Agrometryczne medele przestrzennych układów agrarno-rynkowych

Pełen tekst

(1)2000. Ekonoml."ne' w Krakowlo. Kazimierz Katedra. Anallą. Baścik Rynku I. Badań. Marketingowych. Agrometryczne modele przestrzennych układów agrarno-rynkowych 1. Podstawy konstrukcii modeli agrometryc.xnych Modele agrometryczne są narzędziem opisu prawidlowo ści funkcjonalnych i strukturalnych występujących układach agrarnych i rynkowych gospodarki żywnościowej. Z uwagi na wieloszczeblowość i wielopoziomowo ś ć zależno ści i wspólzależności występujących w ramach tych zlożonych ukladów produkcyjno-rynkowych szczególnie przydatnym sposobem ich odwzorowania są wielorównaniowe modele o równaniach współzależnych. Teoretyczne konstrukcje mechanizmów funkcjonowania układów agrarnorynkowych opisujących współzależności produkcji i skupu dla produktów roślinnych stały się podstawą konstrukcji analitycznych postaci modeli poszczególnych produktów rolniczych. Obraz tych wspólzależności przedstawia zwykle zasadnicze związki elementów endogennych i egzogennych w ramach lat\cucha sprzężeń i współzależności pomięd zy zmiennymi endogenicznymi, które równocześnie tworzą układy równań. W celu uzyskania porównywalności modelowanych mechanizmów i struktur gospodarki żywnościowej w wersji przestrzennej ze znacznie lepiej rozjloznanymi modelami w wersji czasowej, za podstawę budowy modeli przestrzennych przyjęto znane już konstrukcje modeli agrarno-rynkowych w wersjach dynamicznych za lata 1970-1995. I tak podstawą tych konstrukcji są modele o 6 równaniach współzależnych, ale nieco zmienionej strukturze zmiennych egzogenicznych. Typowy uklad równaJI modeli agrometrycznych produktów roślinnych stanowią: YI - powierzchnia zasiewów, Y2 - zbiory, Y3 - plony, Y; - zużycie nawozów, fs - dochody ze skupu, Y6 - skup, a poszczególne równania opisywane są przez odpowiednie zmienne objaśniające..

(2) I. Kazimierz. Baścik. Zmienne obja ś niane w tych modelach tworzą elementy wewnętrzne modelu agrarno-rynkowego, zmienne egzogeniczne zaś są zmiennymi otoczenia. Warto zauważyć, że powiązania pomiędzy zmiennymi endogenicznymi od 2 do 6 (równania 2, 3, 4, 5, 6) tworzą obwód sprzężenia zwrotnego. Postacie analityczne modeli agrarno-rynkowych poszczególnych produktów rolnych poddane zostały statystycznej weryfikacji w procesach estymacji na podstawie szeregów danych wojewódzkich za 1996 r. na podstawie programów numerycznych REGRE-2 opracowanych przez prof. dra hab. T . Grabi,lskiego' . Artykul zawiera prezentację postaci numerycznych rówlUul modeli wielorównaniowych przedstawiających obraz ciągów technologiczno-rynkowych produkcji i skupu dla poszczególnych produktów roślinnych w przekroju ogólnokrajowym, w przekroju sektora indywidualnego oraz dla dwóch ważnych makroregionów, tj. Wielkopołski i Małopolski. Parametry ag rom etryczny ch modeli produkcji i skupu dla produktów roślinnych, zbóż podstawowych, pszenicy, żyta, jęczmienia, owsa oraz ziemniaków, oszacowane zostały na podstawie danych wojewódzkich za 1996 r. Przyjęcie identycznej struktury modeli poszczególnych produktów rolnych w skali kraju i wymienionych makroregionów dalo możliwość latwej porównywalności parametrów strukturalnych tych modeli. Ponieważ prezentowane modele winny dawać przekonujący obraz zależności, to numeryczne postacie muszą pozwalać na latwą i jednoznaczOlI interpretację . Wszystkie postacie numeryczne tych modeli zaprezentowano wraz z wyrazami wolnymi, pomimo iż nie są one przedmiotem interpretacji. W związku z tym , że przyjęta zostala identyczna struktura ukladu równa,l wspólzależnych, a następowala jedynie zamiana zmiennych objaśniających w modelach poszczególnych prodnktów rolnych , wszelkie zmiany zmiennych objaśniających w odpowiednich modeli wykazane są w legendach. Poszczególne postacie numeryczne modeli agrometrycznych przedstawione są w następującej kolejności po 7 modeli produkcji i skupu: w przekroju ogólnokrajowym oraz identycznej kolejności i strukturze jak w skali kraju, w ukladzie tak ważnych i zróżnicowanych makroregionów produkcyjno-rynkowych jak Wielkopolska i Malopolska'. W sumie przedmiotem prezentacji jest 21 oszacowanych postaci numerycznych wielorównaniowych mocleli agrometrycznych . układu. pl.. I Szerszy opis procedur konstmkcyjllych i numerycznych zawarty zostal w artykule K. Ba ścika Modele agl'Omelryczllt! gOJpodal'ki żywJlOściowej II' Polsce. Zeszyty Naukowe, AE w Krako-. wie, Kraków 2000,. III'. 540.. Region Wielkopolski obejmujące 1H\S\QPujilcc województwa: bydgoskie, knhskic. kOl\inskic . Icszczyllskie, pilskie, poznmlskie, tOlllJ1Skie i wJocJnwskie, natomiast Małopolskę stanowią wojewÓdztwa: kieleckie, krakowskie, krośnieńskie, now osą deckie, przemyskie, rzeszowskie, tarno2. brzeskie i tarnowskie..

