientation, focusing  on  a careful definition and  empirical operationalization  of the concepts at hand. Regression analysis is mainly used to complement the findings, to check robustness  and  generate  hypotheses,  not  for  causal  inference.  For  this  reason,  the  panel  nature  of  the  data  has  not  been  exploited  much  here,  and  the  focus  has  been  limited  to  the  first  rounds  of  the  data.  Cross‐country  comparisons were systematically undertaken when data comparability permitted it to do so.   The  twelve  topics  examined  were  chosen  following  a  review  of  key  policy  documents  and  expert  consultations,  and  retained  because  of  their  salient  nature  in  ongoing  academic  and  policy  debates,  in  addition  to  the  feasibility  of  the  new  LSMS‐ISA  data  to  address  and  advance  these  debates.  The  papers  speak  to  the  prevailing,  overarching  notions  that  1)  Africa’s  agricultural  technology  is  backward;  2)  that  smallholder engagement with input, factor and product markets remains limited and 3) that Africa and its  citizens  are  behind  in  the  structural  transformation  of  their  economies,  occupations  and  incomes.  5    Obviously, the papers address only a small subset of the stylized facts related to these and other topics on  African  rural  development.  Nonetheless,  the  facts  revisited  have  been  driving  a  number  of  the  contemporaneous  debates  on  African  agriculture  and  in  starting  the  process,  the  project  also  seeks  to  catalyze a process of continuous fact‐checking moving forward.7  Table  1  provides  a  schematic  summary  of  whether  the  conventional  views  reviewed  in  these  areas  do  indeed stand the test of the data, and to what degree. Are they myths in today’s African farming context,  or realities?  Table 1:  Conventional wisdom about African agriculture: true or false?  Paper  The myth‐‐what is the issue?  Myth or fact        I.  Production and technology adoption  1  African farmers use very low levels of modern inputs  Not generally true  2  Population growth and market access determine intensification  Not generally true  3  Given its profitability, fertilizer use is too low  Not true in Nigeria  4  Women provide the bulk of labor in African agriculture  False        II. Market engagement  5  Factor markets are largely incomplete in Africa  True  6  Land markets play a minor role in African development  Increasingly false  7  Modern inputs are not financed through formal credit  True  8  Agricultural commercialization enhances nutrition  False  9  Seasonality in African food markets is fading  False        III. Structural transformation   10  Labor is much less productive in agriculture  False  11  Incomes among African farmers are under‐diversified  Largely false  12  Household non‐farm enterprises only exist for survival  Largely true    But the answer to the ‘Myth versus fact?’ question is certainly more complex than suggested in this table.   Farming and farming behavior are complex, and the concepts and statistics we use to describe it are unlikely  to  be  as  cooperative  as  the  table  suggests.  Reality  also  varies—across  farming  systems,  regions  and  countries, and over time.  The studies reflect this complexity, and explore the nuances that any answer to  the question ‘myth versus fact?’ has to exude.                                                                   7  Ongoing research on other, related stylized facts, not included in the special issue, are for example the notion that  the majority of rural households are net food buyers (Palacios‐Lopez, Christiaensen, and Galindo, 2017), the notion  that African youth is exiting agriculture en masse (Maiga, Christiaensen, and Palacios‐Lopez, 2017) and the notion  that droughts are the main hazard in African livelihoods (Nikoloski, Christiaensen and Hill, 2017).  6    3 A Micro‐Economic Update on African Agriculture    3.1 Backward technology    The  prevailing  view  about  African  agriculture  is  that  technology  is  backward,  and  changing  only  slowly.   Africa  is  decades  behind  Asia  from  this  perspective.  Farmers  are  slow  to  respond  to  modern  methods  of  farming  such  as  the  use  of  modern  inputs  and  mechanization,  land  improvement  and  irrigation.  Official  estimates put cereal yields in SSA still only at about 1.5 ton/ha on average (2012‐2014), about half those in  South Asia (3.1 ton/ha) and a quarter those in China (5.9 ton/ha) (World Bank, 2017).    This  is  a  major  concern  as  boosting  agricultural  productivity  is  key  for  poverty  reduction  (Christiaensen,  Demery, Kuhl, 2011). It is also somewhat surprising as the Boserup‐Ruthenberg (BR) theory of agricultural  intensification  (Boserup,  1965;  Ruthenberg,  1980)  would  have  predicted  higher  uptake  and  the  technologies  are  generally  believed  to  be  profitable  (Byerlee  et  al.,  2007).  Substantial  gender  gaps  in  agricultural  productivity  (O’Sullivan  et  al.,  2014),  combined  with  the  notion  that  African  women  perform  most of the work in agriculture further suggests that shifting attention to female farmers to close this gap  could be an important avenue to boost agricultural output.  The  first  four  papers  of  the  special  issue  confront  these  conventional  wisdoms  with  the  data.  They  begin  with an update of the extent of input use (Sheahan and Barrett, 2017). Binswanger‐Mkhize and Savastano  (2017)  then  assess  the  current  input  application  rates  within  the  macro‐context  of  Africa’s  current  population density and market access. This is followed by a case study of the actual profitability of fertilizer  use in Nigeria (Liverpool‐Tassie et al., 2017), drawing attention to a core micro‐economic principle driving  input  adoption,  namely  profitability.  The  fourth  paper  then  explores  the  potential  for  increasing  crop  output from closing the gender productivity gap (Palacios‐Lopez, Christiaensen, Kilic, 2017).  African  farmers  do  in  fact use  modern inputs,  even  though  not  always  efficiently.    According  to  common  wisdom,  farmers  in  Africa  hardly  use  modern  inputs  such  as  inorganic  fertilizer  and  other  agro  chemicals,  or mechanization and water control.  Using data from over 22,000 households and 62,000 agricultural plots  from  the  six  LSMS‐ISA  countries,  Sheahan  and  Barrett  (2017)  revisit  this  record,  offering  a  number  of  “potentially  surprising”  facts.  They  find  that  fertilizer  and  agro‐chemical  use  is  more  widespread  than  is  often  acknowledged.  One‐third  of  the  cultivating  households  in  the  LSMS‐ISA  countries  apply  inorganic  fertilizer  and  the  average  unconditional  nutrient  application  rate  is  26  kg/ha  (corresponding  to  57  kg  of  total  fertilizer/ha).  This  is  twice  the  SSA  average  of  13  kg  of  nutrients/ha  during  the  same  period,  even  though  still  only  one‐fifth  of  the  OECD  average.8  But  rates  vary  considerably  across  countries  (and  also  across  regions  within  countries).  Use  is  highest  in  Malawi,  Ethiopia  and  Nigeria,  where  more  than  40  percent  of  cultivating  households  apply  inorganic  fertilizer,  but  much  lower  in  Niger  and  Tanzania  (17%)  and Uganda, where inorganic fertilizer use is virtually nonexistent (Figure 1).                                                                    8  The latest official numbers for SSA (2013) put the average at 17.5 kg/ha (World Bank, 2017).  7    Figure 1: Modern input use in SSA is not uniformly low  % Share of cultivating households using  % 100 Share of cultivating households  100 inorganic fertilizer in main season using agro‐chemicals 90 90 77 80 80 70 70 60 56 60 50 41 50 40 35 40 33 31 30 30 17 17 16 20 20 13 11 8 10 3 10 3 0 0   Note: Agro‐chemicals include pesticides, herbicides and fungicides  Source: Sheahan and Barrett, 2017.  One  in  six  farmers  also  uses  agro‐chemicals,  rising  to  one  in  three  in  Nigeria  and  Ethiopia—related  to  the  more  widespread  use  of  herbicides  in  these  countries.9  These  rates  are  substantially  higher  than  the  available  numbers  in  the  literature,  and  come  somewhat  as  a  surprise.  