przyczyny procesu ograniczania produkcji rolniczej w - 18-5

224
EKONOMISTÓW ROLNICTWA I AGROBIZNESU
R. STOWARZYSZENIE
Lusawa
Roczniki Naukowe l tom VII l zeszyt 4
Roman Lusawa
Mazowiecki Oœrodek Doradztwa Rolniczego w Warszawie,
Oddzia³ Poœwiêtne w P³oñsku
PRZYCZYNY PROCESU OGRANICZANIA PRODUKCJI
ROLNICZEJ W WOJEWÓDZTWIE MAZOWIECKIM
CAUSES OF THE PROCESS OF LIMITING AGRICULTURAL
PRODUCTION IN MAZOWIECKIE PROVINCE
S³owa kluczowe: rolnictwo, konkurencja, trwa³oœæ rozwoju
Key words: agriculture, competition, stability of development
Synopsis. Omówiono przyczyny obserwowanego w województwie mazowieckim zjawiska ograniczenia produkcji
rolniczej. Ma ono zwi¹zek z nisk¹ konkurencyjnoœci¹ rolnictwa, które przegrywa walkê o podstawowe zasoby:
ziemiê i si³ê robocz¹. Uzyskane wyniki œwiadcz¹, ¿e na kondycjê rolnictwa wp³ywaj¹ równie¿ czynniki o charakterze spo³ecznym, a g³ównie poziom us³ug zbiorowych œwiadczonych przez jednostki samorz¹du terytorialnego.
Wstêp
Proces ograniczania produkcji rolniczej na Mazowszu widoczny by³ ju¿ na podstawie danych
statystycznych z lat 1998-2001. Jednak dopiero Powszechny Spis Rolny (PSR) z 2002 r. ujawni³
skalê tego zjawiska. Okaza³o siê, ¿e 225,8 tys. ha gruntów, wykazywanych uprzednio jako u¿ytki
rolne, zmieni³o przeznaczenie. Ponadto 238 tys. ha, czyli 15,5% zasobów gruntów ornych regionu
nie zosta³o w tym roku obsiane. Na 98 000 okreœlono liczbê gospodarstw, które zaniecha³y dzia³alnoœci rolniczej. Du¿y odsetek wy³¹czonych z produkcji gruntów oznacza, ¿e ich w³aœciciele nie s¹
zainteresowani dochodami z rolnictwa. Zjawisko to ma zatem pod³o¿e ekonomiczne. Wi¹¿e siê
ono tak¿e z migracj¹ ludnoœci, o czym œwiadczy prawie czterdziestotysiêczna grupa w³aœcicieli
gospodarstw rolnych zamieszkuj¹cych Stolicê i wiêksze miasta regionu [Lusawa 2004].
Skala i zasiêg ograniczania produkcji rolnej na Mazowszu
Nasilenie ograniczania produkcji rolniczej w poszczególnych powiatach regionu zmierzono za
pomoc¹ „WskaŸnika ograniczania produkcji rolnej” (WOPR), obliczonego z wykorzystaniem wzoru
zaczerpniêtego z metody unitaryzacji zerowanej [Kuku³a 2000]. Podstaw¹ obliczeñ by³y cztery
miary œwiadcz¹ce o sile procesu: odsetek u¿ytków rolnych przeznaczonych w latach 1999-2002 na
cele nierolnicze, procent gruntów ornych nieobsianych w czerwcu 2002, odsetek gospodarstw,
które w dniu PSR nie prowadzi³y dzia³alnoœci lub prowadzi³y wy³¹cznie dzia³alnoœæ nierolnicz¹.
Poniewa¿ wielkoœci te mo¿na traktowaæ jako stymulatory procesu wzór przyjmuje postaæ:
:235 M
; LM 0LQL
¦ 0D[ 0LQ
L L
L
Przyczyny procesu ograniczania produkcji rolniczej w województwie mazowieckim
gdzie:
WOPRj – WskaŸnik Ograniczania Produkcji Rolnej obliczony dla j-tego powiatu,
Xij РwartoϾ i-tego stymulatora dla j-tego powiatu,
Min.i Рminimalna wartoϾ i-tego stymulatora,
Maxi Рmaksymalna wartoϾ i-tego stymulatora,
i – numer kolejny stymulatora,
j – numer kolejny powiatu.
26752à
225
.$
35=$61<6=
8520,1
0à$:$
0$.Ï:
Poszczególne elementy wektora
WOPR przyjmuj¹ wartoœci z przedzia³u
<0;4>. Zero oznacza brak symptomów
ograniczania produkcji rolniczej w powiecie, liczba cztery – maksymalne ich
nasilenie. Pozwala to na przeœledzenie
przestrzennego zró¿nicowania opisywanego zjawiska, a tak¿e poszukiwanie przyczyn, które je wywo³uj¹.
