Pertumbuhan Produktivitas dari Perbaikan Genetik: Bukti dari Data Uji Coba Kedelai Illinois

Abstrak
Pada tahun 2023, Amerika Serikat menghasilkan 28% kedelai dunia, sehingga memahami tren hasil panen di Amerika Serikat penting untuk memahami tren harga global. Kami memperkirakan pertumbuhan hasil panen karena perubahan genetik pada kedelai menggunakan data uji varietas Illinois dengan pendekatan yang dimodifikasi. Secara khusus, pendekatan kami menggunakan hasil panen dari “varietas pembanding” yang ditanam secara konsisten dari tahun 1997 hingga 2020 sebagai variabel kontrol untuk mengidentifikasi peningkatan hasil panen selama bertahun-tahun hanya dengan menggunakan variasi hasil panen dalam plot dan tahun. Perkiraan kami adalah perkiraan pertama peningkatan genetik pada varietas kedelai komersial setelah tahun 2010 dan kami menemukan bahwa hasil panen kedelai meningkat antara 25 dan 26 kg/ha (0,37–0,38 bu/acre), atau 0,7%, per tahun pada tingkat yang hampir linier dalam dua dekade terakhir. Kami menemukan bukti yang beragam bahwa hasil panen kedelai rekayasa genetik tumbuh lebih cepat daripada varietas konvensional: Selama bertahun-tahun, varietas konvensional tumbuh sama baiknya dengan varietas rekayasa genetik. Kami juga menemukan bahwa menambahkan hasil varietas pembanding sebagai variabel kontrol berdampak signifikan terhadap cara model dalam literatur memperkirakan perolehan hasil tahunan rata-rata dari genetika dalam data ini. Temuan kami menunjukkan bahwa perubahan genetik terus menjadi pendorong konsisten perubahan hasil pada kedelai selama dua dekade terakhir.

Kedelai merupakan salah satu tanaman terpenting bagi pertanian global karena beragamnya kegunaannya: sebagai bahan makanan olahan, sebagai bahan pakan ternak, dan, semakin meningkat, sebagai bahan dalam diesel berbasis bio. Dalam menghadapi permintaan yang berpotensi meningkat ini, kedelai tetap terjangkau hanya jika produktivitas sektor kedelai terus meningkat untuk menjaga harga tetap stabil. Studi sering kali berfokus pada penjelasan tren hasil panen, yaitu, perubahan dalam ukuran produktivitas faktor tunggal dari hasil panen per hektar lahan, untuk memahami tren produktivitas kedelai. Pada tahun 2023, Amerika Serikat memproduksi 28% kedelai dunia, sehingga pemahaman tren hasil panen di Amerika Serikat penting untuk memahami tren harga global.

Satu pertanyaan penting adalah seberapa besar perubahan genetika telah mendorong pertumbuhan hasil pada kedelai. Mengukur peran perubahan genetika dalam hasil, bagaimanapun, menjadi rumit oleh fakta bahwa cuaca dan iklim juga mendorong tren hasil (Butler et al. 2018 ; Lusk et al. 2019 ; Ortiz-Bobea dan Tack 2018 ; Tack et al. 2015b ). Memahami kontribusi pasti dari perubahan genetika terhadap tren hasil sangat penting karena, tidak seperti cuaca dan iklim, perubahan genetika adalah proses ekonomi yang dihasilkan dari inovasi perusahaan. Ketika dampak perubahan iklim menjadi lebih parah dan sering terjadi, menjadi semakin penting untuk memahami bagaimana inovasi perusahaan berkontribusi terhadap pertumbuhan hasil terlepas dari cuaca dan iklim.

Analisis kami memperkirakan pertumbuhan hasil dari perubahan genetik pada kedelai AS menggunakan data uji coba kedelai dari University of Illinois State Agricultural Experiment Station (SAES). University of Illinois SAES menerima varietas kedelai dari perusahaan untuk menanamnya di plot percobaan dan menentukan keunggulan hasil relatifnya. Dari literatur ekonomi yang luas yang menggunakan data uji coba hasil, analisis kami adalah yang pertama untuk mempelajari perubahan genetik pada kedelai. Analisis sebelumnya dari jenis data uji coba hasil ini untuk tanaman lain memperkirakan kontribusi genetik terhadap hasil untuk setiap varietas dengan menyatukan data hasil dari berbagai tahun dan lokasi (Ramsey dan Rejesus 2021 ; Tack et al. 2015a ). Ketika varietas tidak ditanam secara konsisten, pendekatan ini berisiko mengacaukan variasi genetik dengan dampak cuaca. Kami membangun pendekatan sebelumnya dengan data ini dengan memasukkan variabel kontrol penting untuk menjelaskan hasil varietas: hasil dari “varietas pemeriksa” yang ditanam secara konsisten di lokasi dan tahun yang sama dengan pengajuan. Kami mencapai ini dengan mengambil perbedaan antara hasil pengajuan dan hasil varietas yang ditanam di setiap lokasi setiap tahun di seluruh sampel. Pendekatan ini sesuai dengan desain eksperimen plot SAES Illinois dengan hanya membandingkan varietas dengan varietas lain di lokasi dan tahun yang sama.

Kami menghitung laju linier perbaikan genetik tahunan menjadi 25–26 kg/ha (0,34–0,4 bushel per acre) atau sekitar 0,7% per tahun, estimasi yang sedikit lebih rendah dari estimasi sebelumnya pertumbuhan hasil kedelai dari perbaikan genetik (Specht dan Williams 1984 ; Xu et al. 2013 ). Tanpa mengendalikan cuaca, tren hasil di Illinois SAES selama periode yang sama adalah 47–54 kg/ha atau 1,2%–1,4% per tahun. Ini menunjukkan bahwa perbaikan genetik menjelaskan sekitar setengah dari perbaikan hasil dalam uji coba ini terlepas dari manajemen. Kami juga menemukan bahwa metode sebelumnya yang tidak menggunakan hasil varietas pemeriksa sebagai kontrol mengarah pada kesimpulan yang sangat berbeda tentang pertumbuhan hasil dari perubahan genetik. Dengan menggunakan pendekatan efek tetap dari analisis sebelumnya, kami tidak melihat adanya peningkatan hasil dari genetika dalam dekade pertama sampel meskipun melihat peningkatan dalam pendekatan utama kami. Ketika pengendalian hasil varietas pemeriksa disertakan, pendekatan efek tetap memprediksi tren hasil yang jauh lebih mirip dengan metode kami. Kami membuat estimasi pertama mengenai perolehan genetik pada varietas kedelai swasta pasca-2010 dan menemukan bahwa perolehan hasil dari genetika tumbuh pada tingkat yang hampir linier dari tahun 1997 hingga 2020.