It  prompted  follow  up  work,  also  using  the  LSMS‐ISA  data,  which  suggests  a  strong  correlation  of  pesticide  use  with  increased  value  of  the  harvest,  but  also  with  increased  health  expenditures  and  time  lost  from  work  due  to  sickness.  This  draws  attention  to  the  health  implications  of  increased  agro‐chemical  use  in  SSA  and  the  need  for  effective  regulatory policies as areas for future attention (Sheahan, Barrett, and Goldvale, 2016). There are also signs  of  improved  seed  use,  especially  for  maize,  with  24  to  41  percent  of  maize  growers  reporting  seed  purchases, though these are likely lower bounds.10 Input use appears also no longer confined to traditional  cash  crops,  with  input  intensification  (fertilizer,  pesticides,  improved  varieties)  now  equally  (and  at  times  even more) common for the maize staple.                                                                       9  See Tamru et al. (2016) for a recent analysis of the patterns, drivers, and labor productivity implications of the  rapid expansion of herbicide use in smallholder cereal agriculture in Ethiopia over the past decade.   10  Comparing crop variety assessments by farmers with DNA fingerprints Ilukor et al. (2017) show that improved and  hybrid variety cultivation is more widespread than commonly assumed by farmers in Uganda, even though the  improved cultivated varieties are no longer pure.    8    Figure 2: Synergies from joint input use are essentially foregone   Ethiopia – household level  Ethiopia – plot level      Note:  The  areas  of  the  circles  proportionally  represent  population  size  relative  to  the  full  sample  of  cultivating  households. The percentages in the circles are conditional on using any one of the three included inputs (i.e. exclude  the population that does not use any of the three inputs) and are not weighted.  Source: Sheahan and Barrett, 2017.  But it is not all good news. With only 32 percent of cultivating households in the LSMS‐ISA countries owning  and  12  percent  renting  some  type  of  farm  equipment  (less  than  1  percent  own  a  tractor)  and  less  than  5  percent using some form of water control (2 percent of the cultivated area), the incidence of mechanization  and irrigation remains quite small. Farmers also fail to benefit from the synergetic use of inputs, using them  mainly  as  substitutes  instead  of  complements.11  For  example,  not  only  does  only  about  a  third  of  households  in  Ethiopia  who  apply  at  least  one  of  three  synergetic  inputs  (inorganic  fertilizer,  improved  seeds and irrigation) apply two or more, this reduces to only 15 percent when plots are considered (Figure  2).  It  points  to  the  lack  of  agronomic  knowledge  or  perhaps  the  underestimated  complexity  of  joint  input  application,  which  under  certain  circumstances  might  make  it  rational  to  use  them  as  substitutes  rather  than  as  complements.  Perhaps  the  biggest  message  of  the  study  though  is  that  the  country  setting  is  the  main factor behind farmer input use—the policy and market environments really do matter.  Agriculture  intensification  remains  below  what  increased  population  pressure  and  market  access  would  suggest.  Sheahan  and  Barrett  (2017)  highlight  that  the  use  of  modern  inputs  is  no  longer  universally  low,  especially  for  inorganic  fertilizer  and  maize,  a  key  staple.  But  in  their  paper,  Binswanger‐Mkhize  and  Savastano  (2017)  are  less  sanguine  about  the  current  state  of  affairs.  In  light  of  Africa’s  increased  population pressure and market access, they argue that higher degrees of agricultural intensification should  be  observed.  That  is  at  least  what  the  longstanding  Boserup‐Ruthenberg  farming  systems  theory  of  agricultural intensification would suggest. In this view, a virtuous circle of intensification emerges, whereby  population  growth  and  market  access  reduce  the  length  of  fallow  and  induce  the  higher  use  of  organic  manure and fertilizers to offset declining soil fertility, as well as investments in irrigation and mechanization.  Together  these  offset  the  negative  impact  of  population  growth  on  farm  sizes,  maintaining  or  increasing  per  capita  food  production  and  farm  income.  Alternatively,  if  the  intensification  triggered  by  population                                                               11  It is commonly thought that modern inputs are seldom adopted in isolation since there are important  complementarities between particular sets of inputs making it advantageous to use them together (Yilma and  Berger, 2006; Nyangena and Juma , 2014; Abay et al., 2016).   9    growth  and  market  access  is  insufficient  to  raise  food  production  and  farmers’  incomes,  beyond  those  of  their parents, agricultural involution would be observed instead (Geertz, 1963).   Figure 3: Fallow land has virtually disappeared, except in Tanzania  100 90 Share of land in fallow (%) 80 70 60 50 40 30 20 7.8 5.0 10 1.0 3.0 1.2 0.1 0 Malawi Niger Nigeria Tanzania Uganda Average   Source: Binswanger‐Mkhize and Savastano, 2017.  The  authors  set  out  to  explore  the  relevance  of  the  BR  framework  in  understanding  contemporaneous  modern input use in SSA (acknowledging that longer term panel data would be needed for proper testing)  and  find  only  partial  support.  They  establish  that  fallow  areas  have  virtually  disappeared  (on  average  the  rate  of  fallow  in  the  six  countries  is  1.2  percent  (Figure  3)),  an  important  finding  that  has  not  been  systematically  documented  so  far.  They  also  observe  a  response  of  modern  input  use  (fertilizer,  agro‐ chemicals and improved seeds) to their newly developed exogenous measure of agro‐ecological potential,  which is correlated with population density, and controlling for market accessibility (as measured through  their  newly  developed  measure  of  urban  gravity),  but  not  with  other  measures  of  intensification,  such  as  irrigation or crop intensity. Overall, they conclude that the existing use of organic and inorganic fertilizer is  insufficient to maintain soil fertility when fallow practices cease.  And the weak response of crop intensity  and  irrigation  is  also  not  consistent  with  the  BR  framework.  In  light  of  the  promising  outcomes  suggested  by the BR framework, the process of intensification across these countries appears to have been too weak  according to the authors.   The  conclusion  by  Binswanger‐Mkhize  and  Savastano  is  consistent  with  the  prevailing  notion  of  underutilization of modern inputs in Sub Saharan Africa. But it remains unclear what an acceptable level of  intensification should be, given Africa’s current state of population pressure and domestic market access.  Intensification  is  clearly  starting  to  happen  in  some  of  the  more  densely  populated  landlocked  countries  and  areas  within  these  countries,  and  has  also  been  accompanied  by  a  decline  in  poverty,  as  in  Ethiopia.  Globalization and Africa’s resource boom of the past two decades have further enabled governments and  farmers to meet food needs through an expansion of food imports and rural‐urban migration (as in Nigeria),  which  may  also  have  raised  the  levels  at  which  population  pressure  really  starts  to  bite  and  governments  start  to  act  upon  it.12  So  is  the  glass  half  full  with  respect  to  Africa’s  agricultural  intensification,  as  the                                                               12  Gollin, Jedwab and Vollrath (2016) document how Africa’s commodity boom during the 2000s, fueled economic  growth in many resource rich countries as well as urbanization, in particular the emergence of consumption cities,  10    findings  by  Sheahan  and  Barrett  (2017),  using  the  same  the  data,  would  suggest,  or  is  it  half  empty,  as  Binswanger‐Mkhize and Savastano (2017) would hold?    