Najwiêkszej presji rolnictwo poddane jest w granicach powiatów grodzkich, gdzie WOPR osi¹ga³ wartoœæ:
Warszawa – 3,8, Ostro³êka – 3,2, Radom – 3,0, P³ock – 2,5 i Siedlce – 2,3.
Tym ostatnim dorównywa³y granicz¹Rysunek 1. Rozk³ad wskaŸnika WOPR w powiatach
ce ze stolic¹ powiaty ziemskie: pruszwojewództwa mazowieckiego
kowski – 2,9, legionowski – 2,4 i piaseród³o: opracowanie w³asne.
czyñski – 2,1. Mo¿na zatem mówiæ o
nasileniu procesu ograniczania produkcji rolnej wzd³u¿ linii Legioniowo – Warszawa – Piaseczno (rys. 1). Ulega ono os³abieniu zarówno
na wschód, jak i na zachód od tego odcinka. Powiaty grodzkie: miñski, nowodworski, otwocki,
sochaczewski, warszawski-zachodni, wo³omiñski, wyszkowski i ¿yrardowski cechowa³y siê wartoœci¹ WOPR wiêksz¹ od 1, ale nie przekraczaj¹c¹ 2. Do tej grupy nale¿a³ tak¿e po³o¿ony na
po³udniowym koñcu województwa powiat szyd³owiecki. Powiaty o wskaŸniku wiêkszym od 0,5
tworzy³y zwarty obszar w po³udniowej czêœci regionu oraz ogranicza³y zasiêg analizowanego
zjawiska od zachodu (powiat gostyniñski) i wschodu (wêgrowski). Mo¿na zatem stwierdziæ, ¿e
zjawisko dostrzegalne jest na obszarze przypominaj¹cym swym kszta³tem trapez, którego umownymi wierzcho³kami s¹: Gostynin, Szyd³owiec, Wêgrów i Wyszków. Jednostki go tworz¹ce zajmuj¹ ³¹cznie 48,5% terytorium województwa. Po³owê tej powierzchni zajmuj¹ tereny wiejskie o gêstoœci zaludnienia nie przekraczaj¹cej 100 osób na 1 km2.
Porównanie miar charakteryzuj¹cych powiaty wskazuje na zwi¹zek kondycji rolnictwa z sytuacj¹ na rynku pracy. Spoœród 11 powiatów o stopie bezrobocia ni¿szej od œredniej w regionie, 7
wchodzi³o w sk³ad obszaru, na którym dostrzegalne jest odchodzenie rolników od zawodu. By³y to:
Warszawa – 6% oraz powiaty ziemskie: piaseczyñski – 8,3%, grójecki – 9,7%, pruszkowski – 11,4%,
grodziski – 11,5%, warszawski-zachodni – 11,8 i miñski 13,6%. Zwraca uwagê fakt, ¿e pozosta³e
cztery jednostki o niskim poziomie bezrobocia, to s¹siaduj¹ce ze sob¹ powiaty: garwoliñski, siedlecki, ³osicki i soko³owski. Mimo relatywnie lepszej sytuacji na rynku pracy wartoœæ WOPR dla tych
czterech jednostek by³a równa œredniej obliczonej dla grupy powiatów o najni¿szej wielkoœci wskaŸnika. Mo¿na zatem stwierdziæ, ¿e w tym przypadku ³atwoœæ zarobkowania poza gospodarstwami
rolnymi nie decydowa³a o ograniczeniu prowadzonej w nich produkcji. Istotne znaczenie mia³a
natomiast wysokoœæ p³ac, jakie mo¿na uzyskaæ poza rolnictwem. Niemal wszystkie powiaty cechuj¹ce siê WOPR mniejszym od 1, wykazywa³y œredni¹ p³acê ni¿sz¹ od œredniej wojewódzkiej. Wyj¹tek
stanowi³y powiaty: grójecki i kozienicki, które doœæ znacznie odbiega³y na plus. Jedynie trzy jednostki z grupy o wiêkszym nasileniu procesu ograniczania produkcji rolniczej (powiaty: miñski,
szyd³owiecki, otwocki) oferowa³y p³ace ni¿sze od œredniej w regionie.
0$=
&,(&+$1Ï:
6,(53&
2675Ï:
0$=
38à786.
3à2
:<6=.Ï:
6.
3à2&.
62.2àÏ:
/(*,212:2
12:<':Ï5
*267<1,1
32'/
:2à20,1
à26,&(
:$56=$:$
0,
:DUWR üZVND QLND:235
*52'=,6.
