gender productivity nigeria

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.17.5%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%3Cimg%20src%3D%22https%3A%2F%2Fimages.unsplash.com%2Fphoto-1574943320219-553eb213f72d%3Fw%3D1200%26h%3D400%26fit%3Dcrop%22%20alt%3D%22Agricultural%20field%20in%20Africa%22%20style%3D%22width%3A%20100%25%3B%20height%3A%20250px%3B%20object-fit%3A%20cover%3B%20border-radius%3A%208px%3B%20margin-bottom%3A%201rem%3B%22%3E%0A%0A%20%20%20%20%23%20Gender%20Productivity%20Gap%20in%20Nigerian%20Agriculture%0A%0A%20%20%20%20**Research%20Question**%3A%20Do%20female-managed%20agricultural%20plots%20produce%20lower%20yields%20than%20male-managed%20plots%2C%20and%20if%20so%2C%20what%20explains%20this%20gap%3F%0A%0A%20%20%20%20**Data**%3A%20Nigeria%20General%20Household%20Survey%20Panel%202018-2019%2C%20Wave%204%20(synthetic%20data%20matching%20structure)%0A%0A%20%20%20%20**Methods**%3A%20OLS%20regression%20with%20cluster-robust%20standard%20errors%2C%20controlling%20for%20plot%20size%2C%20input%20use%2C%20extension%20services%2C%20wealth%2C%20and%20geographic%20zone.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20import%20statsmodels.formula.api%20as%20smf%0A%20%20%20%20import%20os%0A%20%20%20%20import%20sys%0A%20%20%20%20import%20json%0A%20%20%20%20import%20hashlib%0A%20%20%20%20import%20platform%0A%20%20%20%20return%20hashlib%2C%20json%2C%20mo%2C%20np%2C%20os%2C%20pd%2C%20platform%2C%20plt%2C%20smf%2C%20sns%2C%20sys%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Generate%20synthetic%20data%20matching%20Nigeria%20GHS%20Wave%204%20structure%0A%20%20%20%20%23%20This%20allows%20the%20notebook%20to%20run%20in%20WASM%20without%20requiring%20large%20.dta%20files%0A%20%20%20%20%23%20Real%20data%20available%20at%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEvansSchoolPolicyAnalysisAndResearch%2FLSMS-Data-Dissemination%0A%0A%20%20%20%20np.random.seed(42)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%205%2C000%20plots%20across%201%2C500%20households%0A%20%20%20%20n_households%20%3D%201_500%0A%20%20%20%20n_plots%20%3D%205_000%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20household%20IDs%0A%20%20%20%20_hhids%20%3D%20np.random.choice(range(1000%2C%201000%20%2B%20n_households)%2C%20n_plots%2C%20replace%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Plot-level%20data%20(plots_raw)%0A%20%20%20%20plots_raw%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hhid'%3A%20_hhids%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'plot_id'%3A%20range(1%2C%20n_plots%20%2B%201)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Yield%3A%20log-normal%20distribution%2C%20gender%20gap%20~20%25%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'ha_harv_yld'%3A%20np.random.lognormal(6.5%2C%200.8%2C%20n_plots)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'dm_female'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.25%2C%20n_plots)%2C%20%20%23%2025%25%20female-managed%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'field_size'%3A%20np.random.gamma(2%2C%200.5%2C%20n_plots)%2C%20%20%23%20Plot%20size%20in%20hectares%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'crop_code'%3A%20np.random.choice(%5B1010%2C%201020%2C%201030%2C%201040%5D%2C%20n_plots)%2C%20%20%23%20Maize%2C%20rice%2C%20cassava%2C%20yam%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'zone'%3A%20np.random.choice(range(1%2C%207)%2C%20n_plots)%2C%20%20%23%206%20zones%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20gender%20productivity%20gap%0A%20%20%20%20_female_mask%20%3D%20plots_raw%5B'dm_female'%5D%20%3D%3D%201%0A%20%20%20%20plots_raw.loc%5B_female_mask%2C%20'ha_harv_yld'%5D%20*%3D%200.80%20%20%23%2020%25%20gap%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Generated%20%7Blen(plots_raw)%3A%2C%7D%20plot%20observations%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Key%20variables%3A%20ha_harv_yld%20(yield%20kg%2Fha)%2C%20dm_female%20(manager%20gender)%2C%20field_size%20(ha)%22)%0A%20%20%20%20return%20(plots_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20pd%2C%20plots_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Extension%20services%20at%20household%20level%0A%20%20%20%20_unique_hh%20%3D%20plots_raw%5B'hhid'%5D.unique()%0A%0A%20%20%20%20extension_raw%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hhid'%3A%20_unique_hh%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'ext_reach_all'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.35%2C%20len(_unique_hh))%2C%20%20%23%2035%25%20reach%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'advice_gov_ag'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.20%2C%20len(_unique_hh))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'advice_ngo'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.10%2C%20len(_unique_hh))%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Generated%20extension%20data%20for%20%7Blen(extension_raw)%3A%2C%7D%20households%22)%0A%20%20%20%20return%20(extension_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20pd%2C%20plots_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Input%20use%20at%20household%20level%0A%20%20%20%20_unique_hh%20%3D%20plots_raw%5B'hhid'%5D.unique()%0A%0A%20%20%20%20inputs_raw%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hhid'%3A%20_unique_hh%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_improved_seed'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.45%2C%20len(_unique_hh))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_fertilizer'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.30%2C%20len(_unique_hh))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_pesticide'%3A%20np.random.binomial(1%2C%200.20%2C%20len(_unique_hh))%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Generated%20input%20use%20for%20%7Blen(inputs_raw)%3A%2C%7D%20households%22)%0A%20%20%20%20return%20(inputs_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20pd%2C%20plots_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Consumption%20serves%20as%20wealth%20proxy%0A%20%20%20%20_unique_hh%20%3D%20plots_raw%5B'hhid'%5D.unique()%0A%0A%20%20%20%20consumption_raw%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hhid'%3A%20_unique_hh%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'totcons_pc'%3A%20np.random.lognormal(10%2C%201.5%2C%20len(_unique_hh))%2C%20%20%23%20Per%20capita%20consumption%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_members'%3A%20np.random.poisson(5%2C%20len(_unique_hh))%20%2B%201%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20wealth%20quintiles%0A%20%20%20%20consumption_raw%5B'wealth_quintile'%5D%20%3D%20pd.qcut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20consumption_raw%5B'totcons_pc'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%5B1%2C%202%2C%203%2C%204%2C%205%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Generated%20consumption%20data%20for%20%7Blen(consumption_raw)%3A%2C%7D%20households%22)%0A%20%20%20%20return%20(consumption_raw%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(consumption_raw%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Wealth%20quintiles%20from%20per-capita%20consumption%0A%20%20%20%20consumption%20%3D%20consumption_raw.copy()%0A%20%20%20%20consumption%5B'wealth_quintile'%5D%20%3D%20pd.qcut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20consumption%5B'totcons_pc'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20q%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%5B'Poorest'%2C%20'Poor'%2C%20'Middle'%2C%20'Rich'%2C%20'Richest'%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20consumption_clean%20%3D%20consumption%5B%5B'hhid'%2C%20'totcons_pc'%2C%20'wealth_quintile'%2C%20'hh_members'%5D%5D%0A%20%20%20%20print(%22Created%20wealth%20quintiles%20from%20consumption%22)%0A%20%20%20%20return%20(consumption_clean%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(inputs_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Input%20data%20already%20at%20household%20level%2C%20just%20pass%20through%0A%20%20%20%20inputs_hh%20%3D%20inputs_raw.copy()%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Input%20adoption%20rates%3A%20seeds%20%7Binputs_hh%5B'hh_improved_seed'%5D.mean()%3A.1%25%7D%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22fertilizer%20%7Binputs_hh%5B'hh_fertilizer'%5D.mean()%3A.1%25%7D%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22pesticides%20%7Binputs_hh%5B'hh_pesticide'%5D.mean()%3A.1%25%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(inputs_hh%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(extension_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Extension%20already%20at%20household%20level%0A%20%20%20%20extension%20%3D%20extension_raw%5B%5B'hhid'%2C%20'ext_reach_all'%2C%20'advice_gov_ag'%2C%20'advice_ngo'%5D%5D.copy()%0A%20%20%20%20print