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農家のグル-ピング方法を研究するため、新たな手法の作成と、既存のグル-ピング法との比較検討のための実証データの作成を行った:実証データとして、当初予定していた簿記と労働を記帳している農家のデータ収集が難しかったので、網走管内芭露農協の全酪農家のデータ(組合員勘定の年度末実績と夏期に行われる経営実態調査)と、日本中央競馬界が毎年行う軽種馬生産農家を対象とした生産費調査(農水省統計情報部の生産費調査に対応)の全個票を収集し、コンピュータに入力した。新たなグル-ピング方法としては、多入力・多出力の経営体の経営効率を分析するDEA法(Data Envelopment Analysis、包絡分析法)の活用を検討した。DEA法では、多数の農家の中から、最も効率の高いフロンティア上の農家を優位集合とする複数の農家をグループとして把握できる。つまり、効率が高く目標とされるような優位集合のうちの一農家に対して、それを見習うべき複数の農家が特定され、それらを一つのグループと考えることができる。
軽種馬生産農家の場合、バラエティーに富む農家で構成されているため、グループ間の差異を判別関数で検証したところ、誤判別の確率が小さく、かなりうまくグル-ピングが行えた。それに対し、酪農家の場合、同一地域内の同一経営形態であることからどんぐりの背比べ状態にあり、優位集合農家の数が多くなるためグループの数が大きなり、判別関数の誤判別確率が大きくなった。つまり、似たような農家で構成される地域の場合は、DEA法の適用に工夫を加える必要がある。今後は、簿記・労働記帳農家のデータ収集に努力するとともに、DEA法の適用の方法、および、判別関数による検証の方法に工夫を加える計画である。
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