Bahasa Indonesia: Selain estimasi terbaru dari perolehan hasil dari genetika, analisis kami memberikan dua kontribusi pada literatur tentang estimasi pertumbuhan hasil dari inovasi genetika di bidang pertanian. Pertama, kami menunjukkan bahwa menggunakan hasil dari varietas lain yang ditanam secara konsisten sebagai variabel kontrol dapat memiliki dampak besar pada estimasi tren pertumbuhan hasil dari genetika dari data uji coba hasil universitas (Nalley et al. 2016 ; Ramsey dan Rejesus 2021 ; Tack et al. 2015b ). Kami membandingkan metode kami dengan dua metode alternatif. Satu pendekatan mengukur perubahan hasil rata-rata dari waktu ke waktu dalam uji coba yang terlepas dari karakteristik yang diamati. Pendekatan ini mengasumsikan bahwa, setelah kovariat seperti cuaca dan karakteristik lokasi dikontrol, variasi yang tersisa sepenuhnya didorong oleh perbedaan genetik antara varietas. Pendekatan kedua mencoba untuk menghubungkan variasi dengan varietas itu sendiri dengan memperkirakan efek tetap untuk setiap varietas. Pada tahap kedua dari pendekatan ini, efek tetap digunakan sebagai variabel hasil dan tahun rilis sebagai variabel penjelas. Dalam data ini, tidak satu pun dari metode ini yang memprediksi peningkatan hasil panen dari genetika selama satu dekade, sangat berbeda dengan apa yang ditemukan metode kami. Namun, menambahkan variabel kontrol menyelaraskan estimasi efek tetap varietas dengan pendekatan kami. Analisis sebelumnya yang tidak menggunakan kontrol ini mungkin telah melewatkan variabel kontrol penting yang dapat sangat memengaruhi pemahaman kita tentang bagaimana genetika berkontribusi terhadap perubahan hasil panen.

Kontribusi kedua kami adalah mampu menyediakan lebih banyak bukti tentang bagaimana varietas rekayasa genetika berkontribusi pada pertumbuhan hasil dari genetika pada kedelai (Chavas et al. 2014 ; Nolan dan Santos 2012 ; Shi et al. 2013 ). Analisis sebelumnya yang menggunakan data di lahan pertanian memiliki keterbatasan bahwa adopsi benih kedelai rekayasa genetika dapat berkorelasi dengan keputusan manajemen lain yang tidak teramati, sehingga bias terhadap estimasi (Lusk et al. 2019 ; Xu et al. 2013 ). Kami menemukan bukti yang beragam bahwa kedelai dengan resistensi herbisida memiliki tingkat perbaikan yang lebih tinggi daripada varietas konvensional. Dalam beberapa tahun, varietas konvensional berkinerja sama baiknya dengan varietas rekayasa genetika, yang menunjukkan bahwa genetika benih yang mendasari di kedua kelompok memiliki kualitas yang hampir sama dari perspektif hasil.

Hasil kami memiliki implikasi signifikan untuk pertanian Illinois dan untuk wilayah dunia dengan iklim dan tanah yang serupa. Mengingat pentingnya Illinois bagi pasar kedelai AS, hasil kami juga penting untuk memahami laju inovasi dalam genetika benih di Amerika Serikat. Berbeda dengan penelitian lain, kami menemukan bahwa dengan rezim manajemen yang konstan, sekitar 50% dari pertumbuhan hasil dalam dua dekade terakhir dijelaskan oleh perubahan genetika daripada perubahan pola cuaca (Butler et al. 2018 ; Rizzo et al. 2022 ; Taylor dan Schlenker 2023 ). Perusahaan yang menguji kedelai mereka di Illinois telah mempertahankan tingkat pertumbuhan hasil yang hampir linier dalam genetika benih mereka. Ini menunjukkan bahwa nonlinieritas lain dalam tren hasil kemungkinan dijelaskan oleh cuaca dan manajemen daripada inovasi dalam genetika benih.

1 TINJAUAN PUSTAKA
Ilmu tanaman dan ekonomi telah mengambil dua pendekatan untuk memperkirakan peningkatan hasil dari genetika dalam varietas benih. Ilmu tanaman biasanya menggunakan “studi warisan” eksperimental untuk mempelajari perbaikan genetik. Sebaliknya, ekonomi telah menggunakan data dari beberapa tahun uji hasil atau data di pertanian tentang adopsi benih dan hasil. Dalam studi warisan, varietas yang dirilis dari beberapa tahun terakhir ditanam bersama dalam kondisi eksperimen yang sama dalam satu plot untuk mengisolasi kontribusi genetika dari manajemen dan cuaca. Studi warisan kedelai cenderung menemukan tingkat perbaikan genetik antara 22 dan 30 kg/ha per tahun dari tahun 1930 hingga 2008. Tingkat perbaikan tidak seragam, karena meningkat pada tahun 1940 dan setelah tahun 1960. Misalnya, Specht dan Williams ( 1984 ) menganalisis kultivar dari tahun 1902 hingga 1978 dan menemukan tingkat pertumbuhan rata-rata 18 kg/ha per tahun. Sebuah studi warisan baru-baru ini menunjukkan tingkat ini meningkat dalam tiga atau empat dekade terakhir. ( 2014 ) meneliti selama 80 tahun, dari tahun 1923 hingga 2008, dan memperkirakan laju peningkatan genetik sekitar 22 kg/ha per tahun. Mereka menemukan bahwa laju peningkatan tersebut sekitar 30 kg/ha per tahun dari tahun 1968 hingga 2008.

Keuntungan dari studi warisan adalah bahwa mereka mengendalikan salah satu faktor pengganggu yang paling penting: cuaca. Mourtzinis et al. ( 2015 ) menemukan bahwa suhu di atas rata-rata menekan hasil kedelai di Amerika Serikat sebanyak 30% antara tahun 1994 dan 2013. Beberapa studi hasil jagung menemukan bahwa cuaca malah membantu hasil jagung di Amerika Serikat bahkan lebih dari perubahan genetika. Butler, Mueller, dan Huybers (2018) menemukan bahwa sekitar 25% peningkatan hasil jagung sejak 1981 dapat dikaitkan dengan cuaca yang baik daripada inovasi teknologi. Rizzo et al. ( 2022 ) mempelajari hasil jagung di Nebraska dan menemukan bahwa hanya 13% pertumbuhan berasal dari genetika, sementara 48% berasal dari tren iklim. Literatur ini mempertanyakan apakah pertumbuhan yang kuat dalam hasil kedelai di Midwest AS disebabkan oleh cuaca yang baik atau perubahan dalam teknologi genetika.

