folia universitatis agriculturae stetinensis efektywność produkcji

folia universitatis agriculturae stetinensis efektywność produkcji

FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS
Folia Univ. Agric. Stetin. 2007, Oeconomica 254 (47), 287–292
Robert RUSIELIK, Jacek PROCHOROWICZ
EFEKTYWNOŚĆ PRODUKCJI PSZENICY W WYBRANYCH
GOSPODARSTWACH NA ŚWIECIE W ROKU 2005
EFFICIENCY OF WHEAT PRODUCTION IN THE SELECTED FARMS
IN THE WORLD IN 2005
Katedra Zarządzania Przedsiębiorstwami, Akademia Rolnicza w Szczecinie, WEiOGŻ
ul. Monte Cassino 16, [email protected], [email protected]
Abstract. The article is an attempt to compare the production efficiency of winter and spring
wheat on the basis of data from selected farms associated in International Farm Comparison
Network (IFCN). Technical efficiency was computed by applying Data Envelopment Analysis
(DEA) method and two models were used in the calculation, with and without government
payments.
Słowa kluczowe: DEA, efektywność produkcji, pszenica jara, pszenica ozima.
Key words: DEA, production efficiency, spring wheat, winter wheat.
WSTĘP
Zboża należą do podstawowych grup roślin uprawianych na świecie, a w ich strukturze
udziałowej od lat dominuje pszenica. Udział pszenicy w produkcji zbóż przekracza 30%
i wielkość ta odnosi się zarówno do produkcji globalnej, jak i polskiej. Produkcja pszenicy
w Polsce ulega dość istotnym wahaniom – od 7,8 mln ton w 2003 roku, przez 9,8 mln ton
w roku 2004, do około 8,8 mln ton w roku 2005. Podobne wahania obserwuje się na całym
świecie – odpowiednio 556, 628 i 620 mln ton w 2005 roku (International Grain Council 2006).
Jest to wynikiem zmian w plonach oraz samej strukturze zasiewów.
Celem artykułu jest porównanie efektywności względnej upraw pszenicy jarej i ozimej
w różnych gospodarstwach Europy i świata. W celu porównania efektywności posłużono
się wskaźnikiem efektywności obliczonym za pomocą metody programowania DEA.
Do analizy wybrano uprawy pszenicy z kilkunastu gospodarstw zrzeszonych w międzynarodowej organizacji IFCN. Dokonano podziału na pszenicę ozimą i jarą, co pozwoliło
na obliczenie efektywności poszczególnych upraw.
MATERIAŁ I METODY
Badania obejmują uprawy w wybranych gospodarstwach należących do międzynarodowej sieci gospodarstw porównawczych (International Farm Comparison Network). IFCN
aktywnie działa w ponad 60 krajach i zrzesza naukowców, doradców oraz rolników z krajów objętych działalnością organizacji. Analizie porównawczej poddano 24 gospodarstwa z
całego świata (w tym jedno gospodarstwo z Polski). Ponieważ w badaniu pszenicę jarą i
ozimą potraktowano jako odrębne uprawy, wielkość próby wynosi 29. Listę gospodarstw
oraz uprawiane przez nie rośliny przedstawia rys. 1. Nazwy badanych gospodarstw zapi-
288
R. Rusielik i J. Prochorowicz
sane są w standardzie przyjętym przez IFCN, gdzie pierwsze dwie litery oznaczają kraj pochodzenia, liczba oznacza powierzchnię w hektarach, a ostatnie dwie litery, położenie gospodarstwa (region).
[%]
60
Pszenica ozima
50
Pszenica jara
40
30
20
UA2250BT
PL1705
CZ460BO
SE230NY
CZ2200BO
CA3240SaBr
CA4040SaBl
CA1620SaBr
US1010ND
CA2000SaBl
US880ND
UA1730VI
UA2250BT
PL1705
HU1100TD
HU250GP
HU50GP
CZ460BO
SE230NY
CZ2200BO
SE330LO
DE1100MV
DE1200UM
UK260ES
DE260OW
FR200BG
FR150PG
AR1800BA
0
AR1000BA
10
Gospodarstwo
Rys. 1. Udział pszenicy w strukturze zasiewów
Objaśnienia symboli podano wyżej w tekście.
Źródło: opracowano na podstawie danych IFCN.
Jak wynika z przedstawionych na rys. 1 danych, udział pszenicy jarej waha się od 3%
w gospodarstwie PL1705 do 40% w gospodarstwie US1010ND. Udział pszenicy ozimej jest
większy i zawiera się w przedziale od 15% (AR1000BA) do 60% (UK260ES). Powierzchnia
porównywanych gospodarstw jest zróżnicowana i wynosi od 50 do 4040 ha, co zadecydowało o zastosowaniu do porównania efektywności modelu o zmiennych efektach skali.