(f%22Extension%20reach%3A%20%7Bextension%5B'ext_reach_all'%5D.mean()%3A.1%25%7D%20of%20households%20contacted%22)%0A%20%20%20%20return%20(extension%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(consumption_clean%2C%20extension%2C%20inputs_hh%2C%20plots_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Merge%20to%20create%20analysis%20file%20with%20plot%20and%20household%20variables%0A%20%20%20%20df%20%3D%20plots_raw.copy()%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df.merge(consumption_clean%2C%20on%3D'hhid'%2C%20how%3D'left')%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df.merge(extension%2C%20on%3D'hhid'%2C%20how%3D'left')%0A%20%20%20%20df%20%3D%20df.merge(inputs_hh%2C%20on%3D'hhid'%2C%20how%3D'left')%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Merged%20dataset%3A%20%7Blen(df)%3A%2C%7D%20plots%22)%0A%20%20%20%20missing%20%3D%20df%5B%5B'ha_harv_yld'%2C%20'dm_female'%2C%20'totcons_pc'%5D%5D.isna().mean()%20*%20100%0A%20%20%20%20print(f%22Missing%20rates%3A%20yield%20%7Bmissing%5B'ha_harv_yld'%5D%3A.1f%7D%25%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22gender%20%7Bmissing%5B'dm_female'%5D%3A.1f%7D%25%2C%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22consumption%20%7Bmissing%5B'totcons_pc'%5D%3A.1f%7D%25%22)%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Create%20analysis%20sample%20by%20removing%20missing%20yields%2C%20extreme%20outliers%2C%20missing%20gender%0A%20%20%20%20analysis%20%3D%20df.copy()%0A%20%20%20%20initial_n%20%3D%20len(analysis)%0A%0A%20%20%20%20analysis%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'ha_harv_yld'%5D.notna()%5D%0A%20%20%20%20analysis%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'dm_female'%5D.notna()%5D%0A%0A%20%20%20%20lower_bound%20%3D%20analysis%5B'ha_harv_yld'%5D.quantile(0.01)%0A%20%20%20%20upper_bound%20%3D%20analysis%5B'ha_harv_yld'%5D.quantile(0.99)%0A%20%20%20%20analysis%20%3D%20analysis%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(analysis%5B'ha_harv_yld'%5D%20%3E%3D%20lower_bound)%20%26%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(analysis%5B'ha_harv_yld'%5D%20%3C%3D%20upper_bound)%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20analysis%5B'log_yield'%5D%20%3D%20np.log(analysis%5B'ha_harv_yld'%5D%20%2B%201)%0A%20%20%20%20analysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%20analysis%5B'dm_female'%5D.map(%7B1.0%3A%20'Female'%2C%200.0%3A%20'Male'%7D)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Analysis%20sample%3A%20%7Blen(analysis)%3A%2C%7D%20plots%20(%7Blen(analysis)%2Finitial_n%3A.1%25%7D%20of%20initial)%20%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22from%20%7Banalysis%5B'hhid'%5D.nunique()%3A%2C%7D%20households%22)%0A%20%20%20%20return%20(analysis%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Summary%20statistics%20show%20raw%20differences%20before%20controlling%20for%20anything%0A%20%20%20%20summary%20%3D%20analysis.groupby('gender_category').agg(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'ha_harv_yld'%3A%20%5B'mean'%2C%20'median'%2C%20'count'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'field_size'%3A%20'mean'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_improved_seed'%3A%20'mean'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_fertilizer'%3A%20'mean'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'ext_reach_all'%3A%20'mean'%0A%20%20%20%20%7D).round(2)%0A%0A%20%20%20%20print(%22Means%20by%20gender%20of%20plot%20manager%3A%22)%0A%20%20%20%20print(summary.to_string())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis)%3A%0A%20%20%20%20male_yield%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%20%20%20%20female_yield%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%20%20%20%20gap_pct%20%3D%20((male_yield%20-%20female_yield)%20%2F%20female_yield)%20*%20100%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Compare%20yield%20distributions%20with%20violin%20plot%20showing%20full%20density%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20sns.set_style(%22whitegrid%22%2C%20%7B'grid.linestyle'%3A%20'--'%2C%20'grid.alpha'%3A%200.3%7D)%0A%20%20%20%20plt.rcParams%5B'font.family'%5D%20%3D%20'sans-serif'%0A%20%20%20%20plt.rcParams%5B'font.sans-serif'%5D%20%3D%20%5B'Arial'%2C%20'DejaVu%20Sans'%5D%0A%0A%20%20%20%20female_color%20%3D%20'%23E15759'%0A%20%20%20%20male_color%20%3D%20'%234E79A7'%0A%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax1%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(8%2C%206))%0A%20%20%20%20parts%20%3D%20_ax1.violinplot(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5Banalysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.dropna()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.dropna()%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20positions%3D%5B0%2C%201%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showmeans%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showmedians%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20widths%3D0.7%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20_pc%20in%20enumerate(parts%5B'bodies'%5D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pc.set_facecolor(%5Bfemale_color%2C%20male_color%5D%5B_i%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_pc.set_alpha(0.7)%0A%0A%20%20%20%20parts%5B'cmeans'%5D.set_color('black')%0A%20%20%20%20parts%5B'cmeans'%5D.set_linewidth(2)%0A%20%20%20%20parts%5B'cmedians'%5D.set_color('white')%0A%20%20%20%20parts%5B'cmedians'%5D.set_linewidth(1.5)%0A%0A%20%20%20%20_ax1.set_xticks(%5B0%2C%201%5D)%0A%20%20%20%20_ax1.set_xticklabels(%5B'Female-Managed'%2C%20'Male-Managed'%5D%2C%20fontsize%3D11)%0A%20%20%20%20_ax1.set_ylabel('Yield%20(kg%2Fhectare)'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax1.set_title('Yield%20Distribution%20by%20Plot%20Manager%20Gender'%2C%20fontsize%3D13%2C%20weight%3D'bold'%2C%20pad%3D15)%0A%20%20%20%20_ax1.set_ylim(0%2C%20analysis%5B'ha_harv_yld'%5D.quantile(0.95))%0A%0A%20%20%20%20n_female%20%3D%20len(analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D)%0A%20%20%20%20n_male%20%3D%20len(analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D)%0A%20%20%20%20mean_female%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%20%20%20%20mean_male%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%0A%20%20%20%20_ax1.text(0%2C%20_ax1.get_ylim()%5B1%5D*0.98%2C%20f'n%20%3D%20%7Bn_female%3A%2C%7D%5Cn%CE%BC%20%3D%20%7Bmean_female%3A%2C.0f%7D%20kg%2Fha'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D'center'%2C%20fontsize%3D9%2C%20bbox%3Ddict(boxstyle%3D'round'%2C%20facecolor%3D'white'%2C%20alpha%3D0.8))%0A%20%20%20%20_ax1.text(1%2C%20_ax1.get_ylim()%5B1%5D*0.98%2C%20f'n%20%3D%20%7Bn_male%3A%2C%7D%5Cn%CE%BC%20%3D%20%7Bmean_male%3A%2C.0f%7D%20kg%2Fha'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ha%3D'center'%2C%20fontsize%3D9%2C%20bbox%3Ddict(boxstyle%3D'round'%2C%20facecolor%3D'white'%2C%20alpha%3D0.8))%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.savefig('.%2Fimages%2Fyield_distribution.png'%2C%20dpi%3D300%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%20female_color%2C%20male_color%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20female_color%2C%20male_color%2C%20np%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Compare%20input%20adoption%20rates%20as%20potential%20mechanism%20for%20yield%20gap%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20sns.set_style(%22whitegrid%22%2C%20%7B'grid.linestyle'%3A%20'--'%2C%20'grid.alpha'%3A%200.3%7D)%0A%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax2%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(10%2C%206))%0A%20%20%20%20input_rates%20%3D%20analysis.groupby('gender_category')%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'hh_improved_seed'%2C%20'hh_fertilizer'%2C%20'ext_reach_all'%5D%0A%20%20%20%20%5D.mean()%20*%20100%0A%0A%20%20%20%20_x%20%3D%20np.arange(3)%0A%20%20%20%20_width%20%3D%200.35%0A%0A%20%20%20%20_ax2.bar(_x%20-%20_width%2F2%2C%20input_rates.loc%5B'Female'%5D%2C%20_width%2C%20label%3D'Female-Managed'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dfemale_color%2C%20alpha%3D0.8%2C%20edgecolor%3D'white'%2C%20linewidth%3D1.5)%0A%20%20%20%20_ax2.bar(_x%20%2B%20_width%2F2%2C%20input_rates.loc%5B'Male'%5D%2C%20_width%2C%20label%3D'Male-Managed'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dmale_color%2C%20alpha%3D0.8%2C%20edgecolor%3D'white'%2C%20linewidth%3D1.5)%0A%0A%20%20%20%20_ax2.set_ylabel('Adoption%20Rate%20(%25)'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax2.set_title('Agricultural%20Input%20Adoption%20by%20Manager%20Gender'%2C%20fontsize%3D13%2C%20weight%3D'bold'%2C%20pad%3D15)%0A%20%20%20%20_ax2.set_xticks(_x)%0A%20%20%20%20_ax2.set_xticklabels(%5B'Improved%5CnSeeds'%2C%20'Inorganic%5CnFertilizer'%2C%20'Extension%5CnServices'%5D%2C%20fontsize%3D10)%0A%20%20%20%20_ax2.legend(loc%3D'upper%20right'%2C%20framealpha%3D0.95%2C%20edgecolor%3D'gray')%0A%20%20%20%20_ax2.set_ylim(0%2C%20100)%0A%20%20%20%20_ax2.yaxis.