Public concern about potential environmental risks of agricultural business for the livestock production and processing is increasing. However, due to differences in general industry structural characteristics, such as farm production and waste management practices, the effect of environmental policies may differ from species to species as well as across size categories. I hypothesize that additionally the Hog subsector may be more responsive to (or a greater driver of) a changing environmental policy environment than the beef cattle subsector. As a result, I expect to see more evidence of sensitivity in the environmental policy milieu from hog-operation stocking and location decisions than with the beef cattle industry. The written stringency may not effective, instead state's willingness to enforce has directed and regulated. However, in presence of rapid structural change, just like hog, industry location is affected by state regulation. The environmental compliance cost may be a small portion of industry total cost and fixed cost of beef industry makes for them to take into account environmental compliance for their decision location making. The special movements of flog industry have chance to minimize the cost of the operation and they willing to locate less stringent place.
This study evaluate examines the efficiency and the improvement measurement of Oilseed crops (Sesame and Perilla). For this purpose, In the first stage, this study analyzes the current conditions of oilseed industry. In the second stage, this study evaluates the efficiency and super-efficiency of environmentally-friendly agricultural product producers. The result of this study show that: (1) Changes in annual wholesale price of Sesame and Perilla; (2) An efficiency and ranking of environmentally-friendly product producers; (3) The solutions and improvement measurements for inefficient producers.
This study analyzes an economic efficiencies of apples, pears, and grapes farming. We evaluate an annual economic overall efficiency (OE), allocative efficiency (AE), technology efficiency (TE), pure technology efficiency (PTE), and scale efficiency (SE) using data envelopment analysis (DEA). We also measure returns to scale of farms, and the change of technical efficiency of frontier farms. Lastly we estimate the effects of some explanatory variables on allocative, pure technical, and scale efficiencies.
Ha, Ji Young;Lee, Seung Hyun;Na, Myung Hwan;Kim, Deok Hyeon;Lee, Hye Lim;Lee, Yong Gyeon
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.49
no.2
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pp.213-231
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2021
Purpose: This study intends to provide decision-making information to improve efficiency by analyzing the management efficiency of smart greenhouse business entities and identifying factors that affect the efficiency based on input and output. Methods: The subjects of analysis were business entities for cultivating strawberries in smart greenhouses in Jeolla region (northern and southern Jeolla provinces), and the analysis focused on the management performance of the 2019-2020 crop period (year). Data Envelopment Analysis(DEA) was applied as an analysis method for efficiency analysis, Quantile Regression(QR) analysis was applied as a factor affecting the efficiency. Results: The reason for the efficiency gap between business entities was that there were many business entities that did not minimize the input cost at the current level of output, and the area where the variance among business entities was large was the fixed cost per 10a. In the results of the affecting factor analysis, it was found that the seed-seedlings cost, fertilizer cost, other material cost, and employment and labor cost had a negative (-) effect on the efficiency, and that the repair and maintenance cost had a positive (+) effect. Conclusion: Therefore, to achieve the efficiency of scale, it is necessary to reduce the input scale to an appropriate level. In the case of business entities with low efficiency by quartile, the seed-seedlings, fertilizer, and other material costs reduce expenditures, and repair maintenance costs can improve efficiency by increasing expenditures.
The purpose of this paper is to estimate technical efficiency, scale efficiency, and environmental efficiency by income level of Korean farms, and analyze the factors to decide three efficiencies. Depending on the non-parametric methods, we estimate technical using inputs and outputs of total farms without assuming of goods or behavior of optimization. The average technical efficiency of total firms under constant return to scale and strong disposability is 0.437. The technical inefficiency was caused by 47.7% in pure technical inefficiency, 11.3% in scale failure, and 3.2% in environmental inefficiency. The number of firms under increasing return to scale occupied almost 70% and 27% of total firms respectively. Higher are income class, middle debt & long debt per asset, and N effluents per cultural land, higher technical efficiency. The increases of BOD discharges per cultural land and machines per cultural land deteriorate environmental efficiency.
