pISSN 1899-5241 eISSN 1899-5772
1(35) 2015, 75-82
dr Anna Nowak, Katedra Ekonomii i Agrobiznesu, Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie, ul. Akademicka 13, 20-950 Lublin,
Poland, e-mail: anna.nowak@up.lublin.pl
Abstrakt. Celem pracy jest ocena elastyczno ci związków
między czynnikami produkcji (ziemi, pracy i kapitału), a uzys-kanymi w wyniku ich zastosowania dochodami w gospodar-stwach rolnych czterech makroregionów ŻAŹN, tj. Pomorze i Mazury, Wielkopolska i ląsk, Mazowsze i Podlasie oraz Małopolska i Pogórze. Źla ka dego makroregionu oszacowa-no w tym celu modele funkcji typu Cobba-Źouglasa (C-Ź) dla βŃńŃ, βŃńń oraz βŃńβ roku. Z bada wynika, e we wszystkich regionach oraz we wszystkich badanych latach współczynnik elastyczno ci ogólnej warto ci dodanej netto był wy szy od ń, co oznacza rosnące przychody ze skali. Wzrost warto ci do-danej netto w γ spo ród 4 badanych makroregionów zale ał przede wszystkim od czynnika ziemi, mniejszy wpływ miały nakłady pracy (poza regionem Mazowsze i Podlasie, gdzie ich znaczenie było największe), a w najmniejszym stopniu we wzro cie tej kategorii dochodowej partycypowały aktywa trwałe.
Słowa kluczowe: makroregiony ŻAŹN, gospodarstwo
rol-ne, elastyczno ć, czynniki produkcji
WPROWADZENIE
Wyznacznikiem zmian w polskim rolnictwie jest wspól-na polityka rolwspól-na. Wskazuje owspól-na kierunki rozwoju oraz oferuje ró norodne instrumenty, które ten rozwój dyna-mizują. Jednak du e regionalne zró nicowanie rolnic-twa w Polsce z jednej strony wymusza dywersyfi kację
instrumentów polityki rolnej, a z drugiej wpływa na kierunki i tempo przebiegu przekształce tego sektora w poszczególnych regionach kraju. Rozwój rolnictwa w regionach wią e się zatem bezpo rednio z warunka-mi charakterystycznywarunka-mi dla danego regionu (Munroe, βŃŃń). Ze względu na istotną zale no ć produkcji rol-niczej od warunków rodowiskowych obejmują one uwarunkowania przyrodnicze, ale tak e ekonomiczno--organizacyjne, a zwłaszcza poziom rozwoju społecz-no-gospodarczego.
Zdolno ć konkurencyjna gospodarstw rolniczych zale y od efektywno ci wykorzystania czynników wytwórczych (Wasilewski i Mądra, βŃŃ8). Z kolei regionalne zró nicowanie wykorzystania czynników produkcji w rolnictwie związane jest m.in. ze specja-lizacją produkcji rolnej w regionach Polski, która wy-nika z uwarunkowa historycznych, przyrodniczych, ekonomicznych, a tak e strukturalnych. Na kierunek przekształce w rolnictwie wpływają równie zmiany w innych sektorach gospodarki, zarówno na poziomie kraju, jak i w poszczególnych regionach. Rolnictwo i cały sektor rolno- ywno ciowy stale warunkują roz-wój gospodarki narodowej, ale równie same w coraz większym stopniu zale ą od tego, co dzieje się poza nimi, w pozostałych gałęziach gospodarki narodowej (Mrówczy ska-Kami ska,βŃńγ).
