基于双阶段双重自助法数据包络分析(DEA)的土耳其杏农场技术效率影响因素研究

为解决土耳其马拉蒂亚省杏农场生产效率优化问题，研究人员采用两阶段双重自助法数据包络分析(DEA)对124个农场进行技术效率评估。研究发现：调整后的投入导向型规模报酬不变(CRS)效率值为0.587；减少氮、钾肥及柴油使用、降低灌溉成本可显著提升效率；地形粗糙、无政策补贴及信贷、高中学历的农场主管理效率更高。该研究为农业资源优化配置提供了量化依据，潜在节约各类生产资料达30-36%。

　　

这项研究通过创新的两阶段双重自助法数据包络分析(two-stage double-bootstrap DEA)，对土耳其马拉蒂亚省124个杏树种植农场展开技术效率解码。规模报酬不变(CRS)假设检验显示，调整后的投入导向效率值锁定在0.587，意味着现有农场存在41.3%的改进空间。

有趣的是，那些"糙汉子"农场——地形非常崎岖的种植区，反而比平坦地块展现出更高效率。不使用氮肥(N)、钾肥(K)和柴油的"极简派"农场主，以及精打细算控制灌溉成本的"节水达人"，其效率值明显领跑。分层分析揭示，一级层(Layer I)农场比四级、五层同行效率高出15-20%。

反常识的发现接踵而至：拒绝政府补贴和银行贷款的"自力更生派"，效率比受资助群体高8-12%；高中毕业的农场主比小学学历者多创造18%的边际产出。不过支持政策也非全无价值——随着补贴金额每增加1%，效率会出现0.3%的温和提升。

最震撼的当属资源节约潜力：若实现DEA前沿面效率，现有农场可在维持产量不变前提下，狂砍32.22%的种植面积，省下33.43%氮肥、36.38%钾肥，连农药(31.59%)和杀菌剂(31.15%)都能大幅缩减。人力投入(31.83%)和燃料成本(30.93%)同样存在惊人优化空间，这组数据为可持续农业提供了精准的改进靶点。