Salah satu studi terbaru yang mencoba untuk melihat manfaat antar metode yang digunakan dalam analisis efisiensi adalah studi dari Bravo-Ureta et al. (2007). Secara terperinci, studi tersebut mencoba mengkaji beberapa hal,
yakni : (1) Apakah metode parametrik (baik deterministik maupun stokastik) menghasilkan nilai TE yang berbeda dengan metode non parametrik; (2) Apakah bentuk fungsi memiliki pengaruh atau efek pada TE; (3) Apakah model data panel menghasilkan nilai rata-rata (mean) TE yang sama dengan yang dihasilkan model frontier dengan data cross section; (4) Apakah nilai TE dari pendekatan primal berbeda dengan pendekatan dual; (5) Apakah model dengan ukuran contoh besar dan jumlah variabel (banyak atau sedikit) memiliki pengaruh pada nilai TE; (6) Apakah nilai TE bervariasi antar jenis komoditas yang dianalisis; (7) Apakah
lokasi geografis (negara) menghasilkan rata-rata TE yang spesifik; dan (8) Apakah tingkat pendapatan (negara) mempengaruhi nilai estimasi TE.
Untuk mendapatkan atas jawaban tersebut, Bravo-Ureta et al., (2007) mengkaji sebanyak 167 hasil studi empiris dengan komposisi sebagai berikut : 42 studi menggunakan metode non parametrik, 32 studi menggunakan metode parametrik deterministik dan 117 menggunakan metode frontier parametrik stokastik. Hasil studi menyarankan bahwa tidak ada kesimpulan yang berkaitan dengan penggunaan berbagai bentuk fungsi. Sementara itu, analisis lainnya menyimpulkan bahwa nilai estimasi yang dihasilkan oleh model frontier parametrik stokastik lebih tinggi dibandingkan dengan yang dihasilkan oleh model parametrik deterministik. Hasil kajian juga menunjukkan bahwa model frontier parametrik stokastik adalah metode yang banyak digunakan oleh para peneliti di bidang pertanian.
Ada banyak aplikasi metodologi frontier terutama di negara-negara berkembang (Kalirajan, 1981; Kalirajan, 1984; Kalirajan dan Shand 1985; Kalirajan dan Shand, 1989; Kalirajan, 1990; Kalirajan, 1991; Bauer, 1990; Battese, 1992; Battese dan Coelli, 1992; Beck 1991; Bravo-Ureta et al., 2007). Beberapa peneliti juga mengkaji efisiensi teknis beberapa komoditas pertanian di negara maju (Wilson et al., 1998; Fogasari dan Latruffe, 2007; dan Lambarraa et al., 2007). Battese (1992) memberikan ulasan komprehensif tentang aplikasi frontier produksi parametrik untuk usaha pertanian, khususnya padi. Ogundari dan
Ojo (2006) melakukan studi efisiensi teknis, alokatif dan efisiensi ekonomi untuk ubikayu di Osun State, Nigeria. Sedangkan Qayyum dan Ahmad (2006)
melakukan analisis efisiensi dan keberlanjutan kelembagaan keuangan mikro di Asia Selatan (Pakistan, India dan Banglades). Sementara itu, Wilson et al., (1998) memberikan ulasan tentang aplikasi frontier produksi kentang di Inggris dengan menggunakan data sekunder dari Departemen Pertanian, Perikanan, dan Pangan. Bravo-Ureta dan Pinheiro (1993) menyampaikan ulasan komprehensif tentang aplikasi berbagai metode frontier untuk usaha pertanian negara berkembang.