Selain mahal untuk dijalankan, studi warisan memiliki kerugian dalam memilih varietas benih ex-post, yang mungkin hanya memilih varietas yang paling baik pada tahun-tahun itu dan membiaskan estimasi peningkatan hasil dari genetika ke atas. Menggunakan data observasi mengurangi biaya pelaksanaan penelitian dengan mengorbankan pengenalan variabel yang berpotensi membingungkan seperti cuaca dan manajemen. Cara paling sederhana untuk memperkirakan pertumbuhan hasil kedelai dengan data observasi adalah dengan memperkirakan tren waktu tanpa syarat dari hasil kedelai di lokasi tertentu. Misalnya, dengan menggunakan data USDA dan tidak mengoreksi faktor-faktor yang membingungkan, kita dapat memperkirakan bahwa hasil kedelai rata-rata di Illinois tumbuh sekitar 53 kg/ha (0,8 bu/acre) per tahun dari tahun 2000 hingga 2020 (Schnitkey et al. 2021 ). Dua studi penting berfokus terutama pada estimasi dampak adopsi benih GE pada hasil di pertanian. Xu et al. ( 2013 ) menggunakan data tingkat kabupaten dari Central Corn Belt selama tahun 1964 hingga 2010 dan menghitung tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 31 kg/ha per tahun, yang serupa dengan apa yang ditemukan Rincker et al. ( 2014 ). Mereka juga menemukan bahwa adopsi GE memainkan peran yang relatif kecil dalam pertumbuhan hasil kedelai dibandingkan dengan jagung. 1 Lusk et al. ( 2019 ) berhipotesis bahwa cuaca dapat menekan hasil dalam studi observasional, sehingga membuatnya tampak bahwa adopsi varietas GE tidak memiliki dampak pada hasil. Setelah memperkenalkan kontrol untuk cuaca, mereka menemukan bahwa adopsi jagung GE berkorelasi dengan peningkatan 17% dalam hasil jagung di tingkat kabupaten. Tabel 1 merangkum perbaikan genetik untuk kedelai dari tiga studi, hanya satu di antaranya adalah studi observasional (Xu et al. 2013 ). Rincker et al. ( 2014 ) dan Xu et al. ( 2013 ) tampaknya mengukur tingkat perbaikan genetik yang hampir sama: 30 kg/ha per tahun dari tahun 1960-an hingga 2010.

 

TABEL 1. Estimasi tingkat peningkatan hasil akibat genetika pada tanaman kedelai (kg/ha per tahun)

Catatan : Kelompok kematangan II (MG II) dan kelompok kematangan III (MG III) adalah kelompok varietas kedelai yang tumbuh subur di zona agro-ekologi yang berbeda. Di Illinois, kedelai MG II cenderung ditanam di wilayah utara negara bagian sedangkan kedelai MG III ditanam di wilayah tengah.

Meskipun studi-studi ini memiliki keuntungan dalam memeriksa pengembalian aktual terhadap teknologi di lahan pertanian, banyak faktor pengganggu yang dapat membiaskan estimasi ini. Sebagian besar studi memiliki kontrol cuaca yang kuat, tetapi data tentang keputusan manajemen lain yang mungkin menyertai adopsi benih biasanya kurang. Pendekatan kami bergabung dengan studi ekonomi lainnya dengan menggunakan data dari uji coba hasil varietas untuk memanfaatkan desain eksperimental yang mengendalikan manajemen dan juga memiliki beberapa tahun varietas perusahaan. Perusahaan menggunakan uji coba hasil ini untuk menguji dan mengiklankan benih baru mereka, sehingga menganalisis data memberikan gambaran tentang bagaimana teknologi genetika berubah dari tahun ke tahun di antara perusahaan-perusahaan yang berpartisipasi. Karena beberapa varietas tidak berhasil dipasarkan setelah diuji, uji coba ini tidak akan mengalami masalah pemilihan sampel yang sama dari studi warisan, yang cenderung memilih varietas populer yang telah berhasil dengan baik.

Sejauh ini, belum ada analisis data uji varietas dalam ekonomi yang difokuskan pada kedelai AS meskipun penting bagi pertanian AS. Namun, beberapa studi telah menganalisis data uji varietas untuk gandum (Tack et al. 2015a ), jagung (Nolan dan Santos 2012 ), sorgum (Tack et al. 2017 ), kacang tanah (Ramsey et al. 2021 ), dan tembakau (Ramsey dan Rejesus 2021 ). Dari studi-studi ini, beberapa fokus khusus pada estimasi parameter dasar yang sama dengan studi warisan: perolehan hasil tahunan rata-rata dari perubahan genetika. Sebagian besar pendekatan ini melakukan ini dengan memperkirakan intersepsi tingkat varietas dalam model regresi dan kemudian, pada langkah kedua, memperkirakan bagaimana intersepsi varietas terkait dengan tahun rilis.

Yang sering berbeda antar penelitian adalah asumsi tentang intersep varietas. Tack et al. ( 2015a ) berasumsi bahwa intersep varietas itu tetap. Pendekatan ini memiliki keuntungan karena memungkinkan korelasi arbitrer antara efek varietas tetap dan kovariat lainnya, yang tidak dapat dimungkinkan oleh efek acak (Wooldridge 2010 ). Namun, penelitian lain menunjukkan bahwa efek tetap dapat dipengaruhi oleh outlier dalam panel yang tidak seimbang dan dengan demikian memodelkan intersep varietas sebagai penarikan acak dari suatu distribusi. Secara khusus, Ramsey dan Rejesus ( 2021 ) dan Ramsey et al. ( 2021 ) memodelkan intersep acak dengan pendekatan Bayesian dan kemudian menganalisis bagaimana intersep varietas berkorelasi dengan tahun rilisnya. Kerugian dari pendekatan ini, seperti yang ditunjukkan oleh Nolan dan Santos ( 2012 ), adalah bahwa varietas sering ditanam di lokasi tertentu oleh perusahaan berdasarkan cuaca atau tanah, yang melanggar asumsi efek acak tentang independensi kovariat. Penelitian lain mengatasi keterbatasan ini dengan memodelkan tidak hanya intersepsi acak di seluruh varietas tetapi juga kemiringan acak pada variabel cuaca, sehingga memungkinkan dampak suatu varietas berbeda di beberapa kovariat (Nolan dan Santos 2012 ; Tack et al. 2017 ).

Pendekatan kami dibangun berdasarkan literatur ini dengan mengakui bahwa uji coba hasil panen biasanya dirancang hanya untuk membuat perbandingan dalam satu petak dan tahun. Mirip seperti studi warisan, hasil panen varietas hanya boleh dibandingkan jika ditanam di lokasi dan tahun yang sama. Dalam keadaan ini, estimasi efek tetap dan efek acak bekerja dengan menggabungkan pengamatan hasil panen untuk varietas yang berbeda terlepas dari kapan atau di mana mereka muncul. Jika varietas yang diajukan diuji selama beberapa tahun, ini tidak menjadi masalah karena akan ada cukup variasi untuk memisahkan genetika dari cuaca yang mungkin terjadi saat ditanam.