0$=
3,$6(&=12
<5$5'Ï:
6.
0$=
3586=.Ï:
27:2&.
*$5:2/,1
*5Ï-(&
%,$à2%5=(*,
.2=,(1,&(
5$'20
*5Ï:
0$=
62&+$&=(:
:
35=<68&+$
=:2/(
6=<'à2:,(&
/,36.2
6,('/&(
226
R. Lusawa
W celu znalezienia przyczyn zró¿nicowania w poszczególnych powiatach Mazowsza wektor wskaŸników WOPR dopisano do zestawu 161 zmiennych charakteryzuj¹cych region pod
oznaczeniem X162. Nastêpnie, metod¹ krokow¹ zbudowano model regresji wielorakiej, który
oprócz zmiennej zale¿nej tworzy³o 5 zmiennych objaœniaj¹cych (tab. 1)
Model wyjaœni³ 93% ca³kowitej zmiennoœci zmiennej objaœnianej (R-kwadrat = 93,85%,).
Wartoœæ statystyki Durbina-Watsona (2,02) œwiadczy o braku zjawiska autokorelacji. Mo¿na
go zatem uznaæ za prawid³owy [Luszniewicz, S³aby 1997].
Z powy¿szego zestawu najwiêksze znaczenie mia³y wskaŸniki dotycz¹ce edukacji. Wybierane
by³y przez program w pierwszej kolejnoœci. Dodanie do modelu zmiennej X101 (obszar obs³ugiwany œrednio przez gminn¹ placówkê oœwiatow¹) wyjaœni³o 73% ca³kowitej zmiennoœci analizowanego wskaŸnika (R-kwadrat=73,92%, skorygowane R-kwadrat = 73,18%), a zmiennej X102 (liczba
dzieci w placówce oœwiatowej) dalsze 10%, w zwi¹zku z czym R-kwadrat wzros³o do 83,94%.
Korelacje w obydwu przypadkach s¹ istotne, o czym œwiadcz¹ modele regresji prostej zbudowane oddzielnie dla ka¿dej zmiennej niezale¿nej (rys. 2 i 3). Wyjaœni³y one odpowiednio: zmienna
X101 – 79% ca³kowitej zmiennoœci wskaŸnika WOPR, zmienna X102 – prawie 58%. Zwraca uwagê
krzywoliniowy charakter zwi¹zku pomiêdzy obszarem obs³ugiwanym przez jedn¹ placówkê podTabela 1. Analiz a regresji wielorakiej WskaŸ nika Ogranicz ania Produkcji R olnej (z mienna:
X 1 62)
Parametr
Sta³a
X 91
X 10 1
X 10 2
X 12 6
X 15 0
C ech a
Obsada trzody na 100 ha UR
Obszar obs³ugi wany œredni o przez gmi nn¹
placówkê oœwi atow¹
Œredni a wi elkoœæ gmi nnej placówki oœwi atowej (li czba dzi eci )
Li czba mi eszkañców na ³ó¿ko szpi talne
Udzi a³ wydatków na bezpi eczeñstwo publi czne
Ocena
B ³¹d
Staty sty ka
esty matora standardowy
t
p
1,59766
–0,00426
0,25736
0,00090
6,20799 0,0000
–4,7882 0,0000
–0,13112
0,01655
–7,92017
0,0000
0,00690
–0,00053
0,00126
0,00016
5,49157
–3,36805
0,0000
0,0020
0,01448
0,00424
3,41265
0,0018
R2 = 93,8497%, R -kwadrat (skoryg. dla d.f.) = 92,8577%, Standardowy b³¹d predykcji = 0,195737,
Odchyleni e przeci êtne = 0,140085, Statystyka D urbi na-Watsona = 2,01957
ród³o: obli czeni a w³asne.
Rysunek 2. Wykres dopasowanego modelu regresji prostej pomiêdzy œrednim obszarem obs³ugiwanym przez gminn¹ placówkê oœwiatow¹ (zmienna X101) a
wskaŸnikiem ograniczania produkcji rolnej
(zmienna X162)
X162 = 5,5866–2,061041n(X101)
R2 = 57,6275%
Rysunek 3. Wykres dopasowanego modelu regresji prostej pomiêdzy œrednim obszarem obs³ugiwanym przez gminn¹ placówkê oœwiatow¹ (zmienna X102) a
wskaŸnikiem ograniczania produkcji rolnej
(zmienna X162)
X162=0,0154915, X102–1,04784
R2 = 57,6275%
Przyczyny procesu ograniczania produkcji rolniczej w województwie mazowieckim
227
leg³¹ gminie, a narastaniem zjawiska ograniczania produkcji przez gospodarstwa rolnicze. Oznacza ona, ¿e ka¿da nastêpna szko³a w gminie oddzia³uje na ten proces z wiêksz¹ si³¹.
