Экономическая эффективность производства молока: Эффективность производства молока в сельскохозяйственных организациях

Содержание

Мероприятия по повышению эффективности производства молока в регионе (Самохвалова А.А.1, Антошкина О.Г.1, Стадник А.Т.11 Новосибирский государственный аграрный университет) / Экономические отношения / № 3, 2019

Самохвалова А.А.1, Антошкина О.Г.1, Стадник А.Т.1
1 Новосибирский государственный аграрный университет

 Скачать PDF | Загрузок: 20 | Цитирований: 5

Статья в журнале

Экономические отношения (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2019)

Цитировать:
Самохвалова А.А., Антошкина О.Г., Стадник А.Т. Мероприятия по повышению эффективности производства молока в регионе // Экономические отношения. – 2019. – Том 9. – № 3. – С. 1975-1986. – doi: 10.18334/eo.9.3.40996.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=41243682
Цитирований: 5 по состоянию на 05. 09.2022

Аннотация:
В статье определено место молочной отрасли в обеспечении населения продовольствием. Изучены цель, задачи и направления развития молочной отрасли в рамках реализуемых государством программ по развитию сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия. Определены проблемы и направления повышения эффективности молочно-продуктового подкомплекса Новосибирской области. В статье разработаны практические рекомендации по повышению эффективности производства молока мероприятия и этапы их реализации по повышению эффективности производства молока в сельскохозяйственных организациях за счет ввода в основное стадо первотелок, выращенных в племенных хозяйствах, а также совершенствования кормовой базы. Предлагаемые мероприятия по росту эффективности производства молока в регионе будут способствовать повышению качества производимой продукции и объемов производства с целью обеспечения населения Новосибирской области молочными продуктами в соответствии с рекомендуемыми медицинскими нормами.

Ключевые слова: сельскохозяйственные организации, продуктивность, кормовая база, молочно-продуктовый подкомплекс, эффективность производства молока

JEL-классификация: Q18, Q13, Q19

Источники:

1. Антошкина О.Г., Федоров М.Н., Шелковников С.Н., Ковалева О.С. Эффективность производства молока в сельскохозяйственных организациях Новосибирской области // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. – 2017. – № 4-6(42). – С. 3-10.

2. Вернигор Н.Ф., Судницын Д.А. Совершенствование механизма государственной поддержки производства молока сельхозтоваропроизводителями Алтайского края // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. – 2014. – № 2(112). – С. 157-160.

Государственная программа Новосибирской области «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в Новосибирской области на 2015-2020 годы»: утв. Постановлением правительства Новосиб. обл. от 02.02.2015 № 323-п (в ред. Постановления правительства Новосиб. обл. от 14.12.2015 441-п). Mcx.nso.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://mcx.nso.ru/Documentation/progr/Pages/default.aspx.

Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 — 2020 годы: утв. Постановлением правительства Российской Федерации от 14 июля 2012 г. № 717. Mcx.nso.ru. [Электронный ресурс]. URL: http:// http://www.mcx.nso.ru/page/750.

5. Гриценко Г.М., Чернякова М.М., Ермаков А.О. Сущностная модель системы государственного регулирования цифровизации молочной отрасли // Наука Красноярья. – 2019. – № 2-3. – С. 24-31.

Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации: утв. Указом Президента Российской Федерации от 30.01.2010. – №120 // Гарант.ру

Закон Новосибирской области от 15.12.2007 № 166-ОЗ «О прогнозировании, программах и планах социально-экономического развития Новосибирской области»// Гарант. ру

8. Закшевская Е.В., Шевцова Н.М., Полевик Ю.О. Государственное регулирование развития молочного подкомплекса АПК: проблемы и пути их решения // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. – 2015. – № 4-2(47). – С. 137-143.

9. Ковалева И.В., Семина Л.А., Гражданкина О.А., Герман О.И., Поспелова И.Н. Перспективы развития молочной отрасли региона // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 6(95). – С. 595-599.

10. Кундиус В.А., Ковалев А.А. Развитие молокоперерабатывающей промышленности в условиях территориальной локализации молочного рынка Алтайского края // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. – 2017. – № 1(147). – С. 179-185.

Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2014 году Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы. Mc.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://www.mc.ru.

Постановление Правительства Новосибирской области от 30. 01.2012 № 43-п «Об утверждении Порядка разработки, утверждения и реализации ведомственных целевых программ Новосибирской области» // Гарант.ру

Постановление Правительства Российской Федерации от 17.12.2010 № 1042 «Об утверждении правил распределения и предоставления субсидий из федерального бюджета бюджетам субъектов Российской Федерации на поддержку экономически значимых региональных программ развития сельского хозяйства субъектов Российской Федерации // Гарант.ру

Приказ Минсельхоза России от 13 апреля 2015 № 134 «Об утверждении Порядка отбора экономически значимых региональных программ развития сельского хозяйства субъектов Российской Федерации и форм документов, предусмотренных Правилами распределения и предоставления субсидий из федерального бюджета бюджетам субъектов Российской Федерации на поддержку экономически значимых региональных программ развития сельского хозяйства субъектов Российской Федерации, утвержденными Постановлением правительства Российской Федерации от 17 декабря 2010 г. № 1042» // Консультант Плюс

15. Шумакова О.В., Епанчинцев В.Ю., Емельяненко К.В. Молочная отрасль АПК Омской области – актуальные проблемы и направления развития // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 9-1. – С. 186-190.

Страница обновлена: 12.12.2022 в 21:53:04

Экономическая эффективность производства молока в животноводстве и несколько путей ее исчисления

Актуальные статьи от наших партнеров:

  • Политика ОПЕК в условиях современного энергетического кризиса (Маркелова Э.А.) // Экономические отношения. № 4 / 2022
  • Трансформация институциональных основ и механизмов экономической политики как фактор импортозамещения в России в условиях санкционного давления и внешнеэкономических угроз (Макаров И.Н., Дробот Е.В. и др.) // Экономические отношения. № 4 / 2022
  • Рынок беспилотных авиационных систем в России: состояние и особенности функционирования в макроэкономических условиях 2022 года (Фаттахов М. Р., Киреев А.В. и др.) // Вопросы инновационной экономики. № 4 / 2022
  • Оценка прогнозно-экономических показателей Российской Федерации в период частичной мобилизации (Караваева И.В., Быковская Ю.В. и др.) // Экономика, предпринимательство и право. № 10 / 2022
  • Социально-экономические предпосылки трансформации рынка труда в условиях введения беспрецедентных санкций (Былков В.Г.) // Экономика труда. № 10 / 2022
  • Новые статьи от наших партнеров:

  • Развитие экосистемы проектной деятельности университета в интересах ключевых стейкхолдеров региона (Березин А.С., Минаева О.А. и др.) // Вопросы инновационной экономики. № 1 / 2023
  • Тенденции и факторы устойчивости мирового рынка удобрений (Хмелева Г.А., Алейникова А.Б.) // Продовольственная политика и безопасность. № 1 / 2023
  • Современное состояние и перспективы развития торгово-экономических отношений России и Эфиопии (Хмелева Г. А., Глотова А.В.) // Экономические отношения. № 1 / 2023
  • Роль университетов в инновационном развитии российского бизнеса (Серебренников С.С., Иванова Н.М. и др.) // Вопросы инновационной экономики. № 1 / 2023
  • Исследование структурной трансформации и поляризации российского рынка труда в условиях цифровой экономики (Васина В.Н., Кельчевская Н.Р.) // Экономика труда. № 1 / 2023
  • Цифровая трансформация российского бизнеса с использованием искусственного интеллекта в образовательной сфере (Егорова Д.А., Шпильман Н.И.В.) // Экономика, предпринимательство и право. № 12 / 2022
  • Теоретические, методологические и целевые установки системы анализа устойчивого развития субъектов предпринимательства (Гузей В.А.) // Социальное предпринимательство и корпоративная социальная ответственность. № 2 / 2023
  • Прогноз развития экономики индии и оценка перспектив сотрудничества с Россией (Максимцев И. А., Костин К.Б. и др.) // Экономические отношения. № 1 / 2023
  • Анализ состояния и перспектив роста российского экспорта мяса (Хайруллина О.И.) // Продовольственная политика и безопасность. № 1 / 2023
  • Субъективное благополучие в академической сфере: гендерный аспект (Щетинина Д.П., Скачкова Л.С.) // Экономика труда. № 1 / 2023
  • Мировой и российский рынок зерна: оценка тенденций и перспектив (Шалаева Л.В.) // Продовольственная политика и безопасность. № 2 / 2023
  • Изменения в поведении экономических субъектов в условиях цифровой трансформации (Стрелец И.А.) // Вопросы инновационной экономики. № 1 / 2023
  • Повышение эффективности управления персоналом в условиях неопределенности внешней среды (Костин К.Б., Мамедова Л.Э. и др.) // Лидерство и менеджмент. № 1 / 2023
  • Бизнес-модели оптовых продовольственных рынков в контексте реализации национальных стратегий продовольственной безопасности (Матраева Л. В., Васютина Е.С. и др.) // Продовольственная политика и безопасность. № 1 / 2023
  • Особенности развития и применения фриланса в современных условиях (Мрачковский А.Е., Телятникова Т.В. и др.) // Экономика труда. № 1 / 2023
  • Факторы, влияющие на экономическую эффективность производства молока на мелких молочных фермах в Мукурвейни, округ Ньери, Кения

    . 2020 март; 52 (2): 533-539.

    doi: 10.1007/s11250-019-02039-1.

    Epub 2019 29 августа.

    Флоренция Майна
    1
    , Джон Мбуру
    2
    , Джордж Гито
    3
    , Джон ВанЛьювен
    4

    Принадлежности

    • 1 Факультет экономики сельского хозяйства, Университет Найроби, Найроби, Кения. [email protected].
    • 2 Факультет экономики сельского хозяйства, Университет Найроби, Найроби, Кения.
    • 3 Департамент клинических исследований Университета Найроби, Найроби, Кения.
    • 4 Департамент управления здравоохранением, Университет острова Принца Эдуарда, Шарлоттаун, Канада.
    • PMID:

      31463662

    • DOI:

      10.1007/с11250-019-02039-1

    Флоренс Майна и др.