Namun, uji coba hasil kedelai di University of Illinois memiliki sangat sedikit varietas yang telah ditanam selama lebih dari satu tahun. Daripada menggunakan pendekatan yang memaksakan asumsi pada korelasi antara dampak varietas dan kovariat lainnya, kami menguji inovasi pendekatan efek tetap, yang dapat menghasilkan analisis yang lebih kuat tentang perubahan hasil dari perolehan genetik tanpa memaksakan asumsi distribusional. Studi ini bergabung dengan studi ekonomi yang menggunakan data ini untuk tidak hanya menganalisis kontribusi genetika terhadap perolehan hasil tetapi juga dampak hasil dari sifat GE (Nolan dan Santos 2012 ; Shi et al. 2010 ; Shi et al. 2013 ) dan nilai informasi ekstensi (Lee dan Moschini 2022 ).

2 DATA
Set data kami dikumpulkan dari laporan tahunan dari uji coba kedelai State Agricultural Experiment Station (SAES) di Illinois dari tahun 1995 hingga 2020 (University of Illinois 2022 ). 2 Selama periode ini, 9430 varietas diuji dari 206 perusahaan di 18 lokasi, menyediakan total 85.761 catatan hasil panen. Data tersebut mencakup nama varietas dan hasil panen, tanggal jatuh tempo, skor rebah, dan tinggi untuk setiap varietas yang diuji. Perusahaan membayar biaya tetap per lokasi untuk menguji varietas di Illinois SAES dan dapat memilih wilayah untuk menguji varietas tersebut. Setelah wilayah tersebut dipilih, varietas tersebut ditanam di dua hingga tiga lokasi di wilayah tersebut. Gambar 1 menunjukkan kelima wilayah di Illinois dan lokasi ketiga plot dari tahun 1995 hingga 2020. 3 Tabel di bawah Gambar 1 mentabulasi silang lokasi penanaman varietas dan kelompok kematangannya. Lokasi pengujian varietas sangat berkorelasi dengan kelompok kematangan: Wilayah 1 biasanya digunakan untuk menguji Kelompok Kematangan (MG) I dan II, Wilayah 2 menguji MG II dan III, dst. Kelompok Kematangan II dan III memiliki jumlah varietas terbanyak dalam uji coba karena kelompok ini tumbuh paling baik di Illinois (Nafziger 2021 ) .

Uji coba hasil SAES Illinois menguji varietas publik (varietas yang dikembangkan oleh University of Illinois atau lembaga publik lainnya) dan varietas swasta (varietas yang dikembangkan oleh perusahaan swasta dan diajukan ke uji coba). Selama periode ini, tiga varietas publik, Jack, Dwight, dan Williams 82, ditanam di setidaknya satu lokasi setiap tahun untuk dibandingkan dengan varietas sektor swasta. Jack adalah persilangan dari dua varietas publik, Fayette dan Hardin, yang dirilis pada tahun 1990 dan tahan terhadap nematoda kista kedelai (SCN), salah satu hama yang paling luas tersebar di kedelai AS (Lee & Moschini 2022 ; Nickell et al. 1990 ). Dwight adalah persilangan generasi keempat dari Jack, dirilis pada tahun 1997 (Nickell et al. 1998 ). Jack dan Dwight termasuk dalam MG II, yang berarti mereka matang relatif lebih awal. Williams 82 adalah galur dari varietas umum yang lebih tua, Williams, yang dirilis pada tahun 1981. Varietas ini dikembangkan dari Williams agar tahan terhadap busuk daun phytophthora melalui persilangan balik ketahanan penyakit ke Williams dan termasuk dalam MG III, yang berarti varietas ini tumbuh relatif lambat (Bernard dan Cremeens 1988 ). Ketiga varietas tersebut diciptakan dan dirilis di University of Illinois SAES.

Gambar 2 menunjukkan di mana Jack, Dwight, dan Williams 82 ditanam setiap tahun. Ketiga varietas ditanam secara konsisten di plot Urbana dan Perry di Wilayah 3 sejak 1997. Karena Jack dan Dwight adalah kedelai MG II, mereka juga secara konsisten diuji di Wilayah 2. Williams 82 hanya ditanam secara konsisten di Wilayah 3 dan tidak konsisten di wilayah lain. Mengingat pola ini, Jack dan Dwight adalah perbandingan yang konsisten dengan varietas MG II yang dikirimkan ke Wilayah 2 dan 3 dan Williams 82 adalah perbandingan yang konsisten dengan kacang MG III yang dikirimkan ke Wilayah 3. Seperti yang ditunjukkan tabel pada Gambar 1 , setiap varietas publik secara konsisten ditanam di wilayah tempat banyak pengajuan dalam kelompok kematangannya ditanam.

Gambar 3 memetakan jumlah perusahaan yang berpartisipasi dalam uji coba dan jumlah varietas yang diserahkan setiap tahun. Mulai tahun 2005, partisipasi dalam SAES Illinois mulai menurun. Dari tahun 2005 hingga 2020, jumlah varietas dan perusahaan turun lebih dari 50%. Ada dua kemungkinan penjelasan untuk menurunnya partisipasi dalam SAES. Pertama, ada lebih sedikit perusahaan benih saat ini daripada tahun 2005 karena konsolidasi. Sejak pertengahan 1990-an, gelombang merger dan akuisisi telah secara drastis mengurangi jumlah perusahaan benih (Howard, 2015 ; Shi et al., 2013 ). Penjelasan kedua mungkin adalah bahwa konsolidasi telah mengurangi permintaan untuk layanan SAES. Secara historis, banyak perusahaan benih yang terlibat dalam pemuliaan terlalu kecil untuk melakukan uji hasil yang ekstensif sendiri. Karena perusahaan telah menjadi lebih besar, mereka sekarang lebih dari mampu menjalankan uji coba mereka sendiri dan menyediakan informasi kepada petani dari uji coba ini. Jika petani melihat informasi hasil dari SAES dan perusahaan itu sendiri sebagai hal yang setara, maka perusahaan yang menjalankan eksperimen mereka sendiri dapat menggantikan permintaan untuk uji hasil SAES.

Gambar 4 menunjukkan persentase varietas dalam uji coba yang merupakan GE versus persentase hektar yang ditanami benih kedelai GE di Illinois (USDA ERS 2021 ). Hingga tahun 2008, tingkat adopsi di tingkat negara bagian lebih rendah daripada persentase varietas GE dalam uji coba dan mengalami tingkat pertumbuhan yang hampir sama. Setelah tahun 2008, persentase benih GE dalam uji coba sedikit menurun. Pada tahun 2020, uji coba Illinois mengandung persentase benih konvensional yang sedikit lebih tinggi daripada yang ditanam di pertanian di negara bagian tersebut. Salah satu penjelasannya adalah bahwa beberapa perusahaan regional yang lebih kecil masih berpartisipasi dalam uji coba Illinois dan memproduksi benih non-GE. Ini berarti data kami memiliki persentase benih konvensional yang lebih tinggi daripada survei USDA tentang benih GE (USDA ERS, 2021 ) . Memiliki lebih banyak benih konvensional dalam data memungkinkan kami untuk menganalisis kontribusi GE dan menghindari masalah bias seleksi yang ditunjukkan oleh Shi et al.

