Pomiar efektywności zróżnicowanych technologicznie gospodarstw rolnych w Unii Europejskiej

Celem niniejszego opracowania jest określenie charakterystyk procesu produkcyjnego gospodarstw rolnych specjalizujących się w uprawach polowych w państwach członkowskich Unii Europejskiej. W pracy wykorzystano dane regionalne FADN. W związku z występującym zróżnicowaniem między regionami w pracy wykorzystano modele uwzględniające tę heterogeniczność. W szczególności rozważono dwa sposoby modelowania heterogeniczności: deterministyczny oraz stochastyczny. Odzwierciedleniem pierwszego sposobu jest wykorzystanie w niniejszej pracy modelu funkcji produkcji typu translog, który pozwala, żeby elastyczności produkcji względem nakładów czynników produkcji zależały od wielkości nakładów. Natomiast stochastyczny sposób modelowania heterogeniczności reprezentuje stochastyczny model graniczny z losowymi parametrami. Zastosowanie powyższej koncepcji pozwoliło na zbudowanie modelu funkcji produkcji typu Cobba i Douglasa (C–D) z indywidualnymi parametrami. Estymacji parametrów czterech modeli dokonano za pomocą podejścia bayesowskiego. Otrzymane wyniki jednoznacznie wskazują, że najlepszym modelem okazał się model C–D z indywidualnymi parametrami. Ponadto zaobserwowano, że dla średniej unijnej najwyższa elastyczność produkcji występuje względem nakładów materiałów, a najniższa względem areału. Natomiast dosyć zaskakującym wynikiem jest wysoki poziom średniej efektywności technicznej (0,95) przy bardzo niewielkim rozproszeniu tych ocen.

The aim of the present study was to derive the characteristics of the production process for crop farms in the European Union member states. The paper uses regional data on farms taken from the Farm Accountancy Data Network (FADN). Therefore, the models that account for heterogeneity among the analysed regions, were used in the present study. In particular, the paper considers two approaches to modelling heterogeneity: deterministic and stochastic. The deterministic approach is reflected in the paper with the usage of translog production function model, which allows output elasticities to depend on the input levels. The stochastic approach is represented by a stochastic frontier model with random coefficients. The application of the above-mentioned concept allowed to derive the Cobb-Douglas (C–D) production function model with individual parameters. The parameters of the four models were estimated using the Bayesian approach. The obtained results indicate that the C–D model is the best. In addition, it was observed that for the EU average, the highest production elasticity is with respect to materials, while the lowest w.r.t area. Surprisingly, the results suggest a high mean technical efficiency of the analysed regions (0.95), with very small dispersion of these scores.