Na tej podstawie mo¿na postawiæ tezê, ¿e utrzymywaniu siê rolnictwa sprzyja ni¿szy potencja³
demograficzny i prawdopodobnie gorszy poziom kszta³cenia m³odzie¿y. Pierwsza czêœæ twierdzenia
wynika z ujemnej korelacji pomiêdzy zmiennymi X101 i X102, która oznacza mniejsz¹ liczbê dzieci w
placówkach o wiêkszym zasiêgu. Druga jest konsekwencj¹ pierwszej. Liczba uczniów w szkole
wyznacza liczbê klas (przepisy oœwiatowe). To determinuje liczbê godzin dydaktycznych (program
nauczania), a w konsekwencji liczbê nauczycieli, z których ka¿dy musi przepracowaæ pensum. Wp³ywa
równie¿ na wysokoœæ zarobków pedagogów (liczba godzin ponadnormatywnych, dodatków za
wychowawstwo itp.). Ma³e szko³y maj¹ niewielkie mo¿liwoœci prowadzenia polityki kadrowej. Nauczyciele takich placówek czêsto pracuj¹ w innych szko³ach, na ró¿nym poziomie nauczania (np.
³¹cz¹c nauczanie pocz¹tkowe z prac¹ w klasach 3-6 lub etat w szkole podstawowej z prac¹ w
gimnazjum lub nawet liceum). Nie sprzyja to ich specjalizacji. Zwiêkszenie odleg³oœci jak¹ maj¹ do
przebycia uczniowie podnosi wydatki gmin na ich dowóz i ogranicza nak³ady na inne cele (np.
wyposa¿enie, pomoce naukowe). Jest to dotkliwe, poniewa¿ ostatnia reforma oœwiaty wprowadzi³a
podzia³ szkolnictwa podstawowego na dwa stopnie, w zwi¹zku z czym wzros³y koszty funkcjonowania oœwiaty ze wzglêdu na koniecznoœæ rozbudowy administracji. Dowo¿ona m³odzie¿ ma ograniczony dostêp do pozalekcyjnych form edukacji, co jeszcze bardziej obni¿a poziom edukacji. Opisany mechanizm sprawia, ¿e niepo¿¹dany ze wzglêdów ekologicznych i spo³ecznych proces wy³¹czania
gruntów z uprawy ulega os³abieniu g³ównie tam, gdzie ludnoœæ, ze wzglêdu na ni¿szy poziom
oœwiaty ma mniejsze szanse na zdobycie zawodu innego, ni¿ profesja rolnika, czyli niejako z przymusu. Przyczyna mo¿e byæ tylko jedna: niedostateczny poziom dochodów z ziemi.
Ze wzglêdu na znaczenie zagadnienia podjêto próbê oceny przestrzennego rozk³adu ró¿nych modeli organizacyjnych oœwiaty. Wykorzystano w tym celu zmodyfikowany wzór unitaryzacji zerowanej:
:.2 M
; M 0LQL
0LQ ; M
0D[ 0LQ 0D[ 0LQ
gdzie:
WKOj – wskaŸnik koncentracji oœwiaty w j-tym powiecie,
X101, X102j РwartoϾ zmiennych X101 i X102 dla j-tego powiatu,
Min.(Max.)101 Рminimalna (maksymalna) wartoϾ zmiennej X101,
Min.(Max)102 Рminimalna (maksymalna) wartoϾ zmiennej X102,
j – numer kolejny powiatu.
Wartoœæ wskaŸnika teoretycznie zawiera siê w przedziale <–1;1>. Górna wartoœæ pojawiæ siê
mo¿e, gdy dany powiat cechuje najwy¿sza w województwie liczba dzieci uczêszczaj¹ca œrednio
do jednej, podleg³ej gminie szko³y i jednoczeœnie placówki te obs³uguj¹ œrednio najwiêkszy
obszar. Upraszczaj¹c mo¿na powiedzieæ, ¿e dzia³a tam ma³o du¿ych szkó³. Wartoœæ wskaŸnika
równ¹ zero cechowaæ mo¿e powiat, w którym szko³y podstawowe i gimnazja przyjmuj¹ œrednio
najmniej uczniów w regionie i jednoczeœnie jest ich tak du¿o, ¿e przeciêtny zasiêg ka¿dej z nich
jest najni¿szy. Wartoœæ –1 wskaŸnika oznacza, ¿e w danym powiecie przy najni¿szej w województwie liczbie uczniów, szko³y zbieraj¹ ich z najwiêkszego w regionie obszaru (niewiele ma³ych szkó³). W rzeczywistoœci przedzia³ zmiennoœci wskaŸnika zawiera³ siê pomiêdzy –0,71
(powiat soko³owski) i 1 (powiat pruszkowski). WskaŸniki najbli¿sze zeru wyst¹pi³y w powiatach: radomskim (–0,06), nowodworskim (-0,03), miñskim (0,04) i sochczewskim (0,08).
