Estymacja wpływu polityki rolnej na wydajność pracy z wykorzystaniem propensity score matching

Estymacja wpływu polityki rolnej na wydajność pracy z wykorzystaniem propensity score matching



Estymacja wpływu polityki rolnej na wydajność pracy z wykorzystaniem propensity score matching

Warszawa 2017 Autorzy:

mgr Aleksandra Pawłowska mgr inż. Monika Bocian

ROLNICTWO POLSKIE I UE 2020+

WYZWANIA, SZANSE, ZAGROŻENIA, PROPOZYCJE

Autorki są pracownikami Instytutu Ekonomiki Rolnictwa

i Gospodarki ĩywnoĞciowej – PaĔstwowego Instytutu Badawczego

PublikacjĊ zrealizowano w ramach Programu Wieloletniego 2015-2019 „Rolnictwo polskie i UE 2020+. Wyzwania, szanse, zagroĪenia, propozycje”, temat ħródáa wzrostu oraz ewolucja struktur i roli sektora rolno-spoĪywczego w perspektywie po 2020 roku, zadanie Opracowanie metodyki oceny i monitorowanie zmian wskaĨnika rezultatu dla PROW 2014-2020 w postaci relacji wartoĞci dodanej brutto do rocznej jednostki pracy (GVA/A:U).

Celem pracy jest weryfikacja obliczeniowa przyjĊtej metodyki analizy danych FADN do ustalenia efektu oddziaáywania dopáat ukierunkowanych na wsparcie inwestycji w polskich gospodarstwach rolnych. Dokonano zarysu problematyki związanej z przedmiotem przeprowadzanego badania, a wiĊc wpáywem wybranych instrumentów polityki na rozwaĪany wskaĨnik (GVA/AWU). Badanie tzw. prawdziwego związku przyczynowo-skutkowego miĊdzy dopáatami a wydajnoĞcią czynnika pracy

przeprowadzono, wykorzystując metodĊ áączenia danych wedáug prawdopodobieĔstwa (propensity score matching).

Recenzenci:

dr hab. Wawrzyniec Czubak, Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu dr Agata Sielska, Szkoáa Gáówna Handlowa w Warszawie

Korekta:

Joanna Gozdera Redakcja techniczna:

Leszek ĝlipski Projekt okáadki IERiGĩ-PIB

ISBN 978-83-7658-686-1

Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki ĩywnoĞciowej – PaĔstwowy Instytut Badawczy

ul. ĝwiĊtokrzyska 20, 00-002 Warszawa tel.: (22) 50 54 444

faks: (22) 50 54 757 e-mail: dw@ierigz.waw.pl http://www.ierigz.waw.pl

Spis treĞci

Wprowadzenie ... 7

1. ħródáa wzrostu wydajnoĞci pracy ... 11

1.1. WydajnoĞü pracy jako determinanta wzrostu dochodu producentów rolnych ... 11

1.2. Endogenne uwarunkowania wzrostu wydajnoĞci pracy ... 17

1.3. Egzogenne uwarunkowania wzrostu wydajnoĞci pracy ... 24

1.4. WartoĞü dodana jako podstawa wydajnoĞci pracy ... 29

2. Instrumenty polityki rolnej ukierunkowane na zmianĊ wydajnoĞci czynnika pracy i jej skáadowych ... 36

2.1. Program Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007-2013 ... 36

2.1.1. Dziaáania bezpoĞrednio ukierunkowane na zmianĊ wydajnoĞci pracy w gospodarstwach rolnych ... 37

2.1.2. Dziaáania poĞrednio ukierunkowane na zmianĊ wydajnoĞci pracy w gospodarstwach rolnych ... 40

2.2. Program Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2014-2020 ... 44

2.2.1. Dziaáania bezpoĞrednio ukierunkowane na zmianĊ wydajnoĞci pracy w gospodarstwach rolnych ... 45

2.2.2. Dziaáania poĞrednio ukierunkowane na zmianĊ wydajnoĞci pracy w gospodarstwach rolnych ... 50

3. Propensity Score Matching jako narzĊdzie ewaluacji polityki ... 55

3.1. Podstawy podejĞcia kontrfaktycznego... 55

3.2. àączenie danych za pomocą propensity score ... 58

3.3. Warunki stosowalnoĞci podejĞcia kontrfaktycznego... 60

3.3.1. ZaáoĪenia metody áączenia danych ... 60

3.3.2. Weryfikacja zaáoĪeĔ ... 62

3.4. Sposoby áączenia obserwacji ... 64

3.5. Kwantyfikacja efektu oddziaáywania ... 68

4. Szacowanie efektu oddziaáywania dopáat do inwestycji na wydajnoĞü czynnika pracy ... 70

4.1. Budowa wektora propensity score ... 70

4.2. Ocena zbilansowania zbiorów ... 88

4.3. Estymacja efektu oddziaáywania ... 100

Podsumowanie ... 108

Bibliografia ... 110

Zaáącznik 1 ... 117





Wprowadzenie

W niniejszej pracy podjĊto kwestiĊ wpáywu polityki rolnej na realne za- chowania producentów rolnych, a wiĊc poĞrednio równieĪ na funkcjonowanie rolnictwa jako sektora gospodarki. RozwaĪania dotyczą wydajnoĞci czynnika pracy, której wzrost powinien byü konsekwencją podejmowanych przez produ- centów inwestycji, pozwalających na zwiĊkszenie zaangaĪowania czynnika ka- pitaáu, a tym samym powiĊkszenie relacji czynnika kapitaáu do czynnika pracy, a wiĊc i zwiĊkszenie wyposaĪenia czynnika pracy w czynnik kapitaáu [Bezat- -JarzĊbowska, Rembisz, Sielska, 2013]. Wzrost wydajnoĞci czynnika pracy po- winien zostaü odzwierciedlony we wzroĞcie jego wynagrodzenia, co toĪsame jest z poprawą sytuacji producentów rolnych [Patra, Nayak, 2012].

ZwaĪywszy na korzyĞci páynące ze wzrostu wydajnoĞci czynnika pracy, proces ten jest przedmiotem zainteresowania polityki, w szczególnoĞci mecha- nizmów Wspólnej Polityki Rolnej (WPR). Przykáadowo, w ramach Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007-2013 (PROW 2007-2013), promo- wanie wzrostu wydajnoĞci czynnika pracy odbywaáo siĊ poprzez wdraĪanie przede wszystkim dziaáaĔ pt. „Modernizacja gospodarstw rolnych” i „Uáatwie- nie startu máodym rolnikom”. Z kolei w przypadku Programu Rozwoju Obsza- rów Wiejskich na lata 2014-2020 (PROW 2014-2020) wzrost ten ma byü wyni- kiem dziaáaĔ pt. „Modernizacja gospodarstw rolnych” i „Premie dla máodych rolników”.

Wprowadzenie instrumentu polityki wiąĪe siĊ jednak z ponoszeniem pewnych kosztów, stąd teĪ zaleca siĊ poddawanie wyników wdroĪenia danego programu ciągáej ewaluacji. Pozwala to na wycenĊ realnych korzyĞci wynikają- cych z realizowanych dziaáaĔ, co wpáywa na zwiĊkszenie jakoĞci, skutecznoĞci i spójnoĞci interwencji [Olejniczak, 2007]. Dokonanie takiej oceny jest jednak zadaniem nietrywialnym, co wynika ze záoĪonoĞci zachodzących procesów go- spodarczych [Sielska et al., 2015]. O ile weryfikacja wystĊpowania przewidzia- nego przez politykĊ efektu nie jest zwykle zadaniem skomplikowanym, o tyle ustalenie, czy efekt ten zachodzi wáaĞnie na skutek prowadzonej polityki wyma- ga dogáĊbnej analizy.