    Trop Anim Health Prod.

    2020 9 марта0003

    . 2020 март; 52 (2): 533-539.

    doi: 10.1007/s11250-019-02039-1.

    Epub 2019 29 августа.

    Авторы

    Флоренция Майна
    1
    , Джон Мбуру
    2
    , Джордж Гито
    3
    , Джон ВанЛьювен
    4

    Принадлежности

    • 1 Факультет экономики сельского хозяйства, Университет Найроби, Найроби, Кения. [email protected].
    • 2 Факультет экономики сельского хозяйства, Университет Найроби, Найроби, Кения.
    • 3 Департамент клинических исследований Университета Найроби, Найроби, Кения.
    • 4 Департамент управления здравоохранением, Университет острова Принца Эдуарда, Шарлоттаун, Канада.
    • PMID:

      31463662

    • DOI:

      10.1007/с11250-019-02039-1

    Абстрактный

    В этом документе освещаются факторы, которые могут повлиять на экономическую эффективность мелких молочных ферм в Мукурвейни, округ Ньери, Кения. Всего 91 небольшие молочные фермы, ранее участвовавшие в тренинге по вопросам питания в 2013 году, были заполнены полуструктурированными анкетами. Собранные данные были введены в SPSS, и FRONTIER 4.1 была использована для расчета показателей технической, распределительной и экономической эффективности для каждой фермы. Затем баллы регрессировали против набора переменных с использованием модели Тобита в STATA, чтобы определить факторы, связанные с баллами. Средний возраст членов домохозяйства, занимающихся молочным животноводством, размер домохозяйства, рабочая сила, стоимость концентратов и размер земли в собственности оказали существенное негативное влияние на экономическую эффективность. Сделан вывод, что снижение затрат, правильное использование наемного труда и интенсивное использование имеющихся земель для молочного животноводства приведет к повышению экономической эффективности. В исследовании рекомендуются субсидирование цен на концентраты, интенсивное молочное животноводство, минимизация наемного труда и организация молочного обучения и семинаров с целью повышения эффективности производства молока в мелких фермах в изучаемом районе и других частях Кении с аналогичными агропромышленными комплексами. экологические и культурные условия.


    Ключевые слова:

    Эффективность распределения ресурсов; Молочное животноводство; Экономическая эффективность; Семья; Техническая эффективность.

    Похожие статьи

    • Влияние расстояния до городских рынков на системы мелких фермерских хозяйств в Кении.

      Migose SA, Bebe BO, de Boer IJM, Oosting SJ.
      Мигосе С.А. и соавт.
      Trop Anim Health Prod. 2018 Октябрь; 50 (7): 1417-1426. doi: 10.1007/s11250-018-1575-x. Epub 2018 28 марта.
      Trop Anim Health Prod. 2018.

      PMID: 29594962
      Бесплатная статья ЧВК.

    • Экономический анализ молочного животноводства в Бангладеш.

      Датта А.К., Хайдер М.З., Гош С.К.
      Датта А.К. и др.
      Trop Anim Health Prod. 2019 янв;51(1):55-64. doi: 10.1007/s11250-018-1659-7. Epub 2018 13 июля.
      Trop Anim Health Prod. 2019.

      PMID: 30003526

    • Экономическое сравнение типичных систем молочного животноводства в Южной Африке, Марокко, Уганде и Камеруне.

      Ндамби О.А., Хемме Т.
      Ндамби О.А. и соавт.
      Trop Anim Health Prod. 2009 авг; 41 (6): 979-94. doi: 10.1007/s11250-008-9288-1. Epub 2008 11 декабря.
      Trop Anim Health Prod. 2009.

      PMID: 19082756

    • Повышает ли программа «Контракт на снижение дохода от молока» техническую эффективность молочных ферм США?

      Чанг Х.Х., Мишра А.К.
      Чанг Х.Х. и др.
      Дж. Молочная наука. 2011 июнь; 94 (6): 2945-51. doi: 10.3168/jds.2010-4013.
      Дж. Молочная наука. 2011.

      PMID: 21605764

    • Приглашенный обзор: Уроки будущего — видение молочных ферм и коров в 2067 году.

      Бритт Дж.Х., Кушман Р.А., Дешоу К.Д., Добсон Х., Хамблот П., Хатьенс М.Ф., Джонс Г.А., Рюгг П.С., Шелдон И.М., Стивенсон Дж.С.
      Бритт Дж. Х. и др.
      Дж. Молочная наука. 2018 май; 101(5):3722-3741. doi: 10.3168/jds.2017-14025. Epub 2018 1 марта.
      Дж. Молочная наука. 2018.

      PMID: 29501340

      Обзор.