Returns to fertilizer use are not always favorable—at least in Nigeria.   Another,  more  direct  way  to  assess  whether  modern  inputs  are  underutilized  is  to  examine  their  profitability.  The  notion  that  fertilizer  use  is  too  low is predicated  on the assumption that  it is profitable  to use fertilizer  at higher rates  than currently  observed (Byerlee, et al., 2007). There is, however, surprisingly limited empirical evidence to support this.  Liverpool‐Tasie, et al. (2017) examine the profitability of fertilizer use in maize production in Nigeria, where  fertilizer  use  is  already  relatively  high.   Production  theory  suggests  two  criteria  to  assess  profitability  of  input use. The first (and weaker) criterion holds that fertilizer use is profitable when the overall net return  is positive, i.e. as long as the value of the average kg of maize produced per kg of fertilizer (i.e. the average  value product, AVP) is higher than the price per kg of fertilizer; the average value cost ratio (AVCR) is greater  or equal than one. The second (and more widely used) criterion holds that fertilizer use is profitable, when  it is optimal or profit maximizing, i.e. as long as the value of the additional maize produced per kg of fertilizer  (i.e.  the  marginal  value  product,  MVP)  equals  the  price  of  fertilizer;  the  marginal  value  cost  ratio  (MVCR)  equals one.   Application of these criteria to maize producers in the cereal‐root crop farming system13 in Nigeria suggests  that current application rates yield a negative return for almost half the plots (AVCR<1) and that only about  half the plots would gain from expanding fertilizer use (MVCR>1). AVP and MVP estimates are derived from  plot  level  regressions  with  household  fixed  effects  augmented  with  several  time  invariant  plot  characteristics.  The findings are partly due to the high transport costs involved in procuring fertilizers from  the  nearest  distribution  points  (Table  2).  Setting  these  so‐called  “last‐mile(s)”  procurement  costs  to  zero,  as if the fertilizer were directly available on the farm, would raise the number of plots where fertilizer use  pays (AVCR>1) to 85‐90 percent, and increase the percentage of plots that could gain from adding fertilizer  to over 70 percent. The importance of the “last mile(s)” for fertilizer acquisition costs has also been raised  by  Minten,  Koru  and  Stifel  (2013)  who  report  that  farmers  in  Ethiopia  living  about  10  km  away  from  a  distribution center faced transaction and transportation costs (per unit) that were as large as the costs to  bring fertilizer over approximately a 1,000 km distance from the international port to the input distribution  center.                                                                    characterized by higher shares of imports (including of food) and employment in non‐tradable services, as opposed  to tradable manufacturing or services.  13  Maize is one of the three most important cereals grown in Nigeria along with sorghum and millet. Maize plots in  the cereal‐root crop farming system represent about 60 percent of the plots in the study sample.  11    Table 2: Fertilizer use and fertilizer use expansion do not pay on about half of the maize plots in the cereal‐ root cropping system in Nigeria.  Maize plots (%) for which net benefit from fertilizer use is positive for a risk neutral  farmer (AVCR>=1)   Year  Full acquisition cost  Fertilizer available  in the village  2010   51  86  2012  56  88  Maize plots (%) for which expanding fertilizer use is profit increasing for a risk neutral  farmer (MVCR>=1)   Year  Full acquisition cost  Fertilizer available  in the village  2010   49  70  2012  53  86  Source: Liverpool‐Tasie et al., 2017.  But  the  limited  profitability  of  fertilizer  use  in  the  Nigerian  sample  is  also  due  to  poor  marginal  yield  responses. At an average of about 7.7 kg additional maize per additional kg nitrogen, these are well below  the  marginal  physical  products  observed  in  other  studies  (ranging  between  10  and  20  in  Kenya)  or  when  research  management  protocols  are  followed  (rising  to  50  in  Malawi)  (Marenya  and  Barrett,  2009;  Matsumoto  and  Yamano,  2011;  Sheahan,  Black  and  Jayne,  2013;  Snapp  et  al,  2014).  In  this  context,  Marenya and Barrett (2009) also point to the importance of good quality soils for inorganic fertilizer to be  effective.  The  efficiency  of  inorganic  fertilizer  is  for  example  low  on  soil  with  low  organic  matter  content  which  is  needed  to  prevent  run‐off  and  leaching  and  for  gradual  nutrient  release.  Efficient  absorption  of  nutrients  is  similarly  impeded  when  soil  is  too  acidic.  Both  are  common  problems  of  African  soils  (Barrett  et al., 2017).   While the relatively high inorganic fertilizer application rates observed in Nigeria are exceptional across the  LSMS‐ISA  countries  (Sheahan  and  Barrett,  2017),  the  findings  by  Liverpool‐Tasie  et  al  (2017),  which,  in  Nigeria, are also confirmed for rice (Liverpool‐Tasie, 2016), underscore the need to better understand the  agro‐ecological  and  market  conditions  under  which  inorganic  fertilizer  use  in  particular,  and  other  agricultural  technologies  in  general,  are  profitable.  Also,  in  the  absence  of  adequate  ex  post  coping  mechanisms, still higher returns will be needed for fertilizer (and other modern) input use to be profitable  or  optimal  (Dercon  and  Christiaensen,  2011).  The  results  reported  here  have  abstracted  from  risk  considerations.  They  also  underscore  the  importance  of  integrated  interventions  (access  to  input  use,  extension, and markets).  Women  do  not  provide  the  bulk  of  labor  in  African  agriculture.  There  is  also  a  gender  dimension  to  low  modern input use, with application rates typically lower among female headed households and on female  managed plots (Sheahan and Barrett, 2017). This explains an important share of the 20‐25 percent gender  gap in agricultural productivity (O’Sullivan et al., 2014). Combined with the widely accepted/quoted notion  that women provide the bulk of the labor in agriculture in Africa, regularly quoted to be 60‐80 percent, this  has been taken to suggest that closing the gender productivity gap could go a long way in boosting Africa’s  food  supply.  But  the  basis  for  this  statistic  on  women’s  labor  share  in  Africa’s  agriculture  is  basically  unknown and has been questioned (Doss, et al., 2011).    12    Exploiting the plot level labor input records for each household member across the six LSMS‐ISA countries,  Palacios‐Lopez, Christiaensen, and Kilic (2017) find that women contribute just 40 percent of labor input to  crop  production.  The  numbers  are  slightly  above  50  percent  in  Malawi,  Tanzania  and  Uganda,  but  substantially  lower  in  Nigeria  (37  percent),  Ethiopia  (29  percent)  and  Niger  (24  percent)  (Figure  4).  The  difference  in  the  contribution  in  Nigeria  between  the  northern  (32  percent)  and  southern  (51  percent)  regions  is  illustrative  and  tallies  with  expectations.  It  confirms  heterogeneity  across  and  even  within  countries.  Controlling  for  the  gender  and  knowledge  profile  of  the  respondents  does  not  meaningfully  change  the  predicted  female  labor  shares.  Across  the  different  countries,  there  are  also  no  systematic  differences across crops or activities.   Figure 4: Women do not provide the bulk of labor in African agriculture  100 Female Share of Agricultural Labor (%)  90 80 70 60 56 52 52 50 37 40 40 29 30 24 20 10 0 Uganda Tanzania Malawi Nigeria Ethiopia Niger Total Average*   Note: * Population weighted  Source: Palacios‐Lopez, Christiaensen, and Kilic, 2017.  The authors conclude that the female labor share statistics in Africa’s agriculture do not, as such, support  a  (universally)  disproportionate  focus  on  female  farmers  to  boost  crop  production.  They  further  highlight  the need to use consistent metrics when analyzing the benefits and costs of different interventions, as the  gender  productivity  gaps  are  in  fact  calculated  based  on  differences  in  land  productivity  among  male  and  female  managed  plots,  as  opposed  to  differences  in  returns  to  labor.  The  agricultural  labor  shares  are  in  fact irrelevant for such calculations, irrespective of their size. That said, there may be many other important  reasons for investing in raising female labor productivity in agriculture, such as female empowerment and  improving  the  nutritional  outcomes  of  children.  Establishing  this  requires  further  research  for  which  nationally  representative  and  gender  disaggregated  household  survey  data  on  time  use  and  intra‐ household control of income and productive resources will be key. The new LSMS‐ISA survey rounds make  important  steps  in  this  direction,  creating  promising  opportunities  for  future  research  on  gender  and  agriculture in Sub‐Saharan Africa.   13    3.2 Poor market functioning    A second recurring theme in the academic and policy debates on African agriculture and rural development  is  the  poor  functioning  of  input,  factor  and  product  markets  (Barrett  et  al.,  2017).  Land,  labor  and  credit  markets are considered largely absent, even 20 years after the structural adjustment era of the 1980‐1990s,  impeding  modernization  and  commercialization  of  agriculture.  Most  recently,  it  has  among  others  given  rise  to  the  (re)‐introduction  of  fertilizer  programs  in  the  mid‐2000s  (see  Jayne  et  al.  2013  for  an  assessment). The lack of smallholder market participation is considered to be holding back progress in the  fight  against  malnutrition  (von  Braun  and  Kennedy,  1994),  with  38  percent  of  African  children  under  the  age  of  five  still  suffering  from  growth  retardation  (Beegle  et  al.,  2016).  A  related  manifestation  of  market  failures  is  the  presence  of  food  price  seasonality,  a  widely  acknowledged,  but  little  systematically  documented and increasingly neglected phenomenon (Devereux, Sabates‐Wheeler and Longhurst, 2011).   The  following  five  papers  in  the  special  issue  query  the  prevailing  notions  of  continuing  factor  market  imperfection (Dillon and Barrett, 2017; Deininger, Savastano and Xia, 2017; Adjognon, Liverpool‐Tasie, and  Reardon,  2017),  limited  commercialization  and  its  effect  on  nutrition  (Carletto,  Corral  and  Guelfi,  2017),  and food price seasonality (Gilbert, Christiaensen and Kaminski, 2017).  Factor markets in general do not function well.  The conventional wisdom sees African agriculture trading in  missing  or  imperfectly  functioning  factor  markets.  Dillon  and  Barrett  (2017)  conclude  that  this  is  largely  true.  At  the  heart  of  this  finding  is  the  simple  observation  that  the  number  of  working  age  people  in  the  household  should  not  affect  the  amount  of  labor  used  on  the  farm  if  factor  markets  function  well.  If  the  size  of  the  household  does  affect  the  amount  of  labor  used  on  the  farm,  clearly  factor  markets  (not  only  labor markets) are either absent or functioning poorly. This test goes back to Benjamin (1992) and has been  applied in a number of settings (Udry, 1999; LaFave and Thomas, 2014). The authors apply it systematically  across five LSMS‐ISA countries.  Dillon and Barrett (2017) find a significant link between labor input and household size, across all countries.  The  link  is  further  robust  to  the  gender  of  the  household  head,  the  distance  from  markets  and  the  agro‐ climatic environment, suggesting that rural factor market failure is pervasive and structural. Yet, they also  find that rural factor markets are not generally missing in an absolute sense. On average across countries,  29.4  percent  of  agricultural  households  rent/borrow  land,  38.9  percent  hire  labor  and  23.7  percent  take  out a loan (Table 3). Market existence thus appears less of a problem than market function. Further work  is needed to unpack the sources (e.g. labor, land or financial markets) and causes of the underlying market  failures to help target the necessary interventions.   Table 3: While generally incomplete, factor markets are not generally missing.  %  agricultural households  Ethiopia  Malawi  Niger  Tanzania  Uganda  Average  Rent/borrow land  32.7  24.9  30.9  19.6  38.7  29.4  Hiring labor  30.2  40.1  48.7  30.1  45.2  38.9  Take loan/access credit  27.5  13.3  ‐  13.3  40.8  23.7  Source: Dillon and Barrett, 2017.  But land markets already perform a useful role.   Deininger,  Savastano,  and  Xia  (2017)  explore  in  greater  depth and more directly the extent to which farmers are engaged in land markets, and the nature of that  14    engagement.  They  confirm  that  farming  households  are  already  more  actively  engaged  in  land  markets  than  commonly  assumed,  especially  in  land  rental  markets  (Table  3).  Land  sales  activity  remains  limited,  though information was only available for Niger and Uganda.   Rental  market  access  proves  to  have  significant  and  beneficial  effects  for  the  equalization  of  land  endowments and farm productivity. It permits land‐poor but labor‐rich households to raise their resource  base  by  renting  in  land.  It  facilitates  other  farmers  to  diversify  their  activity  by  renting  out  their  land  and  taking up non‐farm employment (without the risk of losing their land assets). These are profound gains in  a process of structural change. The effects are strongest in Malawi, Nigeria and Uganda.   The  authors  suggest  that  institutional  reforms  (especially  within  the  legal  framework)  are  needed  and  effective in strengthening the role that land markets play in enhancing farmer welfare. They especially call  for a more differentiated and empirically grounded view of the reality farmers face on land, which should  be  combined  with  a  thorough  understanding  of  the  institutional  context.  They  make  a  number  of  suggestions on how household questionnaires could be improved to achieve this.  Farmers  rarely  use  credit when  purchasing  farm  inputs.  The  role  of  credit  in  rural  transformation  is  well  understood,  but  do  African  farmers  make  use  of  credit  when  purchasing  modern  inputs?  Adjognon,  Liverpool‐Tasie,  and  Reardon  (2017)  show  that  credit  use  for  fertilizer,  pesticide  or  seed  purchases  is  extremely  low,  across  credit  type  (formal,  informal,  tied),  crop  (food  or  cash  crop)  and  countries.  They  estimate that on average only 6 percent of farmers use any form of credit to buy these inputs—at least in  the four countries they cover (Malawi, Nigeria, Tanzania and Uganda). Larger farms are more likely to use  credit,  but  interestingly,  even  there,  the  use  of  informal  credit  is  found  to  be  rare.    Modern  inputs  are  primarily financed through cash from nonfarm activities and crop sales instead.   Figure 5: Virtually all purchases of modern inputs are financed from non‐credit sources  100 Of those  who  bought  external  inputs,  90 share  of farmers  buying  on credit  (%) 80 70 60 50 40 30 20 11 10 5 6 3 0 Malawi Nigeria Tanzania Uganda   Source: Liverpool‐Tasie, Adjognon, and Reardon, 2017.  15    While  it  is  well  documented  that  formal  bank  credit  is  seldom  available  to  African  farmers  for  input  purchases, the working hypothesis is that farmers use tied credit with output and input traders and other  sources of informal credit to finance the purchase of external inputs, while processors front inputs or cash  for  inputs  in  case  of  contract  farming  and  cash  cropping.  The  findings  presented  here  contradict  this,  pointing to the important role of off‐farm income and crop sales instead. While this should not be taken as  proof  of  credit  constraint  as  such,  it  does  highlight  the  importance  of  the  nonfarm  sector  for  agricultural  modernization  and  the  intimate  links  between  agriculture  and  off‐farm  employment,  to  which  we  return  below.  