Za tzw. záoty standard przy ocenie wpáywu okreĞlonego czynnika na zmienną wynikową uznaje siĊ w peáni kontrolowany randomizowany ekspery- ment [StrawiĔski, 2014]. Badane jednostki są wtedy losowo przydzielane do grupy eksperymentalnej lub kontrolnej, a zatem podziaá ten nie zaleĪy od wyni- ku oddziaáywania [Heckman, Vytlacil, 2007]. Jak zaznacza Krawczyk [2012, s. 9] metoda ta pozwala „w sposób niedostĊpny innym podejĞciom oddzieliü wpáyw poszczególnych zmiennych na interesujący nas wynik; podlega par ex-

cellence replikacji i umoĪliwia badanie wraĪliwoĞci wniosków na zmiany stanu początkowego; pozwala wreszcie, wzglĊdnie tanio i wiarygodnie, oceniaü skutki proponowanych rozwiązaĔ”.

Na gruncie nauk spoáecznych przeprowadzenie kontrolowanego ekspery- mentu z randomizacją jest jednak niemoĪliwe lub jest w znaczący sposób utrud- nione. Po pierwsze, w przestrzeni spoáeczno-gospodarczej wpáyw danego in- strumentu polityki na zmienną wynikową jest zwykle wypadkową oddziaáywa- nia rozmaitych czynników, a nie konkretnej interwencji. Po drugie natomiast, adresatami instrumentów polityki są zwykle podmioty „dobrane” w sposób nie- losowy.

Rozwiązaniem problemu nielosowego przydziaáu obiektów do jednej z dwóch grup jest zastosowanie narzĊdzi quasi-eksperymentalnych, takich jak estymacja przez áączenie, w szczególnoĞci áączenie danych wedáug prawdopo- dobieĔstwa. Zgodnie z podejĞciem zaproponowanym przez Neymana-Rubina, zmienną rezultatu zdefiniowaü moĪna bowiem jako sumĊ iloczynów zmiennej binarnej wskazującej na wystĊpowanie odziaáywania lub jego brak oraz zmien- nej wynikowej w przypadku poddania i niepoddania oddziaáywaniu analizowa- nego czynnika [Guo, Fraser, 2015]. W rzeczywistoĞci jednak obserwuje siĊ wy- nik tylko jednego z dwóch wykluczających siĊ zdarzeĔ, co stanowi tzw. funda- mentalny problem wnioskowania przyczynowego [Holland, 1986]. Estymacja przez áączenie polega na analizie stanów kontrfaktycznych, tj. hipotetycznych wartoĞci zmiennej wynikowej, bĊdących oszacowaniami przybliĪającymi nieob- serwowalne wartoĞci zmiennych. O wpáywie czynnika na daną zmienną wyni- kową wnioskuje siĊ zatem tutaj na podstawie przypuszczeĔ, jak zachowaáaby siĊ dana jednostka, gdyby znalazáa siĊ w innym stanie niĪ w rzeczywistoĞci [Rosen- baum, Rubin, 1983].

U podstaw estymacji przez áączenie leĪy jednak problem wielowymiaro- woĞci danych empirycznych, poniewaĪ metoda ta wymaga dobrania w pary jed- nostek o identycznych lub zbliĪonych wartoĞciach cech. O ile w przypadku áą- czenia na podstawie zmiennych jakoĞciowych o niewielu kategoriach kwestia ta nie stanowi dla badacza przeszkody, o tyle problem pojawia siĊ w przypadku koniecznoĞci áączenia jednostek na podstawie zmiennych o charakterze ciągáym.

Stąd teĪ, Rosenbaum i Rubin [1983] zaproponowali áączenie obserwacji nie na podstawie wielu cech, a w oparciu o wartoĞü funkcji bilansującej, której naj- prostszą postacią jest funkcja warunkowego prawdopodobieĔstwa poddania jed- nostki oddziaáywaniu, tj. propensity score.

Niniejsza praca skáada siĊ z czterech rozdziaáów. W rozdziale pierwszym przedstawiono zarys przesáanek pozwalających wnioskowaü o oczekiwanym pozytywnym wpáywie wsparcia o charakterze inwestycyjnym na zwiĊkszenie

wydajnoĞci czynnika pracy w gospodarstwach rolnych. Odnosząc siĊ do mikro- ekonomicznej teorii wyboru producenta wskazano ciąg relacji miĊdzy inwesty- cjami, kapitaáem a wydajnoĞcią czynnika pracy. Inwestycje decydują bowiem o przyroĞcie zaangaĪowania przez producenta czynnika kapitaáu rzeczowego, co z kolei powoduje zwiĊkszenie relacji czynnika kapitaáu do czynnika pracy, a wiĊc i wspomniany wzrost wydajnoĞci czynnika pracy.

W rozdziale drugim zawarto opis instrumentów polityki rolnej, w ramach PROW 2007-2013 oraz PROW 2014-2020, bezpoĞrednio lub poĞrednio ukie- runkowanych na osiągniĊcie w polskich gospodarstwach rolnych wzrostu wy- dajnoĞci pracy. W przypadku PROW 2007-2013 jako dziaáania wpáywające na zmianĊ wartoĞci dodanej brutto zidentyfikowano „ModernizacjĊ gospodarstw rolnych”, „Uáatwianie startu máodym rolnikom”, „Uczestnictwo rolników w sys- temach jakoĞci ĪywnoĞci” (oĞ 1) oraz „RóĪnicowanie w kierunku dziaáalnoĞci nierolniczej” (oĞ 3). Analogicznymi instrumentami PROW 2014-2020 byáy na- tomiast dziaáania „Modernizacja gospodarstw rolnych”, „Premie dla máodych rolników”, „Pomoc na rozpoczĊcie pozarolniczej dziaáalnoĞci gospodarczej”,

„Wsparcie dla nowych uczestników systemów jakoĞci” oraz – dodatkowo – poddziaáanie „Pomoc na rozpoczĊcie dziaáalnoĞci gospodarczej na rzecz rozwo- ju maáych gospodarstw”.

Rozdziaá trzeci stanowi zarys idei leĪącej u podstaw badania związków przyczynowo-skutkowych. Przedstawiono podstawy podejĞcia kontrfaktyczne- go, którego szczególnym przypadkiem jest metoda áączenia danych wedáug prawdopodobieĔstwa, tj. na podstawie wartoĞci wektora propensity score. Od- niesiono siĊ do warunków stosowalnoĞci metody áączenia danych, związanych przede wszystkim z koniecznoĞcią speánienia zaáoĪeĔ o warunkowej niezaleĪno- Ğci oraz „przenikaniu”, przywoáując poĞrednie metody weryfikacji tych zaáoĪeĔ.

Nawiązano do dylematów stojących przed badaczem stosującym metodĊ áącze- nia danych, takich jak áączenie ze zwracaniem lub bez zwracania, áączenie zgrubne lub optymalne czy teĪ áączenie przy pomocy róĪnych metryk. W ostat- nim punkcie rozdziaáu zdefiniowano moĪliwe do wyznaczenia miary efektu od- dziaáywania, których obliczenie moĪliwe jest w przypadku speánienia wymaga- nych w metodzie áączenia danych zaáoĪeĔ.

Ostatni rozdziaá, czwarty, zawiera wyniki próby pomiaru wpáywu dopáat do inwestycji na wydajnoĞü czynnika pracy. Ze wzglĊdu na zakres realizowane- go zadania dokonano pomiaru przeciĊtnego efektu oddziaáywania wobec jedno- stek poddanych oddziaáywaniu analizowanego wsparcia na wydajnoĞü pracy, której podstawĊ stanowiáa wartoĞü dodana brutto liczona zgodnie z metodyką FADN (Farm Accountancy Data Network) oraz Ministerstwa Rolnictwa i Roz- woju Wsi (MRiRW). Analizy dokonano w oparciu o dane historyczne z indywi-

dualnych gospodarstw rolnych dotyczące wsparcia inwestycyjnego, udzielanego gáównie w ramach PROW 2007-2013. PracĊ zakoĔczono podsumowaniem, od- nosząc siĊ do poruszonej tematyki oraz uzyskanych wyników z przeprowadzo- nego badania.

