ประสิทธิภาพทางเทคนิคและช่องว่างทางเทคโนโลยีการผลิตอ้อยของเกษตรกร  พื้นที่เพาะปลูกจังหวัดพิษณุโลก

Natkrita Sanongboon; ritsada Kaweewong

doi:10.14456/mbr.2024.3

Authors

Natkrita Sanongboon Assistant Professor, Faculty of Business Administration and Liberal Art, Rajamangala University of Technology Lanna
ritsada Kaweewong Assistant Professor, Faculty of Sciences and Agricultural Technology, Rajamangala University of Technology Lanna

DOI:

https://doi.org/10.14456/mbr.2024.3

Keywords:

Phitsanulok, Technical Efficiency, Technology Gap, Productivity, Sugarcane

Abstract

The study of technological efficiency from a stochastic frontier production function uses the Metafrontier production model for estimating inefficiency in agricultural practice and technological gaps. The group of sugarcane farmers who have contract farming with the Phitsanulok Sugar Co., Ltd. in the 2021/22-year crop of the three areas of Muang Phitsanulok, Prom Phiram and Bang Rakam Districs with 365 sugarcane farmers.

The estimation of technical efficiency determinants found that the output is positively and significantly influenced by land allocated to sugarcane, the amount of labor, the fertilizer costs, the plant age, the agricultural extension, migration between cultivated areas and credit access. The determinants of inefficiency are deficient between planted areas. The farmers who can access to land will reduce their inefficiencies significantly for every planted area. It means that the larger farms who can access to more productive resources can use technology to increase more efficiency than the smaller farms. The fertilizer costs increase the technical inefficiency for all planted areas. Meanwhile, the migration between planted areas and agrochemical costs decrease the technical inefficiency in the areas of Muang Phitsanulok District.

This has important implications for policy targeting programs. The average technology gaps (MTR) of the three planted areas are 48%, 79% and 70% in the respective are due to inhibitions prevailing in the production environment which impair farmers’ ability to attain the area maximum. This implies that if these inhibitions in the production environment are properly addressed, farmers in the respective areas could potentially increase output by 52%, 21% and 30%. The determinants of the production environment reveals that an improvement in rural road conditions and access to input and output markets have positive and significant effects in improving the production environment.

These estimates suggest that it will be economically more prudent to design programs which enhance farmers’ managerial capabilities and agronomic skills, thereby enabling such farmers to make better use of efficiently use the local resources and production technologies at their disposal has a dual effect of simultaneously increasing output while reducing production cost. This combination of lower production costs and higher output could enhance the sector’s competitiveness in international trade.

References

มาริษา ตรีดารา. (2565). การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการผลิตอ้อยของเกษตรกรในจังหวัดสุโขทัย. [วิทยานิพนธ์ ปริญญามหาบัณฑิต]. มหาวิทยาลัยนเรศวร. https://nuir.lib.nu.ac.th/dspace/bitstream/123456789/5785/3/MarisaTredara.pdf.

วิโรจน์ ณ ระนอง, ศิริกัญญา ตันสกุล, และธนัมพร ฉันทพรม (2555). การศึกษาเพื่อปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลของไทย. สถาบันการวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI).

สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย. (2543). อุตสาหกรรมอ้อยและน้ำตาลทราย: ลู่ทางการขยายการผลิตเพื่อเพิ่มการส่งออก. สถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI).

สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตรที่ 6. (2566). การศึกษาประสิทธิภาพเชิงเทคนิคและการเปลี่ยนแปลงผลิตภาพการผลิตจากการใช้ระบบควบคุมคุณภาพน้ำอัจฉริยะการผลิตกุ้งขาวแวนนาไม ภาคตะวันออก. สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตรที่ 6, สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์.

สุรินทร์ สมคำ และชยุตม์ วะนา. (2566). การวิเคราะห์ประสิทธิภาพเชิงเทคนิคการผลิตข้าวของเกษตรกรในพื้นที่จังหวัดชัยนาท. วารสารจันทรเกษมสาร, 26(2), 279–296.

Aigner DJ., Lovell, C.A.K. & Schmidt, P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 6, 21–37.

Battese, E., Rao, D.S.P, & O’Donnell, C.J. (2004). A Metafrontier Production Function for Estimation of Technical Efficeincies and Technology Potentials for Firms Operating under Different Technologies. Journal of Productivity Analysis, 21, 91–103.

Battese, G.E., & Rao, D.S.P. (2002). Technology Gap, Efficiency, and a Stochastic Metafrontier Function. International Journal of Business and Economics, 1(2), 87–93. www.researchgate.net/publication/43504658_Technology_Gap_Efficiency_and_a_Stochastic_Metafrontier_Function/link/00b495213f6c661388000000/download

Coelli, T.J. (1995). Recent Developments in Frontier Modelling and Efficiency Measurement. Australian Journal of Agricultural Economics, 39(3), 219–245.

Coelli, T.J., Rao, D.S.P., O’Donnell, & Battese, G.E. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis (2nd Edition). Springer.

Farrell, M.J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A: General, 120(3), 253–281.

Hayami, Y. & Ruttan, V.W. (1971). Agricultural Development: International Perspectives. Baltimor: John Hopskins University Press.

Kodde, D.A. & Palm, F.C. (1986). Wald Criteria for Jointly Testing Equality and Inequality Restrictions. Econometrica, 54, 1243–1248.

Meeusen, W. & Van den Broeck, J. (1977). Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error. International Economic Review, 18, 435–444.

O’Donnell C.J., Rao, D.S.P., & Battese, G.E. (2008). Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-Level Efficiencies and Technology Ratios. Empirical Economics, 34, 231–255. doi:10.1007/s00181-007-0119-4.