    Посмотреть все похожие статьи

    использованная литература

      1. J Сельскохозяйственные науки. 2011 авг; 149 (4): 507-517

        пабмед

      1. Пред. Вет. мед. 2016 1 марта; 125: 46-53

        пабмед

    термины MeSH

    Техническая эффективность производства молока в слаборазвитой производственной среде Индии* | SpringerPlus

    • Исследования
    • Открытый доступ
    • Опубликовано:
    • Двайпаян Бардхан 1 и
    • Мурари Лал Шарма 2  

    СпрингерПлюс
    том 2 , номер статьи: 65 (2013)
    Процитировать эту статью

    • 4200 доступов

    • 7 цитирований

    • 1 Альтметрика

    • Сведения о показателях

    Abstract

    Исследование было проведено в округе Кумаон штата Уттаракханд в Индии с целью оценки технической эффективности производства молока в домашних хозяйствах с разным размером стада и факторов, влияющих на нее. В общей сложности 60 фермерских хозяйств, представляющих различные категории по размеру стада, взятые из шести случайно выбранных деревень равнинных и холмистых районов округа, составили конечные единицы выборки исследования. Стохастический граничный анализ производственной функции использовался для оценки технической эффективности производства молока. Уравнения многомерной регрессии были подобраны с использованием индекса технической эффективности в качестве регрессии и для определения факторов, существенно влияющих на техническую эффективность в производстве молока. Исследование показало, что различия в производительности между фермами в районе исследования были связаны с разницей в уровне их технической эффективности. Однако интересно отметить, что мелкие фермеры технически более эффективны в производстве молока, чем их более крупные коллеги, особенно на равнинах. Помимо размера стада, значительное и положительное влияние на техническую эффективность на равнинах оказала интенсивность участия в рынке. Это свидетельствует о том, что повышение уровня коммерциализации молочных ферм благотворно скажется на эффективности их производства.

    Введение

    Несмотря на то, что Индия занимает первое место в мировом производстве молока, молочная продуктивность в Индии остается одной из самых низких по сравнению со многими ведущими странами мира. На национальном уровне удой местной коровы составляет от 3 до 3,5 литров, буйвола — от 3,96 до 5,39 литра, а помесной коровы — от 5,82 до 7,80 литра в день. По данным ФАО, продуктивность среднего дойного животного в Индии даже меньше половины среднемирового показателя. Рост производительности можно повысить двумя путями: технологическим прогрессом и повышением технической эффективности (Каранья и др., 2012). Технический прогресс требует значительных капиталовложений. В такой развивающейся стране, как Индия, важно знать, какие политики и шаги необходимо предпринять для повышения производительности, прежде чем инвестировать скудный капитал для достижения технического прогресса (Saha and Jain, 2004). В этом контексте анализ эффективности приобретает решающее значение, поскольку повышение технической эффективности влечет за собой внедрение неэффективными фермерами существующих технологий и методов и, таким образом, экономию скудного капитала для получения более высоких результатов от них. Кроме того, анализ факторов, влияющих на (не)эффективность, позволяет получить важные сведения о ключевых переменных, которые могут быть заслуживают рассмотрения при разработке политики для обеспечения оптимального использования капитала и ресурсов.

    Обзор литературы показал, что фермеры в развивающихся странах не могут использовать весь потенциал технологии и допускают ошибки при распределении (Gelan et al. 2010; Otieno et al., 2012 и Rao and Rama 2012). Таким образом, повышение эффективности производства приобретает большее значение в достижении потенциального объема производства на уровне фермы. Хотя имеется несколько исследований по анализу технической эффективности сельскохозяйственного производства в индийском контексте (Нарала и Зала, 2010 г. и Мондал и др., 2012 г.), исследования технической эффективности производства молока в условиях смешанного земледелия проводятся редко (Саха и Джейн, 2004 г.).

    Анализ эффективности производства молока становится все более важным в слаборазвитых производственных условиях развивающихся стран, таких как Индия, которые в основном представляют собой среду с низкими затратами и низкой производительностью, характеризующуюся натуральным хозяйством, бедными ресурсами местами с дойными животными с низким производственным потенциалом и бедными система инфраструктурного обеспечения. В связи с вышеизложенным, настоящее исследование было проведено для изучения технической эффективности производства молока, а также влияния различных факторов на эту эффективность в районе Кумаон штата Уттаракханд.

    Материалы и методы

    Образец и данные

    Штат Уттаракханд состоит из двух частей, а именно. Кумаон и Гарвал. Исследование было ограничено округом Кумаон из-за большей плотности поголовья скота в этом районе (114 на кв. км географического района и 840 на 1000 сельского населения по сравнению с 78 на кв. км географического района и 795 на 1000 сельского населения в Гарвале). подразделение) (Бардхан и др., 2010). Два района, богатых животноводческими ресурсами, а именно. США Нагар (расположенный на равнине) и Алмора (расположенный на холмах) из региона Кумаон были выбраны, чтобы иметь сравнительную картину сценария производства молока на равнинах и холмах. Всего в каждом районе случайным образом было отобрано по три села, не входящие в молочные пути сети молочных кооперативов. Из каждого такого села было отобрано по 10 хозяйств, торгующих молоком, в которых были представлены представители разных категорий поголовья, т.е. мелкие, средние и крупные (определенные на основе стандартных единиц животных с использованием метода кумулятивного квадратного корня) на пропорциональной основе. Окончательный размер выборки состоял из 60 домохозяйств, производящих молоко. Данные для настоящего исследования были собраны методом личного интервью с помощью хорошо структурированного, всестороннего и предварительно протестированного графика интервью.

