The Economic Efficiency Trend of Date Orchards in Saravan County
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 82
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IER-22-4_010
تاریخ نمایه سازی: 21 مهر 1402
چکیده مقاله:
The purpose of this study is to evaluate the efficiency of date growers in Saravan County using non-parametric methods. The measurement of date farmers’ efficiency and the comparison of their performance to with one another can play an important role in improving their efficiency and productivity. One of the common methods to measure efficiency is data envelopment analysis (DEA). Despite its advantages, this method cannot measure efficiency in a sound way when few decision-making units (DMUs) are available. Therefore, DEA window analysis approach is used to ramp up the number of DMUs in order to make it possible to measure the efficiency of the farmers. This study used DEA window analysis approach to determine date growers’ efficiency in Saravan County over ۲۰۱۲-۲۰۱۶. The results show that the efficiency score of farmers is <۱, which indicates their inefficiency so that means efficiency score was found to be ۰.۹۳, ۰.۹۲ and ۰.۹۵ per year in Zaboli, Sib and Suran districts, respectively. Technological change was one of the most influential factors in changing total productivity of agriculture. It is, therefore, suggested that modern technologies be adopted to enhance the efficiency of date production in the studied region.
کلیدواژه ها:
Keywords: Efficiency ، Data Envelopment Analysis ، DEA Window Analysis Approach ، Date ، Saravan. JEL Classification: Q۱۰ ، Q۱۳ ، N۵
نویسندگان
Ali Sardar Shahraki
Department of Agricultural Economics, University of Sistan and Baluchestan, Zahedan, Iran
Mohhamad Hoseyn Karim
Department of Economics, Kharazmi University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :