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Die Schätzung der technischen Effizienz unter Verwendung des konventionellen stochastischen Modells von Aigner et al. (1977) berücksichtigt diesen wichtigen Aspekt der Produktion, nämlich das Produktionsrisiko, nicht angemessen. Die Nichtberücksichtigung des Produktionsrisikos in Bezug auf den Input-Einsatz führt zu verzerrten Schätzungen der technischen Effizienz, die für politische Entscheidungsträger irreführend sein können. Diese Studie analysierte das Produktionsrisiko der Reisproduktion im Bundesstaat Yobe unter Verwendung eines stochastischen Grenzmodells mit einer flexiblen…mehr

Produktbeschreibung
Die Schätzung der technischen Effizienz unter Verwendung des konventionellen stochastischen Modells von Aigner et al. (1977) berücksichtigt diesen wichtigen Aspekt der Produktion, nämlich das Produktionsrisiko, nicht angemessen. Die Nichtberücksichtigung des Produktionsrisikos in Bezug auf den Input-Einsatz führt zu verzerrten Schätzungen der technischen Effizienz, die für politische Entscheidungsträger irreführend sein können. Diese Studie analysierte das Produktionsrisiko der Reisproduktion im Bundesstaat Yobe unter Verwendung eines stochastischen Grenzmodells mit einer flexiblen Risikokomponente. Sie schätzt das Produktionsrisiko in Bezug auf die Inputfaktoren. Die Ergebnisse der Produktionsrisikokomponente geben Aufschluss darüber, wie sich die einzelnen Inputs auf die Schwankungen der Produktion auswirken. Die Input-Faktoren Betriebsgröße, Dünger, Arbeit, Insektizide, Herbizide und Bewässerungsservice tendieren dazu, die Output-Varianz zu reduzieren, während Saatgut, Maschinen und Gründüngung die Output-Variabilität erhöhen. Diese Informationen sind für Entscheidungen über die Zuteilung von Inputs erforderlich.
Autorenporträt
DANIEL, Enyimoche Johnson es profesor titular del Departamento de Economía del Colegio de Educación Umar Suleiman, en el estado de GashuaYobe. Tiene varios títulos en economía y un diploma de postgrado en educación. Ha publicado en revistas nacionales e internacionales.