(3) Agrometryczne modele przestrzennych. I. układów .. .. 2. Numeryczna prezentaela modeli przestrzennych układ6w agrarno-rynkowych w skali kralu Prezentację agrometrycznych modeli rozpoczynają układy ró wn ań strukturalnych modeli oszacowane dla Polski na danych wojewódzkich za 1996 r. zgodnie z przyj ętym i regułami modelowania i analizy.. Model agrarno-rynkowy produktów roślinnych: Y,=. +,8131 X, 17,99 12 ,93. Y, = Y4:::. +2,1782 Y,. - 13 ,63. +,02 14 X,. +, 18,80 19 X, 6.91. +,1177 Y,. - ,7729 X6 +21 ,2907 X IO 2,45. 5,')5. +4,3780. -, 1045 X,. +7 3,3938. -1 ,:lO. -24,0723 XIl. 4,81. +360,8705 ,52. -1,7'2. Y,= +243,4579 Y, -8971,3460 XIO +385,3079 X12 +461269.0000 - 1,90. 5,87. ,05. R' =,688. 1,61. 3,'10. - ,62. +,0012 Y,. R'= ,971. -604.9998. 2.R8. 3.07. Y,=. - ,94. 33,3 8. +,0401 Y,. R' =,947. - 9,6371. 3 ,91. +20,1468 Y,. Y2 :::. +,0703 X,. R' =,276 R' =,SIl R' =,526. \,22. gdzie poszczególne zmienne egzogenicze lO: X2 - grunty orne w tys. ha, Xl - pogłowie trzody w tys. szt., X4 - wskaźn ik bonitacji gleb w jednoslce bon itacji, X5 - powierzchnia zmeliorowanych gl'llntów w tys. ha, X6 - średnia wielkość gospodarstwa w ha, X7 - nakłady pracy mechanicznej w jednostkach pracy, XIQ - ceny skupu pszenicy w zł za 1 dt, X 12 - ceny targowiskowe pszenicy w zl za dl. Model agrarno-rynkowy Y,=. +,5046 X,. +17,1654Y, 17,86. +2 ,95 12 Y, 44.31. =. +,0422 Y,. Y4 =. +,1177 Y,. Y,=. +,0012. Y,. +,0445 X, 4,23. 19 ,1)6. Y, =. zbóż. 3,01. 'm. +19,6508 X, 7::!oI -,7729 X 6 .. podstawowych: -1,90. R'= ,985. -496.6170 -18,71. +,0213 X,. +3,2985. 3,:16. -,1045 X, -1,)0. - ,62. 1,10. +73,3938 +360,8705. Y,= +3 16,0313 Y, -8745,5560X", +2058,91IOX 12. +338900 ,1000. 7,29. Y6. 2,45. -2,06. -1,72. .19. R' =,700. R'= ,276. '1.81. -24 ,0723 X12. 5.95. +21 ,2907 XIO. R' =,953. -11,4450. R' =,51 1. ,52. ,99. R'= ,6 16.

(4) I. Kazimierz. Układ zmiennych roślinnych.. Baścik. egzogenicznych jest identyczny jak w modelu produktów. Agrometryczny model pszenicy: YI =. +.2093 X,. Y,=. +5 ,7816 Y,. -,0191 X, -,98. 4,25. +3,5424 YI 32.55. 8,12. Y,=. Y4= Y, =. +14,5005 X,. +,0585 Y, 3,86. 4,95. +,1177 Y,. -,7729 X,. 'm. -p2. +21,2907 XIO. +,0012 Y, 5,95. Y. = +572,3622 Y,. 2,45. -2,5518. R' =. -t93,3311. R'= ,982. -9.5 1. +,0366 X,. +9,7684. '~5. -1,59. Układ zmiennych roślinnych.. R' = ,714. ,~o. -,1045 X, - 1,30. +73,3938. R'= ,276. '1,81. -24,0723 X ll - 1.72. +360,8705. - ,21. R'=,511. .52. -5672,7930 X\O -1253,8370 XI' +390952,6000. 9,54. .354. - ,23. R' = ,723. 1~ 9. egzogenicznych jest identyczny jak w modelu produktów. Agrometryczny model ży ta: YI =. +,1481 X,. Y,=. +4,3897 Y, 9$4. Y,=. +,0 196 Y, 1,69. Y, = Y, =. ll5. +2 ,3706 Y I 68,20. +8,0192X,. - ,7729 X,. 3,07. -,62. +,0012 Y, +39,2459 Y, )1. -1,8763. +21,2907 X\O 2,45. R' = ,409. -,17. -106,5414. R' = ,991. -9,33. +,0073 X,. 3,58. +.1177 Y,. 5,95. Y,=. +,0234 X,. 3,13. 1.41. - ,1045 X, -1,30. - 24,0723 XI' - 1,72. ,.13,5538 +73,3938. - ,I ,n. ,362. R' = ,276. 4,8 1. +360,8705. R' = ,511. .5'. -5154,7300 X\O -17231,2700 XI' +1383361,0000 - $1. R' =. 5,99. 'm. gdzie poszczególne zmienne egzogenicze to: X2 - grunty orne w tys. ha , X 3 - pogłowie trzody w tys. szt., X4 - wskaźnik bonitacji gleb w jednostce bonitacji, X, - powierzchnia zmeliorowanych gruntów w tys. ha, X6 - średnia wielkość gospodarstwa w ha, X? - naklady pracy mechanicznej w jednostkach pracy, XlO - ceny skupu żyta w zł za 1 dt, X12 - ceny targowiskowe w zł za 1 dt.. R'= ,163.