Broader  (nonagricultural  specific)  rural  development  investments  and  policies  will  benefit  agricultural  development  through  different  channels.  In  fact,  the  most  common  purpose  of  credit  to  a  farming family in Africa is to finance the start‐up costs of non‐farm enterprises (or to finance consumption).  This  may  be  partially  to  help  finance  input  purchases  and  increase  agricultural  productivity,  an  area  for  further investigation.   Market participation is widespread, but the extent of agricultural commercialization remains limited, without  clear benefits for nutritional outcomes. Taking the share  of  the gross value of crop sales to the  gross value  of  total  agricultural  production,  i.e.  the  crop  commercialization  index,  as  their  measure  of  market  participation or agricultural commercialization, Carletto, Corral and Guelfi (2017) find that farmers sell on  average  around  20‐25  percent  of  their  crop  output  (a  bit  less  in  Malawi,  slightly  more  in  Uganda  and  Tanzania). Conditional on sales the rates amount to 20, 40 and 33 percent in Malawi, Uganda, and Tanzania  respectively,  indicating  that  while  most  farmers  sell  some  crops  in  these  three  countries,  the  marketed  shares remain limited. Conditional on planting and selling, 11, 37 and 30 percent of the value of food crops  is  commercialized  in  Malawi,  Tanzania  and  Uganda  respectively  (Figure  6).  Unsurprisingly,  commercialization rates rise with harvest size, but they are not confined to the traditional cash crops (which  are fully commercialized). And even though they are less likely to sell, when they sell, female farmers tend  to sell larger shares.  Figure 6: Food crop commercialization remains limited  95.3 97 97.4 100 value share of crops sold (%) 90 80 70 60 50 36.7 40 29.5 30 20 11.3 10 0 Malawi Tanzania Uganda Food crops Non‐food crops   Source: Carletto, Corral and Guelfi, 2017.  16    Using  household  and  individual  panel  data,  the  authors  further  explore  the  relationship  between  agricultural commercialization, welfare  and nutritional outcomes.  Conventional  wisdom suggests that the  more farmers commercialize their operations through increased product‐market orientation, the better off  they  can  become.  Greater  market‐orientation  of  agriculture  would  therefore  be  expected  raise  incomes,  improve  consumption,  and  enhance  nutritional  outcomes  in  rural  households  (von  Braun  and  Kennedy,  1994).   The authors find little evidence of this in the three countries studied, underscoring that many factors other  than  the  degree  of  agricultural  commercialization  intervene  in  shaping  nutritional  outcomes,  including  other agriculture related factors. The articles in the 2015 Journal of Development Studies Special Issue Vol  51, Issue 8 guest‐edited by Carletto et al. (2015), explore some of them, such as the role of diversity in crop  production  and  livestock  ownership.  Livestock  seems  to  emerge  as  particularly  important  and  positively  linked  to  nutrition,  with  crop  production  and  diversity  of  production  positively  associated  in  certain  contexts.  Bio‐fortification  also  pays  off.  Given  the  current  emphasis  on  nutrition‐sensitive  agriculture,  a  better understanding of the transmission channels between crop choice, agricultural market engagement  and nutritional outcomes continues to be a research priority.    There  is substantial  excess seasonality  in  food  prices.  Although  it  is  commonly  accepted  that  seasonality  permeates  African  livelihoods,  surprisingly  little  attention  is  paid  to  it.  Because  of  the  seasonal  nature  of  agricultural production, one area where seasonality manifests itself is in food prices. But there is also very  little  systematic  evidence  on  the  extent  of  food  price  seasonality,  and  what  is  available  is  largely  dated.  Better  integration  of  domestic  food  markets  today  may  explain  part  of  the  neglect.  Gilbert,  Christiaensen  and Kaminski (2017) conclude that “while we all know about seasonality, it is very unclear precisely what it  is we know.”   The  authors  show  that  seasonality  in  staple  crop  prices  can  be  substantial.  This  is  achieved  using  trigonometric  and  sawtooth  models  to  overcome  some  of  the  systematic  upward  bias  in  seasonal  gap  estimates from the common monthly dummy variable approach, which arises especially in shorter samples  of  10‐15  years  and  which  has  so  far  gone  unnoticed.14  Maize  prices  in  the  193  markets  from  the  seven  African  countries  studied  are  on  average  33  percent  higher  during  the  peak  months  than  during  the  troughs. For rice the price gap is on average 16.5. These seasonal markups are two and a half times larger  than in the international reference markets. Seasonality varies substantially across markets, but in virtually  none of them is it lower than in the reference markets. Seasonality does not explain much of overall price  volatility over the year.                                                                         14  Unlike most of the studies reported here, the main data sources for this study are not the LSMS‐ISA household  surveys, but rather price data obtained in key markets across the seven countries covered.    17    Figure 7: Excess seasonality in maize prices remains substantial and widespread.    Seasonal price gaps for wholesale maize                      Note: seasonal price gaps, the percent mark‐up of the peak over the trough month price, are calculated for each  maize market in each country; stars indicate the median seasonal price gap across the markets examined in that  country, the box borders indicate the 80th and 20th percentile and the endpoints of the vertical line the maximum  and minimum. The SAFEX gap is the seasonal price gap for white maize observed in the South African Future  Exchange market, which represents the international reference market.  Source: Gilbert, Christiaensen and Kaminski, 2017.  The  finding  confirms  the  existence  of  substantial  excess  seasonality,  for  which  there  may  be  a  host  of  reasons,  including  poor  post‐harvest  handling,  lack  of  storage  facilities,  lack  of  market  integration  as  well  as  lack  of  coping  capacity  (possibly  because  of  financial  market  failure)  inducing  sell‐low,  buy‐back‐high  behavior (Stephens and Barrett, 2011). Follow‐up analysis in Tanzania (Kaminski, Christiaensen and Gilbert,  2016)  further  shows  that  the  estimated  food  price  seasonality  also  translates  into  seasonal  variation  in  caloric  intake of  about 10  percent among poor urban households and rural net food sellers.  Together the  findings suggest that the current academic and policy neglect of price seasonality is premature.  3.3 Faltering Structural Transformation    Following the end of the commodity supercycle and the collapse in commodity prices since 2012, attention  has shifted to structural transformation as the driver for growth and poverty reduction in Africa (Barrett et  al.,  2017).  Given  generally  perceived  lower  labor  productivity  in  agriculture  and  under‐diversification  of  rural incomes, much is vested in accelerating the transition out of agriculture (Gollin, Lagakos and Waugh,  2014).  The  extent  to  which  (rural)  household  non‐farm  enterprises  can  be  part  of  the  solution  remains  unclear. Their productivity is generally considered low, but little systematic evidence is available.   The  last  three  papers  in  the  special  issue  revisit  the  evidence  on  the  agricultural  labor  productivity  gap  (McCullough, 2017), document the recent patterns of rural employment and income diversification (Davis,  18    Di  Giuseppe,  and  Zezza,  2017),  and  explore  the  prevalence,  patterns  and  performance  of  rural  nonfarm  household enterprises (Nagler and Naudé, 2017). Together they provide key micro stylized facts to inform  policy directions for the structural transformation of rural Africa.   