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_ax2.set_axisbelow(True)%0A%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20_v%20in%20enumerate(input_rates.loc%5B'Female'%5D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ax2.text(_i%20-%20_width%2F2%2C%20_v%20%2B%202%2C%20f'%7B_v%3A.1f%7D%25'%2C%20ha%3D'center'%2C%20fontsize%3D8%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20_v%20in%20enumerate(input_rates.loc%5B'Male'%5D)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_ax2.text(_i%20%2B%20_width%2F2%2C%20_v%20%2B%202%2C%20f'%7B_v%3A.1f%7D%25'%2C%20ha%3D'center'%2C%20fontsize%3D8%2C%20weight%3D'bold')%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.savefig('.%2Fimages%2Finput_adoption.png'%2C%20dpi%3D300%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20female_color%2C%20male_color%2C%20np%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Compare%20plot%20size%20distributions%20to%20test%20scale%20differences%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20sns.set_style(%22whitegrid%22%2C%20%7B'grid.linestyle'%3A%20'--'%2C%20'grid.alpha'%3A%200.3%7D)%0A%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax3%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(10%2C%206))%0A%20%20%20%20field_sizes_f%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D%5B'field_size'%5D.dropna()%0A%20%20%20%20field_sizes_m%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D%5B'field_size'%5D.dropna()%0A%0A%20%20%20%20bins%20%3D%20np.linspace(0%2C%20min(field_sizes_f.quantile(0.95)%2C%20field_sizes_m.quantile(0.95))%2C%2030)%0A%20%20%20%20_ax3.hist(field_sizes_f%2C%20bins%3Dbins%2C%20alpha%3D0.6%2C%20label%3D'Female-Managed'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dfemale_color%2C%20edgecolor%3D'white'%2C%20linewidth%3D0.5)%0A%20%20%20%20_ax3.hist(field_sizes_m%2C%20bins%3Dbins%2C%20alpha%3D0.6%2C%20label%3D'Male-Managed'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dmale_color%2C%20edgecolor%3D'white'%2C%20linewidth%3D0.5)%0A%0A%20%20%20%20_ax3.axvline(field_sizes_f.median()%2C%20color%3Dfemale_color%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Df'Female%20median%3A%20%7Bfield_sizes_f.median()%3A.2f%7D%20ha')%0A%20%20%20%20_ax3.axvline(field_sizes_m.median()%2C%20color%3Dmale_color%2C%20linestyle%3D'--'%2C%20linewidth%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20label%3Df'Male%20median%3A%20%7Bfield_sizes_m.median()%3A.2f%7D%20ha')%0A%0A%20%20%20%20_ax3.set_xlabel('Plot%20Size%20(hectares)'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax3.set_ylabel('Number%20of%20Plots'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax3.set_title('Distribution%20of%20Plot%20Sizes%20by%20Manager%20Gender'%2C%20fontsize%3D13%2C%20weight%3D'bold'%2C%20pad%3D15)%0A%20%20%20%20_ax3.legend(loc%3D'upper%20right'%2C%20framealpha%3D0.95%2C%20edgecolor%3D'gray'%2C%20fontsize%3D9)%0A%20%20%20%20_ax3.yaxis.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_ax3.set_axisbelow(True)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.savefig('.%2Fimages%2Fplot_size_distribution.png'%2C%20dpi%3D300%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20female_color%2C%20male_color%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Examine%20yield-size%20relationship%20and%20test%20for%20differential%20returns%20to%20scale%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20sns.set_style(%22whitegrid%22%2C%20%7B'grid.linestyle'%3A%20'--'%2C%20'grid.alpha'%3A%200.3%7D)%0A%0A%20%20%20%20_fig%2C%20_ax4%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(10%2C%206))%0A%0A%20%20%20%20sample_f%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D.sample(min(1000%2C%20len(analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D)))%0A%20%20%20%20sample_m%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D.sample(min(1000%2C%20len(analysis%5Banalysis%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D)))%0A%0A%20%20%20%20_ax4.scatter(sample_f%5B'field_size'%5D%2C%20sample_f%5B'ha_harv_yld'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.4%2C%20s%3D20%2C%20color%3Dfemale_color%2C%20label%3D'Female-Managed'%2C%20edgecolors%3D'none')%0A%20%20%20%20_ax4.scatter(sample_m%5B'field_size'%5D%2C%20sample_m%5B'ha_harv_yld'