(5) I. AgromellycZlle modeLe przestrzennych ukladów .... Agrometryczny model jęczmienia: +,0799 X,. Y, =. 3.92. +2,6849 Y,. Y, =. 8,29. +,0404 Y,. Y,=. +,0195 X,. - 7,0602. 2,41. -1,52. R' = ,586 R' = ,990. -78,2752. +3,0590 YI. - 9,13. 46,38. +12,5521 X,. +,0 164 X,. + 11,481 5. 3,15. 5,11. -,1045 X12. +73,3938. +21,2907 XIO. -24,0723 X12. +360,8705. Y,,= +1178,0310 Y, -5014,8080X tO. -3655,6460 X12. +509732,0000. 3 ..'i2. Y, =. +,1177 Y,. -,7729 XtO. 3.07. -,62. +,0012 Y,. Y, =. 5,95 6,75. Układ. 5,64. -1,30. -1,72. 2,45. -,51. -1,14. R'=,651 R' = ,276. 4,81. R' = ,511. ,52. R' = ,584. 1,47. zmiennych egzogenicznych jest identyczny jak w przypadku modelu. żyta.. Agl'Ometryczny model owsa: YI =. +,0298 X,. Y,=. +,8429 Y,. Y, =. +,0321 Y,. 3, 15 7,27. +,5480 X, 4,89. +2,4 122 YI 57,41. +6,5121 X,. -2,1800 -20,5494 +,0130 X,. +15,7254. 2,09. 1,79. 4,99. Y,=. +,1177 Y, 3P7. -,7729Xlo. -,1045 X12. +73,3938. ys=. +,0012 Y,. +21,2907 X to. -24,0723 X12. +360,8705. 5,95. 2,45. -635,6415 Y, -4112,2710 XIO. Y,=. -1,03. -,66. =,468. R'. =,987. R'. =,300. R'. =,276. --6,25. 1,99. -,62. R'. -7,4. -1,30. 4,81. -19530,3500X12 +148 1429,0000 - ,1,99. R'=,511. ~,. -1,n. R'= ,181. 3,24. gdzie poszczególne zmienne egzogenicze to: X2 - grunty orne w tys. ha, X3 - pogłowie koni w tys. szt., X4 - wskaźnik bonitacji gleb w jednostce bonitacji, Xj - powierzchnia zmeliorowanych gruntów w tys. ha, X6 - średnia wielkość gospodarstwa w ha, X7 - nakłady pracy mechanicznej w jednostkach pracy, XJO - ceny skupu owsa w zl za l dt, X I2 - ceny targowiskowe żyta w zl za l dt. Model produkcji i skupu ziemniaków: YI =. +,0849 X,. +,0137 X,. -8,0033. 3,1 5. -1,28. 1,31. Y,=. +2,7300 Y, 1!'i,H2. +20 ,2613 YI 102,31. -554,6141 -15,4·1. R'=,199. R' = ,996.

