ANALIZA REGIONALNEGO ZRÓ NICOWANIA ROLNICTWA POLSKI W 2006 ROKU REGIONAL DIFFERENTIATION OF POLISH AGRICULTURE IN 2006 YEAR ANALYSIS.

Transkrypt

1 28 Agata Binderman STOWARZYSZENIE EKONOMISTÓW ROLNICTWA I AGROBIZNESU Roczniki Naukowe tom X zeszyt 2 Agata Binderman Szko³a G³ówna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie ANALIZA REGIONALNEGO ZRÓ NICOWANIA ROLNICTWA POLSKI W 2006 ROKU REGIONAL DIFFERENTIATION OF POLISH AGRICULTURE IN 2006 YEAR ANALYSIS S³owa kluczowe: regionalne zró nicowanie, mierniki syntetyczne, funkcje u ytecznoœci, klasyfikacja Key words: regional differentiation, synthetic measures, utility functions, classification Synopsis. W pracy przedstawiono wyniki badañ nad przestrzennym zró nicowaniem rolnictwa polskich, w 2006 roku. Za pomoc¹ nieliniowej funkcji u ytecznoœci wyznaczono syntetyczne mierniki dla ka dego a. Obliczenia pozwoli³y na rozpoznanie poziomu zró nicowania rolnictwa w Polsce oraz klasyfikacjê i grupowanie. Podano równie wyniki dla roku 2005, na podstawie których dokonano oceny zmian poziomu rolnictwa w poszczególnych ach. Wstêp Wa nym problemem we w³aœciwej polityce rolnej po wejœciu naszego kraju do struktur Unii Europejskiej, jest miêdzy innymi analiza regionalnego zró nicowania polskiego rolnictwa. Niniejsza praca stanowi kontynuacjê badañ autorki w tej dziedzinie. Dotychczasowe analizy [Binderman 2004, 2005, 2006a,b] wskazuj¹ bowiem, e zró nicowanie sytuacji rolnictwa w kraju jest znacz¹ce. W celu zbadania poziomu rolnictwa oraz porównania poszczególnych wykorzystano w pracy wielowymiarow¹ analizê przestrzenn¹, przy u yciu funkcji u ytecznoœci. Dokonano równie uporz¹dkowania ze wzglêdu na poziom osi¹gniêtych mierników. Na tej podstawie skonstruowano grupy o podobnym poziomie rolnictwa. W celu porównania wyników za 2006 rok do poprzedniego okresu, obliczono równie mierniki dla 2005 roku i wyznaczone indeksy tempa wzrostu dla poszczególnych. Wyniki badañ Materia³em empirycznym by³y dane makroekonomiczne dotycz¹ce 16, które pochodzi³y z G³ównego Urzêdu Statystycznego oraz Instytutu Uprawy Nawo enia i Gleboznawstwa w Pu³awach [IUNG 2000] i dotyczy³y roku W badaniach wykorzystano równie dla porównania dane z 2005 roku. Rozpatrywano ró ne czynniki determinuj¹ce regionalne uwarunkowania rozwoju rolnictwa, które opisywa³yby jak najlepiej poziom polskiego rolnictwa i dawa³y mo liwoœæ porównania miêdzy sob¹ regionów. By³y to miêdzy innymi: jakoœæ gleb, poziom produktywnoœci rolnictwa, bezrobocie, struktura agrarna, jak równie wyniki ekonomiczne regionów. Wziêto równie pod uwagê czynniki makroekonomiczne, jak na przyk³ad produkt krajowy brutto na 1 mieszkañca. W celu wy³onienia zmiennych diagnostycznych wszystkich czynników, dla których uzyskano dane, zweryfikowano je statystycznie i merytorycznie, pos³u ono siê tak e metod¹ parametryczn¹ Hellwiga [1968]. Do opisu regionalnego zró nicowania rolnictwa wybrano ostatecznie 10 cech. Wszystkie zmienne by³y stymulantami, to znaczy, e wiêksze wartoœci tych cech informowa³y o wy szym poziomie rozwoju badanego zjawiska. Wybrane zmienne okreœlaj¹ ca³oœciowo poziom rolnictwa w danym roku w Polsce, co daje równie mo liwoœæ pokazania ró nic wystêpuj¹cych miêdzy ami. Poni ej przedstawiono wybrane cechy:

2 Analiza regionalnego zró nicowania rolnictwa Polski w 2006 roku 29 X 1 Udzia³ u ytków rolnych w powierzchni ogó³em [%], X 2 WskaŸnik waloryzacji rolniczej przestrzeni produkcyjnej [w punktach], X 3 Plony zbó w tonach z 1 hektara, X 4 Obsada byd³a w sztukach du ych na 100 hektarów u ytków rolnych, X 5 Skup owoców z drzew w kg na 1 hektar powierzchni upraw, X 6 Wartoœæ skupu produktów rolnych ogó³em na 1 ha u ytków rolnych [z³], X 7 Nak³ady inwestycyjne w rolnictwie na 1 hektar u ytków rolnych [z³], X 8 WskaŸnik zatrudnienia na obszarach wiejskich [%], X 9 Œrednia powierzchnia gospodarstwa rolnego [ha], X 10 Produkt krajowy brutto w z³ na 1 mieszkañca (dane za 2005 rok). Cecha X 8 okreœla liczbê bezrobotnych na wsi w stosunku do liczby ludnoœci na wsi w wieku produkcyjnym. Poniewa tak okreœlona cecha by³aby destymulant¹ (jej wiêksze wartoœci œwiadczy³yby o ni szym poziomie rozwoju badanego zjawiska), dlatego zmienna ta zosta³a zamieniona na stymulantê, wed³ug wzoru: X = 1/Y, gdzie X to stymulanta, a Y to destymulanta. W badaniach podstawowym narzêdziem by³y syntetyczne mierniki, które za pomoc¹ jednej zmiennej agregatowej opisuj¹ obiekty (a) charakteryzowane w wielowymiarowej przestrzeni cech. Na podstawie 16 obiektów Q 1,Q 2,...,Q 16, z których ka dy opisany zosta³ przez 10 cech, stworzono dwa hipotetyczne a minimalne Q 0 oraz maksymalne Q 17, opisane odpowiednio za pomoc¹ najmniej i najbardziej korzystnego zestawu wartoœci cech. Obiekty by³y reprezentowane odpowiednio przez wektory x 0, x 1,...,x 17 o 10 sk³adowych ka dy. Poniewa wartoœci cech mia³y ró ne miana i ró ne rzêdy wielkoœci, zmienne diagnostyczne unormowano. W tym celu zastosowano metodê unitaryzacji zerowanej. Wartoœci poszczególnych zmiennych przy m = 16, n = 10, przekszta³cono wed³ug wzoru [zob. np. Kuku³a 2000, Zeliaœ 2000]: xij x0 j z ij =, x x m+ 1j 0j 0 i m+ 1, 1 j n. Zmienne z ij przyjmuj¹ wartoœci z przedzia³u [0,1]. Po takiej zamianie zmiennych wektory dla obiektów wzorcowych ( hipotetycznych) przyjê³y nastêpuj¹ce wartoœci: z 0 =0= [0,0,...,0], z 17 =1= [1,1,...,1]. Nastêpnie za pomoc¹ znormalizowanej nieliniowej funkcji u ytecznoœci U(z i ) [zob. Binderman 2006a], obliczono syntetyczne mierniki, wykorzystuj¹c metrykê Minkowskiego z p=4 [Panek 2000], wed³ug wzoru: z, z z, z d( 0 i) + d( 0 m+1) - d( zi, zm+1) U( zi )=, i=0,1,...,m,m+1, 2d( z0, zm+1) gdzie: d metryka Minkowskiego dla p=4. Funkcja U(z i ) ma tak¹ w³asnoœæ, e niezale nie od przyjêtego sposobu obliczania odleg³oœci, u ytecznoœci obiektów jednakowo odleg³ych od obiektów wzorcowych z 0, z m+1 (w tym przypadku m=16) s¹ takie same. Wyniki przeprowadzonych obliczeñ podano w tabeli 1. Na podstawie