Dalam uji coba kedelai Illinois, perusahaan cenderung menguji varietas hanya selama satu tahun. Gambar 5 menunjukkan bahwa lebih dari 60% varietas swasta dalam sampel kami hanya diuji selama satu tahun. 5 Rata-rata, setiap pengajuan diuji di 4,47 lokasi dan 1,74 wilayah di seluruh sampel, angka yang relatif konsisten dari waktu ke waktu. Dalam hampir semua kasus, suatu varietas memiliki setidaknya dua pengamatan hasil panen setiap tahun. 6

3 METODOLOGI
Literatur menggunakan tiga kategori pendekatan yang luas untuk memahami seberapa besar perubahan dalam teknologi benih telah meningkatkan hasil panen seperti kedelai: studi warisan, efek varietas tetap, dan efek varietas acak. Pendekatan yang menggunakan data uji coba hasil panen beberapa tahun cenderung berfokus pada penanganan masalah estimasi dan kebingungan. Estimasi menjadi masalah ketika dampak tingkat varietas tidak dapat diestimasi karena tidak cukup banyak penanaman varietas yang berulang. Kebingungan menjadi masalah ketika kontribusi genetik setiap varietas dapat diestimasi tetapi mungkin bias. Pendekatan kami berkontribusi pada literatur ini dengan menunjukkan bahwa hasil panen varietas pembanding merupakan variabel kontrol penting yang sering dihilangkan dari pendekatan ini. Kami menerapkan koreksi ini dengan melakukan diferensiasi dengan varietas pembanding, yang setara dengan memasukkan hasil panen varietas pembanding sebagai variabel kontrol. Menambahkan variabel kontrol ini merupakan cara untuk membantu mengatasi kebingungan jika varietas dapat diestimasi tetapi mungkin masih bias oleh cuaca yang terjadi selama pengujiannya.

Desain studi warisan adalah cara terbersih untuk mengendalikan variasi yang membingungkan. Dalam desain studi warisan, varietas dipilih dari beberapa tahun dan ditanam bersama dalam plot percobaan pada satu titik waktu. Setelah data hasil panen dikumpulkan, hasil panen dibandingkan dengan tahun varietas tersebut dirilis di pasaran. Tingkat peningkatan hasil panen dari genetika dapat diperkirakan dengan menjalankan regresi yang memprediksi hasil panen menggunakan tahun rilis. Dengan kata lain, studi

Uji coba hasil stasiun percobaan, seperti uji coba studi warisan, dirancang untuk membandingkan hasil varietas dalam lokasi dan tahun yang sama. Namun, tidak seperti studi warisan, uji coba stasiun percobaan berisi ratusan pengajuan yang mungkin tidak dipilih untuk studi warisan. Untuk memahami bagaimana kita akan memperkirakan perubahan hasil dari genetika dalam uji coba hasil stasiun percobaan, pertama-tama asumsikan bahwa hasil varietas i di lokasi j pada tahun t dapat dinyatakan sebagai:

Dalam uji coba di stasiun percobaan, kita mengetahui bahwa pilihan varietas tanaman i cenderung kurang berkorelasi dengan manajemen atau lokasi karena varietas tersebut ditanam sebagai bagian dari rancangan percobaan. Dengan demikian, pendekatan lain untuk memperkirakan perolehan hasil rata-rata dari waktu ke waktu dari segi genetika (
) dilakukan dengan metode dua langkah. Pada tahap pertama, efek yang ditentukan berdasarkan varietas diestimasi dengan model seperti berikut:

Kami memilih untuk terlebih dahulu menyesuaikan data dengan tren waktu linier untuk membandingkan hasil kami dengan penelitian lain dalam literatur, seperti Rincker et al. ( 2014 ) dan Xu et al. ( 2013 ). Kami juga memperkirakan versi model dengan efek yang ditetapkan pada tahun rilis,
, yang tidak mengharuskan tren bersifat linier. Kami juga membandingkan metode kami dengan tiga spesifikasi alternatif: tren waktu linier tanpa kontrol (“Tidak Disesuaikan”), tren waktu linier dengan kontrol (“Tidak Disesuaikan dengan Kontrol”), dan pendekatan efek-varietas-tetap (“FE-Varietas”). Kami menggunakan kontrol yang sama untuk dua model terakhir sebagai spesifikasi utama kami dan menggunakan tiga varietas publik sebagai “kategori dasar” untuk pendekatan efek-varietas-tetap.

4 HASIL
Gambar 6 menunjukkan perbedaan hasil (
) dirata-ratakan per tahun untuk MG II dan MG III di semua lokasi. Kami menggunakan Jack dan Dwight sebagai varietas pembanding untuk MG II dan Williams 82 sebagai varietas pembanding untuk MG III. Kami juga menunjukkan hasil panen kedelai rata-rata di Illinois menggunakan data dari USDA sebagai garis hitam putus-putus. Grafik teratas menunjukkan rata-rata tahunan relatif terhadap rata-rata tahun 1997 masing-masing kelompok, dan grafik terbawah menunjukkan rata-rata lima tahun relatif terhadap rata-rata tahun 2001 masing-masing kelompok. Perbedaan hasil panen meningkat sepanjang periode tersebut, meskipun peningkatannya tidak konstan. Rata-rata negara bagian tidak meningkat secara signifikan relatif terhadap tahun 1997 hingga setelah tahun 2012.

Grafik bawah pada Gambar 6 menunjukkan rangkaian data yang sama tetapi sebagai rata-rata bergerak lima tahun. Rata-rata negara bagian mengikuti ketiga garis tersebut hingga sekitar tahun 2013, saat ia tumbuh jauh lebih cepat daripada perbedaan hasil panen lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa perbaikan genetik telah mendorong sebagian pertumbuhan hasil panen di Illinois dari tahun 1997 hingga 2012 tetapi mungkin tidak terlalu berperan sejak tahun 2013 dan seterusnya. Hal ini konsisten dengan Butler dkk. ( 2018 ) yang menemukan bahwa cuaca yang baik setelah tahun 2010 mendorong sebagian besar pertumbuhan hasil panen jagung di Corn Belt.

Pada bagian berikut, pertama-tama kami menyajikan hasil utama kami: rata-rata pertambahan tahunan hasil kedelai dari genetika sebagaimana diukur dengan pendekatan kami. Kami mengukurnya dengan memperkirakan tren waktu linier dan kemudian memeriksa efek tetap untuk setiap tahun pelepasan, yang memungkinkan tren tersebut menjadi nonlinier. Kami kemudian menganalisis pengaruh varietas rekayasa genetika dengan memungkinkan varietas rekayasa genetika dan varietas konvensional memiliki tren yang berbeda. Akhirnya, kami membandingkan perkiraan kami dengan model efek tetap varietas dan pendekatan gabungan di mana kami memperkirakan efek tetap varietas sambil menggunakan hasil varietas pembanding sebagai variabel kontrol.