żospodarstwa rolne, funkcjonując w nowych warun-kach rynkowych – wynikających najpierw z procesów
ZRÓ
Ż
NICOWANIE REGIONALNE ELASTYCZNO
Ś
CI
PRODUKCJI W
TOWAROWYCH GOSPODARSTWACH
ROLNYCH W
POLSCE
Anna Nowak
transformacji, następnie integracji z Uź oraz globaliza-cji – muszą dostosowywać się do tych uwarunkowa . Turbulentno ć, zwłaszcza otoczenia konkurencyjnego gospodarstwa, oraz zmiany klimatyczne wymuszają po-trzebę elastyczno ci we wszystkich obszarach funkcjo-nalnych, będących podstawą zarządzania operacyjnego w gospodarstwach. Najwa niejszym z nich jest funkcja produkcyjna, która determinuje występowanie pozosta-łych funkcji, tj. fi nansów, marketingu, kadr oraz bada i rozwoju. Ponadto umo liwia ona realizację funkcji gospodarstwa w aspekcie jego sprawno ci i skutecz-no ci przez proces transformacji czynników produkcji w produkty rolne (Niezgoda, βŃńŃ). źlastyczno ć jest cechą struktury, polegającą na łatwo ci dostosowania się do zmian w otoczeniu (Kie un, ń997). źlastyczno ć procesu produkcyjnego oznacza z kolei procentową zmianę efektu produkcji wywołaną wzrostem nakładów wszystkich czynników wytwórczych o ń%, co odpowia-da defi nicji elastyczno ci produkcji w teorii ekonomii (Samuelson i Marks, βŃŃ9). Pojęcie to opisuje zatem względną dynamikę wzrostu produkcji (Heijman i in., ń997). Termin elastyczno ć mo e być odniesiony
tak-e do towarowtak-ego gospodarstwa rolntak-ego jako systtak-emu otwartego, co wynika z faktu, e ma ono cele działal-no ci, strukturę organizacyjną, jest w nim realizowany proces produkcyjny i wchodzi ono w interakcje z do-stawcami rodków produkcji oraz nabywcami wytwo-rzonych produktów (Niezgoda, βŃńŃ).
Celem opracowania jest ocena elastyczno ci związ-ków między czynnikami produkcji a uzyskanymi dzięki nim efektami procesu produkcyjnego w gospodarstwach rolnych czterech makroregionów ŻAŹN, tj. Pomorze i Mazury, Wielkopolska i ląsk, Mazowsze i Podlasie oraz Małopolska i Pogórze. Makroregiony te zostały wyłonione na podstawie parametrów statystycznych, opisujących czynniki wyznaczające efekty produkcyjne gospodarstw rolnych (żoraj i in., βŃńγ), a ka dy z nich składa się z czterech województw.
METODYKA
Badania przeprowadzono na próbie towarowych go-spodarstw rolnych uwzględnionych w Polskim ŻAŹN (Żarm Accountancy Źata Network). Jest to baza da-nych, w której dane zbierane są według jednolitych zasad, a gospodarstwa tworzą statystycznie reprezenta-tywną próbę towarowych gospodarstw rolnych funkcjo-nujących na obszarze Uź. Analizę przeprowadzono dla
materiałów empirycznych dotyczących lat βŃńŃ, βŃńń oraz βŃńβ. Liczba badanych towarowych gospodarstw rolnych wynosiła odpowiednioŚ w roku βŃńŃ – ń576ś γ789ś γ65Ńś ńŃń8, w roku βŃńń – ń558ś γ799ś γ6ń9ś 986, w roku βŃńβ – ń55Ńś γ794ś γ56γś ńŃβ4 w regio-nachŚ Pomorze i Mazury, Wielkopolska i ląsk, Mazow-sze i Podlasie oraz Małopolska i Pogórze.
W badaniach posłu ono się trójczynnikową funkcją produkcji, co zdaniem Petera Timmera (ń986) w przy-padku rolnictwa jest uzasadnione, poniewa w tym sektorze ziemia jest zasadniczym produktywnym czyn-nikiem wytwórczym. Podobnego zdania są Agnieszka Bezat i Włodzimierz Rembisz (βŃńń), którzy
podkre-lają, e ziemia jako czynnik produkcji stanowi o isto-cie procesu gospodarowania w rolnictwie. Źo zreali-zowania przyjętego celu bada wykorzystano metodę funkcji produkcji typu Cobba-Źouglasa (C-Ź), która stanowi podstawę teoretyczną obja niania większo ci prawidłowo ci efektywno ciowych w ekonomice rol-nictwa (Bezat i Rembisz, βŃńń). Obliczenia przepro-wadzono przy u yciu oprogramowania żRźTL oraz arkusza kalkulacyjnego MS źxcel. W modelu uwzględ-niono następujące cechy według nomenklatury Polskie-go ŻAŹNŚ
• Sź4ń5 – warto ć dodana netto w złń • SźŃńŃ – nakłady pracy ogółem w AWUβ
• SźŃβ5 – powierzchnia u ytków rolnych (UR) w ha • Sź44ń – aktywa trwałe w zł.