1. ħródáa wzrostu wydajnoĞci pracy 1.1. WydajnoĞü pracy jako determinanta wzrostu dochodu

producentów rolnych

Podstawowym celem dziaáalnoĞci gospodarczej, prowadzonej zarówno dla zaspokojenia zbiorowych, jak i indywidualnych potrzeb ludzi, jest maksy- malizacja wytworzonego produktu [Bartkowiak, 2008]. Prowadząc jednak roz- waĪania w nurcie mikroekonomicznej teorii wyboru producenta, zwiĊkszanie wielkoĞci produkcji nie stanowi celu samego w sobie, a jedynie poĞredniczy w osiągniĊciu maksymalnej wartoĞci funkcji celu producenta.

W neoklasycznej teorii ekonomii zadaniem decyzyjnym producenta jest zwykle maksymalizacja zysku przy ustalonym poziomie nakáadów, co zapisaü moĪna jako [Sielska, 2012]:

ߨ ൌ ܻ ή ܿ_௒െ ሺܭ ή ܿ௄൅ ܮ ή ܿ௅ሻ ՜ ݉ܽݔ p.w.

ܥሺঘሻ ൌ ܥ_଴ ሥ ݔ_௜ ൒ Ͳ

௜ୀଵǡǥǡ௡

ܻ – wielkoĞü produkcji,

ܿ_௒ – cena otrzymywana, ܭ – czynnik kapitaáu,

ܿ_௄ – cena za jednostkĊ czynnika kapitaáu, ܮ – czynnik pracy,

ܿ_௅ – cena za jednostkĊ czynnika pracy, ݔ_௜ – i-ty czynnik produkcji.

Problem dualny do maksymalizacji efektów moĪna z kolei zdefiniowaü jako za- danie minimalizacji kosztów przy ustalonym do osiągniĊcia poziomie produkcji:

ܥሺঘሻ ՜ ݉݅݊

p.w.

ܻሺঘሻ ൌ ܻ_଴

ሥ ݔ_௜ ൒ Ͳ

௜ୀଵǡǥǡ௡

Przy danych cenach czynników produkcji, producent wybiera taką kombinacjĊ nakáadów czynników produkcji, która zapewnia mu osiągniĊcie moĪliwie naj- wyĪszej produkcji przy okreĞlonych kosztach lub ponoszenie moĪliwie najniĪ- szych kosztów przy ustalonym poziomie produkcji. W ogólnoĞci, producent optymalizuje wiĊc swoją funkcjĊ celu „przy stosowanej technice produkcji (re- lacje czynników wytwórczych) i danych ograniczeniach kapitaáowych” [Kowal- ski, Rembisz, 2003, s. 3].

Bez wzglĊdu na to, czy maksymalizowane są efekty, czy minimalizowane nakáady, klasycznym wyborem producenta jest alokacja wykorzystywanych za- sobów w ramach danej funkcji produkcji. Z uwagi na problem badawczy posta- wiony w pracy, funkcjĊ produkcji okreĞliü moĪna jako funkcjĊ czynników pro- dukcji, w szczególnoĞci czynnika pracy:

ܻ ൌ ݂ሺܮǡ ঘԢሻ gdzie:

ܻ ൌ ݂ሺήሻ – funkcja produkcji,

ঘԢ – wektor pozostaáych czynników produkcji (poza czynnikiem pracy).

WielkoĞü produktu, w tym równieĪ produkcji rolniczej, wyraziü moĪna równieĪ jako zdeterminowaną przez poziom zatrudnienia oraz wydajnoĞü czyn- nika pracy:

ܻ ൌ ܮ ήܻ

ܮ ൌ ܮ ή ܹ_௅ gdzie:

ܹ_௅ – wydajnoĞü czynnika pracy.

Jak wynika wiĊc z przeksztaáceĔ powyĪszej formuáy, na poziomie caáego sektora wzrost wydajnoĞci czynnika pracy w czasie osiąga siĊ poprzez wzrost produkcji i/lub spadek zatrudnienia [Rembisz, FloriaĔczyk, 2014]. Wzrost wy- dajnoĞci pracy moĪliwy jest zatem do uzyskania z jednej strony przy okreĞlo- nym tempie wzrostu produkcji i staáym poziomie zatrudnienia, z drugiej nato- miast przy odpowiednim tempie spadku zatrudnienia i zerowym tempie wzrostu produkcji, co zapisaü moĪna nastĊpująco:

ܻ݀

݀ݐ ൌ݀ܮ

݀ݐή ܹ_௅೟൅ܹ݀_௅

݀ݐ ή ܮ_௧

ܹ݀_௅

݀ݐ ൐ Ͳ ֞ ͳ ܮ_௧ή ൬ܻ݀

݀ݐ െ݀ܮ

݀ݐ ήܻ_௧

ܮ_௧൰ ൐ Ͳ ܻ֞݀

݀ݐ ൐݀ܮ

݀ݐ gdzie:

ݐ – indeks czasu.

W ogólnoĞci, przyrost wydajnoĞci czynnika pracy nastąpi, gdy tempo wzrostu produktu bĊdzie wyĪsze niĪ tempo wzrostu zatrudnienia w czasie. Na rysunku 1 zaprezentowano tĊ relacjĊ w ujĊciu szczegóáowym dla wybranych paĔstw czáonkowskich Unii Europejskiej w latach 2004-2015.

Rysunek 1. Stosunek dynamiki (2004 r. = 1) produkcji do nakáadu czynnika pracy w latach 2004-2015

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie FADN Public Database (European Commission – EU FADN).

Jak moĪna zauwaĪyü, z nielicznymi wyjątkami, tempo wzrostu produktu przewyĪszaáo w kolejnych latach tempo wzrostu zatrudnienia w gospodarstwach

0 0,5 1 1,5 2 2,5

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Belgia Buágaria Cypr

Czechy Dania Niemcy

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Grecja Hiszpania Estonia

Francja WĊgry Irlandia

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Wáochy Litwa Luksemburg

àotwa Malta Holandia

0 0,5 1 1,5 2 2,5

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Austria Polska Portugalia

Rumunia Finlandia Szwecja

rolnych. W stosunku do przyrostu nakáadu czynnika pracy, produkcja rosáa naj- szybciej m.in. na Litwie, àotwie, w Estonii oraz Finlandii. Od 2012 r. tempo przyrostu produkcji byáo w tych krajach co najmniej dwukrotnie wyĪsze niĪ tempo wzrostu nakáadów pracy.

ZaleĪnoĞci miĊdzy tempem przyrostu produkcji a nakáadów czynnika pra- cy przedstawiono równieĪ oddzielnie dla Polski w ujĊciu wojewódzkim dla lat 2010-2015 (rysunek 2). JaĞniejsze kolory odpowiadają niĪszym, ciemniejsze – wyĪszym wartoĞciom relacji dynamiki produkcji do nakáadu czynnika pracy w polskich gospodarstwach rolnych.

Rysunek 2. Stosunek dynamiki (2009 r. = 1) produkcji do nakáadu czynnika pracy w Polsce w latach 2010-2015

2010 r. 2011 r. 2012 r.

2013 r. 2014 r. 2015 r.

