báo cáo kết quả sử dụng phần mềm frontier 4 1 ước lượng và phân tích kết quả hàm sản xuất
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (122.28 KB, 19 trang )
BÁO CÁO KẾT QUẢ SỬ DỤNG PHẦN MỀM FRONTIER 4.1
ƯỚC LƯỢNG VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HÀM SẢN XUẤT
I. Mô hình lý thuyết hàm sản xuất: Mô hình Cobb-Douglas:
1.Mô hình Cobb-Douglas:
Y=AX1α1X2α2X3α3 X4α4 X5α5
Trong đó:
Y: Năng suất lúa (tấn/ha)
X1: Giống sử dụng(kg/ha)
X2: Lao động sử dụng (ngàycông/ha)
X3 :Lượng phân đạm, N (kg/ha)
X4 :Lượng phân lân, P2O5(kg/ha)
X5 :Lượng phân kali, K2O(kg/ha)
2.Hàm tuyến tính :
Logarit hóa 2 vế mô hình Cobb-Douglas:
LnY=lnA+α1lnX1+ α2lnX2+ α3lnX3+ α4lnX4+ α5lnX5
II.Kết quả sử dụng phần mềm Frontier 4.1:
Nguồn dữ liệu sử dụng: Data 10
Phầm mềm sử dụng: Frontier 4.1
Đối tượng nghiên cứu: Lúa
Các yếu tố liên quan: lượng giống sử dụng; lao động; lượng phân
đạm, N; Lượng phân lân, P2O5; Lượng phân kali, K2O
Tổng số liệu: 80
1.Kết quả của hàm sản xuất trung bình ước lượng theo phương pháp OLS:
a. Bảng kết quả:
Hệ số
Hệ số chặn
-0.41105ns
Ln X1
0.07142ns
Ln X2
0.24886ns
Ln X3
-0.01006ns
Ln X4
0.11699***
Ln X5
0.06782**
ns
: không có ý nghĩa thống kê
Saisố chuẩn
0.80331
0.0916
0.16995
0.02741
0.02107
0.02972
Giá trị t
-0.51164
0.78005
1.46439
-0.36703
5.55319
2.28196
*** ** *
, , : có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10%
-Hàm sản xuất trung bình(OLS) là:
LnY=-0.41105+0.071lnX1+0.248lnX2-0.01lnX3+0.117lnX4+0.068lnX5
=>Y=0.663X10.071X20.248X3-0.01X40.116X50.067
-Hàm sản xuất giảm theo quy mô vì:
∑ (α1 +α2+α3+α4 +α5)=0.494<1
Hàm sản xuất giảm theo quy mô tức là khi các yếu tố đầu vào(X1, X2, X3,X4,X5)
tăng lên n lần thì yếu tố đầu ra (Y) tăng lên nhỏhơn n lần.
b.Mối quan hệ của các yếu tố đầu vàovà năng suất lúa:
+ Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi:
beta 1=0.07142 không có ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% giống thì năng suất lúa trung bình không thay đổi.
beta 2=0.24886 không có ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% lao động thì năng suất lúa trung bình khôngđổi .
beta 3=-0.01006 không có ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% lượng phân đạm, N thì năng suất lúa trung bình không thay
đổi .
beta 4=0.11699 có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Tức là khi người sản xuất
sử dụng thêm 1% lượng phân lân, P2O5 thì năng suất lúa trung bình tăng
thêm0.11699%.
beta 5=0.06782 có ý nghĩa thống kê tại mức 5%. Tức là khi người sản xuất
sử dụngthêm 1% :lượng phân kali, K2O thì năng suất lúa trung bình tăng
thêm0.06782%.
Yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến năng suất lúa là:Lượng phân lân,
P2O5,khi sử dụng thêm 1% lượng phân lân, P2O5sẽ làm năng suất tăng
thêm 0.11699%. Vì vậy ở giai đoạn này khi tăng lượng phân đạm hay K2O
sẽ không làm tăng nhiều đến năng suất lúa.
- Do tổng các hệ số có ý nghĩa thống kê= 0.18481<1
Sản xuất tại giai đoạn 2.