(6) I Y, = Y. = Y, = Y, =. Baścik. Kazimierz +,1216 Y,. -4,0731 X,. 1,34. -,23. +,1177 Y,. -,7729 X,. 3P7. -,62. +,0016 y.. -8,8770 X\U. +3,3071 X". 3.14. -'2:,H1.. ,11. +41,3327 Y, -1439,4130XIO 1,42. -1,56. +,1148X, 2,81. - ,1045 X, -1,30. +186,2884. R'= ,247. IO,S2. +73,3938. R'. = ,276. 4.81. +304,5829 'PI. R' = ,339. +457,5150 X". +21226,8500. R' = ,134. )3. ,'9. gdzie poszczególne zmienne egzogenicze to: X2 - grunty orne w tys. ha, X3 - poglowie trzody w tys. szt., X4 - wskaźnik bonitacji gleb w jednostce bonitacji, Xs - powierzchnia zmeliorowanych gruntów w tys. ha, X6 - średnia wielkość gospodarstwa w ha, X7 - naklady pracy mechanicznej w jednostkach pracy, X IO - ceny skupu ziemniaków w zl za I dt, X12 - ceny targowiskowe ziemniaków w zl za I dl. Porównanie wyników estymacji modeli przestrzennych dla wymienionych produktów z wynikami otrzymanymi w wersjach czasowych pozwala nu stwierdzenie , że istnieje duża zbieżność zarówno co do wskaźników detenninacji 3 poszczególnych rów01ui, jak i w zakresie ocen parametrów stnlkturalnych modeli. I tak występuje wysoki poziom determinacji dla identycznych równań, o czym świadczy poziom R' najwyższy dla równania 2, a w dalszej kolejności dla równali l i 5. Zwykle słabiej zdeterminowane są równania 3 i 4 oraz w zależności od rodzaju produktów równanie 6 opisujące skup tych produktów . Charakterystyczne jest występowanie slabo zdeterminowanych rÓWnań odnośnie do skupu dla żyta,jęczmienia i ziemniaków, co dowodzi, że skup tych produktów w 1996 r. nie byl tak ściśle zależny od sytuacji cenowej na rynku produktów rolnych łub w ogóle - jak w przypadku owsa - od niskiego poziomu skupu. Łączna analiza numerycznych wartości parametrów strukturalnych oraz struktury stochastycznej modeli poszczególnych produktów w skali kraju pozwala na wyciągnięcie wielu syntetycznych wniosków. Z pierwszego równania, dotyczą cego zasiewów, wynika, że wielkość areału zasiewów zależy od powierzchni gruntów ornycll. Spadek obszaru gruntów ornych o l ha (taka jest tendencja) spowodował w 1996 r. spadek zasiewów zbóż podstawowych o O,50S ha, pszenicy o 0,209 ha, żyta o 0,148 ha, jęczmienia o 0,080 ha, owsa o 0,030 ha i ziemniaków o 0,085 ha oraz innych roślin o 0,813 ha. Sytuacja ta dowodzi,jak ważne znaczenie porównawcze posiada kompleksowe analizowanie uzysknnych istotnych parametrów strukturalnych. Także drugi czynnik egzogenny, jakim jest wyżej. 3 Za wysoce zdeterminowane równania przyjęto te, dlil których współczynniki RZ są od 0,80, a ~rednio zdeterminowane, gdy Rl jest zawarte w przcdzhllc 0.65-0,80.. większe.

(7) Agrometryczne modele przestrzennych. "kładów,.,. I. pogłowie trzody. a także pogłowie koni, wykazał istotny wpływ na zasiewy (z wyjątkiem pszenicy), natomiast nieistotllY okazal się wpływ pogłowia trzody na powierzchnię upraw ziemniaków. Charakterystyczne i potwierdzające hipotezy teoretyczne okazały się parametry strukturalne równania zbiorów, szczególnie gdy określany jest wpływ zasiewów na zbiory. Wzrost zasiewów o l ha powodował wzrost zbiorów podstawowych zbóż o 2,95 t. pszenicy o 3,54 t. żyta o 2,37 t,jęczmienia o 3,06 t,. owsa o 2,41 t, ziemniaków o 20,3 t, a innych roślin o 2,18 t. Parametr ten przedstawia bowiem poziom wydajności z J ha (plony) m~yskany średnio w kraju w 1996 l. Znaczący w skali kraju okazal się wpływ nawożenia i bonitacji na plony. Największy wpływ posiadało nawożenie mineralne na plony pszenicy i jęcz mienia, natomiast nieistotny okazał się wpływ ilawożenia na plony ziemniaków. I tak odpowiednie parametry wskazują, że wzrost nawożenia o I kg na 1 ha powodował wzrost plonów pszenicy o 5,85 kg, zbóż podstawowych o 4,22 kg, jęczmienia o 4,04 kg, OWsa o 3,21 kg i żyta o 1.96 kg. Wyjątkowo istotny okazał się wpływ bonitacji na plony. I tak odpowiednie parametry wynoszą dla: zbóż ogółem - 18,8, zbóż podstawowych - 19,6, pszenicy - 14,5, żyta - 8,5, jęczmienia -12,6, natomiast w przypadku ziemniaków parametr ten okazał się nieistotny . Z uwagi na to, że równania 4, 5 i 6 w poszczególnych modelach w skali kraju są słabo zdeterminowane (z wyj!]tkiem równania skupu pszenicy) omówione zostaną jedynie ogólne zależności, 1111 jakie wskazuj q istotne parametry strukturalne występuj'lce w poszczególnych równaniach. Równanie 4, które z zalożenia posiada identyczne parametry strukturalne w modelach wybranych produktów, wykazuje istotność wpływu dochodów na zużycie nawozów. natomiast nie zależy od wielkości gospodarstw, ani nakładów pracy zmechanizowanej. Z kolei dochody rolnicze (równanie 5) określane są przez wielkość skupu i cenę skupu, tak jak w równaniu 6 wielkość skupu określają zbiory i ceny skupu. Natomiast nieistotny okazal się wpływ cen targowiskowych zarówno w równaniach 5 i 6 na dochody i na wielkość skupu. Dowodzi to, że w 1996 r. wiodącą rolę na rynku odgrywały ceny skupu.. 3. Agrometryc:r:ne modele produktów rolnych w ulęclu makroregionalnym Za podstawę do estymacji modeli agrometrycznych wybranych produktów rolnych przyjęto identyczne postacie strukturalne, a następnie poddano je eslymacji na danych za 1996 r. dla makroregionu Wiełkopolska oraz Małopolska i uzyskano następujące postacie numeryczne tych modeli:.

