Efektywność techniczna i produktywność polskich gospodarstw rolnych specjalizujących się w uprawach polowych

• Authors: Jerzy Marzec , Andrzej Pisulewski , Artur Prędki

Title variants

EN

Technical Efficiency and Productivity Growth of Polish Crop Farms

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

W niniejszym opracowaniu zaprezentowano analizę porównawczą wyników dotyczących efektywności technicznej oraz produktywności polskich gospodarstw rolnych, uzyskanych w oparciu o stochastyczne modele graniczne (SFM) oraz nieparametryczną metodę DEA. Zastosowanie alternatywnych podejść dostarcza nowych informacji na temat procesu produkcyjnego oraz wskazuje na konsekwencje stosowania konkretnych metod w analizach produktywności i efektywności. Średnia ocena unormowanego miernika efektywności (TE) po obiektach i czasie wynosi 0,63 w podejściu SFM, a w ramach DEA jedynie 0,52. Analiza determinant efektywności wskazuje, że wg DEA najsilniej na zróżnicowanie efektywności wpływa powierzchnia użytków rolnych, a wg SFM – niekorzystne warunki gospodarowania. Z kolei przy badaniu procesu produkcji gospodarstw okazuje się, że najsilniejszy wpływ na produkcję upraw polowych mają materiały, a następnie zaangażowanie czynnika pracy (wskazują na to oba wykorzystane podejścia). W odniesieniu do zmian produktywności obie metody wskazują na jej spadek w badanym okresie, jednak z różnych przyczyn. Wyniki uzyskane w ramach SFM wskazują na silny spadek efektywności technicznej nie zrekompensowany postępem technicznym. Natomiast w ramach DEA spadek produktywności wynika przede wszystkim ze regresu technicznego, przy jednoczesnym wzroście efektywności technicznej.

EN

The study offers data on the technical efficiency (TE) and productivity growth of Polish crop farms. The data was obtained using Stochastic Frontier Models (SFM) and Data Envelopment Analysis (DEA). The application of these alternative approaches makes it possible to provide new information about production processes and indicates the consequences of using each method in efficiency and productivity analysis. The average TE scores obtained from SFM and DEA are 0.63 and 0.52 respectively. An analysis of exogenous factors affecting efficiency revealed that the size of agricultural area utilised has the strongest impact on efficiency in the DEA, while subsidies for less favoured areas have the strongest impact on efficiency in the SFM. In both methods, production elasticity with respect to materials was the highest, followed by elasticity with respect to labour. Moreover, both approaches indicate a productivity decline in the analysed period, though the causes of the decrease are different. The results obtained from SFM indicate that the TFP decline is attributed mainly to a decrease in technical efficiency not compensated by strong technical progress and small but positive scale growth. The opposite result was obtained using DEA, which indicates that the TFP decline was mainly caused by technical regression accompanied by small but positive scale growth.

Keywords

PL

funkcja produkcji; metoda otoczki danych; stochastyczne modele graniczne

EN

data envelopment analysis; production function; Stochastic Frontier Models

• Publisher: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
• Journal: Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
• Year: 2019
• Volume: 298
• Issue: 2
• Pages: 95-125

