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Abstract
Organic agriculture has expanded greatly over the past decades, but the rate of conversion has not been evenly distributed across the United States. Measures of spatial concentration such as local Moran's I show that the highest rates of conversion are clustered in the Western United States, especially California, Washington, and Oregon, but also on the East Coast in New England. The influence of several variables on the spatial distribution of organic conversion is first explored through ordinary least squares regression analysis and then through a more localized technique called geographically weighted regression (GWR). Of the analyzed factors, share of existing organic farms, prevalence of full-time operators, and average farm size were found to be significant determinants of organic agriculture conversion rates. Furthermore, results show that spatial dependence is highly influential on the distribution of farms that are converting to organic production, suggesting the existence of relevant agglomeration effects. The GWR model suggests significant variation in the relationship between average farm size and conversion rates: The relationship is negative in most of the country and positive only in the Northeast and parts of the Western United States. These results highlight the need to consider local models in conjunction with global regression techniques for a better understanding of the spatial relationship between conversion to organic production methods and potential determinants.
La agricultura orgánica se ha extendido mucho durante las pasadas décadas, aunque la tasa de conversión no ha estado uniformemente distribuida a través de los Estados Unidos. Las medidas de concentración espacial, tales como la local I de Moran, muestran que las tasas más altas de conversión se apiñan en los Estados Unidos occidentales, especialmente en California, Washington y Oregón, aunque también en la Costa Este en Nueva Inglaterra. La influencia de varias variables sobre la distribución espacial de la conversión orgánica se explora primero mediante análisis de regresión ordinaria de mínimos cuadrados y después por medio de una técnica más localizada que se denomina regresión geográficamente ponderada (GWR). Se encontró que de los factores analizados, la porción de granjas orgánicas existentes, prevalencia de operarios de tiempo completo y promedio del tamaño de la granja, son los determinantes significativos de las tasas de conversión a agricultura orgánica. Además, los resultados muestran que la dependencia espacial influye mucho en la distribución de las granjas que están transformándose hacia la producción orgánica, lo cual sugiere la existencia de efectos relevantes de aglomeración. El modelo GWR sugiere una variación significativa en la relación entre tamaño promedio de la granja y las tasas de conversión: La relación es negativa en la mayor parte del país y positiva solamente en el nordeste y partes de los Estados Unidos occidentales. Tales resultados destacan la necesidad de tomar en cuenta modelos locales en conjunción con técnicas globales de regresión para una mejor comprensión de la relación espacial entre la conversión a métodos de producción orgánica y determinantes potenciales.