(8) I. Kazimierz. Haścik. Model agrarno-rynkowy produktów roślinnych - makroregion Wielkopolska: Y, =. +,8866 X,. +,03 12 X,. 12,1 8. Y,=. 1,44. +19,5459 Y, , ~,. Y, =. +2,5386 Y, 19,1 2. +,0466 Y4. +49,3367 X,. - 1,99. 4,44. Y4 =. +,1846 Y,. -8,9005 X,. Y,=. +,0020 Y,. 1,62. -,20 -6,04. +,0286 X, 3,2'. +16,3667 X IO ,29. -,0870 X, -,35. - 1,89. -1 6,5994 +1 38,8620. R' = ,499. 1,86. +567,8718. - ,26. ,16. 1,14. R' = ,906. -1,81. -22,4258 X". Y,= +17 1,2686 Y, -3 11 62,6000 XIII +33 156,3500 X" 2,76. R' = ,990. -678,5942. - 1,42. 2,~J. R' = ,987. - 3,4639. -1 24738,3000. R' = ,672 R' = ,799. - ,10. Model agrarno-rynkowy zbó ż podstawowych - makroregion Wielkopolska: Y, =. +,6266 X, 14,43. Y,=. +17,492 1 Y, 35 .92. Y, =. -,0425. y.,. +3,3686 Y,. -589,8555. +50,2848 X,. +,1846 Y,. -8,9005 X, +1 6,3667 XIO ,29. 2 ,43. +,0242 X, 2,71. -,0870 X, - ,35. -22 ,4258 X". -,2'. Y6 = +193,3473 Y, -27881 ,7800X IO +27993,7 100 X12 2,39. ~8. - 1,52. R' = ,997. - 10.23. - 1,42. +,0020 Y,. R' = ,990. - 1,60. 4,46. 1,62. Y, =. - 16,8374. +10.89. -1,79. Y, =. +,0030 x, ,n. - 17,321 7. R' = ,90 1. - 1,86. + 138,8620. R' = ,499. 1.86. +567,871 8. R' = ,672. .lO. - 771 7,0570. -PI. R'= ,735. Agrometryczny model pszenicy - makroregion Wielkopolska:. Y, =. +, 1805 X,. +,0053 X,. ,~,. Y,=. ,23. +4,7768 Y, 7,92. .. +3,8679 Y, 46,53. R' = ,743. - 9,6 157 -,52. R' = ,998. -184,0425 -8,'14. +40,03 11 X4. +,0279 X,. -8,9005 Xo. - ,0870 X, - 22,4258 X12. +567,87 18. Y,= +423 ,6369 Y, -24764,2200 X,. +13542,2700 X12. +682778,4000. Y,=. -,0519 Y, - 1,81. 2,94. Y4 =. +,1846 Y,. Y,=. +,0020 Y.. + 16,3667 X,.. 2"'3. ,29. 1,62. 1,71. - 1,"12. - 1,10. - ,9806 + 138,8620. -,35. -,26. ~,. R' = ,818. - ,09. 2,59. R' = ,499. ),86. R' = ,672. ,lO. ,42. R' = ,639.

(9) Agromelryczne modele przes1rzellnych. I. układó w ".. Agrometryczny model żyta - makroregion W ielkop ol ska:. Y,. ~. +,2456 X, 2 .28. +7,0663 Y,. Y2 ::::. 6,8 9. YJ = Y,, ~. - ,0460 Y,. - ,0421 X, -U l. +2,6325 Y, 24,88. +35,7856 X,. -2.1 1. :\ ,115. +,1846 Y,. -8,9005 X,. 1,62. +,0020 Y,. R' ~ ,524. +17,6255. ••. R', ,992. - 187,8647. ... - 6. 16. +,OI72X, U ' li. - ,0870 X,. -1,42. - ,35. -7,3564 -. R' ~ ,826. +138,8620. R' ~ ,499. 1,86. -22,4258 X12. +567 ,8718. Y, = +529,0812 Y, -48125,73OOX" +49 144 ,33OOX 12. - 29995,4500. Y, ~. 2"'3. 1,1 2. +16,3667 X". -16. ,29. -1,88. 1,Q4. R' = ,672. ,16. R'=,5 12. -0,2. Agro me tryczny mode l jęczm ien ia - makro re g ion Wielkopolska:. Y,= Y2=. +, 1645 X, +3,t525 Y, 4.42. Y, = Y, = Y,=. +,0099 X,. 2M. - ,0 187 Y,. .49. +3,3273 Y, 4 1,60. +30,1 473 X,. -1,01. 3,42. +, 1846 Y,. -8,9005 X.. 1,62. - 1,42. +,0020 Yr, 2,43. -I ,t)<!. R' = ,998. - 103 ,4(]43. -<s.. +,0193 X,. +1,9405. R' = ,874. ,'27. 2,78. - ,0870 X,. +138,8620. R' = ,499. +16,3667 X". -22,4258 X". +567,8718. R' = ,672. ,29. - ,26. , lO. Y., +6 15,4403 Y, - 163 11,97OOX,. 2m. R' = ,780. -26 ,6700. -73. -)'. ,$'. +7 147,1000 X". -577738,3000. ,20. )'. R', ,682. Agrometryczny mod e l owsa - m akroreg ion Wie lko po lska:. Y,=. +,0269 X,. +,9921 X,. 1,98. Y, =. +,8386 Y, 5,40. Y, = Y4 :::::. -,0646 Y,. +2,9338 Y, 23,10. +53,2270 X,. -2, 19. 3.80. +,1846 Y,. - 8,9005 X.. 1,62. Y,=. ,KI. R' = ,467. -6,0161 -,67. -24,5917. R'= ,991. -S,14. +,0193 X, I ,BO. - ,0870 X, -,35. - 1..11.. -19,4375 +138 ,8620. +16,3667 XI.. -22,4258 X". +567,8718. 2,43. ,29. -,26. ,16. 1.28. - 1,81. .%. R' = ,499. 1,86. +,0020 Y,. Y. = +2504,4250 Y2 -42605 ,7900X" +41355,6800 X12. R' = ,838. - 1,IIR. +127662,9000. m. R' = ,672. R2= ,545.