Do obliczenia efektywności technicznej wykorzystano metodę DEA (Data Envelopment
Analysis), bazującą na programowaniu liniowym. Metoda umożliwia wyliczenie współczynnika efektywności względnej, który w zadaniu programowania liniowego jest funkcją celu,
poddaną maksymalizacji dla każdego obiektu. Ze względu na znaczne różnice w wielkości
gospodarstw do obliczeń wybrano model uwzględniający zmienne efekty skali i zorientowany na nakłady (tzn. optymalizujący nakłady przy danym stałym efekcie). Ostateczne zadanie dualne w przyjętym modelu programowania liniowego przyjęło postać (szczegółowy
opis modelu znajduje się w pracy Coelli i in. 1998):
minΘ,
Θ ,λ
Yλ ≥ Yo ,
przy ograniczeniach: ΘX − Xλ ≥ 0,
o
gdzie:
Xo – wektor nakładów danego obiektu,
X – macierz nakładów wszystkich obiektów,
Yo – wektor efektów danego obiektu,
Y – macierz efektów wszystkich obiektów,
λ1,...,λσ – współczynniki kombinacji liniowej,
Θ – współczynnik efektywności obiektu.
λ ≥ 0.
Efektywność produkcji pszenicy w wybranych gospodarstwach...
289
Celem optymalizacji tego modelu jest znalezienie minimalnej wartości Θ, przy której
możliwe jest zredukowanie zastosowanych nakładów lub zasobów przy osiągnięciu tego
samego efektu. Gdy nie jest możliwa do znalezienia taka wartość, wówczas Θ = 1,
co oznacza, że nie istnieje korzystniejsza kombinacja zastosowanych nakładów i zasobów
i obiekt można uznać za efektywny. Gdy Θ < 1, oznacza to, że taka kombinacja istnieje.
Informacji o strukturze optymalnej kombinacji nakładów i efektów dostarczają obliczone
współczynniki kombinacji liniowej. Do obliczeń został wykorzystany program DEAP 2.1.
Do obliczenia efektywności przyjęto następujące zmienne:
– efekty – przychody ze sprzedaży + dotacje (USD/t) lub przychody ze sprzedaży (USD/t);
– nakłady (koszty stałe, koszty bezpośrednie, koszty pracy, koszty finansowe, koszty maszyn i budynków, koszty ziemi).
WYNIKI I DYSKUSJA
Przybliżone wartości nakładów oraz efektów dla poszczególnych upraw w analizowanych gospodarstwach pokazane zostały na rys. 2.
Analiza danych wskazuje, że otrzymywana dotacja w istotny sposób wpływa na efektywność ekonomiczną uprawy. Bez dotacji jedynie 5 upraw wykazuje poziom kosztów niższy od przychodów; w wariancie z dotacją takich upraw jest 10.
[USD. t-1]
300
Pszenica jara
Pszenica ozima
250
200
150
100
50
Koszty bezpośrednie
Koszty maszyn i budynków
Koszty pracy
Koszty finansowe
Koszty ziemi
Koszty stałe
Przychody z dotacjami
Przychody
UA2250BT
PL1705
CZ460BO
CZ2200BO
SE230NY
CA3240SaBr
CA1620SaBr
CA4040SaBl
CA2000SaBl
US1010ND
US880ND
UA1730VI
UA2250BT
PL1705
HU250GP
HU1100TD
HU50GP
CZ460BO
CZ2200BO
SE230NY
SE330LO
DE1100MV
DE1200UM
UK260ES
DE260OW
FR200BG
FR150PG
AR1800BA
AR1000BA
0
Gospodarstwo
Rys. 2. Nakłady i efekty w analizowanych gospodarstwach
Objaśnienia symboli podano wyżej w tekście.
Źródło: opracowano na podstawie danych IFCN.
W celu porównania efektywności produkcji między gospodarstwami posłużono się
wskaźnikiem efektywności technicznej, który obliczono przy wykorzystaniu dwóch modeli.
Pierwszy z nich obejmował nakłady oraz przychody w dolarach amerykańskich na tonę
pszenicy (USD·t–1). Drugi wariant zawierał te same nakłady, które ujęte zostały w wariancie
pierwszym, a także przychody uzupełnione o dotacje i subwencje, dotyczące produkcji
290
R. Rusielik i J. Prochorowicz
pszenicy. Obliczony wskaźnik w zadaniu programowania liniowego jest funkcją celu poddaną maksymalizacji dla każdego obiektu. Zmiennymi decyzyjnymi są wagi poszczególnych nakładów i efektów, natomiast ich wartości są wielkościami empirycznymi. Otrzymany
wskaźnik efektywności jest wskaźnikiem względnym, a zatem określa efektywność danej
uprawy względem innych upraw.
Otrzymane wskaźniki efektywności technicznej dla poszczególnych gospodarstw zaprezentowane zostały w tab. 1.