2.Kết quả của hàm sản xuất cực biên ước lượng theo phương pháp MLE:
a. Bảngkếtquả :
Hệ số
Hệ số chặn
-0.41034ns
LnX1
0.07142ns
LnX2
0.24886ns
LnX3
-0.01006ns
LnX4
0.11699***
LnX5
0.06782**
ns
: không có ý nghĩa thống kê
Saisố chuẩn
0.77695
0.08834
0.16402
0.02554
0.02028
0.02848
Giá trị t
-0.52814
0.80841
1.51721
-0.39386
5.76653
2.38133
*** ** *
, , : có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10%
-Hàm sản xuất trung bình (MLE) là:
LnY=-0.41034+0.071lnX1+0.248lnX2-0.01lnX3+0.117lnX4+0.068lnX5
=>Y=0.663X10.071X20.248X3-0.01X40.117X50.068
-Hàm sản xuất giảm theo quy mô vì:
∑ (α1 +α2+α3+α4 +α5)=0.494<1.
Hàm sản xuất giảm theo quy mô tức là khi các yếu tố đầu vào(X1, X2, X3, X4, X5)
tăng lên n lần thì yếu tố đầu ra(Y) tăng lên nhỏ hơn n lần.
b. Mối quan hệ của các yếu tố đầu vàovà năng suất lúa:
+Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi:
beta 1=0.07142 không có ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% giống thì năng suất lúa trung bình không thay đổi .
beta 2=0.24886không có ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% lao động thì năng suất lúa trung bình không đổi .
beta 3=-0.01006 khôngcó ý nghĩa thống kê. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% lượng phân đạm, N thì năng suất lúa trung bình không thay
đổi .
beta 4=0.11699có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Tức là khi người sản xuất sử
dụng thêm 1% lượng phân lân, P2O5 thì năng suất lúa trung bình tăng thêm
0.11699%.
beta 5=0.06782có ý nghĩa thống kê tại mức 5%. Tức là khi người sản xuất
sử dụng thêm 1% :lượng phân kali, K2O thì năng suất lúa trung bình tăng
thêm0.06782%.
- Do tổng các hệ số có ý nghĩa thống kê= 0.18481<1
Sản xuất tại giai đoạn 2
4.Hiệu quả kĩ thuật:
Ta có: TE trung bình =99,93%
Hiệu quả kỹ thuật trung bình của các hộ sản xuất lúa tại địa bàn nghiên cứu là
99,93% so với sản lượng tối đa, hầu hết các hộ trong mẫu khảo sát đều đạt hiệu quả
kỹ thuật từ 99.93% trở lên.
NX: hiệu quả kỹ thuật trung bình của các hộ trồng lúa tương đối cao ( gần
đạt 100%). Điều này cho thấy các hộ áp dụng khoa học công nghệ vào sản
xuất đã có hiệu quả và thích hợp với điều kiện hiện có của các hộ trồng lúa.
Với các nguồn lực hiện có và các kỹ thuật phù hợp thì sản lượng lúa còn có khả
năng tăng thêm 0.07%. ( đạt mức tối đa)
-Các yếu tố đầu vào như lao động, loại giống và việc điều chỉnh giảm lượng phân
đạm, tăng phân lân đã đóng góp tích cực vào tăng trưởng sản lượng lúa. Từ kết quả
trên, các đề xuất là tiếp tục phát huy các yếu tố hiện có đồng thời tăng đầu tư cho
khoa học kỹ thuật (khoa học giống, kỹ thuật canh tác,...) để đạt mức sản lượng lớn
nhất.
