Non-parametric production frontier models: experience of agricultural applications

 
PIIS265838870004477-7-1
DOI10.33276/S265838870004477-7
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: Leading Researcher
Affiliation:
Laboratory of financial and industrial integration mechanisms
Central Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of Science
Address: Moscow, Nakhimovsky prospekt, 47
Journal nameVestnik CEMI
EditionIssue 1
Abstract

 

In the period of intensive technical renovation of national economy, the lack of analytical information is typical. It is possible to close this lack with the data from numerical models that base on the nonparametric representation of production frontiers. The aim of the paper is to help a researcher to orient himself to the numerous approaches that make use of the non-parametric production frontiers while solving applied problems of a kind that emerges in the period, when the capacity of economic growth on the base of the dominating technical paradigm has been exhausted. The overview presented in this paper reflects evolution of nonparametric production frontier applications starting from their core area of efficiency analysis, towards problems of meeting informational demand of investors and applied policy analyses. The subject area of agriculture is chosen on the historical reason: many problems that have expanded the scope of applications of the non-parametric production frontier technique had arisen in Russia's and Belarus' agricultural sector.

Keywordstechnical efficiency, operations research, stochastic programming, DEA
Received22.03.2019
Publication date02.07.2019
Number of characters23240
Cite  
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
1 Форсированный переход национальной экономики на новую технологическую парадигму сопровождается быстрой институциональной трансформацией с неоднозначными последствиями. Тема данной статьи связана с актуализацией в этих условиях трёх направлений эмпирических исследований: во-первых, мониторинга эффективности отраслей и предприятий, отражающего успехи и неудачи институциональной трансформации; во-вторых, анализа политики ex ante, необходимого для предотвращения, насколько это возможно, негативных последствий предстоящих изменений в формальных институтах; в-третьих — внутриотраслевого индикативного планирования, компенсирующего разрыв обратных связей механизма саморегулирования экономики из-за нестационарности системы цен вкупе с инвестиционными лагами. Ниже показано, что эффективным средством решения этих задач способна служить техника числового моделирования непараметрической границы производственных возможностей (далее НГПВ). Это подтверждается заделом, представленным в научной литературе и систематизированном в настоящей статье.
2

  • Главные этапы развития методологии НГПВ
  • 3 Поиск приёмов построения границ производственных возможностей, в том числе непараметрических, инициировали статьи Koopmans (1951) и Debreu (1951). Независимо от зарубежных учёных базовая идея понятия технологической эффективности разработана в ЦЭМИ РАН и опубликована в статье Ю.В. Сухотина и др.
    4 Первой работой, в которой изложен метод построения НГПВ как выпуклой оболочки векторов фактических значений затрат и выпуска каждого производителя из некоторой выборки, стала статья М. Фаррелла (Farrell, 1957). В ней решается проблема количественного измерения технологической эффективности (далее ТЭ) произвольных агентов, преобразующих ресурсы в продукцию, без обращения к параметрической спецификации границы производственных возможностей — а значит, без искажений, обусловленных выбором функциональной формы представления этой границы. Фаррелл формулирует задачу линейного программирования, вычисляющую НГПВ. Charnes et al. (1978) преобразовали эту задачу к более простой эквивалентной форме. В предложенном ими варианте методика определения ТЭ с использованием НГПВ получила наименование data envelopment analysis (DEA).
    5 Этапы развития методологии НГПВ, наиболее важные для дальнейшего изложения, связаны с работами Banker et al. (1984), где предложен приём отражения эффекта масштаба в рамках обобщённого фаррелловского формализма; Fare et al. (1985), где НГПВ используется для оценивания не только ТЭ, но и аллокативной (или ценовой) эффективности, для чего в пределах НГПВ ищется оптимум стоимостной целевой функции, выражающей краткосрочную прибыль; Dyson & Thanassoulis (1988), где вводится понятие «области уверенности» оценок ТЭ (assurance region) и предлагается заключать переменные модели Charnes et al. (1978) в некоторые наперёд заданные границы; наконец, Nemoto & Goto (1999), где впервые построена динамическая НГПВ. Вклад этих работ в методологию НГПВ был опосредованным: непосредственная цель заключалась в преодолении недостатков оценок ТЭ, получаемых при помощи спецификации Charnes et al. (1978), эквивалентной спецификации Фаррелла. Первая из этих трёх работ интересна ещё и тем, что впервые извлекла пользу из двойственных оценок ограничений задачи линейного программирования, задающей НГПВ. В ней обосновывается возможность судить (не всегда однозначно) о направленности эффекта масштаба по знаку двойственной оценки специального ограничения, добавляемого в спецификацию Charnes et al. (1978).

    views: 405

    Readers community rating: votes 0

    1. Гражданинова М., Лерман Ц. Оценка аллокативной и технической эффективности сельскохозяйственного производства // Вопросы экономики. 2005. № 6. С. 97-108.

    2. Данилов-Данильян В.И. Природная рента и управление использованием природных ресурсов // Экономика и математические методы. 2004. №3. С.3-15.

    3. Кайшев В.Г., Светлов Н.М. Совершенствование системы управления сырьевыми ресурсами мясной и молочной промышленности (вопросы методологии) // Международный сельскохозяйственный журнал. 2005. №4. С.15-21.

    4. Канторович Л.В. Экономический расчёт наилучшего использования ресурсов. М.: Изд-во АН СССР, 1960. 346 с.

    5. Коротченя В.М. Техническая эффективность сельского хозяйства России // Вопросы экономики. 2016. № 4. С. 144-155.