The  agricultural  labor  productivity  gap  is  smaller  than  commonly  assumed  and  mainly  due  to  underemployment,  not  intrinsic  lower  productivity  in  agriculture.  One  common  view,  especially  popular  among  macro  economists,  is  that  labor  is  intrinsically  far  less  productive  in  agriculture  than  elsewhere  in  the economy, and that a great deal is thus to be gained from transferring labor out of agriculture, i.e. from  accelerating  the  structural  transformation.  This  view  finds  support  in  the  national  accounts  which  show  that,  in  Africa,  value  added  per  nonagricultural  worker  is  six  times  larger  than  the  value  added  per  agricultural worker. In developing countries, the ratio is 3.5.   Yet, this does not account for differences in human capital and income diversification across sectors. Recent  work  by  Gollin,  Lagakos  and  Waugh  (2014)  shows  that  adjusting  for  those  factors  would  bring  the  ratio  down  to  3.3  for  Africa  (and  2.2  for  developing  countries).  But  even  this  may  be  misleading.  In  addition  to  neglecting  differences  in  capital  use  across  sectors,  these  macro  numbers  do  not  account  very  well  for  production  for  own  consumption,  which  in  developing  countries  makes  up  a  substantial  share  of  agricultural  output  as  shown  by  the  agricultural  commercialization  figures  above.  Using  output  measures  from  micro  data  instead  reduces  the  gap  by  another  20  percent  in  the  ten  countries  for  which  Gollin,  Lagakos and Waugh (2014) had data.   The  paper  by  McCullough  (2017)  in  the  special  issue  takes  the  argument  one  step  further  still.  Instead  of  comparing (micro based) output estimates per worker, she also uses detailed micro data on hours worked  in both primary and secondary  occupations to measure and compare labor productivity per hour worked.  Doing  so  shrinks  the  labor  productivity  gap  to  1.6  on  average,  across  the  four  countries  she  studies,  compared  with  3.9  when  using  output  per  worker  (Table  4).15  This  is  because  workers  in  agriculture  work  fewer hours (700 hours per worker per year on average in the four countries she studies) than those outside  agriculture  (1,850  hours).  Not  only  is  the  agricultural  labor  productivity  gap  not  as  large  as  commonly  portrayed, it follows mainly from underemployment and not from intrinsic lower productivity in agriculture.   Table 4: Underemployment explains most of the agricultural labor productivity gap  nonagricultural /agricultural output  Ethiopia  Malawi  Uganda  Tanzania  Average  Per person productivity gap  2.25  4.76  4.48  4.20  3.92  Employment gaps  2.66  3.30  2.10  2.22  2.57  Per‐hour productivity gaps  0.85  1.44  2.13  1.90  1.58  Source: McCullough, 2017.  This  shifts  the  policy  focus  from  getting  people  out  of  agriculture  per  se  to  making  better  use  of  labor  in  agriculture. In agriculture, work hours are constrained or rationed. This is possibly because of the seasonal  nature of crop production, another dimension of seasonality which deserves further investigation. In such  a case, smallholder labor productivity could be raised by making more use of their labor off season, either  on  or  off  the  farm.  In  environments  with  favorable  temperature,  water  availability,  and  product  demand,                                                               15  These gap estimates are plausibly still upper bounds. They do not correct for cross‐sectoral differences in human  and physical capital.  19    this can be done on the farm through the promotion of irrigation and horticulture enabling multiple crops  a  year,  or  through  diversification  into  livestock  products  such  as  poultry,  eggs  or  dairy,  which  are  less  seasonal.   Where  demand  for  (seasonal)  off‐farm  labor  exists,  the  focus  may  be  on  reducing  barriers  to  mobility,  as  even  small  initial  travel  costs  (compared  with  the  potential  gains)  may  compound  the  effects  of  inexperience,  uncertainty  and  credit  constraints  to  prevent  subsistence  farmers  from  accessing  it,  as  illustrated  by  Bryan,  Chowdhury  and  Mobarak  (2014)  in  Bangladesh.16  Or,  in  the  absence  of  such  labor  demand,  the  role  for  off‐farm  employment  generation  nearby  and  thus  secondary  town  development,  becomes important in accelerating poverty reduction, as discussed by Ingelaere et al. (2017) in Tanzania.   African households are not unduly tied to agriculture.  The common  view is  that families  in rural Africa rely  more  on  agriculture  compared  with  other  parts  of  the  developing  world.  Davis,  Di  Giuseppe,  and  Zezza  (2017)  revisit  this  using  comparable  employment  and  income  aggregates  from  41  national  household  surveys (14 from SSA of which 6 are LSMS‐ISA) from 22 countries (9 from SSA). They confirm that agriculture  remains the mainstay of rural livelihoods in SSA. Virtually all rural households have an on‐farm activity (92  percent  on  average  across  countries).  But  this  also  holds  in  other  regions  (85  percent),  with  little  change  observed across countries over time or by GDP.  Rural  households  also  derive  about  two‐thirds  of  their  income  from  on‐farm  agriculture,  compared  with  one‐third (on average) in other developing countries. But when differences in the level of development are  taken  into  account  (as  reflected  in  GDP  per  capita),  Africa  is  not  on  a  different  structural  trajectory  from  the other developing regions. There are nonetheless some important differences.    Rural  households  in  Africa  are  less  engaged  in  wage  employment,  both  on  and  off  the  farm.  With  the  exception  of  Malawi, where  it contributes 15 percent of income,  the share of agricultural  wage  income is  only 5 percent on average. This suggests that the second‐round effects from a food price increase through  the agricultural wage labor market (Ivanic and Martin, 2008) are likely limited in SSA, unlike in India (Jacoby,  2016) or Bangladesh (Ravallion, 1990) where about a third of rural households are involved in agricultural  wage  labor,  contributing  15‐20  percent  of  income  (Davis,  Di  Giuseppe,  and  Zezza,  2017,  Table  A2‐3).  Far  fewer  households  are  also  involved  in  nonfarm  wage  employment,  even  after  controlling  for  the  level  of  development, resulting in a small share of nonfarm wage income in total income (8 percent compared with  21  percent  in  the  rest  of  the  world).  Most  off‐farm  income  in  Africa  is  derived  from  informal  self‐ employment.                                                                        16  They show how a US$ 8.5 grant or credit incentive (conditional on seasonal migration), equivalent to the round  trip fare, induced 22 percent of households to send a seasonal migrant, increasing consumption at origin by 30‐50  percent and re‐migration 1‐3 years after the program by 8‐10 percentage points.  20    Figure 8: Rural Africa derives a much larger share of income from agriculture, a similar share from non‐farm  self‐employment, but less from wages (in and outside agriculture)   100% 1 3 7 90% 15 15 80% 8 14 Others 70% 5 Transfers 60% 21 Non‐farm self empl 50% 40% 13 Non‐farm wage income 30% 64 Ag wage income 20% On farm income 34 10% 0% SSA ROW   Note: ROW=Rest of the World  Source: Davis, Di Giuseppe, and Zezza, 2017.    Of  course,  there  are  differences  across  African  countries,  and  within  countries,  partly  driven  by  agro‐ ecological potential and market  access,  which  are discussed  in more detail by the authors. Yet the  overall  employment  and  income  patterns  discerned  here  correspond  to  the  picture  emerging  from  the  macro‐ data. There has been structural transformation away from agriculture in SSA over the past two decades— the agricultural share in GDP fell from 23 percent in 1995 to 17 percent in 2013, and the share of agricultural  employment  likewise  fell  by  an  estimated  10  percentage  points  (Barrett  et  al.,  2017).  Yet,  it  has  been  towards  self‐employment  in  (non‐tradable)  services,  not  wage  employment  in  tradable  manufacturing  (Rodrik,  2016).  