Nguồn số liệu tham khảo: data10 />BẢNG SỐ LIỆU SỬ DỤNG ĐỂ CHẠY MÔ HÌNH
Năngsuấtl
úa
(tấn/ha) Y
Lượnggiốngsửdụng(
kg/ha) X1
Lao
độngsửdụng
(ngàycông/h
a)X2
Lượngphân
đam, N
(kg/ha)X3
Lượngphân
lân, P2O5
X4
(kg/ha)
Lượngphâ
n kali,
K2O X5
(kg/ha)
1
3.6
225
50
27
20
12
2
3.7
210
46
68
20
5
3
3.9
275
51
10.5
12
5
4
3.8
230.7692308
47
45
12
7.7
5
3.8
288.8888889
52
27
12.43
10.5
6
3.8
235.7142898
48
45
12.43
10.5
7
3.8
217.9487126
47
36
13.8
7.5
8
3.6
230.7692251
51
10.5
12
5
9
3.7
250
44
10.5
13.8
5
10
3.9
269.565223
48
10.5
20
6.8
11
3.8
250
46
12
20
7.6
12
3.9
277.4193634
48
45
12
35
13
3.8
270
47
23
20
12
14
4.0
250
52
27
12
10.5
15
3.6
253.8461632
54
37
20
7.7
16
3.8
237.5
45
23
12.89
11
17
3.8
230
51
36
20
10.5
18
3.8
220
49
10.5
11.5
7.5
19
3.7
200
45
27
20
8
20
3.9
246.7532529
45
37
12.76
7
21
3.8
204.3478304
48
33
13.7
7
22
3.6
247.8873239
52
27
20
8
23
3.5
207.6923154
50
35
20
6.7
24
3.9
239.2857184
52
27
12.89
8
25
4.0
292.3077031
50
36
12.89
8
26
3.8
220
46
35
12
9
27
3.5
250
47
37
12.89
8
28
3.6
280
45
45
12.89
5
29
3.9
307.6923191
48
35
12.76
8
30
3.7
200
47
37
14
8
31
3.8
210
52
33
12.76
8
32
3.6
209.0909045
52
45
20
8
33
3.8
218.75
45
35
12.76
10.5
34
3.6
283.3333333
50
45
13.7
9
35
3.8
250
53
37
14
10.5
36
3.7
214.285724
46
33
10
7.5
37
3.6
296.6666667
46
23
30
8
38
3.7
218.96551
46
27
20
9
39
3.7
269.2307792
54
36
20
8
40
3.7
283.3333333
46
45
3
5
41
3.8
233.3333396
48
35
12.76
8
42
3.9
261.5384712
54
37
30
8
43
3.9
214.285724
53
33
40
9
44
3.7
236.8421132
49
23
23
8
45
3.9
230.7692392
54
27
12.76
5
46
4.0
213.0434827
51
36
35
8
47
3.7
205.172407
45
45
43
8
48
4.8
220
55
35
8
9
49
4.8
216.6666667
52
37
34
8
50
4.7
200
51
33
24
5
51
4.8
197.7777778
49
23
12.76
8
52
4.9
230.7692251
50
27
46
8
53
4.7
235.2941223
51
36
14
10.5
54
4.9
245
53
45
30
12
55
4.7
276.5957559
47
35
20
8
56
4.9
200.0000034
52
36
60
15
57
4.9
250
53
45
34
15
58
4.8
249.9999963
59
35
43
15
59
4.8
299.1453101
48
23
20
15
60
4.8
264.8648614
46
36
45
15
61
4.7
269.2307792
53
45
48
15
62
4.8
250
49
35
44
12
63
4.8
230.7692391
53
37
40
12
64
4.9
269.2307791
48
27
40
12
65
4.8
230.7692393
52
36
45
15
66
4.8
288.235286
48
45
48
8
67
4.9
277.777767
56
35
36
5
68
4.7
281.25
46
37
40
8
69
4.9
233.3333417
47
12
45
8
70
4.9
229.411769
53
23
48
15
71
5.0
281.8181757
49
27
20
15
72
5.1
263.3333333
52
36
40
15
73
5.1
202.5
46
45
45
15
74
5.0
240
53
35
48
12
75
5.0
211.5384693
46
12
40
12
76
5.1
269.2307792
50
45
45
15
77
5.0
266.6666667
49
27
40
15
78
4.8
269.2307791
48
35
48
33
79
4.8
240
56
37
60
45
80
5.0
205
48
33
44
15
Output from the program FRONTIER (Version 4.1c)
instruction file = terminal
data file =
NHOM.TXT
Tech. Eff. Effects Frontier (see B&C 1993)
The model is a production function
The dependent variable is logged
theols estimates are :
coefficient
standard-error
t-ratio
beta 0
-0.41100493E+00 0.80331134E+00 -0.51163840E+00
beta 1
0.71422406E-01 0.91561811E-01 0.78004580E+00