(10) I. Kazimierz Ba./cik. Model produkcji i skupu ziemniaków - makroregion Wielkopolska:. Y, =. +,IOSO 1,75. x,. +2,5167 y). Y,=. 7,98. -,5166 f.. Y,=. -2,18. Y,,:::. +,1846 Y,. Y, =. +21,2880 Y,. +264,3259 X.. -4,1208. R' = ,663. +138,8620. R' = .499. +,0951 X,. .0'. 1,07. 2)'. -8,9005 X.. -,0004 Y.. +1,5354 Xw. .4R. R' = ,997. -543.3405 -7,25. 40,81. -1.42. +40,5429 Y2. R' = ,381. +6,2273 .4). -1,32. 1,62 -,20. f.=. -.0236 X,. - ,0870 X,. 1.8<i. -;l'. +33,2236 1,43. Pl. +9738,9390 X,.. -2151.l29O _~'\2. .11. x". -648,7206. x". -13266,2600. R' = ,412. - ,75. R' = ,239. -,05. Z analizy parametrów strukturalnych i struktury stochastycznej modeli można wysnuć wiele interesujących wniosków. W Wielkopolsce - wysoko rozwiniętym rolniczo regionie - w dużym stopniu występują specyficzne dla rolnictwa i rynku rolnego prawidłowości. Z wyjątkiem równania 4, modele te okazały się dobrze zdeterminowane.. Istotny okazal się wpływ gruntów ornych na zasiewy , natomiast nieistotny we wszystkich modelach wpływ pogłowia zwierząt na zasiewy. Drugie równanie wskazuje na znacznie wyższy wpływ zwiększenia powierzchni zasiewów na zbiory. I tak wzrost o I ha zasiewów zwiększał zbiory zbóż ogółem o 2,54 t, zbóż podstawowych o 3,37 t, pszenicy o 3,87 t, żyta o 2,63 t, jęczmienia o 3,33 t, owsa o 2,93 t i ziemniaków o 21,3 t. Także wyższy okazał się wpływ bonitacji na plony i potwierdził się wpływ melioracji na plony. Również znacznie wyższy jest wpływ jakości gleb, który prawdopodobnie spowodował ograniczenia wpływu nawożenia na plony i to w takim stopniu, że wskaźniki te okazały się ujemne, co dowodzi, iż spadek nawożenia wcale nie zmniejszał wysokości plonów. W związku z tym nie potwierdził się istotny wplyw dochodów na nawożenie, a ceny skupu w większym slopniu wplywały na wielkość skupu niż na dochody rolnicze. Analiza parametrów strukturalnych równań 5 i 6 potwierdza, że zupełnie zaniki wpływ cen targowiskowych na skup i wielkość dochodów rolniczych w tym regionie. był. Model agrarno-rynkowy produktów f,=. +,7712X2 7,11. Y,=. +8,5577 Y, 2~'3. Y,= f.=. -,0297 Y,. +,1065. x,. 1,00. +1,8846 Y, 18,16. +11,5326. x,. '~6. -,0086 Y,. +4,6759 X, .42. - makroregion. Małopolska:. - ,6670. R' = ,992. -266,9t58. R' = ,986. -P'. -2,55. _,'tS. -p.. roślinnych. +.0139. x,. +16,5920. x,. +48,3718. )O. -,0227. -,17. R' = ,698. 3,13 1,46. R' = ,043.