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alpha%3D0.4%2C%20s%3D20%2C%20color%3Dmale_color%2C%20label%3D'Male-Managed'%2C%20edgecolors%3D'none')%0A%0A%20%20%20%20_ax4.set_xlabel('Plot%20Size%20(hectares)'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax4.set_ylabel('Yield%20(kg%2Fhectare)'%2C%20fontsize%3D12%2C%20weight%3D'bold')%0A%20%20%20%20_ax4.set_title('Yield%20vs%20Plot%20Size%20Relationship'%2C%20fontsize%3D13%2C%20weight%3D'bold'%2C%20pad%3D15)%0A%20%20%20%20_ax4.set_xlim(0%2C%20analysis%5B'field_size'%5D.quantile(0.95))%0A%20%20%20%20_ax4.set_ylim(0%2C%20analysis%5B'ha_harv_yld'%5D.quantile(0.95))%0A%20%20%20%20_ax4.legend(loc%3D'upper%20right'%2C%20framealpha%3D0.95%2C%20edgecolor%3D'gray')%0A%20%20%20%20_ax4.grid(True%2C%20alpha%3D0.3)%0A%20%20%20%20_ax4.set_axisbelow(True)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.savefig('.%2Fimages%2Fyield_vs_size.png'%2C%20dpi%3D300%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20np%2C%20smf)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Unconditional%20gap%20with%20cluster-robust%20standard%20errors%0A%20%20%20%20model1%20%3D%20smf.ols('log_yield%20~%20dm_female'%2C%20data%3Danalysis).fit(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_type%3D'cluster'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_kwds%3D%7B'groups'%3A%20analysis%5B'hhid'%5D%7D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20pct_gap_m1%20%3D%20(np.exp(model1.params%5B'dm_female'%5D)%20-%201)%20*%20100%0A%0A%20%20%20%20print(%22Model%201%3A%20Female%20indicator%20only%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Coefficient%3A%20%7Bmodel1.params%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D%20(SE%3A%20%7Bmodel1.bse%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D)%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Percentage%20gap%3A%20%7Bpct_gap_m1%3A.1f%7D%25%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Observations%3A%20%7Bint(model1.nobs)%3A%2C%7D%2C%20Clusters%3A%20%7Banalysis%5B'hhid'%5D.nunique()%3A%2C%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20model1%2C%20pct_gap_m1%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20np%2C%20smf)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Add%20plot%20size%20control%20to%20test%20if%20women%20farm%20smaller%20plots%0A%20%20%20%20model2%20%3D%20smf.ols(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'log_yield%20~%20dm_female%20%2B%20np.log(field_size%20%2B%201)'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Danalysis%0A%20%20%20%20).fit(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_type%3D'cluster'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_kwds%3D%7B'groups'%3A%20analysis%5B'hhid'%5D%7D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20pct_gap_m2%20%3D%20(np.exp(model2.params%5B'dm_female'%5D)%20-%201)%20*%20100%0A%0A%20%20%20%20print(%22Model%202%3A%20Adding%20plot%20size%20control%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Female%20coefficient%3A%20%7Bmodel2.params%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D%20(SE%3A%20%7Bmodel2.bse%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D)%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Percentage%20gap%3A%20%7Bpct_gap_m2%3A.1f%7D%25%22)%0A%20%20%20%20return%20model2%2C%20pct_gap_m2%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20np%2C%20smf)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Full%20controls%20for%20inputs%2C%20wealth%2C%20location%20to%20see%20explained%20vs%20unexplained%20gap%0A%20%20%20%20reg_data%20%3D%20analysis%5B%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'log_yield'%2C%20'dm_female'%2C%20'field_size'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'hh_improved_seed'%2C%20'hh_fertilizer'%2C%20'ext_reach_all'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'wealth_quintile'%2C%20'zone'%2C%20'hhid'%0A%20%20%20%20%5D%5D.dropna()%0A%0A%20%20%20%20model3%20%3D%20smf.ols(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'''log_yield%20~%20dm_female%20%2B%20np.log(field_size%20%2B%201)%20%2B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hh_improved_seed%20%2B%20hh_fertilizer%20%2B%20ext_reach_all%20%2B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20C(wealth_quintile)%20%2B%20C(zone)'''%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Dreg_data%0A%20%20%20%20).fit(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_type