Dates

published

2019-06-24

received

2018-12-17

accepted

2019-04-17

Contributors

author

Jerzy Marzec

author

Andrzej Pisulewski

author

Artur Prędki

References

• Aigner D., Lovell C. A. K., Schmidt P. [1977], Formulation and estimation of stochastic frontier production function models, Journal of Econometrics, vol. 6, no. 1: 21–37.
• Banker R., Charnes A., Cooper W. [1984], Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in DEA, Management Science, vol. 30, no. 9: 1078–1091.
• Baran J. [2014], Changes in the Productivity of Agriculture After Polish Accession to the European Union, Acta Scientarum Polonorum – Oeconomia, vol. 13, no. 3: 5–15.
• Battese G. E. Coelli T. J. [1992], Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India, Journal of Productivity Analysis, vol. 3, no. 1–2: 153–169.
• Battese G. E., Broca S. S. [1997], Functional Forms of Stochastic Frontier Production Functions and Models for Technical Inefficiency Effects: A Comparative Study for Wheat Farmers in Pakistan, Journal of Productivity Analysis, vol. 8, no. 4: 395–414.
• Battese G. E., Coelli T. [1995], A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data, Empirical Economics, vol. 20, no. 2: 325–332.
• Bayarsaihan T., Coelli T. [2003], Productivity Growth in pre-1990 Mongolian Agriculture: Spiralling Disaster or Emerging Success?, Agricultural Economics, vol. 28: 121–137.
• Caudill S. B., Ford J. M., Gropper D. M. [1995], Frontier Estimation and Firm Specific Inefficiency Measures in the Presence of Heteroscdasticity, Journal of Business and Economic Statistics, vol. 13, no. 1: 105–111.
• Čechura L., Grau A., Hockmann H., Kroupova Z., Levkovych I. [2014], Total Factor Productivity in European Agricultural Production, International Comparison of Product Supply Chains in the Agri-Food Sector: Determinants of their Competitiveness and Performance on EU and International Markets, Compete Working Paper no. 9, Halle.
• Coelli T. J., [1995], Recent Developments in Frontier Modelling and Efficiency Measurement, Australian Journal of Agricultural Economics, vol. 39, no. 3: 219–245.
• Coelli T. J., Rao D. S. P., O’Donnell C. J., Battese G. E. [2005], An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Springer, New York.
• Cullinane K., Wang T. [2010], The Efficiency Analysis of Container Port Production Using DEA Panel Data Approaches, OR Spectrum, vol. 32, no. 3: 717–738.
• Färe R., Grabowski R., Grosskopff S. [1985], Technical Efficiency of Philippine Agriculture, Applied Economics, vol. 17, no. 2: 205–214.
• Färe R., Grosskopf S., Norris M., Zhang Z. [1994], Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries, American Economic Review, vol. 84, no. 1: 66–83.
• Farrell M. [1957], The Measurement of Productive Efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, Seria A, vol. 120, no. 3: 253–281.
• Greene W. H. [2008], The Econometric Approach to Efficiency Analysis, w: Fried H. O., Lovell C. A. K., Shelton S. S. (red.): The Measurement of Productivity Efficiency and Productivity Growth, Oxford University Press, Oxford: 92–250.
• Headey D., Alauddin M., Rao D. P. [2010], Explaining Agricultural Productivity Growth: An International Perspective, Agricultural Economics, vol. 41: 1–14.
• Iráizoz B., Rapún M., Zabaleta I. [2003], Assessing the Technical Efficiency of Horticultural Production in Navarra, Spain, Agricultural Systems, vol. 78, no. 3: 387–403.
• Kellermann M., Salhofer K., Wintzer W., Stockinger C. [2011], Der Zusammenhang zwischen technischer Effizienz und wirtschaftlichem Erfolg: eine Analyse für bayerische Milchviehbetriebe, German Journal of Agricultural Economics, vol. 60, no. 4: 230–242.
• Koop G., Osiewalski J., Steel M. F. J. [1997], Bayesian Efficiency Analysis Through Individual Effects: Hospital Cost Frontiers, Journal of Econometrics, vol. 76, no. 1–2: 77–105.
• Koop G., Osiewalski J., Steel M. F. J. [1999], The Components of Output Growth: A Stochastic Frontier Analysis, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol. 61, no. 4: 455–487.
• Koop G., Osiewalski J., Steel M. F. J. [2000], A Stochastic Frontier Analysis of Output Level and Growth in Poland and Western Economies, Economics of Planning, vol. 33, no. 3: 185–202.
• Kumbhakar S. C., Lovell C. A. K. [2000], Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press.
• Kumbhakar S. C., Tsionas E. G. [2011], Some Recent Developments in Efficiency Measurement in Stochastic Frontier Models, Journal of Probability and Statistics, Article ID 603512: 1–25.
• Lampe H. W., Hilgers D. [2015], Trajectories of Efficiency Measurement: A Bibliometric Analysis of DEA and SFA, European Journal of Operational Research, vol. 240, no. 1: 1–21.
• Latruffe L., Balcombe K., Davidova S., Zawalińska K. [2004], Determinants of Technical Efficiency of Crop and Livestock Farms in Poland, Applied Economics, vol. 36, no. 12: 1255–1262.
• Latruffe L., Davidova S., Balcombe K. [2008], Productivity Change in Polish Agriculture: An Illustration of Bootstraping Procedure Applied to Mälmquist Indices, Post-Communist Economies, vol. 20, no. 4: 449–460.