    Оценка технической эффективности производства молока

    Цель настоящего исследования заключалась в оценке технической эффективности производства молока на уровне домохозяйств. Поэтому было очень важно учитывать влияние разных видов/породы дойных животных, содержащихся в фермерских хозяйствах. Для этой цели стандартные животные единицы (SAU) в соответствии со спецификациями, данными Kumbhare et al. (1983) была получена для стандартизации продукции различных ферм с разными видами молочных животных и . Выходная переменная была принята как производство молока с поправкой на жирность (FCM) на SAU в день в литрах на основе следующей формулы, предписанной Hemme (2000): наиболее популярными подходами к оценке технической эффективности являются параметрический стохастический граничный анализ (SFA) и непараметрический анализ оболочки данных (DEA). Каждый из двух подходов имеет свои сильные и слабые стороны. В то время как преимущество DEA заключается в его общей непараметрической границе, его ограничения связаны с тем фактом, что он приписывает все отклонения от границы неэффективности, игнорируя стохастические шумы в данных. С другой стороны, сила SFA заключается в его способности разделить погрешность на два компонента, а именно. неэффективность и статистический шум, но это может быть реализовано только путем наложения конкретной функциональной формы и, следовательно, полученные показатели эффективности могут быть чувствительны к выбранной функциональной форме (Gelan et al. 2010). В более ранних работах предполагалось, что SFA с составным членом ошибки более подходит для оценки технической эффективности в сельском хозяйстве, особенно в развивающихся странах, где вероятность того, что данные будут зависеть от ошибок измерения и влияния погодных условий, болезней, и т. д. высоки (Kumar et al. 2004). В настоящем исследовании использовалась стохастическая граничная производственная функция для оценки технической эффективности производства молока в районе исследования. Стохастическая граничная производственная функция может быть записана в общем виде как:

    Yk=fXikexpvk+uk

    Где, Y k – выпуск фермы k th , X i s – входы в производственный процесс, v k – случайная величина, представляющая статистическую шум и другие стохастические шоки, входящие в определение границы. Почти универсально определить этот случайный член как независимый нормально распределенный с нулевым средним значением и постоянной неизвестной дисперсией σ v 2 и не зависящий от X i , т. е. v k ~ N (0, σ v 2 ). u k — неотрицательная случайная величина, представляющая техническую неэффективность, и предполагается, что она распределяется независимо от v k и X i . Его можно измерить разницей между максимальным выпуском Y* (оцененным с помощью стохастической граничной производственной функции) и наблюдаемым выпуском Y i . Таким образом, неэффективность конкретной фермы — это расстояние ниже границы (Y i – Д*). Приведенная выше стохастическая граничная производственная функция может быть оценена по максимальному правдоподобию, если задана функция плотности для u k .

    Поскольку взаимосвязь «затраты-выпуск» в этом исследовании изучалась на уровне домохозяйства, а не для отдельных видов животных, некоторые важные переменные, такие как порядок лактации дойных животных и стадия лактации дойных животных, были намеренно исключены. из-за сложности включения этой информации в агрегированную функцию производства молока. Следовательно, предполагалось, что исключенные переменные существенно не различались между фермерскими хозяйствами в районе исследования (Saha and Jain 2004).

    Принимать во внимание различия в типе корма, скармливаемого в разное время, и смеси корма, скармливаемого; вводимые корма были стандартизированы в единицах питания с точки зрения кормового индекса, полученного на основе содержания перевариваемого сырого протеина (DCP) и общего количества перевариваемых питательных веществ (TDN) в кормах и кормах. Оценки кормового индекса рассчитывали для кормов и фуража для индивидуальных хозяйств по формулам DCP + (TDN/7,5). Стоимость семейного труда исчислялась исходя из преобладающей ставки заработной платы в районе исследования. Это было измерено путем сбора информации о количестве времени, затрачиваемого различными членами домохозяйства на различные виды деятельности, связанные с молочным животноводством, и преобразования их в эквивалентные человеко-дни.

    Факторы, влияющие на техническую эффективность

    Уравнения многомерной регрессии были объединены для различных категорий домохозяйств, принимая индекс технической эффективности в качестве регрессии и набор переменных, представляющих характеристики фермы и фермера, а также переменные операционных издержек в качестве регрессоров. Чтобы контролировать влияние размера стада в объединенные уравнения, размер стада был включен в окончательную модель в качестве дополнительной независимой переменной. Мультиколлинеарность среди независимых переменных была проверена путем подготовки корреляционной матрицы нулевого порядка для обоих наборов данных, то есть для равнин и холмов, отдельно. Конкретные переменные, использованные в этом исследовании в качестве регрессоров в уравнениях регрессии, описаны в таблице 1.