    6. Оуде Лансинк А., Безлепкина И., Светлов Н. Технологическая эффективность молочных хозяйств Московской области // Экономика сельского хозяйства России. 2003. №11. С.28.

    7. Романенко И.А., Светлов Н.М., Сиптиц С.О. Как улучшить размещение отраслей сельского хозяйства России // АПК: экономика, управление. 2018. №3. С.13-19.

    8. Романенко И.А., Светлов Н.М., Сиптиц С.О., Евдокимова Н.Е. Исследование влияния климатических изменений на размещение отраслей сельского хозяйства России // Проблемы прогнозирования. 2019. №2 (в печати).

    9. Сазонова Д.Д., Сазонов С.Н. Аллокативная и техническая эффективности фермерских хозяйств / Московский общественный научный фонд; АНО «Независимый экономический аналитический центр по проблемам деятельности крестьянских (фермерских) хозяйств». М., 2010. 160 с.

    10. Светлов Н.М. Есть ли потенциал для зерновых проектов в южном Нечерноземье? // АПК: экономика, управление. 2018. №12. С.59-66.

    11. Светлов Н.М. Модель границы производственных возможностей сельского хозяйства России // Экономические проблемы модернизации и инновационного развития агропромышленного комплекса: Сборник докладов IV Всероссийского конгресса экономистов-аграрников 27-28 октября 2011 г. М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2011, т.2, с.329-333.

    12. Светлов Н.М. Перспективы использования сельхозугодий, выведенных из оборота // АПК: экономика, управление. 2017. №10. С.45-53.

    13. Светлов Н.М. Резервы роста оплаты труда на сельскохозяйственных предприятиях Московской области // Сельская бедность: причины и пути преодоления. М.: Энциклопедия российских деревень, ВИАПИ, 2004. С. 196-198.

    14. Светлов Н.М., Сахарова В.Н., Кубышина Н.А. Моделирование многоэтапного процесса принятия решений в сельскохозяйственной организации. М.: ИНФРА-М, 2013. 142 с.

    15. Сухотин Ю.В., Дементьев В.Е., Петров А.И. О категории эффективности общественного производства // Экономика и математические методы. 1986. №1. С.125-136.

    16. Узун В.Я. Крупный и малый бизнес в сельском хозяйстве России: адаптация к рынку и эффективность. М.: Энциклопедия российских деревень, 2004. 136 с.

    17. Ястребова О., Субботин А. Рынок сельскохозяйственного кредита // Вопросы экономики. 2005. № 6. С. 84-96.

    18. Asmild M., Paradi J.C., Aggarwall V., Schaffnit C. Combining DEA window analysis with the Malmquist index approach in a study of the Canadian banking industry // Journal of Productivity Analysis. 2004. №21(1). P.67-89.

    19. Banker R., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis // Management Science. 1984. №30. P.1078-1092.

    20. Battese G.E., Rao D.S.P., O’Donnell C.J. A metafrontier production function for estimation of technical efficiencies and technology gaps for firms operating under different technologies. Journal of Productivity Analysis. 2004. №21(1). P.91-103.

    21. Bezlepkina I., Oude Lansink A., Oskam A. Effects of subsidies in Russian dairy farming // Agricultural economics. 2005. №33. P.277-288.

    22. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. 1978. №2. P.429-444.

    23. Cooper W.W., Seiford L.M., Zhu J., eds. Handbook on data envelopment analysis. Boston, Dordrecht, London: Kluwer Acad. Publ., 2004. xiv, 593 p.

    24. Debreu G. The coefficient of resource utilization // Econometrica. 1951. №19. P.237-292.

    25. Dyson R.G., Thanassoulis Е. Reducing weight flexibility in data envelopment analysis // Journal of the Operational Research Society. 1988. №39/6. P.563-576.

    26. Fare R., Grosskopf S., Lovell C.A.K. The Measurement of Efficiency of Production. Boston: Kluwer Acad. Publ., 1985. viii, 216 p.

    27. Farrell M.J. The measurement of productive efficiency // Journal of Royal Statistical Society: Series A (General). 1957. №3. P.253-290.

    28. Koopmans T.C. An analysis of production as an efficient combination of activities // Activity analysis of production and allocation / T.C. Koopmans, ed. Wiley, 1951. P.33-97.

    29. Nemoto J., Goto M. Dynamic data envelopment analysis: modeling intertemporal behavior of a firm in the presence of productive inefficiencies // Economics Letters. 1999. №64. P.51-56.

    30. Sedik D., Trueblood M., Arnade C. Corporate farm performance in Russia, 1991-95: An efficiency analysis // Journal of Comparative Economics. 1999. №27. P.514-533.

    31. Svetlov N. External transaction costs and large-scale farming in Moscow oblast // EuroChoices. 2010. №9(2). P.40-46.

    32. Svetlov N., Hockmann H. Long-term efficiency of the Moscow region corporate farms during transition (evidence from dynamic DEA) // Chinese Economists Society European conference in Slovenia ‘Economic transition in midlife: lessons from the development of markets and institutions’, May 11-14, 2007. Portorož, Slovenia, 2007.

    33. Svetlov N., Kazakevich I. A Microeconomic Model for Subsidies Allocation: the Case of Belarus // Conference proceedings: Institutions in Transition – Challenges for New Modes of Governance: 16-18 June 2010. Halle (Saale), Germany: IAMO, 2010.

    Система Orphus

    Loading...
    Up