4.1 Estimasi peningkatan hasil dari genetika
Dalam analisis berikut, kami memperkirakan Persamaan ( 6 ) dan membandingkannya dengan model tren waktu sederhana dengan dan tanpa kontrol. Rincian tentang variabel kontrol dan dampaknya pada estimasi dibahas secara rinci dalam Lampiran S1 Online . Tabel 2 menunjukkan estimasi tren waktu linier melalui data dengan dan tanpa penyesuaian varietas pembanding. Tanpa mengurangi hasil varietas publik, estimasi perbaikan genetik kami akan mengandung faktor cuaca dan tanah yang membingungkan. Tanpa menggunakan kontrol, MG II dan MG III memperoleh antara 47 dan 54 kg/ha (0,71 dan 0,81 bu/acre) per tahun. Ini serupa dengan perolehan hasil tanpa syarat Illinois rata-rata, 53 kg/ha (0,8 bu/acre), sebagaimana dihitung dari estimasi USDA atas hasil rata-rata negara bagian kedelai (Schnitkey et al., 2021 ). Setelah memasukkan kontrol, tren waktu linier berkurang secara signifikan: sekitar 29 kg/ha untuk MG II dan sekitar 35 kg/ha (0,39 bu/acre) untuk MG III. Ini jauh lebih dekat dengan estimasi Rincker et al. ( 2014 ) dan menunjukkan bahwa tidak mengendalikan faktor pengganggu selama periode ini akan secara signifikan melebih-lebihkan pertumbuhan hasil panen karena perubahan genetik. Seperti halnya temuan Butler et al. ( 2018 ) untuk jagung, kami menemukan bahwa variabel pengganggu seperti cuaca membuat pertumbuhan hasil panen genetik pada kedelai tampak lebih besar daripada yang sebenarnya.

 

TABEL 2. Peningkatan Hasil dari Genetika Dengan dan Tanpa Penyesuaian Perbedaan, Kg/Ha.

 

Kelompok Kematangan III
Tidak ada kata sifat (1)	Unadj., Kontrol (2)	Perbedaan Williams 82 (3)
Tren Tahunan	54.412***	35.926***	25.664***
	(0.669)	(4.586)	(4.073)
Pengamatan	27.233 orang	27.233 orang	27.233 orang
Disesuaikan R 2	0.196	0.622	0,375 tahun

Catatan: * p  < 0,1; ** p  < 0,05; *** p  < 0,01. Kesalahan standar dikelompokkan pada tingkat lokasi. Kontrol Varietas: tinggi varietas dasar dan varietas privat, skor rebah varietas dasar dan varietas privat, minggu kematangan varietas dasar dan varietas privat, perlakuan benih, minggu tanam, dan ketahanan SCN. Kontrol Cuaca: curah hujan bulanan, kuadrat curah hujan bulanan, suhu bulanan rata-rata, suhu bulanan maksimum, suhu bulanan minimum (Mei, Juni, Juli, Agustus, September).

Setelah penyesuaian perbedaan kami, laju pertambahan hasil untuk MG III menurun hingga 25–26 kg/ha. Gambar 7 menunjukkan versi model kami dengan efek tetap pada tahun rilis, yang tidak mengharuskan laju pertambahan konstan sepanjang waktu. Baik MG II maupun MG III tumbuh pada laju yang hampir linier tetapi mengalami perlambatan pada waktu yang berbeda. Misalnya, MG III (garis merah) mulai melambat pada tahun 2008 sebelum meningkat lagi setelah tahun 2015. Sebaliknya, MG II (garis biru) mengalami pertumbuhan yang lebih lambat pada awalnya tetapi tumbuh secara konsisten mulai tahun 2010. 7

4.2 Varietas konvensional dan GE
Pertanyaan yang umum dipelajari adalah apakah varietas GE memiliki hasil lebih tinggi daripada varietas konvensional. Xu et al. ( 2013 ) menemukan bahwa varietas kedelai GE memiliki hasil lebih rendah dan menghubungkan hal ini dengan hambatan hasil dalam genetika. Kami menguji apakah ini benar dalam data kami dengan memeriksa apakah ada tren waktu yang berbeda secara statistik untuk kedelai GE dibandingkan dengan kedelai konvensional. Tabel 3 menunjukkan hasil model di mana varietas GE memiliki intersep dan kemiringannya sendiri dan Gambar 8 menunjukkan efek tetap tahun rilis untuk GE dan konvensional. Untuk MG II, apakah disesuaikan oleh Dwight atau Jack, varietas GE memiliki laju pertumbuhan yang lebih tinggi daripada konvensional. Varietas GE dalam kelompok ini memiliki tren hasil lebih dari 50% lebih tinggi daripada varietas konvensional. Menariknya, varietas GE tidak menggandakan pertumbuhan di MG III. Ini tampaknya lebih besar daripada yang ditemukan Lusk et al. ( 2019 ) untuk jagung GE (kontribusi sekitar 17% terhadap pertumbuhan). Hal ini kemungkinan besar disebabkan oleh perusahaan yang menanamkan genetika terbaik mereka dengan sifat-sifat rekayasa genetika karena sifat-sifat tahan herbisida yang ditanamkan ke dalam kedelai tidak selalu memengaruhi hasil panen (Shi et al. 2013 ). Sebaliknya, sifat-sifat tahan herbisida kemungkinan besar akan mengurangi biaya, suatu faktor yang tidak dibahas di sini karena semua varietas mengalami pola pengelolaan yang sama.

 

TABEL 3. Regresi Hasil dengan Interaksi GE, Kg/Ha.

Catatan: * p  < 0,1; ** p  < 0,05; *** p  < 0,01. Kesalahan standar dikelompokkan pada tingkat lokasi. Kontrol Varietas: tinggi varietas dasar dan varietas privat, skor rebah varietas dasar dan varietas privat, minggu kematangan varietas dasar dan varietas privat, perlakuan benih, minggu tanam, dan ketahanan SCN. Kontrol Cuaca: curah hujan bulanan, kuadrat curah hujan bulanan, suhu bulanan rata-rata, suhu bulanan maksimum, suhu bulanan minimum (Mei, Juni, Juli, Agustus, September).