Tabela 1. Wskaźniki efektywności technicznej produkcji pszenicy
AR1000BA
Model
z dotacją
1,000
Model
bez dotacji
1,000
AR1800BA
1,000
FR150PG
0,845
Gospodarstwo
PL1705
Model
z dotacją
1,000
Model
bez dotacji
1,000
1,000
UA2250BT
1,000
1,000
0,537
UA1730VI
1,000
1,000
Gospodarstwo
FR200BG
1,000
0,874
US880ND
0,889
0,928
UK260ES
1,000
0,866
US1010ND
0,825
0,777
DE260OW
1,000
1,000
CA2000SaBl
0,990
1,000
DE1200UM
1,000
1,000
CA4040SaBl
1,000
1,000
DE1100MV
1,000
0,817
CA1620SaBr
0,818
0,933
SE330LO
0,986
0,767
CA3240SaBr
0,704
0,783
SE230NY
0,852
0,563
SE230NY
0,862
0,572
CZ2200BO
1,000
0,998
CZ2200BO
1,000
1,000
CZ460BO
0,996
1,000
CZ460BO
1,000
1,000
HU50GP
1,000
1,000
PL1705
1,000
0,991
HU250GP
0,899
0,726
UA2250BT
1,000
1,000
HU1100TD
0,843
0,583
Średnia
0,949
0,887
Jak wynika z przeprowadzonych badań, na 29 badanych upraw w modelu z dotacjami
17 upraw zostało odnotowanych jako efektywne. Średni wskaźnik dla tego wariantu wyniósł
0,949; najmniejszą wartość wskaźnik efektywności przyjął dla gospodarstwa kanadyjskiego
CA3240SaBr – wynosi on 0,704. W wariancie bez dotacji odnotowano mniejszą liczbę
efektywnych upraw – było ich 14. Dla modelu bez dotacji średni wskaźnik efektywności
technicznej przyjął wartość 0,887. Warto zauważyć, że najmniejszą wartość (0,537) w tej
grupie odnotowano dla gospodarstwa francuskiego FR150PG, ale trzy inne uprawy mają
bardzo zbliżony wynik (HU1100TD oraz SE230NY; w drugim przypadku zarówno uprawa
ozima, jak i jara). Warto zwrócić uwagę na dwa gospodarstwa (CZ460BO oraz CA2000SaBl),
które w modelu bez dotacji charakteryzowały się efektywnością produkcji, a w modelu
z dotacjami już tej efektywności nie było. W trzech kolejnych gospodarstwach wskaźnik
efektywności dla wariantu bez dotacji był wyższy niż dla wariantu z dotacją (US880ND,
CA1620SaBR oraz CA3240SaBr), jednak dotyczyło to tylko upraw pszenicy jarej.
Uprawa pszenicy ozimej w gospodarstwie polskim PL1705 była efektywna – zarówno
w wariancie z dotacjami, jak i w wariancie bez dotacji, natomiast uprawa pszenicy jarej
efektywna była tylko w modelu z dotacjami. W drugim wariancie wskaźnik efektywności dla
pszenicy jarej wynosił 0,991.
Porównanie obliczonych wskaźników efektywności w prezentowanych modelach przedstawia rys. 3.
Efektywność produkcji pszenicy w wybranych gospodarstwach...
model z dotacją
291
model bez dotacji
1,000
0,900
0,800
0,700
PL1705
UA2250BT
CZ460BO
SE230NY
CZ2200BO
CA3240SaBr
CA4040SaBl
CA1620SaBr
US1010ND
CA2000SaBl
UA1730VI
US880ND
UA2250BT
PL1705
HU1100TD
HU50GP
HU250GP
CZ460BO
SE230NY
CZ2200BO
SE330LO
DE1100MV
DE1200UM
UK260ES
DE260OW
FR200BG
FR150PG
AR1800BA
0,500
AR1000BA
0,600
Gospodarstwo
Rys. 3. Wskaźniki efektywności technicznej analizowanych upraw
Objaśnienia symboli podano wyżej w tekście.
Źródło: opracowano na podstawie danych IFCN.
PODSUMOWANIE
W badanych gospodarstwach odnotowano, że generalnie dotacje sprzyjają wzrostowi
wskaźnika efektywności (nawet jeśli nie doprowadzają do stanu, w którym dana uprawa
jest efektywna). Wariant bez dotacji wskazuje, że część upraw w tym modelu jest efektywna, a zatem gospodarstwa te są w stanie konkurować na rynku. Warto zauważyć, że są
uprawy, na które gospodarstwo nie otrzymuje subwencji i dopłat (UA2250BT czy
CA4040SaBl), a przychody w pełni pokrywają koszty. Dodatkowo są one efektywne i można założyć, że po wyrównaniu warunków gospodarowania mogłyby zdobyć przewagę konkurencyjną. Z badań wynika także, że gospodarstwa duże i małe pod względem powierzchni mogą być zarówno efektywne, jak i nieefektywne.
PIŚMIENNICTWO
Coelli T., Prasada R., Battese G. 1998. An itroduction to efficiency and productivity analysis.
Kluwer Academic Publishers, Boston.
IFCN Cash Crop Report . 2006. “Wheat”, Federal Agricultural Research Centre Institute of Farm
Economics, Braunschweig, Germany.
Grain Market Report. 2006. http://www.igc.org.uk/downloads/gmrsummary/gmrsumme.pdf, 27. 03. 2007.