beta 2
0.24886712E+00 0.16994583E+00 0.14643908E+01
beta 3
-0.10060631E-01 0.27411019E-01 -0.36702869E+00
beta 4
0.11699743E+00 0.21068511E-01 0.55531892E+01
beta 5
0.67825472E-01 0.29722475E-01 0.22819591E+01
sigma-squared 0.89701761E-02
log likelihood function = 0.78157380E+02
the estimates after the grid search were :
beta 0
-0.39448832E+00
beta 1
0.71422406E-01
beta 2
0.24886712E+00
beta 3
-0.10060631E-01
beta 4
0.11699743E+00
beta 5
0.67825472E-01
sigma-squared 0.85702112E-02
gamma
0.50000000E-01
iteration =
0 funcevals =
20 llf = 0.78147809E+02
-0.39448832E+00 0.71422406E-01 0.24886712E+00-0.10060631E-01
0.11699743E+00
0.67825472E-01 0.85702112E-02 0.50000000E-01
gradient step
iteration =
5 funcevals =
49 llf = 0.78151658E+02
-0.39455242E+00 0.70093691E-01 0.24952959E+00-0.93358151E-02
0.11696941E+00
0.67461837E-01 0.84658280E-02 0.31255152E-01
iteration =
10 funcevals =
90 llf = 0.78155668E+02
-0.40062773E+00 0.71252029E-01 0.24891428E+00-0.10380554E-01
0.11702857E+00
0.67950275E-01 0.83718022E-02 0.14119321E-01
iteration =
15 funcevals =
193 llf = 0.78156986E+02
-0.40483714E+00 0.71727863E-01 0.24842225E+00-0.10228270E-01
0.11694970E+00
0.67902855E-01 0.83274574E-02 0.57806214E-02
iteration =
20 funcevals =
284 llf = 0.78157298E+02
-0.40881719E+00 0.71435386E-01 0.24913423E+00-0.10057239E-01
0.11700774E+00
0.67818860E-01 0.83082562E-02 0.20528260E-02
iteration =
25 funcevals =
373 llf = 0.78157350E+02
-0.40989980E+00 0.71483268E-01 0.24908103E+00-0.10052851E-01
0.11699858E+00
0.67817664E-01 0.83024858E-02 0.96257980E-03
iteration =
30 funcevals =
480 llf = 0.78157370E+02
-0.40928738E+00 0.71359349E-01 0.24892316E+00-0.10056156E-01
0.11700864E+00
0.67823222E-01 0.83000369E-02 0.50089807E-03
iteration =
35 funcevals =
588 llf = 0.78157376E+02
-0.40980146E+00 0.71418224E-01 0.24887855E+00-0.10060200E-01
0.11699849E+00
0.67825106E-01 0.82989152E-02 0.28542501E-03
iteration =
40 funcevals =
683 llf = 0.78157379E+02
-0.41034460E+00 0.71445698E-01 0.24885237E+00-0.10062279E-01
0.11699347E+00
0.67826137E-01 0.82979209E-02 0.97722966E-04
pt better than entering pt cannot be found
iteration =
45 funcevals =
746 llf = 0.78157379E+02
-0.41034197E+00 0.71421945E-01 0.24886803E+00-0.10060581E-01
0.11699754E+00
0.67825444E-01 0.82978538E-02 0.83095211E-04
the final mle estimates are :
coefficient
standard-error
t-ratio
beta 0
-0.41034197E+00 0.77695225E+00 -0.52814309E+00
beta 1
0.71421945E-01 0.88348542E-01 0.80841113E+00
beta 2
0.24886803E+00 0.16402965E+00 0.15172137E+01
beta 3
-0.10060581E-01 0.25543079E-01 -0.39386719E+00
beta 4
0.11699754E+00 0.20289060E-01 0.57665331E+01
beta 5
0.67825444E-01 0.28482086E-01 0.23813370E+01
sigma-squared 0.82978538E-02 0.13574611E-02 0.61127748E+01
gamma
0.83095211E-04 0.16509591E-01 0.50331478E-02
log likelihood function = 0.78157379E+02
the likelihood value is less than that obtained
usingols! - try again using different starting values
