งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

หลักสูตรอบรม การวัดประสิทธิภาพและผลิตภาพของการผลิตสินค้าเกษตร ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "หลักสูตรอบรม การวัดประสิทธิภาพและผลิตภาพของการผลิตสินค้าเกษตร ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 หลักสูตรอบรม การวัดประสิทธิภาพและผลิตภาพของการผลิตสินค้าเกษตร ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

2 Lecture 6: ขอบเขตเนื้อหา กรณีศึกษาการวัดประสิทธิภาพและการเพิ่มผลผลิตในสินค้าการเกษตร ตัวอย่างการประยุกต์ใช้การวัดประสิทธิภาพและการเพิ่มผลผลิต

3 กรณีศึกษา 1 Wiboonpongse, A. and Sriboonchitta, S. “The Effects of Production Inputs, Technical Efficiency and Other Factors on Jasmine and Non-Jasmine Rice Yields in Thailand” working paper, MMC, Chiang Mai, University Objectives 1. This study measures technical efficiency on jasmine and non- jasmine rice yields in Thailand 2. This study measures factors affecting the productive efficiency on rice farms

4 กรณีศึกษา 1 Model Specification The translog production function is defined as The inefficiency equation is defined as Using inefficiency effects model presented by Battese and Coelli (1995)

5 กรณีศึกษา 1 Data 1. The crop year 1999/ rice farms from Chiang Mai, Phitsanulok, Tung Gula Ronghai VariableFactor Variable Y : Yield (kg/rai) X 1 : Seed (kg/rai) X 2 : Chemical Fertilizer (kg/rai) X 3 : Labor (man-hours) D 1 : Other Chemical Fertilizers referring to insecticide, fungicide and pesticide D 2 : Phitsanulok province D 3 : Tung Gula Ronghai province D 4 : Transplant D 5 : Irrigagion D 6 : Drought D 7 : Neck blast Education (year) Age (year) Labor (person) Male-Labor (ratio)

6 แบบจำลองวิเคราะห์ผลกระทบที่ก่อให้เกิดความไม่มี ประสิทธิภาพ (Modeling Inefficiency Effects Analysis) หัวข้อที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งในการวิเคราะห์เส้นพรมแดนเชิงเฟ้นสุ่ม คือ การศึกษาถึงตัวแปรที่เป็นตัวแทนของปัจจัยภายนอกที่ไม่ใช่ตัวแปรปริมาณ ปัจจัยการผลิต (input quantities) และผลผลิต (quantities) ที่มีผลกระทบ ต่อประสิทธิภาพในการผลิตของหน่วยผลิต Battese และ Coelli (1995) เสนอไว้ว่าตัวแปรที่อธิบายถึงปัจจัยภายนอก ของหน่วยผลิตต่อประสิทธิภาพในการผลิตสามารถประเมินร่วมกับ ความสัมพันธ์ของการเปลี่ยนแปลงเชิงเทคนิค (technical change) และการ เปลี่ยนแปลงเชิงประสิทธิภาพ (efficiency change) ต่อหน่วยเวลา

7 แบบจำลองวิเคราะห์ผลกระทบที่ก่อให้เกิดความไม่มี ประสิทธิภาพ (Modeling Inefficiency Effects Analysis) แบบจำลองของ Battese และ Coelli (1995) กำหนดไว้ ดังนี้ y it = x it ß+(v it – u it ) โดยที่ i = I,..,N และ t = 1,..,T ที่ซึ่ง y it, x it คือ คือ logarithm ของผลผลิตและปัจจัยการผลิตของหน่วย ผลิตที่ i ณ เวลา t ß คือ ตัวแปรที่ไม่ทราบค่าที่ต้องการประเมิน v it คือ ตัวแปรความผิดพลาดเชิงเฟ้นสุ่ม (random error), v it ~ iid N(0, σ v 2 ) u it คือ ตัวแปรเชิงเฟ้นสุ่มค่าบวกที่ใช้แสดงค่าประสิทธิภาพเชิง เทคนิค (technical efficiency), u it ~ iid N + (m it, σu 2 ) โดยที่ m it = z it δ ที่ซึ่ง z it คือ (px1) เวคเตอร์ของตัวแปรซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ ในการผลิตของหน่วยผลิต δ คือ (1xp) เวคเตอร์ของตัวแปรที่ถูกประเมิน

8 กรณีศึกษา 2 Rungsuriyawiboon S. and Lissitsa, A. “Agricultural Productivity Growth in the European Union and Transition Countries” Journal of International Agricultural Trade and Development (forthcoming, 2007) Objectives 1. This study measures and compares the levels and trends in agricultural productivity in transition countries with those of the European Union countries 2. This study develops a parametric distance function model to decompose the change in agricultural productivity growth