Za efekt procesu produkcyjnego przyjęto warto ć dodaną netto (Xń), która stanowi jednocze nie o sku-teczno ci gospodarowania z punktu widzenia wła cicie-la gospodarstwa rolnego. Jest ona miarą dochodu, jaki uzyskują wszyscy wła ciciele czynników wytwórczych zaanga owanych w działalno ć gospodarstwa rolnego (żoraj i Ma ko, βŃŃ9). Czynniki produkcji uwzględ-nione w badaniach to nakłady pracy ludzkiej (Xβ), wyra-one w AWU, powierzchnia u ytków rolny ch w ha (Xγ) oraz warto ć aktywów trwałych w zł (X4).
ń Opłata za zaanga owanie czynników wytwórczych do dzia-łalno ci operacyjnej gospodarstwa rolnego, bez względu na ich status własno ciowy (obce lub własne).
WYNIKI BADAŃ
Wszelka produkcja materialna jest efektem zastoso-wania pracy ywej i uprzedmiotowionej. W rolnic-twie występują one w połączeniu z ziemią, tj. u yt-kami rolnymi, wraz z ich potencjałem produkcyjnym ( yzno ć, zasobno ć w składniki od ywcze, stosunki wodne itp.). O potencjale produkcyjnym i mo
liwo-ciach wytwórczych rolnictwa w skali makro oraz poszczególnych gospodarstw rolnych wiadczy wy-posa enie w czynniki produkcji. Zasobno ć ta nie pozostaje bez wpływu na strukturę produkcji (Nowak i Wójcik, βŃńγ), która mo e determinować przewagi konkurencyjne regionu. Jest to zgodne z poglądami wyra anymi przez Karolinę Pawlak (βŃńγ), e ka -dy region ma przewagę w produkcji tych dóbr, które wymagają dostępno ci wielu tanich w danym regionie czynników produkcji.
Podstawą realizacji funkcji gospodarstwa jest skala produkcji, uzyskana z danej ilo ci zasobów i wiedzy dotyczącej produktywnego ich wykorzystania w ist-niejących uwarunkowaniach rynkowych (Niezgoda, βŃńŃ). Zasoby czynników produkcji kształtują poten-cjał konkurencyjny gospodarstw rolnych, decydując tym samym o ich mo liwo ciach produkcyjnych i osią-ganej przewadze konkurencyjnej. W tabeli ń przedsta-wiono statystyczny opis zmiennych uwzględnionych w badaniach, obejmujących zasoby czynników pro-dukcji oraz efekt dochodowy w formie warto ci doda-nej netto.
Jak wynika z danych zawartych w tabeli ń, wszyst-kie analizowane zmienne charakteryzowały się bardzo du ym zró nicowaniem. We wszystkich badanych re-gionach dotyczyło to głównie czynnika ziemi, przy czym największy współczynnik zmienno ci w odniesie-niu do tej siły wytwórczej występował w makroregionie Wielkopolska i ląsk oraz Pomorze i Mazury. Najmniej zró nicowaną cechą były nakłady pracy ogółem, choć w dwóch wymienionych wy ej makroregionach zmien-no ć ta była ponad dwukrotnie wy sza ni w Małopol-sce i Pogórzu oraz na Mazowszu i Podlasiu. Warto zwró-cić uwagę, e największą koncentracją ziemi, wyra oną
rednią powierzchnią u ytków rolnych w towarowym gospodarstwie rolnym charakteryzuje się makroregion Pomorze i Mazury, gdzie przeciętna powierzchnia go-spodarstwa jest ponad trzykrotnie większa ni w Mało-polsce i na Pogórzu.
W latach βŃńŃ-βŃńβ w przeciętnym gospodarstwie w badanych makroregionach obserwowano wzrost nie-mal wszystkich zasobów czynników produkcji. Zaso-by ziemi w makroregionie oznaczonym jako A oraz C wzrosły ponad 7%, podczas gdy w regionie B oraz Ź wzrost ten wynosił odpowiednio ń,4% oraz β,5%. Za-soby pracy zmniejszyły się jedynie w Wielkopolsce i na ląsku (o γ,75%), a w pozostałych makroregionach odnotowano ich wzrost od β% do 4%. Największym wzrostem charakteryzowały się zasoby aktywów trwa-łych – wynosił on w badanych latach od βŃ,γ% w ma-kroregionie Wielkopolska i ląsk do γ7,9% na Pomorzu i Mazurach. Produktywno ć całkowita mierzona war-to cią dodaną netwar-to wzrosła nawar-tomiast o ń7,9% w ma-kroregionie B i C, o β6,8% w regionie Ź oraz o 4ń,4% w regionie A. Największy wzrost wystąpił zatem w ma-kroregionie, gdzie przeciętna powierzchnia badanych towarowych gospodarstw rolnych była największa.
