Technical efficiency analysis of cassava production in the Savannah zone of Northern Ghana: Stochastic frontier analysis / Kuzey Gana Savan bölgesinde manyok üretiminde teknik etkinlik: Stokastik sınır analizi

Abstract

Üretim Çıktı düzeyini arttırmak için ekili alanların artırılması, arazi üzerindeki nüfus baskısı ve ilkim değişikliği ve değişkenlik nedeniyle artık sürdürülebilir değildir ve böylece bir performan ölçü birimi olarak etkinliğin araştırılması bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışma (SFA) Stokastik Sınır Analizi yaklaşımı ile Kuzey Gana Savan Bölgesinde manyok üretiminde teknik etkinliği tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Öncelikle, manyok üreticilerinin üretim davranışları tamamen kontrol altında olmadığı gibi üreticiler doğaya bağlıdır. Bu tarz bir zirai faaliyet durumu kullanılan girdiler ve üretilen çıktılar arasındaki stokastik ilişkiye olanak sağlayan SFA ' ya uygundur. 150 üreticiden basit tesadüfi örneklemeyle toplanan kesit verilerinden oluşan bir örneklem yardımıyla yarı-normal dağılıma uygunluk gösteren bir trans-logaritmik üretim fonksiyon modeli tahmin edilmiştir. Üreticilerin ortalama teknik etkinliği %51 olarak saptanmış olup, bu oran %49 oranında etkinlik kaybı anlamına gelmektedir. Başka bir deyişle, örnek çiftçilerimiz, her hangi bir ilâve işgücü, kaynak ve teknoloji olmadan üretimlerini %49 oranında arttırabilecekleri sonucu doğmaktadır. Bu çalışmamızda çiftçiden kaynaklanan teknik etkinsizlik çiftçinin belirli sosyo ekonomik faktörlerinin bir fonksiyonu olarak modellenmiştir. İcra edilen hipotez testleriyle translog üretim fonksiyon modelinin bir Cobb-Douglas üretim fonksiyon modeline nazaran eldeki veriye daha uyumlu olduğu saptanmıştır. Araştırmamızda ayrıca üretim faktörlerinin bireysel üretim esneklikleri de hesaplanmıştır. Bu hesaplamalara göre, kullanılan arazi ile bitki materyallerine ait esneklik değerleri birden düşük olduğu için inelastik bulunmuş olup, bu faktörlerde meydana gelecek yüzde birlik bir artışın manyok üretiminde meydana getireceği artış oranın yüzde birin altında olacağını ileri sürebiliriz. Diğer esneklikler negatif değerler göstermektedir. Bu sonuç, ilâve edilen marjinal girdilerin çıktıda marjinal azalmaya yol açacağı anlamına gelmektedir. Ölçek dönüş katsayısı ise, 1.74 olarak hesaplanmış olup, çiftçilerin artan ölçekte üretim yaptığını göstermektedir. Expanding areas under cultivation to increase production output level is no longer sustainable due to population pressure on the land and climate change and variability. This has therefore justified the need for farmers to be more technically efficient in order to increase productivity. The study adopts a Stochastic Frontier Analysis (SFA) approach to estimate the technical efficiency of cassava production in the Savannah Zone of Northern Ghana. Primarily, the producers of cassava in the Savannah Zone of northern Ghana depend on nature as such their production process is not under their complete control. This farmer farming condition is best suited for SFA which allows for a stochastic relationship between the inputs used and the outputs produced. A cross-sectional data from 150 producers generated from a simple random sampling method was used in the analysis. A transcendental logarithmic production functional form fitted into a half-normal distribution model was estimated. The mean technical efficiency of the producers was found to be 51% indicating that about 49% of output level is lost to technical inefficiency. This means that farmers could increase their output level by 49% without additional employment of resources and technology. Technical inefficiency was modelled as a function of farmer specific socioeconomic factors. The hypothesis tested showed that the translog production function best represents the production process. The elasticities of land and planting materials are 0.92 and 0.83 respectively. They are positive but less than one implying they have inelastic effect on the output quantities of cassava obtained. The implication is that 1% increase in the quantities of the inputs will result in less than the corresponding increase in the output level. Other elasticities reported negative values, this means marginal addition of those inputs lead to marginal decrease in outputs. The Scale elasticity is 1.74 implying that the farmers are producing at increasing returns-to-scale.