This  is  partly  because  of  Africa’s  commodity  boom,  which  fueled  the  emergence  of  consumption  cities,  characterized  by  higher  shares  of  imports  and  employment  in  non‐tradable  services  (Gollin,  Jedwab,  and  Vollrath,  2016).  Given  their  prevalence,  this  raises  the  question  of  whether  informal  rural household enterprises can serve as pathways out of poverty.   Households in rural Africa diversify into non‐farm activities mainly for survival.  While  the  dominant  form  of  off‐farm income, there is little systematic evidence on the prevalence, patterns and performance of Africa’s  rural non‐farm enterprises. Nagler and Naudé (2017) are the first to exploit the enterprise modules of the  LSMS‐ISA survey to characterize systematically the rural household enterprise landscape in SSA. They find  that  non‐farm  self‐employment  activities  in  the  African  household  are  indeed  mostly  oriented  around  survival.  The  evidence  lies  in  the  nature  of  these  activities:  most  are  small,  unproductive,  informal  household enterprises, operated from home, without any non‐household employees and often operating  only  for  a  portion  of  the  year.  They  are  concentrated  in  easy‐to‐enter  activities,  such  as  sales  and  trade,  rather  than  in  activities  that  require  higher  starting  costs,  such  as  transport  services,  or  educational  investment, such as professional services.   21    Figure 9: Enterprise productivity (Uganda) decline with distance from the urban center      Source: Nagler and Naudé, 2017.  But  obviously  not  all  are  just  there  for  survival,  and  labor  productivity  differs  widely.  Especially  rural  and  female‐headed  enterprises,  those  located  further  away  from  urban  centers,  and  businesses  that  operate  intermittently  display  lower  labor  productivity  compared  with  urban  and  male‐owned  enterprises,  or  enterprises that operate throughout the year. Rural enterprises exit the market primarily because of a lack  of  profitability  or  finance,  and  due  to  idiosyncratic  shocks.  Nonetheless,  the  authors  also  show  that  when  the  conditions  are  right,  households  can  seize  the  opportunities  for  enhancing  family  income.    When  households  are  better  educated  and  have  access  to  credit,  they  engage  in  agribusiness  and  trade  throughout the year—not just in survival mode. The policy challenge is to create a business climate to foster  such activities, which remains a tall order.    4 Concluding Remarks    Stylized  facts  drive  much  of  our  research  and  policies,  but  robust  stylized  facts  remain  hard  to  come  by,  because of conceptual challenges, lack of data and/or insufficient incentives. All three apply when it comes  to statistics on African agriculture and its farmers’ livelihoods. The papers in the special issue have exploited  the  newly  available  nationally  representative  LSMS‐ISA  survey  data  to  begin  addressing  this  void.  They  confront some of the more salient conventional wisdoms on agricultural technology, markets and farmers’  livelihoods with these data.   The  findings  reveal  how  a  few  of  our  stylized  facts  on  African  agriculture,  and  the  policies  they  motivate,  are  wrong  headed  (agriculture’s  labor  productivity  gap  and  women’s  labor  contribution  to  agriculture).  Many  others  call  for  a  revision  (the  link  between  agricultural  commercialization  and  nutrition,  the  22    assumption of input profitability) or fine‐tuning (the missingness of factor markets and the extent of input  use,  land  market  operations  and  income  diversification).  They  also  call  attention  to  neglected  topics  (seasonality)  and  open  new  lines  of  inquiry  and  policy  attention  (the  role  of  agro‐chemicals,  the  lack  of  agronomic  knowledge,  the  reasons  behind  agricultural  underemployment).  And  some  simply  stand  up  to  the data, as one would hope (the survival orientation of most nonagricultural rural household enterprises,  and the virtual absence of credit use for input acquisition).   Methodologically,  the  findings  underscore  the  power  of  nationally  representative  data  and  cross‐country  standardization  and  comparison.  They  also  highlight  the  power  of  data  innovation  and  disaggregation  at  scale,  as  well  as  the  power  of  descriptive  statistics  in  shaping  research  and  policy  narratives.  The  hope  is  that the findings presented here catalyze further endeavors—to revisit our stylized facts in other areas and  to  update  and  deepen  them  as  new  data  come  along.  Evidence‐based  policy  making  requires  sound  facts  as well as sound inference. With either one of them missing, researchers and policy makers alike risk flying  blind.           23    References  Abay, K.A., G., Berhane, A.S., Taffesse, B., Koru, and K., Abay, 2016, Understanding Farmers’ Technology  Adoption Decisions: Input Complementarity and Heterogeneity, Ethiopia Strategy Support  Program Working Paper 82, Ethiopian Development Research Institute and International Food  Policy Research Institute: Addis Ababa, Ethiopia.  Adjognon, S.G., L., Liverpool‐Tasie, and T., Reardon, 2017, Agricultural Input Credit in Sub‐Saharan Africa:  Telling Myth From Facts, Food Policy, dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.014.    Barrett, C.B., L., Christiaensen, M., Sheahan, and A., Shimeles, 2017, On the Structural Transformation of  Rural Africa, World Bank Policy Research Working Paper 7938, Washington D.C.  Beegle, K., L., Christiaensen, I., Gaddis, and A., Dabalen, 2016, Poverty in a Rising Africa, World Bank  Group: Washington DC.  Benjamin, D., 1992, Household Composition, Labor Markets, and Labor Demand: Testing for Separation in  Agricultural Household Models, Econometrica 60‐2: 287‐322.  Binswanger‐Mkhize, H.P., Savastano, S. 2017, Agricultural Intensification: The Status in Six African  Countries. Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.021  Boserup, E., 1963, The Conditions of Agricultural Growth, Aldine: Chicago.  Braun, von, J.V., and E., Kennedy, 1994, Agricultural Commercialization, Economic Development and  Nutrition, Johns Hopkins University Press.  Bryan, G., S., Chowdhury, and A.M., Mobarak, 2014, Underinvestment in a Profitable Technology: The  Case of Seasonal Migration in Bangladesh, Econometrica 82‐5: 1671‐1748.  Byerlee, D., V., Kelly, R., Kopicki, and M., Morris, 2007, Fertilizer use in African Agriculture: lessons learned  and good practice guidelines, Directions in Development, World Bank: Washington D.C.  Caeyers, B., N., Chalmers, and J., De Weerdt, 2012, Improving consumption measurement and other  survey data through CAPI : Evidence from a Randomized Experiment, Journal of Development  Economics, 98‐1: 19‐33.  Carletto, C., D., Joliffe, and R., Banerjee, 2015, From Tragedy to Renaissance: Improving Agricultural Data  for Better Policies, Journal of Development Studies, 51‐2: 133‐48.  Carletto, C., S., Gourlay, and P., Winters, 2015, From Guesstimates to GPStimates: Land Area  Measurement and Implications for Agricultural Analysis, Journal of African Economies, 24‐5: 593‐ 628.  Carletto, C., M., Ruel, P., Winters and A., Zezza, 2015, Farm‐Level Pathways to Improved Nutritional  Status: Introduction to the Special Issue, Journal of Development Studies 51‐8: 945‐957.  Carletto, C., P., Corral, and A. Guelfi, 2017, Agricultural Commercialization and Nutrition Revisited:  Empirical Evidence from Three African Countries, Food Policy,  http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.020.    Chaboud, G., and B., Daviron, 2017, Food Losses and Waste: Navigating the Inconsistencies, Global Food  Security 12 March: 1‐7.  Christiaensen, L, L., Demery, and J., Kuhl, 2011, The (Evolving) Role of Agriculture in Poverty Reduction‐An  Empirical Perspective, Journal of Development Economics, 96‐2: 239‐254.  24    Davis, B., S., Di Giuseppe, and A., Zezza, 2017, Are African Households (Not) Leaving Agriculture? Patterns  of Households’ Income Sources in Rural Sub‐Saharan Africa, Food Policy,  http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.018.    