Maatilapaneeliaineiston analyysi lineaarisella sekamallilla
Bibliographic record
Abstract
Suomessa maatalousalalla on käynnissä voimakas rakennemuutos, jonka vaikutusta maatalouden tuotantokustannuksiin on tutkittava huomioiden pitemmän aikavälin muutokset. Maatalouden kannattavuuskirjanpitotoiminnalla on Suomessa pitkät perinteet ja tietoja kerätään vuosittain noin tuhannelta toimintaan vapaaehtoisesti liittyneeltä tilalta. Maa- ja elintarviketalouden tutkimuskeskus (MTT) kerää vuosittain maa- ja puutarhatalouden yrityskohtaisen kirjanpitoaineiston. Aineiston tuloksia sopivasti painottamalla pyritään kuvaamaan koko Suomen maatalouden kannattavuutta. Suomen tulokset julkaistaan Taloustohtori–sivuston maa- ja puutarhatalousverkkopalvelussa.\n\nTutkielman teoriaosassa tarkastellaan mikropaneeliaineiston ja lineaarisen sekamallin ominaisuuksia ja tutustutaan maatalouden kannattavuuskirjanpitoaineistoon. Soveltavassa osassa selvitetään tuotantokustannusten muuttumista suomalaisilla kannattavuuskirjanpitotoimintaan osallistuvilla maatiloilla aikajaksolla 2000–2011 sekä testataan lineaarisen sekamallin käytettävyyttä mallinnettaessa maatalousyrityksen tuotantokustannuksia. Tuotantokustannuksia tarkastellaan kokonaistuotantokustannuksina ja yksikkötuotantokustannuksina.\n\nKokonaistuotantokustannukset ovat olleet kasvussa koko 2000-luvun ajan kaikissa tuotantosuunnissa. Yksikkötuotantokustannus maitolitraa kohden on pysytellyt tarkastelujakson lähes samalla tasolla tai hieman pienentynyt. Tulosten perusteella lehmien määrän lisääntyminen tiloilla pienentää yksikkökustannusta. Tärkeimmät tuotantokustannuksia selittävät muuttujat liittyvät aikamuutokseen ja tilan suuruutta kuvaaviin tekijöihin, kuten viljelyala ja lehmien määrä. Tutkimuksessa selvitetään myös maatilojen kokoluokan ja maantieteellisen sijainnin merkitystä kustannusten selittäjänä. Tulosten perusteella tilan sijainti ei ole kovin tärkeä selittäjä kustannusten muodostumisessa ja kokoluokista eniten erottuu pienien maatilojen joukko, joka eroaa merkitsevästi keskisuurista ja suurista tiloista siten, että yksikkökustannustaso oli suurempi. Kokonaistuotantokustannukset kasvavat tilakoon kasvaessa.\n\nMallien toimivuustarkastelujen perusteella lineaarinen sekamalli toimii parhaiten kokonaistasolla ja keskisuurilla ja suurilla kokoluokilla. Pienien tilojen kuvaaminen lineaarisella sekamallilla on epätarkempaa. Tuotantosuunnittain katsottuna malli näyttää antavan aliarvion kokonaiskustannuksista siipikarja-, kasvihuone- ja sikatuotannossa, ja toisaalta yliarvioivan kustannukset viljanviljelyssä, muussa kasvinviljelyssä ja muussa laidunkarjatuotannossa, mutta ero ei kuitenkaan ole merkitsevä. Tilannetta voitaisiin parantaa siten, että kannattavuuskirjanpitotoimintaan pyrittäisiin rekrytoimaan lisää pieniä tiloja ja sellaisien tuotantosuuntien tiloja, joita on nyt aineistossa vähän, esimerkiksi siipikarjatuotannon ja muuta laidunkarjatuotantoa harjoittavia tiloja.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.169 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".