Bravo-Ureta dan Pinheiro (1993) menguji sebanyak 30 studi dari 14 negara. Survei mereka menunjukkan bahwa usahatani padi paling banyak diteliti di antara usaha pertanian. Coelli (1995) juga menyimpulkan hal yang sama dalam surveinya, bahwa terdapat 11 aplikasi frontier untuk produksi padi dari 38 makalah. Padi paling banyak mendapat perhatian karena perannya yang sentral bagi pasokan pangan dari berbagai negara di dunia. Battese (1992), Bravo-Ureta dan Pinheiro (1993) dan Coelli (1995) menunjukkan bahwa frontier parametrik lebih populer dari frontier non parametrik. Fogasari dan Latruffe (2007) mengkaji efisiensi teknis dan teknologi pertanian di Eropa Timur (Hungaria) dan Eropa Barat (Perancis) dengan membandingkan komoditas pangan dan susu dengan pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA). Lambarraa et al. (2007) menganalisis efisiensi usahatani jeruk di Spanyol dengan menggunakan pendekatan Total Factor Productivity dan Stochastic Frontier Model. Sementara itu, Bravo-Ureta et al. (2007) melakukan analisis TE di pertanian dengan analisis a meta regression yang bersifat lintas negara (negara berkembang dan negara
Tabel 1 ditunjukkan bahwa dari 50 studi efisiensi, sebagian besar adalah efisiensi untuk usahatani padi (29) dan beberapa komoditas non padi (21) dengan komoditas yang beragam. Berdasarkan Tabel 1 hanya ditemukan 8 studi yang menggunakan frontier non-paramterik, sedangkan selebihnya (32) menggunakan berbagai frontier parametrik. Hal ini sesuai dengan gambaran banyaknya metode parametrik dalam literatur ekonomi pertanian yang ditunjukkan oleh Battese (1992), Bravo-Ureta dan Pinheiro (1993) dan Coelli (1995).
Pada Tabel 1 ditunjukkan bahwa model frontier stokastik telah digunakan secara luas dalam analisis efisiensi terutama untuk usahatani padi, terutama di Asia, yaitu Banglades, Cina, India, Indonesia, Jepang, Pakistan, Filipina, dan Srilanka. Tampaknya di Indonesia aplikasi model frontier juga banyak dijumpai untuk usahatani padi. Beberapa studi oleh Tabor (1992), Erwidodo (1990), Erwidodo (1992a), Erwidodo (1992b) dan Trewin et al., (1995), Daryanto (2000), Sumaryanto (2001) dan Sumaryanto et al., (2003), serta Wahida (2005) menggunakan frontier stokastik untuk analisis efisiensi untuk usahatani padi. Studi Llewelyn dan William (1996) menggunakan analisis non-parametrik produksi tanaman pangan (termasuk padi) di Jawa Timur. Aplikasi model frontier untuk komoditas hortikultura masih jarang ditemukan di Indonesia, hanya dijumpai pada usahatani cabai di Kecamatan Selupu, Kabupaten Rejang Lebong, Bengkulu dengan variabel teknis dan sosial-ekonomi yang terbatas (Sukiyono, 2004). Fauziyah (2010) menggunakan model fungsi produksi frontier stokastik yang memfokuskan pada pengaruh perilaku petani dalam menghadapi risiko produksi terhadap alokasi input usahatani tembakau.
Studi produksi frontier stokastik yang ditampilkan pada Tabel 1 umumnya mengasumsikan bahwa frontier produksi Cobb-Douglas (CD) atau Translog adalah memadai dalam analisis data tingkat petani padi. TE usahatani padi sangat bervariasi dari 50 persen di India (Kalirajan, 1981), 76-85 persen untuk padi konvensional dan 87-94 persen untuk padi hibrida di Jiangsu China (Xu dan Jeffrey, 1998), 71,30 persen (Sumaryanto, et al., 2003) dan 76,00 persen (Wahida, 2005) di DAS Brantas, Jawa Timur, serta 91,86 persen untuk usahatani padi di lima daerah sentra produksi padi di Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Utara, dan Sulawesi Selatan (Kusnadi et al., 2011) pada input dan teknologi yang digunakan. Sementara itu, untuk komoditas non padi, seperti komoditas kentang di Inggris 0,90 (Wilson, Hadley, dan Kaltas, 1998), cabai merah di Rejang Lebong Bengkulu nilai TE 0.65-0.99 (Sukiyono, 2005), tembakau di Pamekasan, Jawa Timur 0.89 (Fauziyah, 2010).