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

W porównaniu do 2009 r., dynamika wzrostu produkcji w gospodar- stwach rolnych przekraczaáa dynamikĊ wzrostu nakáadów czynnika pracy w analizowanym okresie (wartoĞü powyĪej 1). NajwiĊksza róĪnica miĊdzy tem- pem wzrostu produkcji a nakáadów pracy wystąpiáa w województwie dolnoĞlą- skim i pomorskim, najniĪsza z kolei – w województwie maáopolskim.

Na poziomie pojedynczego gospodarstwa rolnego przyjmuje siĊ jednak, iĪ nakáad czynnika pracy jest staáy, a wiĊc [Rembisz, FloriaĔczyk, 2014]:

݀ܮ

݀ݐ ൌ Ͳ

W ujĊciu jednostkowym wzrost produktu jest wiĊc w caáoĞci determinowany wzrostem wydajnoĞci czynnika pracy:

ܻ݀

݀ݐ ൎܹ݀_௅

݀ݐ

Rozwiązaniem warunkowej funkcji celu producenta za pomocą mnoĪni- ków Lagrange’a jest zrównanie kraĔcowych produktywnoĞci czynników wy- twórczych z ich wynagrodzeniem. Przy zaáoĪeniu istnienia dwóch podstawo- wych czynników produkcji, tj. kapitaáu i pracy, zapisaü to moĪna jako:

െ

߲ܻ߲ܮ

߲ܭ߲ܻ

ൌ െܿ_௅

ܿ_௄

Koncentrując siĊ wyáącznie na czynniku pracy, przy zaáoĪeniu staáoĞci cen wytwarzanych przez producenta produktów,¹ warunkiem równowagi jest zrównanie ceny czynnika pracy z jego kraĔcową wydajnoĞcią, co oznacza finan- sowanie wynagrodzenia czynnika pracy przez jego wydajnoĞü:²

ܿ_௅ൌ߲ܻ

߲ܮ a wiĊc:

ܹ_௅ ฺ ܿ_௅ co daje:

ܿ_௅ൌܻ

ܮܿ_௒ൌ ܹ_௅ܿ_௒



1 Za Rembiszem i Sielską [2015] przyjĊto, iĪ wybór producenta warunkują czynniki egzoge- niczne, do których zalicza siĊ relacje cen za produkty do cen czynników produkcji i regulacje instytucjonalne, oraz czynniki endogeniczne, a wiĊc wyposaĪenie w kapitaá i pracĊ oraz efek- tywnoĞü produkcji.

2 Zwraca siĊ uwagĊ, iĪ moĪe równieĪ wystąpiü sytuacja odwrotna, tj. wynagrodzenie czynnika produkcji, czyli jego cena na rynku, moĪe wyznaczaü odpowiedni poziom jego produktywno- Ğci w danym zastosowaniu [Rembisz, Sielska, Pawáowska, 2016].

Cena czynnika pracy, a wiĊc wynagrodzenie, a co za tym idzie dochód produ- centa rolnego, wynika z wydajnoĞci tego czynnika oraz poziomu cen produktów rolnych. Konsekwencją przyjĊcia zaáoĪenia o egzogenicznym charakterze cen jest zatem wniosek, iĪ jedynym Ĩródáem wzrostu dochodów producenta jest po- prawa wydajnoĞci czynnika pracy [Rembisz, 2007]³.

Kwestia ksztaátowania siĊ relacji wynagrodzenia do wydajnoĞci czynnika pracy istotna jest dla oceny racjonalnoĞci gospodarowania nie tylko na szczeblu samego producenta, ale równieĪ sektora czy teĪ caáej gospodarki. Stąd, obok rozwaĪaĔ dotyczących ksztaátowania siĊ wydajnoĞci czynnika pracy, analizie poddano równieĪ jej odwrotnoĞü, a wiĊc jednostkowe koszty pracy (ang. Unit Labour Costs, ULC), definiowane w ogólnoĞci jako:

ܷܮܥ ൌ ܿ_௅

ܹ_௅

Rysunek 3. Dynamika (2008 r. = 1) jednostkowych kosztów pracy w Polsce w latach 2009-2014

2009 r. 2010 r. 2011 r.

2012 r. 2013 r. 2014 r.

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.



3 Przyjmując niewystĊpowanie interwencjonizmu paĔstwowego.

Na rysunku 3 przedstawiono zróĪnicowanie przestrzenne dynamiki jed- nostkowych kosztów pracy w latach 2009-2014 dla sektora rolnictwa. JaĞniejsze kolory odpowiadają niĪszym, ciemniejsze – wyĪszym wartoĞciom dynamiki jednostkowych kosztów pracy w Polsce. NajwyĪszy przyrost jednostkowych kosztów pracy – w porównaniu do 2008 r. – nastąpiá w poáudniowym regionie kraju (województwa maáopolskie i podkarpackie), natomiast najniĪszy – w re- gionie póánocnym (województwa pomorskie i warmiĔsko-mazurskie).

Na szczeblu makroekonomicznym relacja ta odnosi siĊ do alokacji, a wiĊc efektywnego wykorzystania czynników produkcji, oraz podziaáu ich wynagro- dzenia. Jak zauwaĪono w pracy Rembisza, Sielskiej i Pawáowskiej [2016, s. 188], „jeĞli w rozwaĪanym sektorze wystĊpuje wyĪsze wynagrodzenie danego czynnika produkcji niĪ jego produktywnoĞü, a w innych jest odwrotnie, to wskazuje to na nieefektywną alokacjĊ i potencjalne korzyĞci ze zmian w struktu- rze alokacji oraz na wystĊpujące transfery nadwyĪek”.

W ujĊciu mikroekonomicznym ksztaátowanie siĊ wynagrodzenia w sto- sunku do wydajnoĞci czynnika pracy Ğwiadczy o konkurencyjnoĞci producen- tów. ZaleĪnoĞü ta wiąĪe siĊ z równowagą producenta, chociaĪ dotyczy wartoĞci przeciĊtnych, a nie kraĔcowych. Producent optymalizujący swoją funkcjĊ celu nie moĪe bowiem dopuĞciü do sytuacji, w której wynagrodzenie czynnika pro- dukcji jest wyĪsze od jego wydajnoĞci, poniewaĪ wówczas zmuszony byáby znaleĨü zewnĊtrzne Ĩródáo finansowania tej róĪnicy.

1.2. Endogenne uwarunkowania wzrostu wydajnoĞci pracy

Decyzje gospodarstw rolnych, w analogii do modelu zachowaĔ konsu- menta i producenta, wynikają z interakcji tych podmiotów z warunkami endo- gennymi i egzogennymi. Na uwarunkowania i relacje wewnĊtrzne (endogenne), a wiĊc zaleĪne od zachowania gospodarstwa, rozwaĪanego w niniejszej pracy przede wszystkim w roli producenta rolnego, skáadają siĊ zasoby i relacje czyn- ników wytwórczych, które w teorii ekonomiki rolnictwa okreĞlane są mianem technik wytwarzania [Kowalski, Rembisz, 2003].

Kontynuując analizĊ na poziomie pojedynczego producenta rolnego, moĪna wnioskowaü, iĪ utrzymując nakáad czynnika pracy na staáym poziomie, zwiĊkszenie zastosowania czynnika kapitaáu powinno implikowaü wzrost tech- nicznego uzbrojenia pracy [por. Bezat-JarzĊbowska, Rembisz, Sielska, 2013]:

ሺܮ ൌ const. ר ܭ ՛ሻ ֜ ܭ ܮ ՛

a w konsekwencji prowadziü do wzrostu wydajnoĞci pracy:

ܭ ܮ ՛֜ ܻ

ܮ՛

ZwiĊkszenie zaangaĪowania czynnika kapitaáu rzeczowego u producen- tów rolnych, czego rezultatem w ujĊciu per capita jest wzrost wydajnoĞci czyn- nika pracy, a nastĊpnie wzrost jego wynagrodzenia, moĪe byü konsekwencją podejmowanych przez producentów inwestycji [por. Rembisz, Sielska, 2014].