Deininger, K., S., Savastano, and F., Xia, 2017, Smallholders’ Land Access in Sub‐Saharan Africa: A New  Landscape? Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.012.    Dercon, S., and L., Christiaensen, 2011, Consumption Risk, Technology Adoption and Poverty Traps:  Evidence from Ethiopia, Journal of Development Economics, 96‐2: 159‐173.  Devarajan, S., 2013, Africa’s Statistical Tragedy, Review of Income and Wealth, 59‐S1: S9‐S15.  Devereux, S., R., Sabates‐Wheeler, and R., Longhurst, 2011, Seasonality, Rural Livelihoods and  Development, Routledge: London.  Dillon, B., and C.B., Barrett, 2017, Agricultural Factor Markets in Sub‐Saharan Africa: An Updated View  With Formal Tests for Market Failure. Food Policy  http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.015.    Doss, C., Raney, T., Anriquez, G., Croppenstedt, A., Gerosa, S., Lowder, S., Matuscke, I., and Skoet, J.,  2011, The role of women in agriculture, FAO‐ESA Working Paper No. 11‐02. Retrieved from  http://www.fao.org/docrep/013/am307e/am307e00.pdf.  Geertz, C., 1963, Agricultural Involution, University of California Press, Berkeley, Los Angeles and London.  Gilbert, C.L., L., Christiaensen, and J., Kaminski, 2017, Food Price Seasonality in Africa: Measurement and  Extent, Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.016.  Gollin, D., R., Jedwab, and D., Vollrath, 2016, Urbanization with and without Industrialization, Journal of  Economic Growth 21: 35‐70.  Gollin, D., D., Lagakos, and M.E., Waugh, 2014, The Agricultural Productivity Gap, Quarterly Journal of  Economics, 129‐2: 939‐993.  Ilukor, J. Kilic, T., Stevenson, J., Gourlay, S., Kosmowski, F., Kilian, A., Serumaga, J., and Asea, G., 2017, Do  we have an ID? Crop variety identification and seed quality assessment in economic research,  mimeographed.  Ingelaere, B., L., Christiaensen, J., De Weerdt, and R., Kanbur, 2017, Urbanisation, Secondary Towns and  the Expanding Horizon of Rural‐urban Migrants in Tanzania, mimeographed.  Ivanic, M., and W. Martin, 2008, Implications of Higher Global Food Prices for Poverty in Low‐Income  Countries, Agricultural Economics, 39: 405–16.  Jacoby, H.G., 2016, Food prices, wages, and welfare in rural India, Economic Inquiry, 54‐1: 159‐176.  Jayne, T.S., D., Mather, N.M., Mason and J., Ricker‐Gilbert, 2013, How Do Fertilizer Subsidy Programs  Affect Total Fertilizer Use in Sub‐Saharan Africa? Crowding Out, Diversion, and Benefit/Cost  Assessments, Agricultural Economics, 44‐6: 687‐703.  Jayne, T.S., et al., 2016, Africa’s Changing Farm Size Distribution Patterns: The Rise of Medium‐Scale  Farms, Agricultural Economics, 47(supplement): 197‐214.  Jerven, M., 2013, Poor Numbers: How We Are Misled by African Development Statistics and What to Do  About It? Cornell University Press, Ithaca, New York.  25    Jerven, M., 2016, Research Note: Africa by Numbers: Reviewing the Database Approach to Studying  African Economies, African Affairs, 115‐459: 342‐358.  Kaminski, J, L., Christiaensen and C.L. Gilbert, 2016, Seasonality in Local Food Markets and Consumption –  Evidence from Tanzania, Oxford Economic Papers, 68: 736‐757.  LaFave, D., & Thomas, D., 2014, Farms, Families, and Markets: New Evidence on Agricultural Labor  Markets, National Bureau of Economic Research Paper 20699.  Liverpool‐Tasie, L.S.O., 2016. Is fertilizer use inconsistent with expected profit maximization in sub‐ Saharan Africa? ‘‘The case of rice in Nigeria”. Journal of Agricultural Economics  http://dx.doi.org/10.1111/1477‐9552.12162.  Liverpool‐Tasie, L.S.O., et al. 2017, Is Increasing Inorganic Fertilizer Use for Maize Production in SSA a  Profitable Proposition? Evidence from Nigeria. Food Policy,  http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.011.  Maiga, E., L., Christiaensen, A., Palacios‐Lopez, 2017, Are African Youth Exiting Agriculture en Masse?  World Bank: mimeographed.  Matsumoto, T., Yamano, T., 2011. Optimal Fertilizer Use on Maize Production in East Africa. In: Emerging  Development of Agriculture in East Africa. Springer: Netherlands, pp. 117–132.  Marenya, P.P., and C.B., Barrett, 2009. Soil Quality and Fertilizer Use Rates among Smallholder Farmers in  Western Kenya. Agricultural Economics, 40‐5: 561–572.  McCullough, E.B., 2017, Labor Productivity and Employment Gaps in Sub‐Saharan Africa, Food Policy,  http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.013.    Minten, B., Koru, B., Stifel, D., 2013. The Last Mile(s) in Modern Input Distribution: Pricing, Profitability,  and Adoption. Agricultural Economics, 44‐6: 629–646.  Nagler, P., and W., Naudé, 2017, Non‐Farm Entrepreneurship in Rural Sub‐Saharan Africa: New Empirical  Evidence, Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.019.  Nikoloski, Z., L., Christiaensen, R., Hill, 2017, Droughts dominate Africa’s Risk Environment, World Bank:  mimeographed.  Nyangena, W., and O.M., Juma, 2014, Impact of Improved Farm Technologies on Yields: The Case of  Improved Maize Varieties and Inorganic Fertilizer in Kenya, Environment for Development  Discussion Paper Series 14‐02.  O’Sullivan, M., A., Rao, R., Banerjee, K., Gulati, and M., Vinez, 2014, Leveling the field: Improving  Opportunities for Women Farmers in Africa, World Bank Group: Washington D.C.   Palacios‐Lopez, A., L., Christiaensen, C., Galindo, 2017, Are the Majority of Rural Households Net Food  Buyers? World Bank: mimeographed.  Palacios‐Lopez, A., L., Christiaensen, and T., Kilic, 2017, How Much of the Labor in African Agriculture Is  Provided by Women? Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.017    Rao, Roland, 2007, Seasonality in Human Mortality, A Demographic Approach, Demographic Research  Monographs, Springer: Berlin.  Ravallion, M. 1990, Rural Welfare Effects of Food Price Changes under Induced Wage Responses: Theory  and Evidence for Bangladesh, Oxford Economic Papers, 42: 574–85.  26    Rodrik, D., 2016, Premature Deindustrialization, Journal of Economic Growth 21: 1‐33.  Ruthenberg, H.P., 1980, Farming Systems in the Tropics, Clarendon: Oxford.  Sheahan, M., Black, R., Jayne, T.S., 2013. Are Kenyan Farmers Under‐Utilizing Fertilizer? Implications for  Input Intensification Strategies and Research. Food Policy 41, 39–52.  Sheahan, M., C.B., Barrett, and C., Goldvale, 2016, Human Health and Pesticide Use in Sub‐Saharan Africa,  mimeographed.  Sheahan, M., and C.B., Barrett, 2017, Ten Striking Facts about Agricultural Input Use in Sub‐Saharan  Africa, Food Policy, http://dx.doi.org/10.1016/j.foodpol.2016.09.010  Snapp, S., T.S., Jayne, T.S., W., Mhango, T., Benson, and J., Ricker‐Gilbert, 2014, Maize‐nitrogen response  in Malawi’s smallholder production systems. Malawi, Strategy support program working paper.  Stephens, E.C., and C.B., Barrett, 2011, Incomplete Credit Markets and Commodity Marketing Behavior,  Journal of Agricultural Economics 62‐1: 1‐24.  Tamru, S., B., Minten, D., Alemu, and F., Bachewe, 2016, The Rapid Expansion of Herbicide Use in  Smallholder Agriculture in Ethiopia: Patterns, Drivers, and Implications, Ethiopia Strategy Support  Program Working Paper 94, Ethiopian Development Research Institute and International Food  Policy Research Institute: Addis Ababa, Ethiopia.  UNESCO (United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization), 2015, Education for All 2000‐ 2015: Achievements and Challenges. EFA Global Monitoring Report 2015: Paris.  Udry, C., 1999, Efficiency in Market Structure: Testing for Profit Maximization in African Agriculture, in G  Ranis and LK Raut, eds. Trade, Growth and Development: Essays in Honor of T.N. Srinivasan,  Elsevier: Amsterdam.  World Bank Group, 2017, World Development Indicators.  http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world‐development‐indicators  Consulted 20 January 2017. World Bank Group: Washington D.C.  Yilma, T., and T., Berger, 2006, Complementarity between Irrigation and Fertilizer Technologies – A  Justification for Increased Irrigation Investment in the Less‐Favored Areas of SSA, Contributed  paper for presentation at the International Association of Agricultural Economists Conference,  Gold Coast, Australia, 12‐18 August, 2006.