Dengan perbedaan tingkat inefisiensi antar petani padi dan beberapa komoditas non padi, adalah layak mempertanyakan mengapa sebagain petani relatif tinggi efisiensinya sedangkan yang lain secara teknis kurang efisien. Prosedur dua langkah telah banyak digunakan untuk eksplorasi faktor-faktor yang menerangkan inefisiensi (Tabel 2). Prosedur ini dikritik oleh beberapa penulis yang berpendapat bahwa variabel sosio-ekonomi harus dimasukkan secara langsung dalam model frontier produksi karena variabel tersebut mempunyai dampak langsung terhadap efisiensi.
Tabel 1. Studi-studi Empiris Model Frontier pada Usahatani Beberapa Komoditas Pertanian
Penulis Lokasi Jml sampel & periode Jml input yg digunakan Bentuk fungsi1 Metode estimasi2 I. FRONTIER DETERMINISTIK a. Frontier non-parameterik Fare, Grabowski dan Grosskopf, padi (1985)
Filipina
-1948-56
7 - LP
Llewelyn dan Williamsc/, padi
Madiun, Indonesia 77 (1994)
4 - LP
Andreu dan Grunewald, biji-bijian dan peternakan (2006) Kansas, Amerika Serikat 6100 1995-2004 10 - DEA/LP
Qayyum dan Ahmad, untuk Micro Finance (2006)
Pakistan, India, Banglades
95 8 - DEA/LP
Bravo-Ureta, Solis, Lopez, Maripani, Thiam, dan Rivas, beragam komoditas (2007)
Lintas Negara dan lintas komoditas
68 1983-2005
16 - DEA/LP
Fogasari dan Latruffe, pangan dan susu (2007)
Hungaria dan Perancis 719 peternak susu dan 1183 petani pangan 2001-2004 7 - DEA/LP b. Frontier parametrik Ali dan Chaudry, padi (1990)3/
Punjab, Pakistan 220 1984/85
6 CD PR
Caselli dan Coleman II, output total (2006) Dunia 52 (negara) 1988 11 CD PR II. FRONTIER STOKASTIK a. Frontier penampang lintang
Kalirajan, padi (1981) Tamilnadu, India 70 (1978)
6 CD MLE
Kalirajan dan Finn, padi (1983) Bicol, Pilipina 79 (1980/81) 4 CD MLE Kalirajan (1984) Pilipina 81 (1979/80) 4 TL MLE
Taylor, Evan Drumond, dan Gomes, untuk kredit program (1986) Southeasttern, Minas Gerais, Brazil 433 1981-1982 3 CD COLS MLE Ekayanake, padi (1987) Sri Lanka 124
(1984/85)
3 CD MLE
Siregar, padi (1987) Jawa Barat, Indonesia
63 1982
3 CD OLS dan
COL Ali dan Flinn, padi (1989) Punjab, Pakistan 120
(1982)
7 TL OLS dan
MLE Squires dan Tabor, padi
(1991)c
Jawa & Luar Jawa, Indonesia
1080 (1983)
3 TL MLE
Dev dan Hossain, padi (1995) Banglades 411 dan 825 1985 & 1990 5 CD MLE Tadesse dan Krishnamoorthy, padi (1997) Tamil Nadu 129 1992-1993 7 CD MLE
Xu dan Jeffrey, padi (1998) Jiangsu, China 180 1985/86
7 CD MLE
Wilson, Hadley, dan Kaltas, kentang (1998)
Inggris 140
1992
12 CD MLE
Hazarika dan Subramanian, teh (1999)
Assam 67
1997-1998
CD MLE
1 CD = Cobb-douglas, TL = translog
2 GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
Tabel 1. Lanjutan
Penulis Lokasi Jml sampel & periode Jml input yg digunakan Bentuk fungsi3 Metode estimasi4
II. FRONTIER STOKASTIK a. Frontier penampang lintang
Sumaryanto, padi (2001) Subang dan Cianjur, Jawa Barat serta Sidrap, Sulsel
150 1998/1999-1999
8 CD MLE
Kebede, padi (2001) Mardi Watershed in the Western Development Region of Nepal 200 2000 9 CD OLS Kumbhakar, Subal C., usahaikan salmon (2002) Norwegia 216 1999 3 CD MLE
Ojo, S. O., ayam ras petelur (2003.)