number of iterations =
45
(maximum number of iterations set at : 100)
number of cross-sections =
number of time periods =
80
1
total number of observations =
thus there are:
80
0 obsns not in the panel
covariance matrix :
0.60365480E+00 -0.40631849E-01 -0.98110728E-01 -0.90717873E-03
0.45011259E-03
0.25848774E-02 -0.27095022E-05 0.63892773E-03
-0.40631849E-01 0.78054648E-02 -0.53424695E-03 0.11389770E-03
0.21188771E-03
-0.40726523E-03 0.69740651E-06 0.62745698E-04
-0.98110728E-01 -0.53424695E-03 0.26905726E-01 -0.44868780E-03
-0.61197314E-03
-0.22668476E-03 0.11308102E-05 -0.38736475E-05
-0.90717873E-03 0.11389770E-03 -0.44868780E-03 0.65244890E-03
0.25386517E-04
-0.13071856E-03 -0.16328669E-06 -0.39825411E-05
0.45011259E-03 0.21188771E-03 -0.61197314E-03 0.25386517E-04
0.41164595E-03
-0.27443500E-03 -0.54695205E-07 -0.91414569E-05
0.25848774E-02 -0.40726523E-03 -0.22668476E-03 -0.13071856E-03
-0.27443500E-03
0.81122923E-03 0.24437497E-07 0.76963981E-06
-0.27095022E-05 0.69740651E-06 0.11308102E-05 -0.16328669E-06
-0.54695205E-07
0.24437497E-07 0.18427006E-05 0.14002281E-05
0.63892773E-03 0.62745698E-04 -0.38736475E-05 -0.39825411E-05
-0.91414569E-05
0.76963981E-06 0.14002281E-05 0.27256659E-03
technical efficiency estimates :
firm year
1
1
eff.-est.
0.99933336E+00
2
1
0.99933704E+00
3
1
0.99933794E+00
4
1
0.99933786E+00
5
1
0.99933630E+00
6
1
0.99933693E+00
7
1
0.99933808E+00
8
1
0.99933618E+00
9
1
0.99933762E+00
10
1
0.99933607E+00
11
1
0.99933585E+00
12
1
0.99933515E+00
13
1
0.99933511E+00
14
1
0.99933761E+00
15
1
0.99933345E+00
16
1
0.99933674E+00
17
1
0.99933499E+00
18
1
0.99933801E+00
19
1
0.99933560E+00
20
1
0.99933918E+00
21
1
0.99933759E+00
22
1
0.99933384E+00
23
1
0.99933404E+00
24
1
0.99933734E+00
25
1
0.99933812E+00
26
1
0.99933752E+00
27
1
0.99933538E+00
41
28
1
0.99933699E+00
29
1
0.99933787E+00
30
1
0.99933675E+00
31
1
0.99933726E+00
32
1
0.99933374E+00
33
1
0.99933717E+00
34
1
0.99933508E+00
35
1
0.99933597E+00
36
1
0.99933825E+00
37
1
0.99933246E+00
38
1
0.99933555E+00
39
1
0.99933385E+00
40
1
0.99934276E+00
1
0.99933777E+00
42
1
0.99933435E+00
43
1
0.99933345E+00
44
1
0.99933447E+00
45
1
0.99933857E+00
46
1
0.99933521E+00
47
1
0.99933289E+00
48
1
0.99934499E+00
49
1
0.99934088E+00
50
1
0.99934267E+00
51
1
0.99934446E+00
52
1
0.99934016E+00
53
1
0.99934254E+00
54
1
0.99934032E+00
55
1
0.99934224E+00
56
1
0.99933836E+00
57
1
0.99933965E+00
58
1
0.99933755E+00
59
1
0.99934122E+00
60
1
0.99933867E+00
61
1
0.99933728E+00
62
1
0.99933904E+00
63
1
0.99933920E+00
64
1
0.99934001E+00
65
1
0.99933813E+00
66
1
0.99933927E+00
67
1
0.99934082E+00
68
1
0.99933976E+00
69
1
0.99934039E+00
70
1
0.99933845E+00
71
1
0.99934222E+00
72
1
0.99934002E+00
73
1
0.99934097E+00
80
74
1
0.99933955E+00
75
1
0.99934117E+00
76
1
0.99934015E+00
77
1
0.99933974E+00
78
1
0.99933655E+00
79
1
0.99933442E+00
1
0.99934036E+00
mean efficiency = 0.99933781E+00