9 กรณีศึกษา 2 Model Specification 1. The output-oriented TFP change can be decomposed as 2. TC can be decomposed into the magnitude of TC, the output- and input-biased TC

10 กรณีศึกษา 2 Model Specification 3. The estimating form of the translog output distance function can be defined as The components of the TFP change decomposition in terms of parameter estimates are

11 กรณีศึกษา 2 Model Specification 4. The translog output distance function under the CRS model is The components of the TC decomposition in terms of parameter estimates are

12 กรณีศึกษา 2 Data 1. A panel data set of 46 European countries during the time period of 1992 to Data are obtained from the Food and Agriculture Organization (FAO) 3. Countries are divided into three categories: EU15, EU10, and the transition (Trans) countries GroupCountry EU15 Austria, Belgium-Luxembourg, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, Netherlands, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, UK EU10 Cyprus, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Malta, Poland, Slovakia, Slovenia Trans Albania, Armenia, Azerbaijan, Belarus, Bosnia-Herzegovina, Bulgaria, Croatia, Georgia, Kazakhstan, Kyrgyzstan, Macedonia, Moldova Republic, Romania, Russian Federation, Serbia-Montenegro, Tajikistan, Turkey, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan

13 กรณีศึกษา 2 Data 4. The production technology is represented by two outputs (crops and livestock) and five inputs (land, tractors, fertilizer, labor, and livestock inputs). Output series are derived by aggregating detailed output quantity data on 127 agricultural commodities (115 crop commodities and 12 livestock commodities). Inputs 1. The land input represents the arable land, land under permanent crops and the area under permanent pasture in hectares. 2. The tractor input includes the total number of wheel and crawler tractors used in agriculture. 3. Labour refers to the economically active population in agriculture. 4. Fertilizer input is the sum, in nutrient-equivalent terms, of the commercial use of nitrogen, potassium, and phosphate expressed in thousands tons. 5.The livestock input is the sheep-equivalent of buffalo, cattle, swine, sheep, and goat inventories.

14 กรณีศึกษา 2 Results 1. The estimated coefficients are Parameter VRS ModelCRS Model Estimatest-StatisticEstimatest-Statistic β 0 β y1 β y1y1 β x1 β x2 β x3 β x4 β x5 β x1x1 β x2x2 β x3x3 β x4x4 β x5x5 β x1x2 β x1x3 β x1x4 β x1x5 β x2x3 β x2x4 β x2x5 β x3x4 β x3x5 β x4x5 β x1y1 β x2y1 β x3y1 β x4y1 β x5y1 β t β tt β x1t β x2t β x3t β x4t β x5t β y1t σ 2 γ

15 กรณีศึกษา 2 Results 2. Weighted Annual Growth Rates of the MPI Change Decomposition by Country Group (in %) PeriodRegion TECTCSECTFPC EU15 EU10 Trans All

16 กรณีศึกษา 2 Results 3. Weighted Annual Growth Rates of TC Decomposition by Country Group (in %) PeriodRegion Magnitude TC Output-Biased TC Input-Biased TC Output1Output2Input1Input2Input3Input4Input EU15 EU10 Trans All

17 กรณีศึกษา 2 Results 4. The weighted average TFP growth in the European agriculture over the study period grew at 1.297% per annum, which was driven primarily by a 1.250% increase in TC and significant changes in TEC, first negative in early years, then positive starting in SEC is a small to negligible component of TFP. The EU15 operated at higher TE levels than the EU10 and Trans countries over the study periods; however, the EU10 and transition countries, demonstrated greater growth in TE and TFP than the EU15. The process of EU membership has accelerated reforms for the EU10 countries, most notably in Lithuania, Slovakia and Latvia, and to a lesser extent also in Bulgaria and Romania. As researchers and policy makers discuss the “pros and cons” of possible future enlargements of EU, the analysis in this study suggests that there may be benefits in improved TE and TC growth for the candidate countries.