Nigeria 200 7 CD MLE
Sumaryanto, padi (2003) Subang dan Cianjur, Jabar
Sidrap, Sulsel
40-60/lokasi 1998/1999, 1999
21 CD MLE
Siregar dan Sumaryanto, kedelai (2003) DAS Brantas, Kediri, Jawa Timur, Indonesia 480 1999/2000 8 CD MLE
Utama, Padi SLPHT (2003) Sumatera Barat, Indonesia
216 1995, 1999
10 CD OLS dan
MLE Nufus, kedelai (2003) Lombok Barat,
Nusa Tenggara Barat, Indonesia
-2002
7 CD MLE
Eggert dan Tveteras, perikanan komersial (2004) Swedish West Coast demersal trawl fishers 3,762 1995 3 Just and Pope Mean Standart Deviation (MS) Sukiyono, cabai (2005) Rejang Lebong,
Bengkulu, Indonesia
60 2005
7 CD OLS
Wahida, padi (2005) DAS Brantas, Jawa Timur
480 1999/2000
23 CD MLE
Waridin, alat tangkap cantrang (2005) Pemalang, Jawa Tengah, Indonesia 100 2005 8 TL MLE
Myint dan Kyi, padi (2005)
Myanmar 144
1997
9 CD MLE
Ogundari K. Dan S.O. Ojo, ubikayu (2006)
Osun State, Nigeria (ubikayu) 200 Tidak ada informasi tahun pengumpulan data 9 CD MLE
Boshrabadi dan Fleming, Pistachio (2007) Iran 475 2003-2004 7 TL Technology Gap Ratio (TGR) Ajewole dan Folayan,
sayuran daun (2008)
Ekiti State, Nigeria 100 4 CD MLE
Ray, industri (2008) India 23 kelompok industri 1991, 1995, 2001
28 TL COL
Fauziyah, Elys Pamekasan, Madura, Jawa Timur
2010 6 -7 CD MLE
Kusnadi, et al., Padi (2011)
Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Utara, Sulawesi Selatan 802 responden petani 6 CD MLE 3 CD = Cobb-Douglas, TL = translog
4 GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
Tabel 1. Lanjutan
Penulis Lokasi Jml sampel & periode Jml input yg digunakan
Bentuk fungsi5
Metode estimasi6
b. Frontier data panel dan Pool Kalirajan dan Shand, padi (1989) Tnnevely, South India 170 (1981 – 1983) 4 TL MLE
Dawson dan Lingard, padi (1989) Central Luzon, Pilipina 61, 57, 143 & 135 (1970, 1974, 1979, 1982) 6 CD MLE
Erwidodo, padi (1990) Jawa Barat 171 1975/76, 1977 1976/77, 1977
15 CD, TL GLS Dawson, Lingard dan
Woodford, padi (1991) Central Luzon, Filipina 22 1970, 1974, 1979, 1982, 1984 8 CD MLE
Battese dan Coelli, padi (1992)
India 38
1975/76, 1976
15 CD, TL GLS Battese dan Coelli, padi
(1995)
Aurepalle, India 125 1975/76-1984/85
5 CD MLE
Erwidodo, padi (1992) Jawa Barat 171 (1975/1976, 1976, 1976/1977, 1983)
17 CD OLS
EGLS Erwidodo, padi (1992) Jawa Barat 171 (1975/1976, 1976,
1976/1977, 1983)
15 CD OLS
GLS Trewin et al., padi (1995) Jawa Barat 171
1976/77, ’77, 1981/82, ‘82
4 CD MLE
Ajibun, Battese dan Kada, padi (1996)
Jepang 470
1984-1994
5 TL MLE
Jaenicke dan Larson, tanaman penutup (2001) West Tennese dan Maryland’s Coastal Plain -1994-1997 7 TL OLS dan MLE Bokusheva dan Hockman,
pertanian Rusia 443 1996-2001 4 Just dan Pope MLE
Villano, O’Donnell dan
Battese, padi (2005) Pilipina 46 1990-1997 5 Fungsi Produksi Kuadratik dan fungsi risiko MLE
Vilano dan Fleming, padi (2005) Central Luzon, Pilipina 46 1990-1997 9 CD, TL, Kuadrat ik MLE Andreu dan Grunewald,