tych wyników mo na stwierdziæ, e w Polsce w 2006 roku pod wzglêdem badanego zjawiska, wystêpowa³y dysproporcje miêdzy ami. Mierniki syntetyczne w tym okresie przyjmowa³y wartoœci od 0,30 do 0,64. Przeciêtnie u ytecznoœæ wynosi³a 0,45. Najni szy poziom rolnictwa 0,30 wykaza³o o lubuskie. Najwy sz¹ wartoœæ miernika 0,64 osi¹gnê³o o wielkopolskie. Wartoœæ ta by³a znacznie wy sza od wielkoœci mierników pozosta³ych regionów. Wyznaczone u ytecznoœci pozwoli³y nastêpnie, przez uporz¹dkowanie wed³ug wartoœci mierników syntetycznych, na dokonanie rankingów obiektów. Wyniki przedstawiono na rysunku 1. Tabela 1. Syntetyczne mierniki poziomu rolnictwa W ojewództwo U(zi) Dolnoœl¹skie 0,425 0,510 0,445 0,304 ódzkie 0,476 0,410 0,538 0,555 Podkarpackie 0,330 0,466 0,392 0,425 Œwiêtokrzyskie 0,332 0,474 0,639 0,424 ród³o: obliczenia w³asne.

3 30 Agata Binderman Rysunek 1. Uporz¹dkowanie wed³ug mierników syntetycznych ród³o: opracowanie w³asne. 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 ódzkie Dolnoœl¹skie Zachodnio-pomorskie Œ wiêtokrzyskie Pod karpackie Analizuj¹c przy pomocy rysunku 1 uporz¹dkowanie wed³ug poziomu u ytecznoœci mo na zauwa yæ, e na pocz¹tku listy w rankingu znajduje siê o wielkopolskie, a nastêpnie opolskie i mazowieckie. Koñcow¹ lokatê zajê³y natomiast a: œwiêtokrzyskie, podkarpackie i na ostatnim miejscu lubuskie. Wykorzystuj¹c wyniki obliczeñ dokonano równie podzia³u na 4 grupy, charakteryzuj¹ce siê zbli onym poziomem rolnictwa. W tym celu wykorzystano metodê Nowaka [1990]. Wed³ug tej metody podzielono a na cztery grupy, obejmuj¹ce te obiekty, których mierniki syntetyczne nale a³y do przedzia³ów: [m*,m S] grupa IV, [m S, m] grupa III, [m, m + S] grupa II, [m + S, m **] grupa I, m* = min U z, gdzie: ( ) 1i16 i U 1 i 16 ( ) m**= max z, i 16 1 m U i, 16 i1 = 16 i 2. j= 1 = ( z ) S= ( U(z )-m) W tabeli 2 przedstawiono podzia³ na 4 grupy w badanym okresie. Ilustracj¹ powy szych podzia³ów jest mapa przedstawiona na rysunku 2. Mapa z podzia³em na cztery grupy typologiczne (tab. 2 i rys. 2) wyraÿnie obrazuje regionalne zró nicowanie kraju ze wzglêdu na poziom rolnictwa. Nie mo na jednak na podstawie wyników wyró niæ jednoznacznych regionów, eby a nale ¹ce do jednej klasy tworzy³y jednorodne geograficznie grupy obszarowe. Do I grupy, wed³ug wartoœci wyznaczonych mierników syntetycznych, zaliczono trzy a: wielkopolskie, opolskie, mazowieckie. Odznaczaj¹ siê one najwy szym poziomem u ytecznoœci (0,54-0,64). Tabela 2. Podzia³ na cztery grupy Przedzia³y klasowe Liczba 0,53-0,64 3 wielkopolskie, opolskie, mazowiecki e Województwa 0,45-0,53 4 kujawsko-pomorskie, ³ódzkie, warmiñsko-mazurskie, podlaskie 0,36-0,45 6 lubelskie, dolnoœl¹skie, œl¹skie, zachodniopomorskie, ma³opolskie, pomorskie 0,30-0,36 3 œwiêtokrzyskie, podkarpackie, lubuski e ród³o: obliczenia w³asne. 1 16