18 ตัวอย่าง Measuring technical efficiency on conventional and certified organic Jasmine rice farms 20 conventional farms and 20 certified organic farms The crop year 2005 Stochastic frontier analysis

19 ตัวอย่าง Data 1. Yield of jasmine rice in terms of paddy measured in kilograms 2. Total amount of seeds used in jasmine rice farming measured in kilograms 3. Total farm lands (both hired and family land) devoted to jasmine rice cultivation measured in rais 4. Total amount of labors (both hired and family labor) used in jasmine rice farms measured in rais 5. Total amount of natural and chemical fertilizers applied in jasmine rice production 6. Total amount of machinery (both hired and family labor machinery) used in jasmine rice farms measured in hours

20 ตัวอย่าง Model Specification 1. Define a production technology consisting of one output and five inputs Production function VS distance function Cobb Douglas VS Translog ฟังก์ชันเส้นพรมแดนการผลิตที่มีรูปแบบ Translog สามารถแสดงได้ดังนี้ รูปแบบ Cobb Douglas สามารถแสดงได้ดังนี้

21 ตัวอย่าง Model Specification 2. Estimate the stochastic production frontier function Cross-sectional data, year 2005 Normal-Half Normal Model VS Normal-Truncated Normal Model 3. Test of hypothesis Functional forms between Cobb Douglas and Translog Existence of inefficiency effect 4. Calculate the technical efficiency and analyze the results 5. Discuss the policy implications

22 การวัดประสิทธิภาพกำไร พิจารณาหน่วยผลิตเผชิญราคาของผลผลิต p ε R ++ M และ ราคาของปัจจัยการ ผลิต w ε R ++ K โดยที่หน่วยผลิตต้องการกำไรสูงสุดในการผลิต (p’y-w’x) จากการใช้ปัจจัยการผลิต x ε R + K ที่กำหนด เพื่อผลิต y ε R + M การวัด ประสิทธิภาพกำไรสามารถกำหนดได้จากอัตราส่วนของกำไรแท้จริง (actual profit) ต่อกำไรสูงสุด (maximum profit) ดังความสัมพันธ์ PE(y,x,p,w) = (p’y-w’x)/π(p,w) การแยกค่าประสิทธิภาพกำไรออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ สามารถทำได้โดยการ ใช้ปัจจัยการผลิต (input ‑ oriented) หรือ การใช้ผลผลิต (output ‑ oriented)

23 การวัดประสิทธิภาพกำไร จากรูปแสดงหน่วยผลิตกำลังเผชิญระดับราคา (p A,w A ) และโดยการใช้ปัจจัยการผลิต x A เพื่อผลิต สินค้า y A การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงเทคนิคโดยการ ใช้ผลผลิตสามารถทำได้โดยการเพิ่มสัดส่วนของ ผลผลิตในแนวรัศมีเป็น Øy A ซึ่งส่งผลให้กำไร เพิ่มขึ้นและก่อให้เกิดประสิทธิภาพกำไรแก่หน่วย ผลิต (profit efficiency) อย่างไรก็ตามหน่วยผลิตที่ ผลิตสินค้า ณ ระดับ Øy A จะเผชิญกับความไม่มี ประสิทธิภาพเชิงแบ่งสรรของผลผลิต รวมถึงหน่วย ผลิตที่ใช้ปัจจัยผลผลิต x A ที่กำหนดจะเผชิญกับ ความไม่มีประสิทธิภาพเชิงแบ่งสรรของปัจจัย ผลผลิต ความไม่มีประสิทธิภาพทั้งสองนี้จะทำให้ระดับกำไร ของหน่วยผลิตลดลงโดยมีระดับต่ำกว่าเส้นพรมแดน กำไร π(p A,w A ) สาเหตุอีกประการที่ก่อให้เกิดความ ไม่มีประสิทธิภาพกำไรของหน่วยผลิต คือความไม่มี ประสิทธิภาพของขนาด (scale inefficiency) พิจารณาปริมาณผลผลิตและปัจจัยการผลิต (ØyA,xA) ซึ่งก่อให้เกิดขนาดของการผลิตที่ เล็กที่ไม่มีประสิทธิภาพเพื่อให้เกิดกำไรสูงสุด หน่วยผลิตสามารถเพิ่มกำไรสูงสุดโดยการ ผลิตที่ตำแหน่ง E ดังนั้น ขนาดของการผลิตที่เหมาะสมจึงเป็นอีกปัจจัยที่ใช้ในการอธิบาย ประสิทธิภาพกำไรของหน่วยผลิตในกระบวนการผลิต การแยกค่าประสิทธิภาพกำไรโดยการใช้ผลผลิต (output ‑ oriented)

