基于DEA-Tobit模型的规模化奶牛场技术效率及影响因素研究——以黑龙江省7市105家规模化奶牛场为例

发布时间：2022-01-12 14:11

　　在规模化奶牛养殖方式逐渐成为主导的背景下,提升规模化奶牛场技术效率对于提升我国整体奶牛场技术效率、推动奶牛养殖业发展意义重大。笔者应用DEA模型,以2017年黑龙江省105家全群存栏量在100头以上的奶牛场数据为支撑,对其技术效率进行测定,发现奶牛场技术效率差异明显,然后使用Tobit模型测定奶牛场技术效率水平差异的影响因素。结果表明:合理配置要素投入及改变生产规模,技术效率可以提升29.30%。技术与管理人员受教育水平、使用进口粗饲料、泌乳牛存栏量以及补贴金额对奶牛场技术效率产生显著正向影响,而全群存栏量对技术效率产生显著负向影响。根据研究结果在奶牛场自身经营和政府政策制定上给出了相应的对策建议。 

【文章来源】：黑龙江畜牧兽医. 2020,(22)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

CRS和VRS DEA的生产前沿面

不同规模奶牛场技术效率存在差异,养殖规模在500 头以下的奶牛场技术效率分布在0.4～0.7之间,养殖规模在≥500～<1 000头的奶牛场技术效率分布于0.7～1之间,而养殖规模≥1 000 头以上的奶牛场技术效率变动范围较大,从0.57到1不等。同一规模奶牛场技术效率同样存在差异,样本中养殖规模为300头的4个奶牛场中,有1个技术效率值为1,其余3个约为0.50;养殖规模为400 头的4个奶牛场技术效率值在0.55～0.69之间;养殖规模为510 头的4个奶牛场技术效率从0.50到0.81不等,差异较大(见图2 A,B)。由以上分析可知,不同奶牛场的技术效率存在着差异,那么是什么因素导致其技术效率水平的差异呢?下面通过Tobit模型做进一步分析。4.2 技术效率影响因素实证分析

【参考文献】：
期刊论文
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[2]不同养殖方式下奶农的技术效率及其影响因素分析——基于呼和浩特市的调查和SFA方法应用[J]. 房风文,孔祥智.  江汉论坛. 2011(06)
[3]随机前沿分析与数据包络分析方法的评析与比较[J]. 李双杰,范超.  统计与决策. 2009(07)
[4]农户奶牛生产技术效率及影响因素分析[J]. 曹暕,孙顶强,谭向勇.  中国农村经济. 2005(10)
[5]技术效率、技术进步与生产率增长:基于DEA的实证分析[J]. 颜鹏飞,王兵.  经济研究. 2004(12)



本文编号：3584912