(11) Agrome fryczne modele przestrzellnych 1', = Y6 ::. ,p,. +,0037 Y,. +21,6916 X,.. -38,0520 X". ',65. - 1,12. +42,0388 Y,. +177 ,6887 X",. 4,43. ,24. +,5215 X, S,61. +6,93 50 Y,. Y, =. 6,04. -,0429 Y,. 1',=. -,68. 1', =. +,0344 X, ,lK. +2,603 1 Y, 54 ,OR. + 11 ,5718 X, +4 ,6759 X, .42. +164,786 Y, 4,6 1. +98905,3800. podstawowych - makroregion -17 ,3304. R' = ,986. - 176,8720. R' = ,998. -5,52. +17,4732. +,0063 X, - ,0227 X,. +48,371 8 +105 1,8510 ,,". -107,8701 X,.. -53,6129 X12. +967,5330 PI. Agrometryczny model pszenicy - makroregion +, 1016X,. +.0592 X,. 1,21. ,12. 1', =. +3,0377 Y, lPS. Y3 :: Y,=. -,0724 Y,. 43,86. + 14,3252 X,. -1,4<1. 4 ,M. - ,0086 Y,. +4,6759 X,. - PS. 1',=. +2,9220 Y,. +,0037 Y,. ,p,. Y, = + 164,786 Y, 4,61. 1',=. Y, = 1',=. +,0086 1', -PS. =. żyta. +2, 1763 Y, 5'1,75. +3,9292 X, +4,6759 X, ,42. Y, = +145,0853 Y,. +719 ,3391 XII'. 4,16. 1,65 1,01. .0'. R' = ,729. II' = ,954. Małopolska:. II' = ,974. - 22,0359 -6,32. II'. - 19,8256 -2,41. +,0219 X,. ,". ~.. +2 1,6916 X",. 1,0 1. - makroregion. II' = ,043. 1..16. +967,5330. +,0037 Yr,. Yj. +48,3718. - 53,6129 X12 -,03. R' = ,854. 4,53. -107,8701 X"'. -,92. - .06. -,0227 X,. +18,3479. .78. -,0392 X,. - ,006 1 Y,. +,0106X,. +105 1,851 0. 5,25. 2,71. - 7A8. -1,12. +,2303 X,. +,9030 Y,. II' = ,998. -86,1 156. -38,0520X 12. Agrometryczny moclel 1', =. R' = ,878. +21,6916 XIO - ,I,). R'= ,957. 2,09. - ,17. IM. R' = ,729. Małop olska:. +13,9292. ,30. ,42. R' = ,043. 1,<16. - 1,12. -P'. II' = ,708. 1,41. -38,0520 X12. Y1 =. Małopol ska:. - 2,35. +21,69 16X IO. -,1 '1. R'= ,951. 1,57. -,17. IliS. R' = ,729. .1 8. ,I<. '.00. -,OS. 'm. 1', =. zbóż. -,0086 Y, +,0037 Y,. Y,=. -1851.6420 X12. +1051 ,8510. -I,OS. Model agrarno-rynkowy Y, =. I. "kładów".. - ,0227 X, - ,17. +18,7 11 3 +48,3718. R' = ,043. 1,46. +105 1,8510. -3274,3600 X12. + 156805, I000. -2,07. 11'= ,1 17. 2,13. -38,0520X Il - 1,12. =,999. R' = ,729. .78 2,76. fi' = ,946.

(12) I. Kazimierz. Baścik. Agrometryczny model jęczmienia - makroregion Małopolska: Y,=. +,14 16X, + 1,3383 Y,. Y,=. 3,32. Y, = Y, = Y, =. -,0077 -,1 4. 2,5'. x,. -2.86. +2,728 1 Y, 39,%. -,0668 Y,. +12,8 138 X,. - 1.42. 4,44. -,0086 Y,. +4 ,6759 X,. -~8. ,4'. +,0037 Y,. - 3,17. +,0044 X,. +21,6916 X,.. -,0227 X,. +48 ,371 8 +105 1,8510. -4274,3380 X12. + 191592,6000. - 2,60. R' = ,840 R' = ,043. 1,46. -38,0520 X 12 - 1,12. 1,49. +18,4783 4,87. -,1 7. Y,= +138,2685 Y, +1 123,7240 X,. 3.58. R' = ,997. -35,8268. ,13. 1,65. JP J. R'= ,920. -1 2,6713. R' = ,729. ,78. R'= ,93 1. 3,26. Agrometryczny model owsa - makroregion Malopolska: Y,=. +,0103. x,. ,74. Y,=. +1 ,2268 Y, - ,0692 Y, -1,20. Y,= Y,=. +,1383. 2,64. ,Q6. +2,4340 Y, 35,59. 7,69. Y,=. +.4492 x,. -7,10. +9,7611 X,. +,0133 X,. +4,6759 X,. -,08. ,4'. - ,0227 X, -,1 7. +,0037 Y,. +21,6916 X,.. 1,1l1. 1,65. -38,0520 X 12 - 1,12. - 5,3369 X,. ,00. + 17,6325 3,79. ,33. - ,0086 Y,. 2,05. R' = ,996. -30,1502. 2,76. Y,= +494 ,6022 Y,. R' = ,858. x. - 2753,3250 12 -,91. +48,3718. R' = ,689 R' = ,043. 1.46. +1051,8510. R'= ,729. ,78. + 161272 ,5000. R'= ,858. 1.59. Model produkcji i skupu ziemniaków - makroregion Malopolska: Y,=. +,0352 ,8O. Y,=. x,. +2,2993 Y, 13,54. Y, =. -,4270 Y, -,58. Y, =. -,0086 Y, -~8. Y, =. +,0189 Y, 3,35. Y6=. +10,9814 Y, J)9. +,0878 X,. 2,28. +18,5697 Y, 88,93. +25,6528. ,42. x, x,. x" +20,7941 xlO +,10 15. op,. ,JO. R' = ,999. -430,8326 -12,80. ,57. +4,6759. R' = ,940. +7,9324. 2,1l4. -,I 139. x,. -,22. -,0227. R' = ,108. 3,20. x7. -,17. -7,9066 X12 -1,47. x. +170,5 115 12 ,27. +189,3125 +48,3718 1,46. +368,7934. R' = ,043 R' = ,894. 2,2 1. -9473,3290. R'= ,634. - ,42. Także i w przypadku tej grupy modeli przestrzennych syntetyczne wnioski wynikaj ące z analizy agrometrycznych modeli produktów rolnych dla Mało polski pozwalaj ą na wyprowadzenie wielu spostrzeżeń co do sytuacji w ukła-.