Natê¿enie ograniczania produkcji rolniczej w powiatach po³o¿onych w pó³nocno-zachodniej
czêœci województwa by³o ni¿sze ni¿ mo¿na by³o tego oczekiwaæ na podstawie WKO. Obszar ten
tworzy³o siedem spoœród dziesiêciu jednostek o najwy¿szej w regionie obsadzie trzody chlewnej na
100 UR: (¿uromiñski – 208 szt./100 ha, sierpecki – 162 szt., ciechanowski – 141, gostyniñski – 135,
p³ocki – 131, pu³tuski – 125, p³oñski – 123). Wysokie pog³owie œwiñ wystêpowa³o ponadto w
powiatach: ³osickim, siedleckim, garwoliñskim i kozienickim, czyli tam, gdzie przy stosunkowo niskim bezrobociu rolnictwo by³o interesuj¹cym Ÿród³em dochodów ludnoœci. W omawianym modelu
228
R. Lusawa
regresji wielorakiej obsada œwiñ na 100 ha UR dodana zosta³a jako trzecia z kolei zmienna objaœniaj¹ca. Wyjaœni³a dalsze 5,5% zmiennoœci. Prawdopodobnie zwi¹zek ten by³by silniejszy, gdyby uwzglêdniæ jego krzywoliniowy charakter, co pokazuje równanie regresji prostej pomiêdzy zmiennymi:
^ OQ ; ;
R2 = 63,2117%
gdzie:
^
X162
– wskaŸnik obni¿ania produkcji rolnej,
^ – obsada trzody chlewnej (szt./100 ha UR).
X91
Pozosta³e dwie zmienne (X150 „udzia³ wydatków na bezpieczeñstwo publiczne” i X126
„liczba mieszkañców na ³ó¿ko szpitalne”) nie mia³y ju¿ takiego znaczenia. £¹cznie wyjaœni³y
zaledwie 4,3% ca³kowitej zmiennoœci wskaŸnika WOPR. Ich obecnoœæ w modelu wskazuje, ¿e
na decyzje producentów rolnych wp³ywaj¹ w pewnym stopniu warunki ¿ycia tworzone przez
samorz¹d na szczeblu powiatu.
Wnioski
W œwietle uzyskanych wyników mo¿na stwierdziæ, ¿e proces wy³¹czania ziemi z produkcji rolnej
powstrzymaæ mog¹ dzia³ania zwiêkszaj¹ce dochody rolnicze w wyniku zmian strukturalnych, obni¿ania wielkoœci kosztów transakcyjnych ga³êzi oraz wsparcie inwestycji. Przydatne okazaæ siê tu
mog¹ liczne instrumenty Wspólnej Polityki Rolnej oraz krajowe programy wsparcia. Nie bez znaczenia bêd¹ te¿ dzia³ania w³adz samorz¹dowych, g³ównie na polu edukacji i zaspokajania zbiorowych
potrzeb ludnoœci wiejskiej (oœwiata, ochrona zdrowia, bezpieczeñstwo publiczne itp.).
Literatura
Kuku³a K 2002: Metoda unitaryzacji zerowanej. PWN, Warszawa.
Lusawa R. 2004: Wp³yw procesów migracyjnych na warunki rozwoju rolnictwa województwa mazowieckiego. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G – Ekonomika Rolnictwa Tom 91, Zeszyt 1.
Luszniewicz A. S³aby T. 1997: Statystyka stosowana. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Summary
This study has been devoted to the causes of limiting agricultural production which may be observed in
mazowieckie province. It is related to low competitiveness of agriculture in its struggle for basic resources:
land and labour. The study results reveal that agriculture is also influenced by factors of social nature and in
particular by the level of community services performed by institutions of the local government.
Adres do korespondencji
dr in¿. Roman Lusawa
Mazowiecki Oœrodek Doradztwa Rolniczego w Warszawie
Oddzia³ Poœwiêtne w P³oñsku
ul. Sienkiewicza 11
09-100 P³oñsk
tel. (0 23) 6630733
e-mail: [email protected]