تعیین کارایی مزارع گندم آبی در شهرستان نیشابور تحت شرایط عدم حتمیت

نوع مقاله : مقالات پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه کشاورزی و منابع طبیعی رامین خوزستان

2 دانشگاه زابل

چکیده

یکی از فروض در الگو‌های تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) برای برآورد کارایی واحدهای تصمیم‌گیرنده این است که داده‌های ورودی و خروجی الگو بطور کامل شناخته شده و معین بوده که در عمل این فرضی دور از ذهن است. در بسیاری از کاربردهای واقعی، نهاده‏ها و ستاده‏ها اغلب غیردقیق هستند. در مطالعه حاضر به تعیین کارایی مزارع نمونه گندم آبی در شهرستان نیشابور با استفاده از تکنیک تحلیل پوششی داده‌ها با پارامترهای کنترل کننده میزان محافظه‌کاری (RDEA) پرداخته شد. این روش بر پایه رویکرد بهینه‏سازی قوی Bertsimas و Sim است و به‏دنبال بهینه‌سازی یک الگوی DEA تحت شرایط عدم قطعیت است. نتایج نشان داد که میانگین کارآیی فنی خالص در تمام سطوح احتمال انحراف هر محدودیت از کران خود بالاتر از میانگین کارآیی فنی بوده که نشان دهنده قابلیت و مهارت زیاد کشاورزان مزارع نمونه در شهرستان نیشابور در تولید گندم است. در هر دو الگوی DEA و RDEA بیشترین میزان اختلاف بین میانگین مقدار مصرف مطلوب و مقدار مصرف واقعی نهاده‌ها مربوط به دو نهاده آفت‌کش و سطح ‌زیرکشت است. بر این اساس، برگزاری کلاس‌های ترویجی آموزش کشاورزان با هدف استفاده بهینه از زمین‌های کشاورزی موجود با همکاری کشاورزان کاملاً کارا توصیه می‌گردد. استفاده از نتایج الگوی RDEA برای انجام مراحل اصلاح‌سازی رفتار غیربهینه کشاورزان ناکارا در منطقه مورد مطالعه بعلت انعطاف‌پذیری بسیار زیاد آن در مقابل داده‌های غیردقیق (بر اساس نتایج شبیه‌سازی مونت کارلو) توصیه می‌شود.