%3D'cluster'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20cov_kwds%3D%7B'groups'%3A%20reg_data%5B'hhid'%5D%7D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20pct_gap_m3%20%3D%20(np.exp(model3.params%5B'dm_female'%5D)%20-%201)%20*%20100%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Model%203%3A%20Full%20controls%20(n%3D%7Blen(reg_data)%3A%2C%7D)%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Female%20coefficient%3A%20%7Bmodel3.params%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D%20(SE%3A%20%7Bmodel3.bse%5B'dm_female'%5D%3A.3f%7D)%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Percentage%20gap%3A%20%7Bpct_gap_m3%3A.1f%7D%25%22)%0A%20%20%20%20print(%22%5CnControls%3A%20plot%20size%2C%20improved%20seeds%2C%20fertilizer%2C%20extension%2C%20wealth%20quintiles%2C%20zones%22)%0A%20%20%20%20return%20model3%2C%20pct_gap_m3%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(model1%2C%20model2%2C%20model3%2C%20pct_gap_m1%2C%20pct_gap_m2%2C%20pct_gap_m3%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20results%20%3D%20pd.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Specification'%3A%20%5B'(1)%20No%20controls'%2C%20'(2)%20%2B%20Plot%20size'%2C%20'(3)%20%2B%20Inputs%2C%20wealth%2C%20zone'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Female%20coef'%3A%20%5Bmodel1.params%5B'dm_female'%5D%2C%20model2.params%5B'dm_female'%5D%2C%20model3.params%5B'dm_female'%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Std%20error'%3A%20%5Bmodel1.bse%5B'dm_female'%5D%2C%20model2.bse%5B'dm_female'%5D%2C%20model3.bse%5B'dm_female'%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Pct%20gap'%3A%20%5Bpct_gap_m1%2C%20pct_gap_m2%2C%20pct_gap_m3%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'N'%3A%20%5Bint(model1.nobs)%2C%20int(model2.nobs)%2C%20int(model3.nobs)%5D%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20results%5B'Female%20coef'%5D%20%3D%20results%5B'Female%20coef'%5D.round(3)%0A%20%20%20%20results%5B'Std%20error'%5D%20%3D%20results%5B'Std%20error'%5D.round(3)%0A%20%20%20%20results%5B'Pct%20gap'%5D%20%3D%20results%5B'Pct%20gap'%5D.round(1)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(analysis%2C%20np%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Test%20if%20gap%20varies%20by%20household%20wealth%20(resource%20constraints%20hypothesis)%0A%20%20%20%20gap_by_wealth%20%3D%20%5B%5D%0A%0A%20%20%20%20for%20_q%20in%20%5B'Poorest'%2C%20'Poor'%2C%20'Middle'%2C%20'Rich'%2C%20'Richest'%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20_subset%20%3D%20analysis%5Banalysis%5B'wealth_quintile'%5D%20%3D%3D%20_q%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20len(_subset)%20%3E%2050%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_male_mean%20%3D%20_subset%5B_subset%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Male'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_female_mean%20%3D%20_subset%5B_subset%5B'gender_category'%5D%20%3D%3D%20'Female'%5D%5B'ha_harv_yld'%5D.mean()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20gap_by_wealth.append(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Quintile'%3A%20_q%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Male'%3A%20_male_mean%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Female'%3A%20_female_mean%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'Gap_pct'%3A%20((_male_mean%20-%20_female_mean)%20%2F%20_female_mean%20*%20100)%20if%20_female_mean%20%3E%200%20else%20np.nan%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'N'%3A%20len(_subset)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20gap_wealth%20%3D%20pd.DataFrame(gap_by_wealth)%0A%20%20%20%20print(%22Gender%20gap%20by%20wealth%20quintile%3A%22)%0A%20%20%20%20print(gap_wealth.round(1).to_string(index%3DFalse))%0A%20%20%20%20return%20(gap_wealth%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(gap_wealth%2C%20os%2C%20plt%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Show%20if%20poorer%20households%20have%20larger%20gaps%20(binding%20constraint%20story)%0A%20%20%20%20os.makedirs(%22.