    Таблица 1
    Переменные, рассматриваемые в исследовании

    Полная таблица

    Результаты и обсуждение

    Социально-экономический профиль домохозяйств-респондентов

    В таблице 2 представлены социально-экономические характеристики домохозяйств-респондентов. Не наблюдалось существенной разницы в возрасте и опыте ведения хозяйства глав домохозяйств на равнинах и в горах. Однако уровень образования глав домохозяйств был значительно выше в горах, чем на равнинах (P < 0,10). Главы домохозяйств на равнинах в среднем учились до уровня начальной школы, в то время как их коллеги в горах учились в среднем до уровня средней школы. Значительно большая доля фермеров (70%) на холмах полагалась исключительно на сельское хозяйство как источник средств к существованию по сравнению с равнинами (33%). Животноводство использовалось как дополнительный источник дохода подавляющим большинством фермеров как на равнинах, так и на холмах (83% и 63% соответственно). Значительно большая доля (P < 0,05) домохозяйств (70%) на холмах имела хотя бы одного члена с несельскохозяйственным доходом, чем на равнинах (40%). Частота миграции была значительно выше (P < 0,01) на холмах (37%) по сравнению с равнинами (7%). Средний размер землевладения был значительно выше (P < 0,05) на равнинах (2 акра), чем на холмах (0,82 акра). Средний размер стада также был значительно выше (P < 0,10) на равнинах (3 SAU), чем на холмах (2 SAU). Не было существенных различий между холмами и равнинами в отношении среднего расстояния от фермы до ближайшего ветеринарного центра и доступа к кредитам. Однако среднее расстояние до рынка было значительно выше (P < 0,05) на холмах (8 км), чем на равнинах (5 км). Доступ к информации также был значительно выше (P < 0,10) для домохозяйств на равнинах, чем в горах.

    Таблица 2
    Социально-экономический профиль домохозяйств-респондентов

    Полноразмерная таблица

    Модели производства молока

    В Таблице 3 представлены производство молока на домохозяйство и надои молока на SAU для каждой ее размерной категории в обоих регионах. Молочная продуктивность и надои были значительно выше на равнинах, чем на холмах. Среднее производство молока и надои молока во всех домохозяйствах на равнинах составляли 25 литров на домохозяйство в день и 8 литров на SAU в день, соответственно, в то время как те же показатели для холмов составляли 8,5 литров на домохозяйство в день и 6 литров на SAU в день. соответственно.

    Таблица 3
    Модели производства молока (в день)

    Полноразмерная таблица

    Таблица 4 показывает вклад категории размера стада в общее производство и продажу молока в районе исследования. На равнинах наибольшую долю в общем объеме производства молока (48%) внесли крупные хозяйства, за которыми следуют мелкие (29%) и средние (23%) категории. Доля домохозяйств крупной категории (56%) также была значительно выше доли мелких (22%) и средних (21%) категорий в общем объеме реализованного молока. В горной местности вклад домохозяйств малой категории (72%) в общее производство молока был значительно выше, чем доля домохозяйств средней категории (28%). Доля домохозяйств малой категории (62%) в общем объеме реализованного молока была значительно выше, чем доля домохозяйств средней категории (38%). Таким образом, сравнение производства и сбыта молока поголовья в горах и на равнинах выявило значительные различия. На равнинах домохозяйства крупной категории были доминирующей категорией с точки зрения доли как в производстве молока, так и в сбыте, в то время как в случае холмов преобладала мелкая категория.

    Таблица 4
    Вклад поголовья в общее производство и реализацию молока

    Полноразмерная таблица

    Граничный функциональный анализ производства молока

    Уровень технической эффективности конкретной фермы характеризуется соотношением между наблюдаемым производством и некоторым идеальным или потенциальным производством. Измерение технической эффективности фермы основано на отклонении наблюдаемого выпуска от наилучшего производства или границы эффективного производства. Если фактическая производственная точка фермы находится на границе, она совершенно эффективна. Если она лежит ниже границы, то она технически неэффективна, а соотношение фактической и потенциальной продукции определяет уровень эффективности отдельного хозяйства. Стохастические оценки включают меру случайной ошибки. Это включает в себя оценку стохастической границы производства, когда выпуск фермы является функцией набора вложений, неэффективности и случайной ошибки. Метод оценки максимального правдоподобия (MLE) был использован для оценки параметров производственной функции Кобба-Дугласа с использованием программного пакета Frontier версии 4.1.

    Результаты для того же представлены в таблице 5. Статистика обобщенного отношения правдоподобия (LR) для проверки нулевой гипотезы об отсутствии эффектов неэффективности в стохастическом граничном производстве Кобба-Дугласа составила 9,788 и 10,86 в случае равнин и холмов. , соответственно. Рассчитанная статистика LR была статистически значимой в обоих случаях, что означает, что нулевая гипотеза об отсутствии эффектов технической неэффективности в стохастической производственной функции Кобба-Дугласа была отвергнута. Оценки значений гаммы 0,979 и 0,949 соответственно для равнин и холмов были статистически значимыми. Саха и Джайн (2004) сообщили об относительно более низком значении гаммы (0,723) в своем исследовании эффективности производства молока в Харьяне. Высокие уровни значений гаммы в этом исследовании указывают на то, что неэффективность на отдельных фермах объясняет очень высокую долю различий в надоях. Статистическая значимость значений гаммы также указывает на то, что граничные модели существенно отличались от моделей МНК или детерминированной границы, в которых отсутствовали случайные ошибки в производственной функции.