Nale y jednak podkre lić, e efektywno ć całego procesu produkcyjnego w rolnictwie zale y nie tylko od posiadanych zasobów, ale tak e od proporcji między czynnikami produkcji (Rzeszutko, βŃń4). W ród deter-minant regionalnego zró nicowania proporcji między czynnikami produkcji wymienia się warunki naturalne wpływające na dobór kierunków produkcji, intensyw-no ć gospodarowania oraz zaszło ci historyczne w po-szczególnych czę ciach kraju, których konsekwencją jest poziom rozwoju ekonomiczno-społecznego pol-skich województw (Rzeszutko i Sadowski, βŃńγ).
Źla oceny regionalnego zró nicowania elastyczno ci procesu produkcji w gospodarstwach rolnych poszcze-gólnych makroregionów oszacowano modele funkcji typu Cobba-Źouglasa (C-Ź) dla βŃńŃ, βŃńń oraz βŃńβ roku. Aproksymowane modele tej funkcji, wyra ające zale no ć między warto cią dodaną netto w zł (Xń) jako zmienną zale ną a nakładami pracy ludzkiej wyra ony-mi w AWU (Xβ), powierzchnią u ytkowanych u ytków rolnych w ha (Xγ) i warto cią aktywów trwałych w zł (X4) jako zmiennymi niezale nymi przybrały postać na-stępujących równa Ś
• Pomorze i Mazury
βŃńŃŚ X’ń = ββ6,ń5486γβ XβŃ,γ578XγŃ,6776X4Ń,β4Ń6ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,7ńγŃ4γ
βŃńńŚ X’ń =ń4Ń,γ978β5 XβŃ,4ńβ5XγŃ,6γγ7X4Ń,β877ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,67γ475
βŃńβŚ X’ń =βńγ,Ńγń49ń XβŃ,γŃ4ŃXγŃ,7545X4Ń,βγγńś
• Wielkopolska i ląsk
βŃńŃŚ X’ń =65,γ855 XβŃ,5Ń8XγŃ,5ŃŃńX4Ń,γ88ńś
Rβń,β,γ,4 = Ń,6γ46
βŃńńŚ X’ń =4β,5γ64 XβŃ,4549XγŃ,497ńX4Ń,4β68ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,655γ
βŃńβŚ X’ń =7Ń,9γ8γ XβŃ,4γŃ4XγŃ,5789X4Ń,γ689ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,64Ń5
• Mazowsze i Podlasie
βŃńŃŚ X’ń =4β,Ńγ4Ń XβŃ,694ŃXγŃ,4756X4Ń,4ń44ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,5659
βŃńńŚ X’ń =β8,95βγ XβŃ,587βXγŃ,5ŃŃńX4Ń,4476ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,6ŃŃ8
βŃńβŚ X’ń =9Ń,4γ85 XβŃ,6558XγŃ,5978X4Ń,γβ7γś
Rβń,β,γ,4 = Ń,557γ
Tabela 1. Opis statystyczny badanych zmiennych w towarowych gospodarstwach rolnych w Polsce w 4 makroregionach
ŻAŹN w latach βŃńŃ, βŃńń oraz βŃńβ
Table 1. Statistical characteristics of analysed variables in rural farms producing goods in Poland in βŃńŃ, βŃńń and βŃńβ
Cechy wg Polski ŻAŹN Żeatures according
to Poland ŻAŹN
Symbol zmiennej Symbol of variable
(Xn)
Jednostka miary Measure
unit
rednia arytmetyczna
Arithmetical mean Współczynnik zmienno ciVariability coeffi cient
βŃńŃ βŃńń βŃńβ βŃńŃ βŃńń βŃńβ
A – Pomorze i Mazury – A – Pomorze and Mazury
Sź4ń5 Xń zł/PLN ń9ń γŃ6,ŃŃ βŃγ 69Ń,ŃŃ β7Ń 45γ,ŃŃ β,γγ β,ŃŃ β,β5
SźŃńŃ Xβ AWU β,48 β,4β β,55 ń,47 ń,Ń8 ń,γβ
SźŃβ5 Xγ ha 87,β8 85,98 94,β5 β,ńń ń,Ń8 β,Ńń