W uproszczeniu zachodzi zatem relacja:

ܫ ֜ ܭ

Inwestycje decydują bowiem o przyroĞcie zaangaĪowania przez producenta czynnika kapitaáu rzeczowego. Jak wskazują Rembisz i Sielska [2015] jest to proces rozwojowy, przesądzający o konkurencyjnoĞci producenta.

JeĞli proces ten potraktujemy jako ciągáy w czasie, przyrost kapitaáu rów- ny jest, w sensie toĪsamoĞciowym, stopie strumienia inwestycji netto w danym okresie [Chiang, Wainwright, 2005]:

݀ܭ

݀ݐ ؠ ܫሺݐሻ gdzie:

ܭ – czynnik kapitaáu (rzeczowego), ܫ – inwestycje.

Inwestycje są wiĊc pochodną kapitaáu, stąd:

ܭሺݐሻ ൌ න ܫሺݐሻ݀ݐ ൌ න݀ܭ

݀ݐ ݀ݐ ൌ න ݀ܭ

Jak wskazują Chiang i Wainwright [2005], uwzglĊdniając charakter kapitaáu i inwestycji,⁴ wielkoĞü dokonanych inwestycji netto, a wiĊc akumulacjĊ kapitaáu w okreĞlonym przedziale czasu definiuje siĊ jako:

න ܫሺݐሻ݀ݐ

௧

଴

ൌ ܭሺݐሻȁ_଴^௧ ൌ ܭሺݐሻ െ ܭሺͲሻ

ĝcieĪkĊ czasową dla kapitaáu wyznacza siĊ wiĊc wedáug równania:



4 Kapitaá traktowany jest jako „zasób”, z kolei inwestycje – jako „strumieĔ”.

ܭሺݐሻ ൌ ܭሺͲሻ ൅ න ܫሺݐሻ݀ݐ

௧

଴

W czasie dyskretnym poziom kapitaáu rzeczowego w danym okresie zde- finiowaü moĪna jako wynik zakumulowanych inwestycji oraz zuĪycia czynnika kapitaáu:

ܭ_௧ ൌ ܫ_௧൅ ሺͳ െ ߜሻܭ_௧ିଵ gdzie:

ߜ – wspóáczynnik deprecjacji kapitaáu, ߜ א ሾͲǡͳሿ.

co po przeksztaáceniu daje:

ܫ_௧ ൌ ܭ_௧െ ሺͳ െ ߜሻܭ_௧ିଵ ൌ οܭ

Na rysunku 4 przedstawiono zaleĪnoĞü miĊdzy kapitaáem wyraĪonym ja- ko wartoĞü Ğrodków trwaáych a nakáadami inwestycyjnymi w Polsce w okresie 2009-2014. Wzrostowi wartoĞci nakáadów inwestycyjnych towarzyszyá wzrost wartoĞci Ğrodków trwaáych. MoĪna jednak dodatkowo zauwaĪyü, iĪ tempo wzrostu Ğrodków trwaáych jest wyĪsze niĪ nakáadów inwestycyjnych.

Rysunek 4. WartoĞü brutto Ğrodków trwaáych oraz nakáadów inwestycyjnych w rolnictwie (sekcja A wedáug PKD 2007) w Polsce

w latach 2009-2014 (w mln zá)

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie BDL GUS.

0 1 2 3 4 5 6 7

115 120 125 130 135 140 145 150 155

2009 2010 2011 2012 2013 2014

WartoĞü brutto Ğrodków trwaáych (lewa oĞ) WartoĞü nakáadów inwestycyjnych (prawa oĞ)

Inwestycje stanowią wiĊc podstawĊ wspomnianych technik wytwarzania, okreĞlających relacjĊ nakáadów czynnika kapitaáu do czynnika pracy, co zapisaü moĪna jako [Rembisz, Sielska, 2015]:

ܫ ֜  ሺͳ െ ߚሻܭ ֜ ܭ ܮ gdzie:

ߚ – stopieĔ, w jakim inwestycje przekáadają siĊ na pozostający do dyspozycji czynnik kapitaáu.

Im wiĊcej z kolei przypada czynnika kapitaáu na jednostkĊ czynnika pracy, tym wyĪszy poziom produkcji jest moĪliwy do osiągniĊcia, co, jak juĪ zostaáo poka- zane, przekáada siĊ na wyĪszą wydajnoĞü czynnika pracy. Biorąc pod uwagĊ model zachowaĔ producenta rolnego w warunkach endogennych, wzrost wydaj- noĞci czynnika pracy osiągany jest zatem w wyniku nastĊpujących zaleĪnoĞci:

ܫ ՛֜ ܭ ՛֜ ܭ ܮ ՛֜ ܻ

ܮ ՛

Na rysunku 5 zaprezentowano relacjĊ dynamiki wzrostu poziomu inwe- stycji do dynamiki wzrostu wydajnoĞci czynnika pracy dla polskich gospo- darstw rolnych w ujĊciu przestrzennym. JaĞniejsze kolory odpowiadają niĪszym, ciemniejsze – wyĪszym wartoĞciom relacji wzrostu inwestycji do wydajnoĞci czynnika pracy w polskich gospodarstwach rolnych. WartoĞü wskazanej relacji równa jednoĞci oznacza, iĪ tempa wzrostu inwestycji oraz wydajnoĞci czynnika pracy w danym roku – w porównaniu do 2009 r. – byáy jednakowe. JeĪeli stosu- nek dynamiki inwestycji do dynamiki wydajnoĞci czynnika pracy byá wiĊkszy od jednoĞci, wówczas odnosząc wyniki do roku bazowego, tempo wzrostu inwe- stycji w polskich gospodarstwach rolnych przekraczaáo tempo wzrostu wartoĞci dodanej brutto przypadającej na roczną jednostkĊ pracy. Biorąc pod uwagĊ, iĪ rozwaĪana jest zaleĪnoĞü dáugookresowa, wskazywaü to moĪe na pozytywne, ale wygasające oddziaáywanie inwestycji na wzrost wydajnoĞci czynnika pracy, co z kolei moĪe byü konsekwencją nieracjonalnych decyzji producentów rol- nych odnoĞnie inwestowania. Odwrotnie, w sytuacji, gdy relacja ta byáa mniej- sza niĪ 1, to przyrost wydajnoĞci czynnika pracy przekraczaá przyrost inwestycji w czasie, co Ğwiadczyü moĪe o katalizującym wpáywie inwestycji na wydajnoĞü rozwaĪanego czynnika produkcji.

Rysunek 5. Stosunek dynamiki (2009 r. = 1) inwestycji do wydajnoĞci czynnika pracy w Polsce w latach 2010-2015

2010 r. 2011 r. 2012 r.

2013 r. 2014 r. 2015 r.

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

Jak moĪna zauwaĪyü, w analizowanym okresie w wiĊkszoĞci województw tempo wzrostu inwestycji przewyĪszaáo tempo wzrostu wydajnoĞci pracy.

W okresie 2012-2014 wyjątek stanowiáy województwa áódzkie, dolnoĞląskie, podkarpackie, maáopolskie czy warmiĔsko-mazurskie. W regionach tych przy- rost wartoĞci inwestycji w porównaniu do 2009 r. stanowiá Ğrednio ok. 84%

tempa wzrostu wydajnoĞci pracy. JednakĪe w przypadku województwa warmiĔ- sko-mazurskiego w 2015 r. dynamika inwestycji trzykrotnie przekraczaáa przy- rost wydajnoĞci pracy. NajwyĪsza wartoĞü relacji dynamiki inwestycji do wy- dajnoĞci pracy wystąpiáa równieĪ w województwie Ğląskim w 2011 r., kiedy to tempo wzrostu inwestycji byáo Ğrednio ponad dwukrotnie wyĪsze od tempa wzrostu wydajnoĞci pracy.