    Таблица 5
    Оценки максимального правдоподобия стохастических граничных функций производства молока Кобба-Дугласа стандартных единиц домашнего скота

    Полноразмерный стол

    На равнинах концентрат оказался существенным фактором, негативно влияющим на производство молока в модели MLE, что подразумевает чрезмерное скармливание концентратов молочным животным. С другой стороны, влияние сухого корма было значительным и положительным, что означает, что существуют возможности для прибыльного увеличения количества сухого корма, скармливаемого животным. Прочие расходы также оказали существенное и положительное влияние на производство молока, предполагая субоптимальные расходы на прочие статьи. Семейный труд был важной переменной, и эффект был отрицательным, что означает возможность сокращения рабочего времени, посвященного уходу за животными. Амортизация, ветеринарные расходы и зеленый корм не оказали существенного влияния на производство молока. В случае холмов не наблюдалось никаких переменных, оказывающих существенное влияние на производство молока.

    Оценка технической эффективности

    Для определения технической эффективности различных категорий домохозяйств по размеру стада по группам были получены средние показатели технической эффективности производства молока для различных хозяйств выборки. Показатели средней технической эффективности фермерских хозяйств представлены в таблице 6. Средняя эффективность хозяйств равнинных и холмистых хозяйств была почти одинаковой (90,73 и 89,27 соответственно). Мелкие фермеры были наиболее эффективными на равнинах (средняя эффективность 94,57), за которыми следуют крупные (средняя эффективность 92,62) и средние фермеры (средняя эффективность 84,40). В горах мелкие фермеры также были более эффективными (средняя эффективность 90,31), чем их средние коллеги (средняя эффективность 85,49).

    Таблица 6
    Оценка средней технической эффективности и потенциал повышения эффективности домохозяйств различных категорий по размеру стада

    Полноразмерная таблица

    На основе технической эффективности наиболее эффективной фермы в каждой категории размера стада был определен средний потенциал увеличения производства молока. Потенциал повышения технической эффективности производства молока с точки зрения снижения затрат на производство молока был выше для средних и крупных ферм (14,62% ​​и 6,51% соответственно), чем для мелких ферм (5,34%) на равнинах. В целом – для всех категорий домохозяйств – если средний фермер должен был достичь уровня эффективности своего наиболее эффективного коллеги, то он реализовал бы 9.18-процентная экономия затрат.

    Средний потенциал повышения эффективности для мелких и средних фермеров в горах составил 8,62% и 14,01%. Средний потенциал повышения эффективности для общей категории составил 10,01%. Это означает, что если средняя ферма в горах должна была достичь уровня технической эффективности наиболее эффективной фермы, то средняя ферма реализовала бы экономию затрат на 10,01%.

    Факторы, влияющие на техническую эффективность фермеров в производстве молока

    В таблице 7 представлены результаты многофакторного линейного регрессионного анализа, проведенного для выявления существенных факторов, влияющих на техническую эффективность молочных ферм на равнинах и холмах. Объединенные уравнения регрессии для всех категорий размера стада по группам были подобраны как для равнин, так и для холмов. Переменный размер стада был включен в набор объясняющих переменных для контроля различных по размеру категорий домохозяйств.

    Таблица 7
    Факторы, влияющие на техническую эффективность ферм

    Полноразмерный стол

    На равнинах непостоянный размер стада значительно и негативно повлиял на техническую эффективность, указывая на то, что фермы с меньшим размером стада более эффективны в производстве молока. Этот вывод согласуется с данными, полученными в результате анализа средней технической эффективности в предыдущем разделе. Доля проданной продукции оказала значительное, но положительное влияние на эффективность производства молока, подразумевая, что фермеры с более высокой степенью интенсивности участия в рынке были более эффективными в производстве молока. В горных районах только переменный возраст имел существенное влияние на техническую эффективность производства молока. Влияние возраста было отрицательным, подразумевая, что домохозяйства с более молодыми главами были более эффективными в производстве молока. Никакие другие переменные не оказывали существенного влияния на уровень технической эффективности.

    Заключение

    Исследование было направлено на измерение и объяснение технической эффективности производства молока в смешанной системе земледелия в округе Кумаон штата Уттаракханд, который представляет собой слаборазвитую производственную среду Индии. Стохастический пограничный анализ использовался для оценки показателей технической эффективности. Исследование показало, что различия в производительности между фермами в районе исследования были связаны с разницей в уровне их технической эффективности. Большинство фермеров в районе исследования используют имеющиеся технологии неоптимально и производят меньше, чем их потенциал. Средний технический КПД был найден 91 процент среди выборочных домохозяйств на равнинах и 89 процентов среди выборочных домохозяйств в горах. Кроме того, было обнаружено, что меньший размер стада и более высокий уровень коммерциализации положительно влияют на эффективность на равнинах, а более низкий возраст глав домохозяйств положительно влияет на эффективность на холмах. Таким образом, для повышения технической эффективности лица, определяющие политику, должны сосредоточить внимание на домохозяйствах с большим стадом на равнинах и домохозяйствах, возглавляемых старшими членами семьи в горах, чтобы они могли более эффективно использовать потенциал существующих технологий. Кроме того, прочная и эффективная связь ферм с рынком могла бы создать стимулы для повышения эффективности их производства и, таким образом, обеспечить значительную экономию средств, особенно на равнинах.