• Lovell C. A. K. [1996], Applying Efficiency Measurement Techniques to the Measurement of Productivity Change, The Journal of Productivity Analysis, vol. 7, no. 2–3: 329–340.
• Macours K., Swinnen J. F. M. [2000], Causes of Output Decline in Economic Transition: The Case of Central and Eastern European Agriculture, Journal of Comparative Economics, vol. 28, no. 1: 172–206.
• Makieła K., Marzec J., Pisulewski A. [2017], Productivity Change Analysis in Dairy Farms Following Polish Accession to the EU – An Output Growth Decomposition Approach, Outlook on Agriculture, vol. 46, no. 4: 295–301.
• Marzec J., Pisulewski A. [2015], Analiza działalności ekonomicznej gospodarstw mlecznych w Polsce – wyniki uzyskane na podstawie krótkookresowej funkcji kosztu, w: Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, M. Bernardelli, B. Witkowski (red.), Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, z. 39: 167–181.
• Marzec J., Pisulewski A. [2019], The Measurement of Time-Varying Technical Efficiency and Productivity Change of Polish Crop Farms, German Journal of Agricultural Economics, vol. 68, no. 1: 15–27.
• Marzec J., Pisulewski A., Prędki A. [2015], Efektywność techniczna gospodarstw mlecznych w Polsce – analiza porównawcza za pomocą DEA i BSFA, Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, SGGW, Warszawa, t. 16, nr 4: 7–23.
• Meeusen W., van den Broeck J. [1977], Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error, International Economic Review, vol. 18, no. 2: 435–444.
• Odeck J. [2007], Measuring Technical Efficiency and Productivity Growth: A Comparison of SFA and DEA on Norwegian Grain Production Data, Applied Economics, vol. 39, no. 20: 2617–2630.
• Orea L. [2002], Parametric Decomposition of a Generalized Mälmquist Productivity Index, Journal of Productivity Analysis, vol. 18, no. 1: 5–22.
• Parmeter C. F., Kumbhakar S. C [2014], Efficiency Analysis: A Primer on Recent Advances, Foundations and Trends® in Econometrics, vol. 7, no. 3–4: 191–385.
• Pitt M, Lee L. [1981], Measurement of Sources of Technical Inefficiency in the Indonesian Weaving Industry. Journal of Development Economics, vol. 9, no. 1: 43–64.
• Prędki A. [2012], Geneza zbiorów możliwości produkcyjnych wykorzystywanych w DEA, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, nr 241: 126–137.
• Prędki A. [2015], Analiza kosztowa polskich bibliotek publicznych za pomocą metody DEA oraz porównanie z wynikami uzyskanymi przy użyciu stochastycznej granicznej funkcji kosztu, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 386: 276–296.
• Ray S. C., Desli E. [1997], Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries: Comment, The American Economic Review, vol. 87, no. 5: 1033–1039.
• Rezek J. P., Campbell R. C., Rogers K. E. [2011], Assessing Total Factor Productivity Growth in Sub-Saharan African Agriculture, Journal of Agricultural Economics, vol. 62: 357–374.
• Rusielik R. [2012], Zmiany produktywności rolnictwa Polski po wstąpieniu do Unii Europejskiej – analiza z wykorzystaniem indeksów TFP Hicksa-Moorsteena, Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, t. 16, nr 4: 246–252.
• Rusielik R., Świtłyk M. [2009], Zmiany efektywności technicznej rolnictwa w Polsce w latach 1998–2006, Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, t. 96, nr 3: 20–27.
• Sharma K. R., Leung P., Zaleski H. M. [1997], Productive Efficiency of the Swine Industry in Hawaii: Stochastic Frontier vs. Data Envelopment Analysis, Journal of Productivity Analysis, vol. 8, no. 4: 447–459.
• Sharma K. R., Leung P., Zaleski H. M. [1999], Technical, Allocative and Economic Efficiencies in Swine Production in Hawaii: A Comparison of Parametric and Nonparametric Approaches, Agricultural Economics, vol. 20, no. 1: 23–35.
• Stevenson R. E. [1980], Likelihood Functions for Generalized Stochastic Frontier Estimation, Journal of Econometrics, vol. 13, no. 1: 57–66.
• Swinnen J. F. M., Vranken L. [2010], Reforms and Agricultural Productivity in Central and Eastern Europe and the Former Soviet Republics: 1989–2005, Journal of Productivity Analysis, vol. 33, no. 3: 241–258.
• Świtłyk M. [2011], Efektywność polskiego rolnictwa w latach 1998–2009, Zagadnienia Ekonomiki Rolnej, vol. 329, no. 4: 59–75.
• Wadud A., White B. [2000], Farm Household Efficiency in Bangladesh: A Comparison of Stochastic Frontier and DEA Methods, Applied Economics, vol. 32, no. 13: 1665–1673.
• Wang H. J., Schmidt P. [2002], One-Step and Two-Step Estimation of the Effects of Exogenous Variables on Technical Efficiency Levels, Journal of Productivity Analysis, vol. 18, no. 2: 129–144.
• Zhu X., Lansink A. O. [2010], Impact of CAP Subsidies on Technical Efficiency of Crop Farms in Germany, the Netherlands and Sweden, Journal of Agricultural Economics, vol. 61, no. 3: 545–564.
• Zofio J. [2007], Mälmquist Productivity Index Decompositions: A Unifying Framework, Applied Economics, vol. 39, no. 16–18: 2371–2387.

Identifiers

DOI

10.33119/GN/108607