24 การวัดประสิทธิภาพกำไร การแยกค่าประสิทธิภาพกำไร จากความสัมพันธ์ที่ได้แสดงไว้ข้างต้นนี้สามารถกล่าวโดยสรุปได้ว่าการได้มา ซึ่งกำไรสูงสุดของหน่วยผลิตในการผลิตต้องอาศัยปัจจัยต่างๆอันได้แก่ 1. การมีประสิทธิภาพเชิงเทคนิคในกระบวนการผลิต (technical efficiency) 2. การใช้ปริมาณของปัจจัยการผลิตที่สัมพันธ์กับราคาของปัจจัยการผลิตใน อัตราส่วนที่เหมาะสม (input allocative efficiency) 3. การใช้กำลังการผลิตของผลผลิตที่สัมพันธ์กับราคาของผลผลิตในสัดส่วนที่ เหมาะสม (output allocative efficiency) 4. การเลือกใช้ขนาดของการผลิตที่เหมาะสมในการผลิตโดยสัมพันธ์กับราคา ของผลผลิตและปัจจัยการผลิต (scale efficiency) ประสิทธิภาพดังกล่าวทั้งหมดรวมกันได้ ประสิทธิภาพกำไร (profit efficiency)

25 การวิเคราะห์เส้นพรมแดนกำไรเชิงเฟ้นสุ่ม ถ้าราคาของผลผลิตและปัจจัยการผลิตสามารถจัดหาได้ และการกำหนด พฤติกรรมของหน่วยผลิตโดยอาศัยสมมติฐานที่ว่าหน่วยผลิตต้องการกำไรใน การผลิตสูงสุดมีความเหมาะสม Kumbhakar (2000) ได้เสนอฟังก์ชันเส้น พรมแดนกำไรเชิงเฟ้นสุ่ม (stochastic profit frontier) ไว้ดังนี้ ที่ซึ่ง π i, p i, w i คือ คือ กำไรที่เกิดขึ้นจริง ราคาของผลผลิตและปัจจัยการผลิต ของหน่วยผลิตที่ i ß คือ ตัวแปรที่ไม่ทราบค่าที่ต้องการประเมิน u i คือ ตัวแปรเชิงเฟ้นสุ่มค่าบวกที่ใช้แสดงค่าประสิทธิภาพเชิง เศรษฐศาสตร์ หรือประสิทธิภาพกำไร (profit efficiency) ในการผลิต v i คือ ตัวแปรความผิดพลาดเชิงเฟ้นสุ่ม (random error) ซึ่งใช้เป็น ตัวแทนในการอธิบายถึงปัจจัยสำหรับความผิดพลาดต่างๆที่เกิดจากการวัดและ ปัจจัยความไม่แน่นอนที่ไม่สามารถวัดได้ในกระบวนการผลิต

26 กรณีศึกษา 3 Setboonsarng S., Leung, P. and Cai, J. “Contract Farming and Poverty Reduction: the Case of Organic Rice Contract Farming in Thailand” ADB Institute Discussion Paper No. 49 Objectives 1. To test whether contract rice farmers are more profitable than non-contract rice farmers for comparable scale of operation 2. To test whether contract rice farmers are more (profit) efficient than non-contract rice farmers for comparable scales of operation 3. To test whether contract farming is biased against small farmers

27 กรณีศึกษา 3 Data Contract rice farmers and 222 non-contract rice farmers from five provinces (Phayao, Chiang Rai, Ubon Ratchathani, Surin, Yasothon) 2. Variables regarding the production technology consist of one output, seven variable inputs and two fixed inputs VariableUnits Rice output Rice price Seed price Hire labor wage Chemical fertilizer price Organic fertilizer price Machinery power price Fuel price Land Capital asset Kg Bath/kg Bath/person/day Bath/kg Bath/rai Rai bath

28 กรณีศึกษา 3 Data 3. Farm-specific variables are VariableUnits Farm characteristics and endowments 1.Regional dummy (north=1, northeast=0) 2.Farm size 3.Land ownership (own=1, rent=1) 4.Rice income in total agricultural income Demographic and other characteristics of household head 1.Experience in fragrant rice farming 2.Level of formal education 3.Age 4.Non-agricultural income in total Household income General production practices 1.Amount of own labor 2.Amount of own organic fertilizer 3.Amount of own seed 0/1 Rai 0/1 % Year %

29 กรณีศึกษา 3 Model Specification 1.Estimate a dual variable profit frontier where π = actual profit p = price of output (one output) w = price of variable inputs (7 variable inputs) x = fixed inputs (2 fixed inputs) 2.Measure the profit elasticity

30 กรณีศึกษา 3 Model Specification 3. Calculate the profit efficiency (PE) PE = Actual profit Actual profit + Profit loss where profit loss is calculated as the difference between maximum possible profit (that is, profit on the profit frontier) for each farm and its actual profit 4.Selection bias and counterfactual simulation


ดาวน์โหลด ppt หลักสูตรอบรม การวัดประสิทธิภาพและผลิตภาพของการผลิตสินค้าเกษตร ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google