4 Analiza regionalnego zró nicowania rolnictwa Polski w 2006 roku 31 pomorskie zachodniopomorskie warmiñskomazurskie Rysunek 2. Mapa Polski z ami podzielonymi na 4 grupy ród³o: opracowanie w³asne. kujawskopomorskie podlaskie lubuskie wielkopolskie mazowieckie ³ódŸkie dolnoœl¹skie lubelskie œwiêtokrzyskie opolskie œl¹skie podkarpackie ma³opolskie Grupa II obejmuje cztery a: kujawsko-pomorskie, ³ódzkie, warmiñsko-mazurskie i podlaskie, które charakteryzuj¹ siê stosunkowo wysokim poziomem rozwoju rolnictwa. Dla wszystkich tych u ytecznoœci osi¹gnê³y wartoœæ powy ej œredniej arytmetycznej (0,447). Grupa III najliczniejsza, obejmuje szeœæ, które mo na okreœliæ jako regiony o niskim poziomie rozwoju rolnictwa. S¹ to a: lubelskie, dolnoœl¹skie, œl¹skie, zachodniopomorskie, ma³opolskie, pomorskie. Wartoœci mierników syntetycznych dla tych regionów kszta³tuj¹ siê poni ej poziomu przeciêtnego (0,36-0,445). W IV grupie natomiast znalaz³y siê trzy a: œl¹skie, podkarpackie i lubuskie, co wskazuje na to, e w 2006 roku by³y one regionami o najni szym poziomie rolnictwa w Polsce. Na podstawie mierników syntetycznych w 2006 roku oraz wyznaczonych równie dla okresu poprzedniego, dokonano analizy dynamiki, która mia³a na celu okreœlenie rozmiarów i kierunków rozwoju, czyli zmian w czasie badanego zjawiska. Dla poszczególnych wyznaczono przy u yciu nieliniowej funkcji u ytecznoœci syntetyczne mierniki w 2005 roku. Do ustalenia stopnia wzrostu lub spadku poziomu rolnictwa oraz tendencji rozwojowych dla poszczególnych zastosowano jako wskaÿnik dynamiki tempo wzrostu [%] wed³ug wzoru [Michalski 1999]: 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 I grupa II grupa III grupa IV grupa 0,0 Dolnoœl¹skie ódzkie Podkarpackie Œwiêtokrzyskie Zachodnio-pomorskie Rysunek 3. Wartoœci mierników syntetycznych w roku 2005 i 2006 ród³o: opracowanie w³asne.

5 32 Agata Binderman Dolnoœ l¹s kie ódzkie Podkarpackie Œwiêtokrzys kie Zachodnio-pomorskie Rysunek 4. Tempo wzrostu dla badanego okresu [%] ród³o: opracowanie w³asne. T ik = I ik x 100 gdzie: I + ik = = = m mik 1 m ik, i 1, 2,...,16; k 2, ik to przyrost wzglêdny danego a w danym roku (w stosunku do roku poprzedniego). Na rysunku 3 pokazano jak kszta³tuj¹ siê wartoœci wskaÿników w roku 2005 i 2006, a na rysunku 4 tempo wzrostu [%] poszczególnych regionów dla roku 2006, w stosunku do roku poprzedniego. Analizuj¹c wartoœci mierników syntetycznych w roku 2005 i 2006 oraz tempo wzrostu poziomu rolnictwa w poszczególnych ach widaæ, e najwy szy wzrost (+28%) osi¹gnê³o o podkarpackie, które zajmowa³o ostatni¹ pozycjê w rankingu za 2005 rok. Dziêki temu w 2006 roku o podkarpackie znalaz³o siê w rankingu o jedno miejsce wy ej. Odwrotnie jest natomiast w przypadku a lubuskiego, które wed³ug poziomu u ytecznoœci zarówno w 2006, jak i w 2005 roku zajmowa³o wysokie drugie miejsce, natomiast ze wzglêdu na tempo zmian znajduje siê na ostatnim miejscu, gdy osi¹gnê³o wynik ujemny ( 7,9%). Je eli przyj¹æ za dobre, dziesiêcioprocentowe, tempo wzrostu poziomu rolnictwa, to jedynie a podkarpackie (+28%) i warmiñsko-mazurskie (+16%) osi¹gnê³y