کلیدواژه‌ها


1- Ahmad Z., and Jun M. 2015. Agricultural Production Structure Adjustment Scheme Evaluation and Selection Based on DEA Model for Punjab (Pakistan). Journal of Northeast Agricultural University (English Edition), 22: 87-91.
2- Babaei M., Paknejad H., Mardani M., and Salarpour M. 2012. Evaluating crop efficiency of Jahrom city using interval data envelopment analysis (IDEA). Journal of Operations Research applications, 35: 43-53.(in Persia)
3- Banker R.D., Charnes A., and Cooper W.W. 1984. Some models for estimation technical and scale efficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30 1078-1092.
4- Ben-Tal A., and Nemirovski A. 1999. Robust solutions to uncertain programs. Journal of Operations Research Letters, 25: 323-331.
5- Ben-Tal A., and Nemirovski A. 2000. Robust solutions of linear programming problems contaminated with uncertain data. Journal of Mathematical Programming, 88: 411-424.
6- Bertsimas D., and Sim M. 2003. Robust discrete optimization and network flows. Journal of Mathematical Programming, 98: 49-71.
7- Bertsimas D., and Sim M. 2004. The price of robustness. Operations Research 52: 35–53.
8- Charnes A., Cooper W.W., Golany B., and Seiford L. 1985. Foundation data envelopment analysis of Pareto–Koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics, 30: 91–107.
9- Charnes A.W., Cooper W., and Rhodes D. 1978. Measuring the efficiency of decision making unit. European Journal of Operational Research, 2: 429-444.
10- Cochran W.G. 1977. Sampling Techniques. New York: Willey.
11- Coeli T., Parsada R., and Battese E. 1998. An introduction to efficiency and productivity analysis. Bostone: Kluwer Academic Pub.
12- Department of Jehad Keshavarzi of Khorasan razavi. 2012. Statistical Yearbook of Agriculture Unpublished results.(in Persia)
13- Despotis D.K., Maragos E.K., Smirlis Y.G. 2006. Data envelopment analysis with missing values: An interval DEA approach. European Journal of Operational Research, 140: 24–36.
14- Dupacova J., Growe-Kuska N., and Romish W. 2003. Scenario reduction in stochastic programming: an approach using probability metrics. Mathematical Programming Series A, 95: 493–511.
15- El-Ghaoui L., Oustry F., and Lebret H. 1998. Robust solutions to uncertain semidefnite programs. SIAM Journal on Optimization, 9: 33-52.
16- Faramarzi M., Yang H., Schulin R., and Abbaspour K.C. 2010. Modeling wheat yield and crop water productivity in Iran: Implications of agricultural water management for wheat production. Agricultural Water Management, 97: 1861-1875.
17- Gaspar F.J., Mesias M., and Pulido F. 2009. Assessing the technical efficiency of extensive livestock farming systems in Extremadura, Spain. Livestock Science, 121: 7–14.
18- Guo P., and Tanaka H. 2001. Fuzzy DEA: A perceptual evaluation method. Fuzzy Sets and Systems, 119:149–160.
19- Han Y., Geng Z., Zhu Q., and Qu Y. 2015. Energy efficiency analysis method based on fuzzy DEA cross-model for ethylene production systems in chemical industry. Energy, 83: 685-695.
20- Jahanshahloo G.R., and Alirezaee M.R. 1992. Measuring the efficiency of academic units at the Teacher Training University. In Proc.26th Annul Iranian Mathematic, Conference, pp. 167-171.
21- Kao C., and Liu S.T. 2003. A mathematical programming approach to fuzzy efficiency ranking. International Journal of Production Economics, 86: 145-154.
22- Kazemi M., and Nikkhah Z. 2009. Application of DEA in measuring and analyzing the relative performance of counties of Khorasan Razavi province in wheat-rainfed cultivation. Journal of Economics and Agricultural Development, 23: 87-94.(in Persia)
23- Lertworasirikul S., Shu-Cherng F., Joines J.A, and Nuttle H.L.W. 2003. Fuzzy data envelopment analysis (DEA): A possibility approach. Fuzzy Sets and Systems, 139: 379–394.
24- Mardani M., Sakhdari H., and Sabouhi M. 2010. Application of multi objective programming and Controller parameters of conservatism in agricultural planing, Case study: Mashhad city. Journal of Agricultural Economics Research, 2: 161-187.(in Persia)
25- Mazhari M., and Mohades Hoseini S.A. 2007. Measuring and comparing the production factors of agricultural strategic products in Khorasan-razavi. Journal of Economic and Agriculture, 4: 115-121.(in Persia)
26- Mojaverian M.S. 2006. Studying the relationship between productivity and production efficiency with the size of the rice fields of Mazandaran. Journal of Economic and Agriculture, 1: 12-21.(in Persia)
27- Movahedi M.M., and Hoseini S.M. 2009. nvestigating and ranking the different areas of the railway of Islamic Republic of Iran using data envelopment analisis. Journal of Applied Mathematics of Lahijan, 24: 49-64.(in Persia)
28- Sabouhi M., and Mardani M. 2010. Investigating The effect of rainfall on cropping pattern and total gross margin in right irrigation network of nekouabad diversion dam. Journal of Agricultural Economics Research, 5: 202-221.(in Persia)
29- Sabouhi M, and Mardani M. 2013. Application of Robust Optimization Approach for Agricultural Water Resource Management under Uncertainty. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 139: 571-581.(in Persia)
30- Shokouhi AH, Hatami-Marbini A., Tavana M., and Saati S. 2010. A robust optimization approach for imprecise data envelopment analysis. Computers and Industrial Engineering, 59: 387-397.
31- Singh A., and Kathuria LM. 2016. Understanding drivers of branded food choice among low-income consumers. Food Quality and Preference, 52: 52-61.
32- Skevas T., Stefanou SE., and Oude Lansink A. 2014. Pesticide use, environmental spillovers and efficiency: A DEA risk-adjusted efficiency approach applied to Dutch arable farming. European Journal of Operational Research, 237: 658-664.
33- Toma E., Dobre C., Dona I., and Cofas E. 2015. DEA Applicability in Assessment of Agriculture Efficiency on Areas with Similar Geographically Patterns. Agriculture and Agricultural Science Procedia, 6: 704-711.
34- Tsionas EG. 2003. Combining DEA and stochastic frontier models: An empirical Bayes approach. European Journal of Operational Research, 147: 499-510.
35- Yang D., and Liu Z. 2012. Does farmer economic organization and agricultural specialization improve rural income? Evidence from China. Economic Modelling, 29: 990-993.
36- Yilmaz B., Yurduse M., and Harmancioglu N. 2009. The Assessment of Irrigation Efficiency in Buyuk Menderes Basin. Water Recourses Management, 23: 1081-1095.
37. Yu JR., Tzeng YC., Tzeng GH., Yu TY., and Sheu HJ. 2004. A fuzzy multiple objective programming to DEA with imprecise data, International Journal of Uncertainty. Fuzziness & Knowledge-Based Systems, 12: 591-600.
CAPTCHA Image