    Примечания

    a Для стандартизации размера стада в фермерских хозяйствах использовались следующие стандарты:

    Дойный буйвол 1,30

    Дойный Помесная корова 1,40

    Дойный аборигенная корова 1,00

    Информация авторов: Ph.D. Диссертация первого автора.

    Ссылки

    • Бардхан Д., Шарма М.Л., Рака С. Животноводство в Уттаракханде: модели роста и определяющие факторы состава и интенсивности. Indian J Anim Sci 2010, 80(6):584-589.

      Google ученый

    • Gelan, Ayele, Muriithi B Доклад, представленный на конференции Африканской ассоциации экономистов-агрономов 3 rd , Кейптаун, Южная Африка, 19–23 сентября 2010 г. Измерение и объяснение технической эффективности молочных ферм: случай исследование мелких фермерских хозяйств в Восточной Африке 2010 г.

      Google ученый

    • Hemme T: Ein Konzept Zur International Vergleichenden Analyse von Politik and Technikfolgen in der Landwirtschaft . Диссертация, Геттингенский университет, Геттинген, Германия; 2000.

      Google ученый

    • Каранджа Ф., Гилмор Д., Фрейзер И. Доклад, представленный на Ежегодной конференции Австралийского общества экономики сельского хозяйства и природных ресурсов, Фримантл, Западная Австралия, 8-10 февраля 2012 г. Рост производительности молочного производства, изменение эффективности и технологический прогресс в штате Виктория 2012.

      Google ученый

    • Кумар А., Биртал П.С., Бадруддин: Техническая эффективность выращивания молочных креветок в Индии: оценка и последствия. Indian J Agr Econ 2004, 59(3):413-420.

      Google ученый

    • Кумбхаре С.Л., Шарма К.Н.С., Патель Р.К.: Стандартизация крупного рогатого скота. Indian J Anim Sci 1983, 53: 547.

      Google ученый

    • Мондал Б. , Сингх А., Джха Г.К.: Влияние программ развития водосборных бассейнов на конкретную техническую эффективность фермы: исследование региона Бунделькханд штата Мадхья-Прадеш. Agric Econ Res Rev 2012, 25(2):299-308.

      Google ученый

    • Нарала А., Зала Ю.К.: Техническая эффективность рисовых ферм в орошаемых условиях в Центральном Гуджарате. Agric Econ Res Rev 2010, 23(2):375-381.

      Google ученый

    • Отиено Д.Дж., Хаббард Л., Руто Э. Доклад, представленный на трехлетней конференции Международной ассоциации экономистов-агрономов (IAAE), Фоз-дю-Игуасу, Бразилия, 18–24 августа 2012 г. Детерминанты технической эффективности производства мясного скота в Кения 2012.

      Google ученый

    • Rao IVY, Rama: Анализ эффективности, разрыва урожайности и ограничений в орошаемых по сравнению с неорошаемым сахарным тростником в северной прибрежной зоне Андхра-Прадеша. Agric Econ Res Rev 2012, 25(1):167-171.

      Google ученый

    • Саха А.К., Джейн Д.К.: Техническая эффективность молочных ферм в развивающихся странах: пример штата Харьяна, Индия. Indian J Agric Econ 2004, 59(3):588-599.

      Google ученый

    Ссылки на скачивание

    Благодарности

    Авторы благодарят директора экспериментальной станции Г.Б. Университет сельского хозяйства и технологий Панта, Пантнагар, за предоставление всех условий для проведения этого исследования. Поддержка и помощь, полученные от декана Колледжа ветеринарии и зоотехники, Г.Б. Сельскохозяйственный и технологический университет Панта также получил должное признание.

    Информация об авторе

    Авторы и организации

    1. Департамент ветеринарии и животноводства, Колледж ветеринарии и зоотехники, G.B. Сельскохозяйственный и технологический университет Пант, Пантнагар, Уттаракханд, Индия

      Двайпаян Бардхан

    2. Департамент экономики сельского хозяйства, Колледж сельскохозяйственных наук, Г. Б. Сельскохозяйственный и технологический университет Пант, Пантнагар, Уттаракханд, Индия

      Мурари Лал Шарма

    Авторы

    1. Двайпаян Бардхан

      Посмотреть публикации автора

      Вы также можете искать этого автора в
      PubMed Google Scholar

    2. Мурари Лал Шарма

      Просмотр публикаций автора

      Вы также можете искать этого автора в
      PubMed Google Scholar

    Автор, ответственный за корреспонденцию

    Двайпаян Бардхан.

    Дополнительная информация

    Конкурирующие интересы

    Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих интересов.

    Вклад авторов

    DB принимала участие в доработке дизайна исследования, выборе процедуры выборки, подготовке графика интервью и провела обследование домохозяйств для сбора данных, анализа данных, составления выводов и составления рукописи. MLS внесла свой вклад в доработку дизайна исследования и окончательно утвердила версию рукописи для публикации.