ZaleĪnoĞü miĊdzy przeciĊtną wartoĞcią inwestycji a wydajnoĞcią czynnika pracy przedstawiono równieĪ w podziale na typ specjalizacji oraz klasĊ wielko- Ğci ekonomicznej gospodarstwa rolnego (rysunki 6 i 7).

Rysunek 6. ĝrednia wydajnoĞü czynnika pracy (oĞ pozioma) oraz Ğrednia wysokoĞü inwestycji (oĞ pionowa) w latach 2010-2015 (w tys. zá)

w podziale na typ gospodarstwa

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

Gospodarstwa rolne specjalizujące siĊ w uprawach polowych oraz chowie zwierząt ziarnoĪernych charakteryzowaáy siĊ przeciĊtnie zarówno wysoką wy- dajnoĞcią czynnika pracy, jak i wysokimi nakáadami inwestycyjnymi. Relatyw- nie niską wydajnoĞü pracy przy niĪszej wielkoĞci inwestycji osiągnĊáy z kolei gospodarstwa specjalizujące siĊ w uprawach trwaáych oraz chowie zwierząt tra- woĪernych. W analizowanych latach brak byáo gospodarstw o takich specjaliza- cjach, dla których uzyskano przeciĊtnie wysoką wydajnoĞü pracy przy poniesie-

0 10 20 30 40 50 60 70

0 20 40 60 80 100

2010 r.

0 10 20 30 40 50 60 70

0 20 40 60 80 100

2011 r.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0 20 40 60 80 100 120

2012 r.

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

0 20 40 60 80 100

2013 r.

0 10 20 30 40 50 60

0 20 40 60 80 100

2014 r.

0 10 20 30 40 50 60 70

0 20 40 60 80 100

2015 r.

Uprawy polowe Uprawy ogrodnicze Uprawy trwaáe Krowy mleczne ZwierzĊta trawoĪerne ZwierzĊta ziarnoĪerne Mieszane

niu niewielkich nakáadów inwestycyjnych (lub odwrotnie). MoĪna jednak zau- waĪyü, iĪ w latach 2013 i 2014 gospodarstwa specjalizujące siĊ w uprawach ogrodniczych osiągnĊáy – w porównaniu do pozostaáych typów gospodarstw – niską wydajnoĞü czynnika pracy przy stosunkowo wysokiej wartoĞci inwestycji.

Rysunek 7. ĝrednia wydajnoĞü czynnika pracy (oĞ pozioma) oraz Ğrednia wysokoĞü inwestycji (oĞ pionowa) w latach 2010-2015 (w tys. zá)

w podziale na klasĊ wielkoĞci ekonomicznej gospodarstwa

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

0 50 100 150 200 250 300 350

0 50 100 150 200 250

2010 r.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450

0 50 100 150 200 250

2011 r.

0 50 100 150 200 250 300 350 400

0 50 100 150 200 250

2012 r.

-50 0 50 100 150 200 250 300

0 50 100 150 200

2013 r.

-50 0 50 100 150 200 250 300

0 50 100 150 200 250

2014 r.

0 20 40 60 80 100 120 140 160

0 50 100 150 200

2015 r.

Bardzo maáe Maáe ĝrednio-maáe ĝrednio-duĪe DuĪe Bardzo duĪe

Analizując gospodarstwa rolne w podziale na klasĊ wielkoĞci ekonomicz- nej, zauwaĪyü moĪna, iĪ im wyĪsza kategoria wielkoĞci gospodarstwa, tym sto- sunkowo wyĪsza przeciĊtna wydajnoĞü czynnika pracy oraz wielkoĞü inwestycji w gospodarstwie. Wyjątek stanowi zaleĪnoĞü miĊdzy Ğrednią wydajnoĞcią pracy a wielkoĞcią inwestycji w 2015 r. dla gospodarstw o wielkoĞci ekonomicznej od 100 do 500 tys. euro. Gospodarstwa sklasyfikowane jako „duĪe” osiągnĊáy wówczas niĪszą wydajnoĞü pracy niĪ gospodarstwa „bardzo duĪe”, ale przy po- niesionych relatywnie wyĪszych nakáadach inwestycyjnych.

1.3. Egzogenne uwarunkowania wzrostu wydajnoĞci pracy

Model zachowaĔ producenta, obok relacji endogenicznych, warunkowany jest równieĪ czynnikami zewnĊtrznymi. Do uwarunkowaĔ egzogenicznych wzrostu wydajnoĞci czynnika pracy, ksztaátujących decyzje producenta rolnego, zalicza siĊ otoczenie instytucjonalne, w tym politykĊ rolną [Kowalski, Rembisz, 2003]. Renta polityczna, a wiĊc efekty dochodowe polityki rolnej, stanowi bo- wiem katalizator dla inwestycji w trwaáe czynniki wytwórcze, umoĪliwiających zmiany relacji technicznych. Zmiany te powinny zaĞ prowadziü do poprawy efektywnoĞci produkcji, a tym samym wzrostu wydajnoĞci czynnika pracy [Bezat-JarzĊbowska, Rembisz, Sielska, 2013].

W przypadku mechanizmów WPR ukierunkowanych bezpoĞrednio na wsparcie inwestycji, wpáyw páatnoĞci na poprawĊ wydajnoĞci czynnika pracy zachodzi zgodnie ze schematem przedstawionym w poprzednim podrozdziale.

ZwiĊkszenie inwestycji producentów rolnych prowadzi bowiem do poprawy wydajnoĞci czynnika pracy, a tym samym wzrostu efektywnoĞci produkcji. Wy- nika to ze zwiĊkszenia relacji czynnika kapitaáu do czynnika pracy, a wiĊc ze zwiĊkszenia wyposaĪenia czynnika pracy w czynnik kapitaáu.

Na rysunku 8 niejako potwierdzono tĊ zaleĪnoĞü empirycznie. Gospodar- stwa rolne, które w okresie 2007-2015 otrzymaáy dopáaty o charakterze inwesty- cyjnym osiągnĊáy przeciĊtnie wyĪszą wydajnoĞü czynnika pracy niĪ gospodar- stwa nieotrzymujące tego rodzaju wsparcia.

Rysunek 8. ĝrednia wydajnoĞü czynnika pracy w latach 2007-2015 (w tys. zá)

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

Jak wskazują Bezat-JarzĊbowska, Rembisz i Sielska [2013, s. 62], „jeĞli dotacje przyczyniaáyby siĊ do tego typu inwestycji, to peániáyby wtedy podobną rolĊ jak oszczĊdnoĞci z zewnątrz (niezaleĪne od formy) pozyskane jako inwe- stycje zagraniczne w caáej gospodarce”. Przywoáani autorzy podkreĞlają jednak, iĪ instrumenty nakierowane na bezpoĞrednie cele inwestycyjne z punktu widze- nia racjonalnoĞci wyboru producenta rolnego mają zbyt celowy charakter. Skut- kowaü to moĪe m.in. wprowadzeniem zbyt kapitaáocháonnych technik wytwa- rzania oraz nieracjonalnych relacji technicznych.

