白对虾养殖技术效率优化：基于双重 bootstrap 数据包络分析

为提升虾产量、优化关键投入要素利用效率，研究人员基于印度泰米尔纳德邦 256 个半精养凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei）养殖场横截面数据，运用带双重 bootstrap 程序的数据包络分析（DEA）开展研究。发现多数养殖场未达生产前沿，平均技术效率得分（偏差校正径向 / 非径向）为 0.57/0.60/0.38，农场规模等因素显著影响产量，为优化资源配置提供依据。

　　

实现对虾产量最大化需高效利用关键投入要素以提升技术效率与整体生产性能。本研究采用带双重 bootstrap 程序的数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）获取统计学稳健的效率估计值。基于印度泰米尔纳德邦 256 个半精养凡纳滨对虾（Litopenaeus vannamei_）养殖场的横截面数据，研究表明多数养殖场处于生产前沿下方，偏差校正后的径向、非径向技术效率平均得分分别为 0.57、0.60 和 0.38。投入要素利用的显著低效性凸显了针对性干预以优化资源配置策略的必要性。径向与非径向效率得分的差异表明，尽管整体投入利用效率相对较高，但特定资源管理实践仍需进一步优化。技术效率得分的影响因素包括农场规模、放养密度、养殖周期和比生长率，均对虾产量具有统计学显著的正向作用。研究结果强调了战略资源配置通过提升生产力以改善养殖场性能的关键作用，这有助于保障对虾养殖的长期可持续性。