Pada Gambar 8 , lebih jelas bahwa kontribusi GE terhadap hasil tidak konsisten. Dalam beberapa tahun, efek GE untuk MG II secara statistik tidak signifikan sementara efek konvensional menjelaskan semua pertumbuhan pada tahun itu. Pada tahun-tahun lain, GE mendorong semua peningkatan hasil dan varietas konvensional tidak menjelaskan peningkatan apa pun. Untuk MG III, efek konvensional biasanya menjelaskan semua pertumbuhan, dan GE hampir tidak menjelaskan apa pun. Paling tidak, dampak GE sama tingginya dalam beberapa tahun seperti dampak konvensional. Ini menunjukkan bahwa, berbeda dengan apa yang ditemukan Shi et al. ( 2013 ), kualitas genetika yang mendasari banyak varietas kira-kira sama apakah varietas tersebut memiliki sifat GE atau tidak.

4.3 Metode efek tetap variasi
Selanjutnya, kami membandingkan metode kami dengan pendekatan efek tetap varietas (VFE) yang digunakan dalam penelitian lain. Dalam metode VFE,
diestimasi dengan variasi lintas bagian dan temporal dalam uji hasil varietas tersebut. Setelah memperkirakan efek tetap ini, kami memperkirakan regresi linier tahun pertama yang diuji dalam uji coba pada efek tetap varietas tersebut seperti pada Persamaan ( 1 ). Rincian lebih lanjut tentang estimasi ini dan beberapa pemeriksaan ketahanan dapat ditemukan di Lampiran Daring B.2 . Kami juga memperkirakan versi efek acak sederhana dari model ini di Lampiran Daring B.3 .

Tabel 4 membandingkan hasil kami pada Tabel 2 dengan model yang tidak disesuaikan dengan kontrol dan pendekatan efek tetap varietas tanpa menggunakan variabel kontrol varietas pembanding. Laju pertumbuhan yang diukur dengan VFE lebih dekat dengan model yang tidak disesuaikan dalam kasus MG II dibandingkan dengan Jack dan MG III dibandingkan dengan Williams 82. Metode VFE menghitung peningkatan genetik dalam hasil sekitar 31 kg/ha untuk MG II menggunakan Jack sebagai varietas pembanding dan 23 kg/ha menggunakan Dwight. Peningkatan genetik yang diperkirakan pada MG III adalah 28 kg/ha, lebih banyak dari metode kami tetapi lebih sedikit dari metode yang tidak disesuaikan dengan kontrol.

 

TABEL 4. Perbandingan Regresi Hasil Menggunakan Berbagai Metode.

 

Kelompok Kematangan III
	Unadj., Kontrol	Perbedaan, Williams 82	Varietas FE, Williams 82
Tren Tahunan	35.926***	25.664***	31.240***
	(4.585)	(4.073)	(0.864)
Pengamatan	27.233 orang	27.233 orang	3257
Disesuaikan R 2	0.622	0,375 tahun	0.286

Catatan: * p  < 0,1; ** p  < 0,05; *** p  < 0,01. Kesalahan standar dikelompokkan pada tingkat lokasi. Kontrol Varietas: tinggi varietas dasar dan varietas privat, skor rebah varietas dasar dan varietas privat, minggu kematangan varietas dasar dan varietas privat, perlakuan benih, minggu tanam, dan ketahanan SCN. Kontrol Cuaca: curah hujan bulanan, kuadrat curah hujan bulanan, suhu bulanan rata-rata, suhu bulanan maksimum, suhu bulanan minimum (Mei, Juni, Juli, Agustus, September).

Dua panel teratas pada Gambar 9 menunjukkan efek tetap tahun rilis untuk ketiga metode tersebut. Perbedaan utama antara metode kami dan dua metode lainnya adalah bahwa metode kami memperkirakan laju pertumbuhan yang kira-kira linier untuk genetika, sementara dua metode lainnya menunjukkan sedikit pertumbuhan sebelum tahun 2010 dan pertumbuhan yang tinggi setelah tahun 2010. VFE dan metode tanpa syarat memperkirakan tidak ada kemajuan genetika pada MG II sebelum tahun 2010 dan pertumbuhan yang sedikit lebih lambat pada MG III sebelum tahun 2010.

Dua panel bawah Gambar 9 menunjukkan rata-rata lima tahun bergulir masing-masing model dari efek tetap tahun rilis. Kedua model memprediksi tingkat pertumbuhan yang sangat tinggi setelah 2010, periode di mana Butler et al. ( 2018 ) menemukan bahwa cuaca merupakan pendorong kuat hasil panen jagung di Corn Belt. Sebaliknya, model kami yang menggunakan perbedaan hasil panen menunjukkan tingkat pertumbuhan yang lebih linier di MG II (panel c) dan MG III (panel d). Sementara pada Tabel 4 tren linier sebagian besar model mungkin tampak serupa, lebih jelas dalam plot ini bahwa metode VFE yang tidak disesuaikan dan memberikan tren yang lebih nonlinier daripada metode pembedaan. Secara umum, metode yang tidak disesuaikan dan VFE saling mengikuti dengan cermat.

Untuk memahami dampak dari penyertaan kontrol varietas pembanding pada estimasi, kita dapat membandingkan pendekatan efek-varietas-tetap dengan dan tanpa variabel ini. Dalam versi ini, kita membiarkan koefisien pada hasil varietas pembanding bervariasi dan tidak ditetapkan menjadi 1 dengan hanya memasukkannya sebagai variabel kontrol dalam model regresi. Dalam Lampiran B.1 daring , kita menunjukkan bahwa membiarkan koefisien varietas pembanding bervariasi tidak berdampak signifikan pada estimasi tren.

Gambar 10 memetakan efek tetap tahun rilis untuk peningkatan hasil dari genetika untuk model utama kami, model VFE, dan model VFE dengan kontrol hasil varietas pembanding. Kami menggunakan Jack sebagai varietas pembanding untuk MG II dan Williams 82 sebagai varietas pembanding untuk MG III. Setelah menambahkan kontrol, estimasi model VFE menjadi lebih mirip dengan model utama kami, kecuali bahwa model tersebut memiliki galat standar yang lebih kecil. Daripada memprediksi tidak ada peningkatan hasil dari tahun 2000 hingga 2010, model VFE sekarang memprediksi peningkatan hasil yang mirip dengan model utama di kedua kelompok kematangan. Model utama kami memperkirakan efek tetap ini secara langsung dari variasi
, yang mungkin membuat estimasi model utama lebih berisik dibandingkan pendekatan dua langkah dalam memperkirakan tren tahunan dari estimasi tahap pertama
.