The objective of this paper is to formulate strategies and action programs for developing sustainable agriculture in Korea. There is increasing evidence that agriculture has been preoccupied with increasing productivity much to the detriment of environmental degradation. The issue of increasing agricultural productivity so as not to undermine the environment is a difficult task. In reality, there are many definitions of sustainable agriculture and sustainable agricultural development. In this paper, sustainable agriculture is defined by its ability to ensure future supplies of agricultural products at acceptable economic and environmental costs to the society. Sustainable agriculture development refers to the optimal level of interaction among the three dimensions - the environmental, the economic and the social - through dynamic and adaptive processes of trade-off. In order to formulate the strategies for developing sustainable agriculture, three stage approaches such as strategic analysis, strategic choice, and strategic implementation are employed. The basic framework for strategies of sustainable agriculture development consists of five steps such as vision, targets, principles, action plan and policy instruments. The major action plans for activating formulated strategies are suggested as integrating agricultural and environmental policy measures, establishing the system of optimal agri-environmental resources management practices, establishing safe and high quality product system and its effective marketing system, increasing the R&D investment for developing sustainable agro-technology, developing indicators for measuring sustainable agricultural development, and taking a share in related roles for all parties including farmers, consumers, policy makers, researchers and NGOs.
This study analyzed the management efficiency of jujube, bitter persimmon, and chestnut farms using data envelopment analysis (DEA). And this study analyzed causes affecting management inefficiency of those farms using the two-step method. The main findings are as follows. First, as self and employment labor costs are increased, it is important to reduce labor costs which account for 60~70% of the total production cost. Second, efforts to improve management efficiency are needed as overall efficiency of farms were decreased. Third, a pesticide cost per 10a representing a level of pesticide had a negative effect or did not have a statistically significant effect on the management efficiency. This implies that expanding environment-friendly production by reducing pesticides is effective for improving the management efficiency. Fourth, as leading farms were more efficient than general farms, technology dissemination and education through leading farms are important for improving efficiency, and efforts are needed to promote exchange between leading and general farms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.12
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pp.2348-2354
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2016
In recent days, IoT (Internet of Things) technology has been widely used in the field of agriculture, which enables the collection of environmental data and biometric data into the database. The availability of big data on agriculture results in the increase of the machine learning based analysis. Through the analysis, it is possible to forecast agricultural production and the diseases of livestock, thus helping the efficient decision making in the management of smart farm. Herein, we use the environmental and biometric data of Smart Pig farm to derive the accurate relationship model between the environmental information and the daily weight increase of swine and verify the accuracy of the derived model. To this end, we applied the M5P tree algorithm of machine learning which reveals that the wind speed is the major factor which affects the daily weight increase of swine.
The number of agricultural products due to open in response to international competitiveness of the farming press and the need for structural adjustment in agriculture and in agricultural crops receive a fair market price, fair trade, such as improving efficiency sidaejeo appropriate response to the request of the government must have. For this purpose, compared to the communist bojaphan agricultural water efficiently changing the structure of the distribution, agricultural products originating from the acquisition phase choice of shipping a stable product supply and plans to expand production system to induce a smooth supply of agricultural products, expand processing capacity and sales control should be. Also, in the distribution process by eliminating various immoral conduct commerce retail establishment and enforcement of policies for efficient and accurate distribution statistics, information is needed. The ultimate goal of agricultural restructuring and ensure fair price for producers sangpuui and improvement of production facilities for maximizing and affordable for consumers, according to your preferences to receive the best offer will be Foo. Therefore, management increases the efficiency of just distribution costs, or margins, lowering the improvement is not practical to restructure the distribution structure of costs for the best product and must supply the next country of agricultural products, strengthen the consumer's purchase desire to meet will be.
Now that climate change and food resource security are becoming issues around the world, smart farms are emerging as an alternative to solve them. In addition, changes in the production environment in the primary industry are a major concern for people engaged in all primary industries (agriculture, livestock, fishery), and the resulting food shortage problem is an important problem that we all need to solve. In order to solve this problem, in the primary industry, efforts are made to solve the food shortage problem through productivity improvement by introducing smart farms using the 4th industrial revolution such as ICT and BT and IoT big data and artificial intelligence technologies. This is done through the public and private sectors.This paper intends to consider the minimum requirements for the smart farm data collection system for the development and utilization of smart farms, the establishment of a sustainable agricultural management system, the sequential system construction method, and the purposeful, efficient and usable data collection system. In particular, we analyze and improve the problems of the data collection system for building a Korean smart farm standard model, which is facing limitations, based on in-depth investigations in the field of livestock and livestock (pig farming) and analysis of various cases, to establish an efficient and usable big data collection system. The goal is to propose a method for collecting big data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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