Sź44ń X4 zł/PLN 7ń4 58Ń,ŃŃ 866 4γ8,ŃŃ 985 498,ŃŃ ń,7β ń,5β ń,6Ń
B – Wielkopolska i ląsk – B – Wielkopolska and ląsk
Sź4ń5 Xń zł/PLN ń5β 6Ń5,ŃŃ ń66 7ńβ, ń79 99ń,ŃŃ β,9Ń β,6Ń β,58
SźŃńŃ Xβ AWU β,4Ń β,γ4 β,γń β,44 ń,88 ń,84
SźŃβ5 Xγ ha 5β,9γ 5β,6ń 5γ,66 β,95 β,64 β,55
Sź44ń X4 zł/PLN 664 5ńń,ŃŃ 77γ 684,ŃŃ 799 ń6ń,ŃŃ β,ń5 ń,75 ń,67
C – Mazowsze i Podlasie – C – Mazowsze and Podlasie
Sź4ń5 Xń zł/PLN 85 β46,4Ń 99 8ńń,4 ńŃŃ 5γ8,ŃŃ ń,45 ń,5γ ń,69
SźŃńŃ Xβ AWU ń,98 β,Ń5 β,Ń6 Ń,6γ Ń,7γ Ń,7Ń
SźŃβ5 Xγ ha β6,7ń β7,96 β8,6γ ń,γŃ ń,57 ń,γ9
Sź44ń X4 zł/PLN 46Ń β5ń,ŃŃ 5γ9 γŃ4,ŃŃ 57γ 499,ŃŃ ń,ńń ń,ńŃ ń,Ńγ
Ź – Małopolska i Pogórze – Ź – Małopolska and Pogórze
Sź4ń5 Xń zł/PLN 8479Ń,ńŃ 99Ń89,5Ń ńŃ7564,ŃŃ ń,48 ń,4Ń ń,66
SźŃńŃ Xβ AWU β,Ń6 β,Ń8 β,ńβ Ń,8Ń Ń,67 Ń,75
SźŃβ5 Xγ ha β9,69 γŃ,β7 γŃ,44 ń,56 ń,4β ń,4ń
Sź44ń X4 zł/PLN 446 ńγ9,ŃŃ 5β8 6γ5,ŃŃ 56ń 76Ń,ŃŃ ń,ń4 ń,Ń87 ń,Ń9
• Małopolska i Pogórze
βŃńŃŚ X’ń =49,γ644 XβŃ,7789XγŃ,4Ń46X4Ń,4Ń75ś
Rβń,β,γ,4 = Ń,5β9Ń
βŃńńŚ X’ń =γ6,Ń6Ń6 XβŃ,76βńXγŃ,45γŃX4Ń,4β7βś
Rβń,β,γ,4 = Ń,56γ9
βŃńβŚ X’ń =ńń6,69ńń XβŃ,7ń9γXγŃ,5γ5βX4Ń,γń94.
Rβń,β,γ,4 = Ń,55γγ
Weryfi kacji statystycznej współczynników regre-sji w powy szych równaniach dokonano za pomocą testu t-Studenta, przyjmując poziom istotno ci = Ń,Ńń. Bezwzględna wysoko ć współczynników determinacji wskazuje, e wahania warto ci dodanej netto w 55-7Ń% wyja nione są za pomocą trzech zmiennychŚ pracy, zie-mi i kapitału w postaci aktywów trwałych. Statystycznie istotny poziom współczynników korelacji wielorakiej wskazuje na dobre dopasowanie tego modelu funkcji do współrzędnych badanych cech w ka dym z badanych makroregionów.
Wysoki poziom zmienno ci, zarówno zmiennej do-tyczącej wyników procesu produkcji, jak i badanych czynników, uzasadnia celowo ć oszacowania występu-jących między nimi współzale no ci (Niezgoda, βŃńŃ). W analizie funkcji produkcji szczególne znaczenie ma rachunek elastyczno ci (elastyczno ć produkcji wzglę-dem zmian nakładów czynników produkcji) (Bezat i Rembisz, βŃńń). W równaniach oszacowanych na podstawie danych empirycznych współczynniki re-gresji są jednocze nie współczynnikami elastyczno ci charakteryzującymi rednie przyrosty względne (Nie-zgoda, βŃŃ9). Żunkcja potęgowa jest funkcją o stałej (niezale nej od wielko ci poszczególnych zmiennych) elastyczno ci zmiennej zale nej, a elastyczno ci po-szczególnych zmiennych są równe ocenom parame-trów je charakteryzujących (Czekaj, βŃŃ6). W tabeli β przedstawiono poziom współczynników
elastyczno-ci ogólnej zasobów czynników produkcji względem warto ci dodanej netto, a tak e udział ka dego z ba-danych czynników w ogólnej warto ci współczynnika elastyczno ci.