Dalam MG II, estimasi hanya mulai berbeda ketika model VFE tanpa kontrol menemukan peningkatan hasil yang lebih besar. Ini terjadi sekitar waktu yang sama ketika Butler et al. ( 2018 ) menemukan bahwa cuaca mendorong tren hasil untuk jagung dan di mana Gambar 6 menunjukkan hasil kedelai rata-rata di Illinois meningkat pada tingkat yang lebih tinggi. Hasilnya adalah bahwa model VFE dengan kontrol memprediksi tingkat peningkatan hasil yang lebih tinggi daripada model utama, terutama dalam dua tahun terakhir. Tren linear melalui model VFE yang diamandemen akan memprediksi peningkatan rata-rata 42 kg/ha setiap tahun atau 35 kg/ha ketika dua tahun terakhir dikecualikan. Dengan demikian, model utama memberikan estimasi yang lebih konservatif dari peningkatan hasil dari genetika dalam sampel ini dan tingkat peningkatan dalam MG II bisa berada di antara 25 dan 35 kg/ha per tahun. Dalam MG III, menambahkan hasil Williams 82 sebagai variabel kontrol membawa dampak lebih dekat ke model utama. Pada semua tahun, efek tetap tahun rilis dalam model utama secara statistik tidak dapat dibedakan dari model VFE dengan variabel kontrol. Sebaliknya, model VFE tanpa variabel kontrol memprediksi pertumbuhan hasil yang lebih rendah antara tahun 2005 dan 2010 dan pertumbuhan hasil yang lebih tinggi antara tahun 2010 dan 2020.

Bahasa Indonesia: Dalam Lampiran Online S3 , kami melakukan pemeriksaan ketahanan pada hasil kami. Pertama, satu kekurangan dari data ini adalah bahwa partisipasi dalam uji coba hasil Illinois tidak konsisten dari waktu ke waktu. Estimasi kami dapat dipengaruhi oleh pengurangan perusahaan jika perusahaan tertentu keluar dari uji coba (misalnya, perusahaan yang memproduksi varietas GE). Kami memeriksa pengaruh pengurangan perusahaan dengan menganalisis sebagian data dengan panel perusahaan yang seimbang. Dalam sebagian data ini, kami menemukan bahwa kontribusi varietas GE terhadap pertumbuhan hasil jauh lebih rendah dan bahkan tidak signifikan. Kami juga menguji ketahanan hasil dengan membatasi sampel ke wilayah 2 dan 3 tempat varietas pemeriksaan kami ditanam setiap tahun. Hasil kami dalam kasus ini pada dasarnya tidak berubah. Akhirnya, kami memeriksa dampak penggunaan tahun uji coba alih-alih tahun pertama varietas tersebut diuji. Dengan menggunakan ukuran tahun ini, tren tampak sedikit lebih besar tetapi lebih tidak stabil.

5 KESIMPULAN
Tujuan dari penelitian kami adalah untuk memperkirakan perolehan hasil dari perubahan genetik menggunakan data uji coba hasil universitas selama beberapa tahun. Dengan menggunakan data uji coba hasil ini, kami mempertahankan keuntungan dari desain eksperimental sekaligus memungkinkan pemeriksaan perbaikan genetik yang jauh lebih luas daripada banyak penelitian warisan dalam literatur ilmu tanaman pangan. Namun, pendekatan kami berbeda dari penelitian sebelumnya yang menggunakan data ini dengan menggunakan hasil varietas pembanding sebagai variabel kontrol untuk menyelaraskan estimasi dengan desain plot eksperimental. Melihat uji coba kedelai di Illinois, perkiraan kami tentang perbaikan genetik adalah laju pertumbuhan sekitar 25–26 kg/ha (0,37–0,4 bu/acre) atau 0,7% per tahun. Hasil kami menunjukkan bahwa varietas GE berkontribusi positif terhadap perbaikan genetik, meskipun dalam beberapa tahun, varietas konvensional berkontribusi sama banyaknya dengan varietas GE. Dengan membandingkan metode lain dari literatur ekonomi, kami menemukan bahwa memperkirakan efek tetap varietas tanpa kontrol kami menghasilkan estimasi yang jauh lebih nonlinier dari peningkatan genetik yang mungkin dihasilkan dari cuaca yang berinteraksi dengan genetika, terutama setelah tahun 2010. Namun, dengan menambahkan hasil varietas pembanding sebagai variabel kontrol, kami menemukan lebih sedikit perbedaan antara model utama kami dan apa yang diprediksi oleh pendekatan efek tetap varietas. Hal ini menunjukkan bahwa hasil varietas pembanding merupakan variabel kontrol yang penting dalam studi mendatang tentang data uji hasil yang bertujuan untuk memahami bagaimana genetika berkontribusi terhadap peningkatan hasil.

Temuan-temuan ini sangat relevan dengan perdebatan seputar biofuel dan perubahan iklim. Meningkatnya permintaan untuk solar berbasis bio terbarukan (terutama solar terbarukan) kemungkinan akan meningkatkan permintaan untuk kacang kedelai, yang dapat memicu perdebatan lain tentang “pangan versus bahan bakar” jika pasokan tidak meningkat untuk memenuhi permintaan (Tenenbaum 2008 ). Memahami peran perubahan genetik dalam pertumbuhan hasil panen sangat penting untuk memahami sejauh mana inovasi perusahaan dalam genetika membantu menjaga harga tetap stabil. Pertumbuhan hasil panen juga merupakan cara yang berarti untuk mengurangi kontribusi pertanian terhadap perubahan iklim karena sebagian besar perannya dalam perubahan iklim disebabkan oleh penggunaan lahan yang luas (Ortiz-Bobea dan Tack 2018 ). Namun, peningkatan baru-baru ini dalam pertumbuhan hasil panen di Illinois tidak sepenuhnya dijelaskan oleh perbaikan genetik dan mungkin sangat dipengaruhi oleh cuaca yang baik (Butler et al. 2018 ). Meskipun demikian, hasil kami di sini menunjukkan peran penting perbaikan genetik dalam tren hasil panen, melengkapi karya terbaru seperti Taylor dan Schlenker ( 2023 ), yang menekankan peran faktor lingkungan seperti pemupukan CO2 dalam tren hasil panen.

Peran GE dalam peningkatan hasil kurang jelas. Sementara Xu et al. ( 2013 ) menemukan bukti peran terbatas GE dalam hasil kedelai, kami menemukan bahwa varietas GE mengungguli atau memiliki kinerja yang sama dengan varietas konvensional. Tantangan untuk memahami kontribusi pasti GE terhadap pertumbuhan hasil terus berlanjut menjadi lebih sedikit varietas konvensional yang memasuki pasar. Ini adalah manfaat dan biaya menggunakan data uji hasil Illinois. Di satu sisi, data ini memiliki lebih banyak varietas konvensional, yang memberikan lebih banyak variasi untuk memperkirakan efek sebenarnya dari varietas GE terhadap pertumbuhan hasil. Di sisi lain, data ini mungkin memiliki lebih banyak varietas konvensional karena lebih sedikit perusahaan yang berpartisipasi dalam uji hasil universitas. Untuk meningkatkan kegunaan data uji hasil, lebih banyak penelitian juga diperlukan untuk memahami mengapa partisipasi dalam uji hasil universitas oleh perusahaan swasta menurun. Dengan memahami bagaimana perusahaan berpartisipasi dalam uji coba ini, kita dapat meningkatkan kegunaan data ini untuk analisis ekonomi masa depan.