taki wskaÿnik. Trzy nastêpne, co do wielkoœci procentowego tempa wzrostu regiony, uzyska³y wyniki powy ej szeœciu procent i by³y to a: ma³opolskie (+8,62%), lubuskie (+8,06%) i podlaskie (+6,88%). Wnioski Badania potwierdzaj¹, e zró nicowanie regionalne rolnictwa nadal jest widoczne. Najwy szym poziomem rolnictwa, przy tak dobranych cechach opisuj¹cych badane zjawisko, charakteryzowa³o siê w 2006 roku o wielkopolskie, natomiast najni szy poziom wykazuje o lubuskie. Zró nicowanie rolnictwa i obszarów wiejskich w Polsce to wa ny element polityki regionalnej, dlatego wskazana jest dalsza analiza wystêpuj¹cych zale noœci, przy wykorzystaniu metod analizy

6 Analiza regionalnego zró nicowania rolnictwa Polski w 2006 roku 33 wielowymiarowej. Wyniki takich badañ, przez ocenê aktualnego stanu mog¹ byæ przydatne dla w³adz samorz¹dowych w rozwoju regionalnym, gdy zró nicowanie regionalne powinno motywowaæ do dzia³añ wspieraj¹cych podmioty na ró nych szczeblach administracyjnych i rz¹dowych. Literatura Binderman A. 2004: Przestrzenne zró nicowanie potencja³u rolnictwa w Polsce w latach Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G., T.91, Z.1, s. 51, Warszawa. Binderman A. 2005: Klasyfikacja polskich wed³ug poziomu rozwoju rolnictwa. Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G., T.92, Z.1, s. 42, Warszawa. Binderman A. 2006a: Wykorzystanie funkcji u ytecznoœci do badania przestrzennego zró nicowania rolnictwa. Roczniki Naukowe SERiA, Tom VIII, Zeszyt 5, Warszawa-Poznañ, s. 5. Binderman A., Krawiec M. 2006b: Regionalne zró nicowanie poziomu rozwoju rolnictwa w Polsce w latach Potencja³ rozwojowy obszarów wiejskich w aspekcie wst¹pienia Polski do Unii Europejskiej. Szczecin, s. 39. Hellwig Z. 1968: Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podzia³u krajów ze wzglêdu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturê kwalifikowanych kadr. Przegl¹d Statystyczny, z. 4. IUNG, Biuletyn Informacyjny, Pu³awy Kuku³a K. 2000: Metoda unitaryzacji zerowanej. PWN, Warszawa. Michalski T. 1999: Statystyka. WSiP, Warszawa. Nowak E. 1990: Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów spo³eczno-gospodarczych. PWE, Warszawa. Panek E. 2000: Ekonomia matematyczna. Akademia Ekonomiczna, Poznañ. Zeliaœ A. 2000: Taksonomiczna analiza przestrzennego zró nicowania poziomu ycia w Polsce w ujêciu dynamicznym. Kraków. Summary In the paper the regional differentiation of Polish agriculture in 2006 year has been analysed. The applied method uses an utility function as the preference indicator. This analysis allows to recognize the level of agriculture differentiation in Poland as well as to classify and cluster voivodships. In the paper there is also given the evaluation of dynamics of changes in agriculture development. Adres do korespondencji: dr in. Agata Binderman Katedra Ekonometrii i Statystyki Szko³a G³ówna Gospodarstwa Wiejskiego ul. Nowoursynowska Warszawa tel. (0 22) agata_binderman@sggw.pl