Determinanty nożyc cen w rolnictwie krajów Unii Europejskiej o zróżnicowanej strukturze agrarnej

• Autorzy: Bazyli Czyżewski , Anna Matuszczak

Warianty tytułu

Determinants of the Price Scissors in Agriculture of the European Union Member States Featuring Different Agrarian Structures

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wskaźnik produkcji rolnej (agricultural goods output) obejmuje ważone zmiany cen surowców rolnych, podczas gdy wskaźnik zużycia pośredniego opisuje ceny nakładów, takie jak: nasiona, sadzonki, energia, nawozy, polepszacze gleby, środki ochrony roślin lub pasz. Stosunek tych dwóch wskaźników jest definiowany jako "luka cenowa" lub "nożyce cen". W literaturze przedmiotu istnieje wiele modeli wyjaśniania cen produktów rolnych. Jednak kwestia determinant luki cenowej jest rzadko badana. Z tego powodu autorzy postawili sobie za cel oszacowanie długoterminowych modeli regresji luki cenowej w rolnictwie dla wybranych krajów europejskich, które reprezentują różne struktury agrarne. Powadzona analiza zakłada kilka etapów. W pierwszym z nich długoterminowe indeksy cenowe (od 1980 do 2014 roku) zostały obliczone na podstawie danych Eurostatu i FAOSTAT dla wszystkich dostępnych produktów rolnych i nakładów w krajach UE-27. Następnie zagregowane indeksy ważono wielkością produkcji lub konsumpcji pośredniej na podstawie średnich wskaźników cen dla poszczególnych nakładów lub efektów. W drugim etapie przeprowadzono analizę skupień opartą na wykorzystaniu czynnika ziemi przez poszczególne gospodarstwa rolne w krajach UE-27. W trzecim etapie wybrano do badań po trzy kraje reprezentujące najbardziej skrajne z wyróżnionych klastrów (z rolnictwem rozdrobnionym oraz wysoko wydajnym, silnym ekonomicznie) i oszacowano dla ich rolnictwa modele ekonometryczne luki cenowej, gdzie indeksy efektów i nakładów są zmiennymi niezależnymi. Interesująca jest obserwacja, że marginalne efekty są znacznie silniejsze w modelach dla krajów, gdzie mamy do czynienia z rolnictwem intensywnym i na dużą skalę (jak we Francji, Wielkiej Brytanii i Danii), aniżeli w krajach o rozdrobnionej strukturze agrarnej, takich jak Grecja, Portugalia i Irlandia. (abstrakt oryginalny)

EN

The index of agricultural goods output comprises weighted changes of prices of agricultural commodities whereas the index of intermediate consumption describes fluctuations of input prices, including seeds and nursery stock, energy, fertilizers, soil improvers, plant protection products or feedstuffs. The relation of these two indices is defined as "price gap" or "price scissors". There are a lot of price models for agricultural goods in the literature. However, the issue of modeling drivers for the price gap has rarely been explored. For that reason the authors aim to estimate long-term regression models of the agricultural price gap for different European countries that represent varied agrarian structures. The analysis entails a few stages. In the first stage, the long-term price indices (from 1980 to 2014) were computed based on EUROSTAT and FAOSTAT agricultural prices data for all available agricultural products and inputs in the EU-27. Then, the aggregated indices were weighted with a volume of production or intermediate consumption on the basis of the average price indices for the respective outputs or inputs. In the second stage, a cluster analysis was carried out with regard to the utilization of agricultural land factor by individual farms in the subsequent European Union Member States. In the third stage, three countries were chosen for case studies from each of the distinguished clusters and the econometric models of price gap were estimated where the indices of outputs and inputs were independent variables. An interesting finding was made that marginal effects for price gap drivers were much stronger in the countries of an intensive and large scale agriculture (such as France, the UK and Denmark) than in the countries of fragmented agrarian structures such as Greece, Portugal and Ireland. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Ceny produktów rolnych; Ceny surowców; Struktura agrarna

EN

Agricultural prices; Raw materials prices; Agrarian structure

• Czasopismo: Wieś i Rolnictwo
• Rocznik: 2016
• Numer: nr 3 (172)
• Strony: 7--40

Twórcy

autor

Bazyli Czyżewski

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

autor

Anna Matuszczak

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Adalto A.A. Jr, Marcelo S.B., Adalto B.G. (2014). Forecasting Agricultural Commodities Spot Prices: A Jointly Approach. WORKING PAPER 25/04/2014. Instituto de Ensino e Pesquisa.
• Ashutosh K.T. (2013). Agricultural price policy, output, and farm profitability - examining linkages during post-reform period in India. Asian Journal of Agriculture and Development, 10 (1), 91-111.
• Bollerslev T.A. (1987). Conditionally heteroskedastic time-series model for speculative prices and rates of return. The Review of Economics and Statistics, 69, 542-547.
• Bucharest University of Economic Studies. (2015). Faculty of Economics, Romanian Economists General Association, Romanian Association of Economic Faculties, Theoretical and Applied Economics, Volume XXII, Bucharest, Special Issue, http://store. ectap.ro/suplimente/Post-crisis-developments-in-Economics-nov-2014.pdf [dostęp: 11.03.2016].
• Co H.C., Boosarawongse R. (2007). Forecasting agricultural exports and imports in South Africa. Applied Economics, 39 (16), 2069-2084.
• Cochrane WW. (1958). Farm Prices: Myth and Reality. Minneapolis: University of Minnesota Press.
• COM. (2010). Communication From The Commission To The European Parliament. The Council, The European Economic And Social Committee and The Committee of The Regions. The CAP towards 2020: Meeting The Food, Natural Resources And Territorial Challenges of The Future. COM/2010/0672.
• Czyżewski В., Nicula Alexandra, Nicula Amalia (2016). Drivers for the agricultural price gap in the different agrarian structures of the EU. Progress in Economic Sciences, 3, 14-28.
• Enke D., Thawornwong S. (2005). The use of data mining and neural networks for forecasting stock market returns. Expert Systems with Applications, 29, 927-940.
• Eurostat statistics explained. (2015). Agricultural output, price indices and income, http:// ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Agricultural_output,_price_in-dices_and_jncome

Identyfikatory

DOI

10.7366/wir032016/01