%2Fimages%22%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20sns.set_style(%22whitegrid%22%2C%20%7B'grid.linestyle'%3A%20'--'%2C%20'grid.alpha'%3A%200.3%7D)%0A%0A%20%20%20%20fig2%2C%20ax_w%20%3D%20plt.subplots(figsize%3D(12%2C%206))%0A%0A%20%20%20%20colors%20%3D%20%5B'%23E15759'%20if%20x%20%3E%200%20else%20'%2359A14F'%20for%20x%20in%20gap_wealth%5B'Gap_pct'%5D%5D%0A%20%20%20%20bars%20%3D%20ax_w.bar(range(len(gap_wealth))%2C%20gap_wealth%5B'Gap_pct'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dcolors%2C%20alpha%3D0.85%2C%20edgecolor%3D'white'%2C%20linewidth%3D1.5)%0A%0A%20%20%20%20for%20_i%2C%20(_idx%2C%20_row)%20in%20enumerate(gap_wealth.iterrows())%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax_w.text(_i%2C%20_row%5B'Gap_pct'%5D%20%2B%202%20if%20_row%5B'Gap_pct'%5D%20%3E%200%20else%20_row%5B'Gap_pct'%5D%20-%202%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7B_row%5B'Gap_pct'%5D%3A.1f%7D%25%22%2C%20ha%3D'center'%2C%20va%3D'bottom'%20if%20_row%5B'Gap_pct'%5D%20%3E%200%20else%20'top'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D11%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%0A%20%20%20%20ax_w.axhline(0%2C%20color%3D'%232C2C2C'%2C%20linewidth%3D1.2%2C%20linestyle%3D'-'%2C%20alpha%3D0.7)%0A%20%20%20%20ax_w.set_xticks(range(len(gap_wealth)))%0A%20%20%20%20ax_w.set_xticklabels(gap_wealth%5B'Quintile'%5D%2C%20fontsize%3D12)%0A%20%20%20%20ax_w.set_xlabel('Household%20Wealth%20Quintile'%2C%20fontsize%3D13%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_w.set_ylabel('Productivity%20Gap%20(%25)'%2C%20fontsize%3D13%2C%20fontweight%3D'bold')%0A%20%20%20%20ax_w.set_title('Gender%20Productivity%20Gap%20by%20Household%20Wealth'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fontsize%3D14%2C%20fontweight%3D'bold'%2C%20pad%3D15)%0A%20%20%20%20ax_w.grid(axis%3D'y'%2C%20alpha%3D0.3%2C%20linewidth%3D0.8)%0A%20%20%20%20ax_w.set_ylim(%5Bgap_wealth%5B'Gap_pct'%5D.min()%20-%2010%2C%20gap_wealth%5B'Gap_pct'%5D.max()%20%2B%2010%5D)%0A%0A%20%20%20%20ax_w.spines%5B'top'%5D.set_visible(False)%0A%20%20%20%20ax_w.spines%5B'right'%5D.set_visible(False)%0A%20%20%20%20ax_w.spines%5B'left'%5D.set_linewidth(0.8)%0A%20%20%20%20ax_w.spines%5B'bottom'%5D.set_linewidth(0.8)%0A%0A%20%20%20%20plt.tight_layout()%0A%20%20%20%20plt.savefig('.%2Fimages%2Fgap_by_wealth.png'%2C%20dpi%3D300%2C%20bbox_inches%3D'tight'%2C%20facecolor%3D'white')%0A%20%20%20%20plt.show()%0A%20%20%20%20print(%22Saved%20wealth%20heterogeneity%20plot%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(hashlib%2C%20json%2C%20platform%2C%20sys)%3A%0A%20%20%20%20%23%20RATIONALE%3A%20Reproducibility%20metadata%20for%20replication%0A%20%20%20%20def%20hash_file(path)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20h%20%3D%20hashlib.sha256()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(path%2C%20%22rb%22)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20chunk%20in%20iter(lambda%3A%20f.read(8192)%2C%20b%22%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20h.update(chunk)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20h.hexdigest()%0A%0A%20%20%20%20packages%20%3D%20%7B%22python%22%3A%20sys.version%2C%20%22platform%22%3A%20platform.platform()%7D%0A%20%20%20%20for%20_name%20in%20%5B%22pandas%22%2C%20%22numpy%22%2C%20%22statsmodels%22%2C%20%22matplotlib%22%2C%20%22seaborn%22%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_mod%20%3D%20__import__(_name)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20packages%5B_name%5D%20%3D%20getattr(_mod%2C%20%22__version__%22%2C%20%22unknown%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20ImportError%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20packages%5B_name%5D%20%3D%20%22not%20installed%22%0A%0A%20%20%20%20repro%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22title%22%3A%20%22Gender%20Productivity%20Gap%20in%20Nigerian%20Agriculture%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22data_source%22%3A%20%22Synthetic%20data%20generated%20to%20match%20Nigeria%20GHS%20Wave%204%20structure%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22data_note%22%3A%20%22Real%20data%3A%20https%3A%2F%2Fgithub.com%2FEvansSchoolPolicyAnalysisAndResearch%2FLSMS-Data-Dissemination%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22license%22%3A%20%22MIT%20License%20(original%20data)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22citation%22%3A%20%22Evans%20School%20Policy%20Analysis%20%26%20Research%20Group.%20LSMS-ISA%20Data%20Dissemination.%20University%20of%20Washington%2C%202024.%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22packages%22%3A%20packages%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20print(json.dumps(repro%2C%20indent%3D2))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A