Suma współczynników regresji w modelach funkcji C-Ź wynosiła we wszystkich makroregionach oraz we wszystkich badanych latach powy ej ń, co oznacza ros-nące przychody ze skali. Współczynniki te w βŃńβ roku wynosiły odpowiednio ń,β9ń6ś ń,γ78βś ń,58Ń9 oraz ń,574Ń w makroregionach oznaczonych jako A, B, C oraz Ź. W latach βŃńŃ-βŃńβ skala produkcji odgrywała największą rolę w makroregionie Małopolska i Pogórze
oraz Mazowsze i Podlasie. Równoczesne zwiększenie wszystkich analizowanych czynników produkcji o ńŃ% przy zachowaniu występujących między nimi proporcji skutkowało w βŃńβ roku wzrostem warto ci produkcji około ńβ,9%, ńγ,8% ń5,8% oraz ń5,7% odpowiednio w makroregionach A, B, C i Ź. Z bada wynika, e wpływ poszczególnych czynników na wzrost
warto-ci dodanej wykazuje zró nicowanie regionalne. źla-styczno ć warto ci dodanej netto w γ spo ród 4 bada-nych regionów najbardziej kształtował czynnik ziemi, w makroregionie Pomorze i Mazury udział wskazanego czynnika w przychodach ze skali wynosił w βŃńβ roku ponad 58%. Jedynie na Mazowszu i Podlasiu we wska -niku elastyczno ci ogólnej w największym stopniu par-tycypował czynnik pracy (4ń,48%), choć jego udział w latach βŃńŃ-βŃńβ zmniejszył się prawie o β punk-ty procentowe. Zmniejszenie roli pracy w kreowaniu warto ci dodanej badanych gospodarstw obserwuje się równie w badanych latach w makroregionach Pomorze i Mazury (z β8% do βγ,5%) oraz Wielkopolska i ląsk (z γ6,4% do γń,β%).
Wpływ kapitału w postaci aktywów trwałych na wzrost warto ci dodanej netto badanych gospodarstw był najmniejszy. Jego udział we współczynniku ela-styczno ci ogólnej wynosił w βŃńβ roku od ń8,Ń5% w makroregionie Pomorze i Mazury do β6,77% w Wiel-kopolsce i na ląsku. Jednocze nie mo na zauwa yć,
e znaczenie tego czynnika produkcji zmniejszyło się w latach βŃńŃ-βŃńβ we wszystkich badanych regio-nach, przy czym najmniejszy spadek zaobserwowa-no w makroregionie Wielkopolska i ląsk. Malejący wpływ aktywów trwałych na wzrost warto ci dodanej netto mo e oznaczać, e prowadzący gospodarstwa po-dejmują działania zmierzające do zmniejszania udziału
WNIOSKI
ń. Rolnictwo w Polsce jest istotnie zró nicowane re-gionalnie. Źotyczy to nie tylko poziomu i struktury pro-dukcji, ale tak e posiadanych zasobów oraz ich wpływu na efekty produkcyjne i dochodowe. W badanych towa-rowych gospodarstwach rolnych we wszystkich makro-regionach rolniczych w latach βŃńŃ-βŃńβ odnotowano wzrost niemal wszystkich zasobów czynników produk-cji – poza zasobami pracy, które zmniejszyły się w Wiel-kopolsce i na ląsku. Wszystkie analizowane zmienne charakteryzowały się bardzo du ym zró nicowaniem. Największa zmienno ć we wszystkich makroregionach
dotyczyła czynnika ziemi, a najmniej zró nicowaną ce-chą były nakłady pracy.
