Сравнение параметрических и непараметрических методов измерения эффективности в условиях ограничений качества данных: результаты стохастического анализа границы и DEA по мелким хозяйствам сахарного сорго в Узбекистане

Аннотация

Экономистам-аграрникам приходится выбирать между стохастическим анализом границы (SFA) и анализом среды функционирования (DEA) при оценке эффективности — оба метода по-разному учитывают ошибки измерения, что особенно важно для данных мелких хозяйств, где ошибки отчётности распространены. Мы проверяем это на 98 хозяйствах, выращивающих сахарное сорго в Каракалпакстане. Модель SFA Кобба-Дугласа по четырём факторам (земля, труд, семена, вода) даёт правдоподобную эластичность труда (0,428, p=0,002) и большую отрицательную эластичность воды (-2,744, p<0,001), но не выявляет значимой неэффективности (гамма≈0,005; тест LR p=0,545/1,000), а оценки эффективности почти одинаковы для всех хозяйств (среднее 0,9916, ст. откл. 0,00016). Модель DEA на тех же данных даёт иную картину: эффективность варьируется от 0,567 до 1,000 (среднее 0,883), а эффективность масштаба значимо связана с засолённостью почвы (Краскел-Уоллис, p=0,0007) — связь, которую SFA не смогла обнаружить. Это расхождение механически следует из того, как каждый метод обрабатывает шум: SFA относит большую часть вариации на шум, DEA же трактует любое отклонение как неэффективность. Меньшая выборка из 16 хозяйств показывает, что DEA теряет различительную способность при уменьшении числа единиц. В заключение даём практические рекомендации по работе с несовершенными полевыми данными.