biji-bijian dan peternakan (2006) Kansas, Amerika Serikat 6100 1995-2004 10 Quadrat ic cost and Translo g cost MLE Bravo-Ureta, Solis, Lopez, Maripani, Thiam, dan Rivas, beragam komoditas (2007) Lintas Negara dan lintas komoditas 117 1983-2005 16 CD, TL, lainnya MLE
Lambarraa, Gil, dan Serra, Jeruk (2007)
Spanyol 859
1995-2003
4 CD MLE
Sumber : Diadaptasi Daryanto (2000), dilengkapi dengan beberapa data dan informasi terbaru.
5 CD = Cobb-douglas, TL = translog
6 GLS = generalized least square estimator, LP = linear programming, PR = probabilistic frontier, MLE = maximum likelihood estimation
Studi tentang sumber TE pada usahatani memperhatikan peran keputusan manajerial yang dipengaruhi oleh variabel-variabel sosio-ekonomi. Keputusan manajerial menentukan kemampuan seorang petani sebagai manajer untuk memilih kombinasi input produksi dan pola output usahatani yang dipandang tepat, seperti penggunaan varietas dan jumlah benih, dosis dan jenis pupuk, waktu aplikasi pemupukan dan pestisida, teknik berproduksi, sistem tanam, serta teknik panen dan pasca panen. Variabel sosioekonomi bukan bagian dari proses produksi fisik, tetapi mempunyai efek terhadap variabel keputusan manajemen. Variabel sosio-ekonomi paling banyak digunakan untuk menerangkan variasi tingkat usahatani baik padi maupun non padi dalam hal TE, yaitu ukuran lahan usahatani, pendidikan, umur dan pengalaman petani, kontak petani dengan petugas penyuluhan, pendapatan, ketersediaan dan aksessibilitas air irigasi, aksessibilitas terhadap kelembagaan koperasi, rotasi tanaman dan lain sebagainya (Tabel 2). Peranan ukuran usahatani adalah bermacam-macam. Xu dan Jeffrey (1998) menemukan hubungan signifikan antara inefisiensi teknis dan ukuran usahatani. Tetapi beberapa studi tidak menemukan hubungan seperti itu (Dev dan Hossain, 1998; Erwidodo, 1990; Squires dan Tabor, 1991).
Kontak dengan pelayanan penyuluhan adalah penting dalam menerangkan inefisiensi teknis. Penyuluhan ternyata berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis dalam studi yang dilakukan oleh Kalirajan (1981), Kalirajan (1984), Kalirajan dan Flinn (1983), dan Kalirajan dan Shand (1989). Aksessibilitas terhadap kelembagaan koperasi berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada usahatani kentang di Inggris (Wilson et al., 1998). Demikian juga akses
terhadap kredit juga berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada usahatani padi (Kalirajan dan Shand, 1989). Pendapatan non usahatani mempunyai hubungan yang negatif dengan inefisiensi teknis usahatani (Xu dan Jeffrey, 1998), demikian juga pendapatan perkapita (Sumaryanto et al., 2003) dan pendapatan dari usahatani padi (2005). Pendidikan umumnya memiliki dampak positif dan nyata terhadap TE dan berhubungan negatif dengan inefisiensi teknis pada berbagai usahatani.