Wspomnianych wad nie mają páatnoĞci bezpoĞrednie, okreĞlane jako no- Ğnik renty politycznej stanowiącej Ĩródáo dochodu. Renta polityczna pozwala wiĊc na powiĊkszenie podstawy oszczĊdnoĞci. Jak juĪ wspomniano, nastąpi wówczas wzrost inwestycji, których podstawĊ stanowią zgromadzone przez producentów oszczĊdnoĞci, co z kolei przyczyni siĊ do zwiĊkszenia dostĊpnych producentowi zasobów kapitaáu:

ܵ_௧ିଵ ՛֜ ܫ_௧ ՛֜ ܭ_௧ ՛

UwzglĊdniając dodatkowo zaáoĪenie, zgodnie z którym funkcja produkcji cha- rakteryzuje siĊ dodatnimi, malejącymi pochodnymi:

߲ܻ

߲ݔ_௜ ൐ Ͳ 100

2030 4050 6070 8090 100

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Gospodarstwa rolne nieotrzymujące dopáat do inwestycji Gospodarstwa rolne otrzymujące dopáaty do inwestycji Gospodarstwa rolne ogóáem

oraz

߲^ଶܻ

߲^ଶݔ_௜ ൏ Ͳ

zwiĊkszenie nakáadów czynnika kapitaáu pozwoli osiągnąü wyĪszą produkcjĊ, a wiĊc przy staáych nakáadach czynnika pracy równieĪ i jego wyĪszą wydajnoĞü:

ܵ_௧ିଵ ՛֜ ܫ௧ ՛֜ ܭ௧ ՛֜ ܻ_௧ ܮ_௧ ՛

MoĪna przyjąü, iĪ charakterystyczną dla producenta rolnego sytuacją jest, gdy:

ܵ_௧ ൏ ܫ_௧ oraz

οܵ_௧ ൏ οܫ_௧

a wiĊc zgromadzone oszczĊdnoĞci (oraz ich przyrost) są niĪsze niĪ potrzeby in- westycyjne producenta [por. Rembisz, Sielska, 2014]. Zbyt niski poziom osz- czĊdnoĞci uniemoĪliwia producentowi zmianĊ technik produkcji, a wiĊc i roz- wój, a tym samym podnoszenie wydajnoĞci czynnika pracy. Renta polityczna pozwalająca bezpoĞrednio powiĊkszyü oszczĊdnoĞci, stanowi wiĊc czynnik zmniejszający to ograniczenie:

ܵ ൅ ܤ ֜ ܫ

DziĊki instrumentom WPR realizowane inwestycje oraz uĪytkowany kapitaá mogą byü wiĊksze niĪ niejako „naturalne” oszczĊdnoĞci:

ܫሺܭሻ ൐ ܵ ֚ ܤ oraz

οܫሺܭሻ ൐ οܵ ֚ ܤ

co ostatecznie winno wpáywaü na wzrost wydajnoĞci czynnika pracy:

ܵ ൅ ܤ ֜ ܫ ՛֜ ܭ ՛֜ܭ ܮ ՛ܻ֜

ܮ ՛

Dla gospodarstw rolnych, które otrzymaáy wsparcie o charakterze inwe- stycyjnym, przedstawiono zaleĪnoĞü miĊdzy wydajnoĞcią czynnika pracy a wy- sokoĞcią dopáat w podziale na typ specjalizacji oraz klasĊ wielkoĞci ekonomicz- nej gospodarstwa (rysunki 9 i 10).

Rysunek 9. ĝrednia wydajnoĞü czynnika pracy (oĞ pozioma) oraz Ğrednia wysokoĞü dopáat do inwestycji (oĞ pionowa) w latach 2010-2015 (w tys. zá)

w podziale na typ gospodarstwa

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

0 2 4 6 8 10 12 14

0 20 40 60 80 100 120

2010 r.

0 2 4 6 8 10 12 14 16

0 50 100 150

2011 r.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

0 50 100 150 200

2012 r.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

0 50 100 150

2013 r.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

0 50 100 150

2014 r.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

0 50 100 150

2015 r.

Uprawy polowe Uprawy ogrodnicze Uprawy trwaáe Krowy mleczne ZwierzĊta trawoĪerne ZwierzĊta ziarnoĪerne Mieszane

Rysunek 10. ĝrednia wydajnoĞü czynnika pracy (oĞ pozioma) oraz Ğrednia wysokoĞü dopáat do inwestycji (oĞ pionowa) w latach 2010-2015 (w tys. zá)

w podziale na klasĊ wielkoĞci ekonomicznej gospodarstwa

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie danych Polskiego FADN.

W latach 2010-2015 relatywnie wysoką przeciĊtną wydajnoĞü czynnika pracy przy jednoczeĞnie wysokim poziomie wsparcia osiągnĊáy gáównie gospo- darstwa specjalizujące siĊ w uprawach trwaáych oraz chowie zwierząt ziarnoĪer- nych. Odwrotna sytuacja, a wiĊc niska wydajnoĞü pracy przy jednoczeĞnie ni- skim wsparciu dla inwestycji, wystąpiáa z kolei w przypadku gospodarstw spe-

0 5 10 15 20 25 30

0 50 100 150 200

2010 r.

0 5 10 15 20 25 30

0 50 100 150 200 250

2011 r.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0 50 100 150 200 250 300

2012 r.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0 50 100 150 200 250 300

2013 r.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

0 100 200 300 400

2014 r.

0 5 10 15 20 25 30 35

0 50 100 150 200 250

2015 r.

Bardzo maáe Maáe ĝrednio-maáe ĝrednio-duĪe DuĪe Bardzo duĪe

cjalizujących siĊ w uprawach trwaáych oraz chowie zwierząt trawoĪernych. Na tle analizowanych gospodarstw, wyróĪniaáy siĊ gospodarstwa o specjalizacji

„uprawy ogrodnicze”, które otrzymaáy stosunkowo wysokie dopáaty, natomiast osiągnĊáy niską przeciĊtną wydajnoĞü czynnika pracy.

Rozpatrując gospodarstwa pod kątem ich wielkoĞci ekonomicznej, zau- waĪyü moĪna, iĪ gospodarstwa w kolejnych klasach wielkoĞci ekonomicznej charakteryzowaáy siĊ coraz wyĪszą Ğrednią wydajnoĞcią czynnika pracy oraz otrzymywaáy przeciĊtnie coraz wyĪsze wsparcie dla inwestycji. Wyjątek stano- wiáy gospodarstwa sklasyfikowane jako „bardzo maáe”, które w 2010 i 2012 r.

osiągnĊáy przeciĊtnie niĪszą wydajnoĞü pracy, ale przy uzyskaniu wyĪszego wsparcia (w porównaniu do gospodarstw „maáych”).

1.4. WartoĞü dodana jako podstawa wydajnoĞci pracy

Naturalną podstawą do wyznaczania wydajnoĞci czynnika produkcji, w szczególnoĞci czynnika pracy, jest wartoĞü dodana [Sielska et al., 2015].

W ujĊciu makroekonomicznym wartoĞü dodana stanowi sumĊ wartoĞci dóbr i usáug wytworzonych w danej gospodarce, czyli sumĊ wartoĞci dodanych z ko- lejnych faz produkcji dóbr finalnych [por. Auerbach, Kotlikoff, 1998; Wells, Krugman, 2012]. Na poziomie mikroekonomicznym, dla pojedynczego gospo- darstwa rolnego, wartoĞü dodana odzwierciedla z kolei przyrost wartoĞci dóbr wytworzonych w danym gospodarstwie [Goraj, Olewnik, 2010]. WyróĪnia siĊ dwie kategorie wartoĞci dodanej, tj. wartoĞü dodaną brutto oraz wartoĞü dodaną netto, zdefiniowaną jako wartoĞü dodana brutto pomniejszona o amortyzacjĊ.