β. Ró ny poziom współczynników regresji poszcze-gólnych czynników w badanych makroregionach rol-niczych wiadczy o zró nicowaniu warto ci dodanej w gospodarstwach rolnych. Współczynniki
elastyczno-ci ogólnej były we wszystkich makroregionach więk-sze od jedno ci, co zapewniało gospodarstwom dobre warunki do poprawy efektu gospodarowania, oceniane-go za pomocą zmiennej zale nej Sź4ń5. Wskazuje to na rosnącą dochodowo ć czynników produkcji (dodatni efekt skali), przy czym zwiększanie zasobów czynników produkcji skutkowało największym wzrostem warto ci Tabela 2. Poziom i struktura współczynników elastyczno ci warto ci dodanej netto (Sź4ń5) względem zmiennych niezale
-nych (SźŃńŃ, SźŃβ5, Sź44ń) w latach βŃńŃ, βŃńń oraz βŃńβ w 4 makroregionach ŻAŹN
Table 2. Level and structure of elasticity coeffi cients net added value (Sź4ń5) with respect to the independent variables
(SźŃńŃ, SźŃβ5, Sź44ń) in βŃńŃ, βŃńń and βŃńβ in four macro-regions ŻAŹN
Makroregion Macro-region
Poziom współczyn-nika elastyczno ci ogólnej warto ci
dodanej netto Level of net added value’s total elasticity
coeffi cient
Udział badanych czynników produkcji w ogólnej warto ci współ-czynnika elastyczno ci dochodowej (%)
Share of surveyed production factors in total value of income elasticity coeffi cient (%)
Xβ (SźŃńŃ) Xγ (SźŃβ5) X4 (Sź44ń)
Pomorze i Mazury (A)
Pomorze and Mazury (A) βŃńŃβŃńń ń,β76Ńń,γγ66 β8,Ń4γń,Ń6 5γ,ńŃ47,4ń ń8,86βń,5γ
βŃńβ ń,β9ń6 βγ,54 58,4ń ń8,Ń5
Wielkopolska i ląsk (B)
Wielkopolska and ląsk (B) βŃńŃ ń,γ96β γ6,γ8 γ5,8β β7,8Ń
βŃńń ń,γ788 γβ,99 γ6,Ń5 γŃ,96
βŃńβ ń,γ78β γń,βγ 4β,ŃŃ β6,77
Mazowsze i Podlasie (C)
Mazowsze and Podlasie (C) βŃńŃ ń,584ń 4γ,8ń γŃ,Ńγ β6,ń6
βŃńń ń,5γ49 γ8,β6 γβ,58 β9,ń6
βŃńβ ń,58Ń9 4ń,48 γ7,8ń βŃ,7Ń
Małopolska i Pogórze (Ź)
Małopolska and Pogórze (Ź) βŃńŃβŃńń ń,59ńŃń,64βγ β5,4γβ7,58 48,9646,4ń β5,6ńβ6,Ńń
βŃńβ ń,574Ń γ4,ŃŃ 45,7Ń βŃ,β9
dodanej w makroregionach Mazowsze i Podlasie oraz Małopolska i Pogórze.
γ. W latach βŃńŃ-βŃńβ wzrost warto ci dodanej netto w γ spo ród 4 badanych makroregionów zale ał przede wszystkim od czynnika ziemi, co uzasadnia po-dejmowanie działa sprzyjających koncentracji ziemi w rolnictwie. Jednocze nie zmniejszył się wpływ akty-wów trwałych na wzrost poziomu dochodowo ci w ba-danych gospodarstwach rolnych. Oznacza to, e rolnicy podejmowali racjonalne decyzje związane ze zmianą struktury kapitału, zwiększając tym samym elastycz-no ć swoich gospodarstw.
LITERATURA
Bezat, A., Rembisz, W. (βŃńń). Zastosowanie funkcji typu Cobba-Źouglasa w ocenie relacji czynnik-produkt w pro-dukcji rolniczej. Kom. Rap. źksp., 557.
Czekaj, T. (βŃŃ6). Mo liwo ci wzrostu zasobów czynników produkcji w polskich gospodarstwach rolnych. Lata βŃŃń--βŃŃγ, WarszawaŚ IźRiż .
żołębiewska, B. (βŃńŃ). Struktura majątkowa i fi nansowanie działalno ci w gospodarstwach rolniczych o zró nicowa-nych powiązaniach z otoczeniem. źIOżZ, 8ń, β4ń-β5Ń. żoraj, L., Ma ko, S. (βŃŃ9). Rachunkowo ć i analiza
ekono-miczna w indywidualnym gospodarstwie rolnym. Warsza-waŚ Źifi n.