Semua studi yang terdaftar dalam Tabel 2 menggunakan beberapa variabel teknis dan variabel sosial ekonomi. Beberapa variabel teknis yang sering dimasukkan sebagai variabel dummy yang diduga mempengaruhi inefisiensi teknis dan TE adalah jenis irigasi, musim tanam, varietas yang digunakan, penggunaan mekanisasi pertanian, pengetahuan teknik budidaya, sistem tanam, dan rotasi tanaman. Sementara itu, beberapa variabel sosial ekonomi yang diduga mempengaruhi inefisiensi teknis dan TE adalah variabel umur petani, pendidikan petani, pengalaman bertani, jumlah anggota rumah tangga, kontak dengan penyuluh pertanian lapang, sistem penguasaan lahan, ukuran luas lahan garapan, keikutsertaan dalam keorganisasian (kelompok tani, gabungan kelompok tani, dan koperasi), aksessibilitas terhadap sumber-sumber kredit, aksessibilitas terhadap pasar input, aksessibilitas terhadap pasar output, pendapatan non usahatani. Secara terperinci faktor-faktor yang mempengaruhi inefisiensi teknis pada berbagai usahatani dan lokasi dapat disimak pada Tabel 2.
Tabel 2. Inefisiensi Teknis dan Faktor-Faktor yang Menentukan Inefisiensi Teknis Usahatani dalam Studi Frontier Stokastik
Penulis Lokasi/
Negara
Inefisiensi
teknis Faktor yang mempengaruhi inefisiensi Kalirajan, padi
(1981)
Tamilnadu, India
53 Pendidikan (-), pengalaman (-)**, Pengetahuan (-)**, kontak penyuluhan (-)**, penggarap bagi hasil (+) Kalirajan dan Flinn,
padi (1983)
Bicol, Pilipina
50 Pendidikan ), Umur ), pengalaman (-)**, kontak penyuluhan (-(-)**,
metode tanam (-**) Kalirajan, padi
(1984)
Pilipina 27 Pendidikan (-), kontak penyuluhan (-)*,
pemilikan (-), umur, pengalaman (-)* Ekayanake, padi
(1987)
Srilangka 50 Petani zona barat (-)*,
literacy/kemmapuan baca-tulis (-)*, petani paruh waktu (+)*, kredit (-)*, petani terbelit utang (+), varietas berumur pendek yang mudah ditanam (-)*
Ali dan Flinn, padi (1989)
Punjab, Pakistan
28 Pendidikan (-)*, menyewa (-), pekerjaan off-farm (+)*, ketidaktersediaan kredit (+)*, ukuran lahan/usahatani (+), pemilikan sumur (-), penggunaan traktor (-), hambatan air/irigasi (+)*, tanam terlambat (+), terlambat memupuk (-)* Kalirajan dan
Shand, padi (1989)
Tnnevely, South India
30 Pendidikan (-)*, pengalaman (-)*, akses kredit (-)*, kunjungan penyuluhan (-)* Erwidodo, padi
(1990)
Jawa Barat, Indonesia
7 Ukuran usahatani/lahan (tdk ada
pengaruh) Squires dan Tabor,
padi (1991)
Indonesia 30 Ukuran usahatani/lahan (tdk ada
pengaruh) Battese dan Coelli,
padi (1995)
Aurepalle, India
Tdk ada informasi
Umur (+), pendidikan sekolah (-), tahun (-)
Dev dan Hossain, padi (1995)
Banglades 16 Pendidikan (+), wilayah irigasi (-)*,
banjir (+)*, kekeringan (+)*, ukuran lahan (+), wilayah/lahan sewa (+)**, umur (+), tekanan subsisten (+), waktu (-)*
Wilson, Hadley, dan Kaltas, untuk kentang (1998)