Jak wskazuje BoratyĔski [2009], skáadowe wartoĞci dodanej w ujĊciu mi- kroekonomicznym stanowią odzwierciedlenie kategorii na poziomie makroeko- nomicznym. Wymienia siĊ tu takie skáadniki, jak wynagrodzenia, skáadki na ubezpieczenia spoáeczne páacone przez pracowników i pracodawców, pozostaáe koszty związane z zatrudnieniem, podatki pomniejszające dochody producen- tów, dotacje dla producentów pomniejszające wartoĞü dodaną czy nadwyĪkĊ operacyjną brutto.

ħródáem danych mikroekonomicznych do pomiaru wydajnoĞci czynnika pracy w gospodarstwach rolnych mogą byü – obok FADN, na którym oparto przeprowadzoną w niniejszej pracy analizĊ – dwa badania prowadzone przez Gáówny Urząd Statystyczny (GUS), tj. badanie budĪetów gospodarstw domo- wych (BGD) oraz europejskie badanie dochodów i warunków Īycia (EU-SILC).

W pracy Sielskiej i in. [2015] podkreĞla siĊ, iĪ kluczowym problemem przy równolegáym korzystaniu z tych trzech Ĩródeá moĪe byü prowadzenie analiz na

poziomie agregacji danych mikroekonomicznych mniejszym niĪ kraj. W FADN, BGD i EU-SILC wystĊpuje bowiem odmienny podziaá terytorialny Polski.

W metodyce FADN wyróĪnia siĊ dwa sposoby definiowania wartoĞci do- danej brutto. Pierwszym jest wartoĞü dodana brutto gospodarstwa rolnego liczo- na w cenach rynkowych, stanowiąca nadwyĪkĊ ekonomiczną pozostaáą po odjĊ- ciu od wartoĞci produkcji gospodarstwa rolnego wartoĞci zuĪycia poĞredniego oraz odzwierciedlającą „nowo wytworzoną wartoĞü w gospodarstwie rolnym w okresie obrachunkowym przez wszystkie trzy czynniki wytwórcze (ziemiĊ, kapitaá i pracĊ), niezaleĪnie od tego, kto jest ich wáaĞcicielem” [Goraj, Olewnik, 2010, s. 53]. Drugim jest natomiast wartoĞü dodana brutto gospodarstwa rolnego wedáug kosztów czynników produkcji, bĊdąca wartoĞcią dodaną brutto w cenach rynkowych skorygowaną o saldo dopáat i podatków, która odzwierciedla

„wpáyw polityki paĔstwa na pozycjĊ ekonomiczną gospodarstwa rolnego ksztaá- towaną przez system dopáat i podatków” [Goraj, Olewnik, 2010, s. 53]. Dodat- kowo, jako kolejną formĊ nadwyĪki ekonomicznej, w FADN definiuje siĊ war- toĞü dodaną netto gospodarstwa rolnego wedáug kosztów czynników produkcji, równą wartoĞci dodanej brutto liczonej wedáug kosztów czynników produkcji i pomniejszonej o wartoĞü zuĪycia Ğrodków trwaáych podlegających umarzaniu (amortyzacji). Jak podają Goraj i Olewnik [2010, s. 53], „odzwierciedla ona zre- alizowaną opáatĊ wszystkich czynników produkcji (ziemi, kapitaáu oraz peánych nakáadów pracy i zarządzania). Stanowi zatem uĪyteczną miarĊ dochodu, jaki uzyskują wszyscy wáaĞciciele czynników wytwórczych (ziemi, pracy i kapitaáu) zaangaĪowanych w dziaáalnoĞci gospodarstwa rolnego”.

Celem badania budĪetów gospodarstw domowych jest analiza poziomu Īycia ludnoĞci. Wyniki badania sáuĪyü mogą w związku z tym m.in. badaniu poziomu oraz zachodzących zmian w dochodach nominalnych i realnych po- szczególnych grup gospodarstw domowych⁵. Istotne z punktu widzenia przed- miotu badania w niniejszej pracy jest, iĪ od 2005 r. w BGD wprowadzono klasy- fikacjĊ gospodarstw domowych wedáug piĊciu podstawowych grup spoáeczno- ekonomicznych ludnoĞci, w tym gospodarstwa rolników⁶. Są to gospodarstwa domowe, których co najmniej gáównym Ĩródáem utrzymania jest dochód z uĪyt-



5 Jednym ze Ĩródeá wzrostu dochodu producenta rolnego jest z kolei poprawa efektywnoĞci produkcji przy danej relacji cen otrzymywanych za produkty do cen páaconych za nakáady [Bezat-JarzĊbowska, Rembisz, Sielska, 2013]. Chodzi tu przede wszystkim o poprawĊ wydaj- noĞci czynnika pracy, stanowiącą tzw. rentĊ ekonomiczną, a wiĊc te „formy dochodu, które wynikają z wykorzystania zasobów produkcyjnych do wytwarzania dóbr i usáug” [Zyberto- wicz, Pilitowski, 2009, s. 111; za: Wilkin, 2005, s. 205].

6 Pozostaáe kategorie to gospodarstwa pracowników, gospodarstwa pracujących na wáasny rachunek, gospodarstwa emerytów i rencistów oraz gospodarstwa utrzymujące siĊ z niezarob- kowych Ĩródeá.

kowanego gospodarstwa indywidualnego w rolnictwie. Dodatkowym Ĩródáem utrzymania tych gospodarstw moĪe byü natomiast emerytura, renta lub inne Ĩró- dáo niezarobkowe, praca najemna, praca na wáasny rachunek bądĨ wykonywanie wolnego zawodu. Dochód uzyskiwany ze Ĩródeá dodatkowych jest wiĊc niĪszy od dochodów uzyskiwanych z gospodarstwa indywidualnego w rolnictwie [Bu- dĪety gospodarstw…, 2016].

Dochód gospodarstwa rolnego (gospodarstwa indywidualnego w rolnic- twie) obliczany jest jako „róĪnica miĊdzy wartoĞcią sprzedaĪy produkcji rolnej (w tym spoĪyciem naturalnym) i dopáatami związanymi z uĪytkowaniem gospo- darstwa rolnego a bieĪącymi nakáadami poniesionymi na produkcjĊ rolną i po- datkami związanymi z prowadzeniem gospodarstwa rolnego” [BudĪety gospo- darstw…, 2016, s. 19]. Do kategorii gospodarstw indywidualnych w rolnictwie zalicza siĊ gospodarstwa indywidualne o powierzchni powyĪej 1,0 ha uĪytków rolnych prowadzone na gruntach wáasnych i niewáasnych, gospodarstwa indy- widualne o powierzchni do 1 ha (wáącznie) uĪytków rolnych (w tym dziaáki sáuĪbowe) oraz wáaĞcicieli zwierząt gospodarskich nieposiadających uĪytków rolnych⁷. Ksztaátowanie siĊ dochodów gospodarstw rolnych na tle pozostaáych grup spoáeczno-ekonomicznych ludnoĞci pracy przedstawiono na rysunku 11.

Rysunek 11. PrzeciĊtny miesiĊczny dochód do dyspozycji na 1 osobĊ w gospodarstwach domowych wedáug BGD w latach 2000-2015 (w zá)

ħródáo: opracowanie wáasne na podstawie [BudĪety gospodarstw…, 2016].



7 PodkreĞla siĊ, iĪ definicja gospodarstwa indywidualnego w rolnictwie wedáug BGD nie jest spójna z definicją stosowaną w Roczniku Statystycznym Rzeczypospolitej w dziale Rolnic- two, àowiectwo i LeĞnictwo.

0 100 200 300 400 500 600 700 800

2000 2005 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 dochody z pracy najemnej

dochody z pracy na wáasny rachunek

dochody z gospodarstwa indywidualnego w rolnictwie dochód ze ĞwiadczeĔ z ubezpieczeĔ spoáecznych

dochód ze ĞwiadczeĔ pozostaáych (do 2008 r. Ğwiadczenia z pomocy spoáecznej)