żoraj, L., Osuch, Ź., Bocian, M., Cholewa, I., Malanowska, B. (βŃńγ). Plan wyboru próby gospodarstw rolnych Pol-skiego ŻAŹN od roku obrachunkowego βŃń4. WarszawaŚ IźRiż .
Heijman, W., Krzy anowska, Z., żędek, S., Kowalski, Z. (ń997). źkonomika rolnictwa. Zarys teorii. WarszawaŚ Żundacja Rozwój SżżW.
Kie un, W. (ń997). Sprawne zarządzanie organizacją. zarys teorii i praktyki. WarszawaŚ Ofi c. Wyd. SżH.
Leszczy ski, Z., Skowronek-Mielczarek, A. (βŃŃŃ). Analiza ekonomiczno-fi nansowa fi rmy. WarszawaŚ Źifi n.
Mrówczy ska-Kami ska, A. (βŃńγ). Znaczenie agrobiznesu w gospodarce narodowej w krajach Unii źuropejskiej. żosp. Nar., γ(β59), 79-ńŃŃ.
Munroe, Ź. (βŃŃń). źconomic źffi ciency in Polish Peasant ŻormingŚ An International Perspective. Region. Stud., γ5(5), 46ń-47ń.
Niezgoda, Ź. (βŃŃ9). Zró nicowanie dochodu w gospodar-stwach rolnych oraz jego przyczyny. Zagad. źkon. Roln., ń, β4-γ8.
Niezgoda, Ź. (βŃńŃ). źlastyczno ć produkcyjna i dochodowa procesu produkcji w towarowych gospodarstwach rol-nych. Rocz. Nauk Roln. Ser. ż, 97, γ, ń86-ń96.
Nowak, A., Wójcik, ź. (βŃńγ). Zmiany w poziomie i struk-turze produkcji rolnej w Polsce na tle Uź. Probl. Roln.
wiat., ńγ (XXVIII), β, 59-67.
Pawlak, K. (βŃńγ). Międzynarodowa zdolno ć konkurencyj-na sektora rolno-spo ywczego krajów Unii źuropejskiej. Rozpr. Nauk. UP Pozn., 448.
Rzeszutko, A. (βŃń4). źfektywno ć produkcyjna rolnictwa w Polsce a relacje między czynnikami produkcji. J. Agri-bus. Rural Źev., β(γβ), ń4ń-ń54.
Rzeszutko, A., Sadowski, A. (βŃńγ). Regionalne zró nicowa-nie zmian zasobów i relacji czynników produkcji w pol-skim rolnictwie po przystąpieniu do Unii źuropejskiej. Zesz. Nauk. SźRiA, γ, β95-γŃŃ.
Samuelson, W.Ż., Marks, S.ż. (βŃŃ9). źkonomia mened er-ska. WarszawaŚ PWź.
Timmer, P. (ń986). żetting Process Right. The Scope and Limits of Agricultural Policy. IthacaŚ Cornell University Press.
Wasilewski, M. (βŃŃ4). źkonomiczno-organizacyjne uwarun-kowania gospodarowania zapasami w przedsiębiorstwach rolniczych. WarszawaŚ SżżW.
REGIONAL DIFFERENTIATION OF PRODUCTION FLEXIBILITY AT RURAL
GOODS PRODUCING FARMS IN POLAND
Summary. The aim of the study was to identify and examine an elasticity of relations between production factors (land, labour,
capital) and incomes gained by using the above mentioned factors at farms of four macro-regions ŻAŹN, i.e.Ś Pomorze and Ma-zury, Wielkopolska and ląsk, Mazowsze and Podlasie, Małopolska and Pogórze. Production function models of Cobb-Źouglas (C-Ź) were assessed for every macro-region for yearsŚ βŃńŃ, βŃńń and βŃńβ. The survey shows that in all macro-regions as well as in all surveyed years, elasticity coeffi cient of total net added value was higher than ń which means increasing incomes in scale. Increase of net added value in three among four surveyed macro-regions depended mainly on land factor while labour input (excluding Mazowsze and Podlasie where labour factor was important) and fi xed assets factor appeared to be of least importance.
Key words: macro-regions ŻAŹN, rural farm, elasticity, production factors
Zaakceptowano do druku – Accepted for print: 13.02.2015
Do cytowania – For citation
