AN EMPIRICAL ANALYSIS OF VARIETY PRICE PREMIUM ATTRIBUTES, SPATIAL AND TEMPORAL PRICING PATTERNS FOR COWPEAS IN OGUN STATE, NIGERIA

  • CT A AFOLAMI Department of Agricultural Economics and Farm Management, University of Agriculture, PMB 2240, Abeokuta, Nigeria

Abstract

(Received 13 March 2002; accepted, 27 June 2002)

ABSRACT

The paper examined variety price premium attributes, spatial and temporal pricing patterns of cowpeas in Ogun State Nigeria. Monthly retail cowpea prices were collected over the period of January 1989 to December 1999, for peu (drum) and sokoto varieties. Four markets located in four zones were used for the study. Choice of the markets was based on the volume of cowpea sales and their location from the state zonal headquarters. Analysis of covariance (ANCOVA) was used to process data collected. Retail price in a given month was regressed on variety, location, season and the covariate, trend. The model had a good fit, explaining 46 percent of total variation in commodity price. The estimated parameters of variety dummy, location dummies and the covariate, trend - were all significant. Six out of the estimated 11parameters of the seasonal dummies were significant while five were not, thus stratifying seasonal price into low commodity price months and high commodity price months. Location price difference was inversely related to distance from the central commodity market, and the seasonal price difference was attributed to storage technique. These show imperfect competitive market behaviour. Peu/drum with characteristics of brown colour, rough skin and large grain size had a price premium than sokoto, which is white, rough skinned and of smaller grains. Spatial and temporal price differences observed can be reduced through a better road network, improved storage techniques and adequate market information. The identified cowpea attributes of large grain, rough skin and brown colour are recommended attributes in breeding programmes.

Key Words: Commodity price, market, retail dummy variables, storage technique

Résumé

Cet article examine les attributs des premiers prix des variétés, les tendances spatiales et temporelles des prix du niébé dans l'Etat d'Ogun au Nigeria. Le prix menstuel du niébé en détail était collecté au delà de la période allant de Janvier 1989 et Décembre 1989 pour les variétés de peu (drum) et de sokoto. Quatre marchés situés dans quatre zones étaient utilisés dans cette étude. Le choix du marché était basé sur le volume du niébé vendu et leur position par rapport siège de l'Etat dans la zone. L'analyse de covariance (ANCOVA) était utilisée pour traiter les données. Le prix de détail pour un mois donné était régressé avec la variété, la location, la saison et la covariante, et la tendance. Le modèle s'accordait bien, expliquant 46% de la variation totale de prix des commodités. Les paramètres estimés de la variété virtuelle, de la location virtuelle et la covariante, la tendance étaient significatifs. Six de 11 paramètres estimés de saison dummies étaient significatifs alors que cinq ne l'étaient pas. Par conséquent le prix saisonier a été startifié pour le prix menstuel des commodités à bas prix, et à prix élévé. La différence des prix par location était inversément liée à la distance du marché central, et la différence de prix saisonniers était attribuée à la technique de stockage. Ceci montre un comportement competitive imparfait du marché. Le peu avec la couleur brune, une peau rêche, et largeur de graine a un prix premium que le sokoto, qui était blanc, une peau rêche et petites graines. Les différences spatialles et temporelles observées en prix peuvent être réduites avec un bon réseau des routes, des techniques améliorées de stockage et une information adéquate sur les marchés. Les attributs du niébé de large graines, la peau rêche et la couleur brune sont recommendés dans les programmes de culture.

Mots Clés: Prix de commodité, marché, variables dummy détailées, technique de stockage

(Af Crop Sci J 2002 Vol 10 No 3 pp263-270)
Section
Articles

Journal Identifiers


eISSN: 2072-6589
print ISSN: 1021-9730