Inggris 10,47 Proporsi lahan irigasi (-)*, keikutsertaan
kelembagaan koperasi (-)*, rotasi tanaman (-)*
Xu dan Jeffrey, padi (1998) Jiangsu, China 15-26 (hibrida) 6-13 (konvensional)
Untuk produksi padi hibrida: Jiangsu Selatan
Pendidikan (-)*, ukuran lahan (-)**, pendapatan non-usahatani (-)** Jiangsu Tengah
Pendidikan (-)*, ukuran lahan (-)**, pendapatan non-usahatani (-) Jiangsu Utara
Pendidikan (-)*, ukuran lahan (-), pendapatan non-usahatani (-)*
Tabel 2. Lanjutan
Penulis Lokasi/
Negara
Inefisiensi
teknis Faktor yang mempengaruhi inefisiensi Siregar dan Sumaryanto, kedelai (2003) DAS Brantas, Jawa Timur
20 Jumlah persil (-), lahan irigasi milik (-), lahan irigasai garapan (-), pendapatan perkapita (+), umur (-), pendidikan (-), indeks diversifikasi (+), jumlah ART dewasa (+), pendidikan ART dewasa (-). Ojo, ayam ras
petelur (2003)
Nigeria 23,70 Lamanya sekolah (+), umur (+), dan
pengalaman (+) Sumaryanto, padi (2003) DAS Brantas, Jawa Timur, Indonesia
29 Jumlah persil (-)*, Rasio persil garapan sakap/total (-)*, Rasio persil garapan sewa/total )*, Pendapatan per kapita (-)*, Pangsa pendapatan dari usahatani padi (-)*, Umur petani (KK) (-)*, Indeks diversifikasi di blok tersier Indeks diversifikasi di blok tersier (-)*
Utama, padi SLPHT (2004) Sumatera Barat, Indonesia 36 (SLPHT 1995) 33 (SLPHT 1999)
Tingkat pendidikan (+), jumlah ART (+), luas lahan (+)**, pendapatan (+)*, irigasi (-), penyuluhan (+), SLPHT (-), PHT (-) Sukiyono, cabai merah (2005) Rejang Lebong, Bengkulu 35.14 (2003 dan 2004) Tingkat pendidikan (-)***
Myint dan Kyi, padi (2005)
Myanmar 23 (skala kecil) 26 (skala
sedang) 36 (skala luas)
-umur ART (+), tingkat pendidikan (-), kontak penyuluh (-)
-umur (-), Tingkat pendidikan (-)*, kontak penyuluh (-)
-umur ART (+), tingkat pendidikan (-), kontak penyuluh (-) Villano dan Fleming, padi (2005) Central Luzon, Pilipina 11 (Translog) 23 (Quadratik)
-umur (+), pendidikan (-), rasio ART dewasa (-)**, pendapatan non pertanian (+)**
-umur (-), pendidikan (+)*, rasio ART dewasa (+), pendapatan non pertanian (+) Wahida, padi (2005) Jawa Timur, Indonesia 24 (Cobb-Douglas)
Jumlah anggota rumah tangga usia kerja (+)*, aksessibilitas terhadap saluran kuarter (-)*, umur tingkat pendidikan KK (-)*, total biaya usahatani (-)*, pendapatan dari sektor pertanian (-)* Ajewole dan Folayan (2008) Ekiti State, Nigeria 38.5 (Cobb-Douglas)
Jumlah anggota rumah tangga (-)*, pendapatan dari luar usahatani (+)*, akses terhadap kredit (-)*, kunjungan penyuluh (-)*. Fauziyah (2010) Pamekasan, Madura, Jawa Timur 11 (Cobb-Douglas)
Umur (+)*, pendidikan (-)*, pendapatan non pertanian )*, teknik budidaya (-)**, kelompok tani (-)*, penyuluhan pertanian (-)*
Catatan: * dan ** masing-masing berbeda nyata 5 dan 10 persen
Sumber : Diadaptasi dari Heny Daryanto (2000), dilengkapi dengan beberapa data dan informasi terbaru.