(13) Agrometryczne modele przestrzennych. układów .... I. dach agrarno-rynkowych w tym regionie. Również i tu równanie 4 we wszystkich modelach jest wyjątkowo słabo zdeterminowane i nie daje podstaw do poprawnej interpretacji. Niską determinację wykazuje równanie 3 w modelu żyta i ziemniaków, natomiast parametry pozostałych równań i modeli oraz współczynniki determinacji uprawniają do pewnych syntez. W równaniu pierwszym można zauważyć, że powierzchnia gruntów nie zawsze determinuje zasiewy poszczególnych produktów, a dotyczy to pszenicy, owsa i ziemniaków, natomiast pogłowie koni istotnie wpływa na zasiewy owsa, a trzody na wielkość powierzchni uprawy ziemniaków. Identyfikacja parametrów określajljcych wzrost zbiorów pod wpływem wzrostu zasiewów pokazuje, że wplyw ten jest znacznie niższy niż w skali kraju, a przede wszystkim niż w Wielkopolsce. I tak wzrost zasiewów o I ha powoduje wzrost zbiorów: zbóż ogóle m o J ,88 t, zbóż podstawowych o 2,60 t, pszenicy o 2,92 t, żyta 02,18 t,jęczmienia o 2,73 t, owsa o 2,43 t i ziemniaków 018,6 t. Znacznie niższe okazały się zarówno wartości wielu parametrów strukturalnych , a co szczególnie ważne pogorszyły się w wielu przypadkach statystyki Studenta, co zmusza do przeformułowania konstrukcji głównie rÓWnall 4,5 i 6 w poszczególnych modelach. Ponieważ równanie 4, które okazało się wyjąt kowo słabo zdeterminowane we wszystkich modelach i nie nadaje się do porównań makroregionalnych, to z uwagi na specyfikę rolnictwa i rynku rolnego zarówno Wielkopolski, jak i Małopolski zmusza to do wyboru innej struktury zmiennych w tym równaniu. Także przedmiotem zamiany zmiennych objaśnia jących, ze względu na niskie współczynniki determinacji równall, poddane musi zostać równapie 3 (plonów) w modelach żyta i ziemniaków. Reasumując, należy stwierdzić, że zasadnicze oceny parametrów strukturalnych i struktury stochastycznej dotyczące modeli przestrzennych wykazują wiele zbieżności z modelami dynamicznymi za lata 1970-1995, co dowodzi, że można porównywać te oceny i poglębiać znajomość struktur i mechanizmów modeli o aspekty przestrzenne wcześniej stwierdzanych prawidłowości. Te syntetyczne wnioski dowodzą jak duże są jeszcze możliwości wykorzystunia metodologii modełowlIItia, za pomocą wielorównaniowych modeli ekonometrycznych, dla pogłębienia analizy struktur i mechanizmów układów agrarno-rynkowych. Postacie numeryczne modeli istotnie wzbogacają bowiem obraz złożonych zależności i współzależności typowych dla natury mechanizmów funkcjonowania tych układów. Literatura Baścik. K. Modele agrometrycl.Ile gospodarki żywllo.(ociowej w Polsce, Zeszyty Naukowe, AE w Krokowic, Kroków 2000, nr 540. Charemza W.W Dcadman D .F.. Nowa ekollomelrill , rWE. Wnrszawn 1997 . Czerwil'ski Z" MatewlIIycz/IC modelowanie procesów ekollolllicwycll. PWN, Warszawa 0l. 1982. Gajda J.B., Wielorówmw;owe modele ekollomclJ'yclIIe. PWN, Warszawa 1988..

(14) I. Kazimierz. Baścik. Mynarski S" Analiza rynku, PWN, Warszawa 1980. Mynarski S., Allaliza rynku. Problemy i lIIe/ody, PWN, Warszawa 1987. Welfe W., Welre A., EkollollleCria stosolVana, PWE, Warszawa 1996. Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, praca zbiorowu pod red. K. KlIkuly, PWN, Warszawa 1996. Zelia! A., Teoria prognozy, PWE, Warszawa 1997.. Agrometric Models ol Spatial Agrarian and Market Schemes In the unicie the author presents a numerical expression of agrometric model equariolls describing in the form of a multiequation ecoTlometric models with interrelated equatiolls the functional and structural regularities or agrafian and market schemes for lhe selected farm produce. To compare better the complex mechnnisms and structures of the food produclion and processing sector the construction of spatial models hus been based on explanatory variubIes identicnł to thase used in the case af agrarian-market models in their dynamie versions for the years 1970-1995. The author presents the numcrieal expressions of agrometric modeIs af praduction and purcltasing of farm produce. basic corn - whent, oots, rye, barley, and potatoes. AU in aU, there are presented 7 models of prodlletion and purchasing: on a nationaJ scale and for the macroregions of Wielkopolska and Małopolska which are of such importance and which are so varied. I.

(15)