Robert Pietrzykowski Wydział Nauk Ekonomicznych, SGGW w Warszawie KERiMSG, Zakład Metod Ilościowych, WSTĘP CENA ZIEMI ROLNICZEJ JAKO WSKAŹNIK ROZWOJU REGIONALNEGO Streszczenie: Rozwój regionalny jest związany z fordowskim i postfordowskim paradygmatem rozwoju. W teorii rozwoju regionalnego ważne jest wyjaśnienie mechanizmu rozwoju regionalnego oraz determinantów wpływających na rozwój. Osobnym problemem jest określenie wskaźników rozwoju regionalnego. Celem pracy była próba wykazania, że cena ziemi rolniczej może być wskaźnikiem rozwoju regionalnego. Abstract: Regional development is associated with the transition from an industrial economy to a knowledge-based economy. In regional development theory has been important to clarify the mechanism of regional development and the determinants influencing the development. Another problem is the identification of indicators of regional development. The aim of the study was to demonstrate that the price of agricultural land can be an indicator of regional development. Słowa kluczowe: PKB per capita, wskaźniki rozwoju regionalnego, ceny gruntów rolniczych W naukach ekonomicznych jednym z podstawowych problemów jest zagadnienie optymalizacji rozwoju gospodarczego. Zagadnienie to generuje powstanie nowych paradygmatów i doktryn ekonomicznych. Przykładem może być pojęcie zrównoważanego rozwoju, które jest w chwili obecnej bardzo popularnym zagadnieniem, a pozostaje w opozycji do klasycznych teorii ekonomicznych np. teorii angielskiego ekonomisty Thomas Robert Malthusa określanej jako pułapka malthuzjańska, która nie wytrzymała zmian jakim podlega społeczeństwo i gospodarka. Kolejnym popularnym zagadnieniem wśród ekonomistów są pojęcie konwergencji i polaryzacji rozwoju. Jednak wszystkie zagadnienia, którym zajmują się ekonomiści związane są z rozwojem regionalnym i jego charakterem przestrzennym. W wielu pracach autorzy zajmują się określeniem czynników, które wpływają na zróżnicowanie regionalne. W pracy podjęto próbę powiązania ceny ziemi rolniczej z innymi wskaźnikami rozwoju regionalnego. Powiązanie ceny ziemi rolniczej wynika z obserwacji zmian cen po wstąpieniu Polski do Unii Europejskiej. Postawienie takiego problemu generuje wiele pytań, a mianowicie: Czy związek pomiędzy ceną, a innymi czynnikami jest tylko pozorny, a w rzeczywistości nie ma on bezpośredniego związku. Czy zmiany w cenach i powiązanie tego aspektu z rozwojem regionalnym w badanym okresie można uogólnić? METODOLOGIA I DANE Region Jak zauważa wielu autorów definicja regionu nie jest jednoznaczna i tak dla UE mamy ogromną różnorodność struktur typu regionalnego. Regionem może być zatem część państwa, ale również regionem może być jednostka posiadającą autonomię polityczną, administracyjną i finansową (np. Belgia). Region to również terytoria wyodrębnione ze względu na aspekty historyczno-geograficzne, kulturowe (np. Bawaria), oraz na podstawie kryteriów administracyjnych i politycznych (np. landy niemieckie) 1. Ekonomiczny aspekt regionu nie musi zatem zgadzać się z geograficzną definicją tego pojęcia: umownie wydzielony obszar, względnie jednorodny, różniący się od terenów sąsiednich cechami naturalnymi bądź nabytymi Za region możemy uznawać taką część przestrzeni fizycznej, która powstała w wyniku działań różnych podmiotów, które w świadomy sposób dążą do jej zagospodarowania i rozwoju 2. Region może również oznaczać przestrzeń, która różni się od otaczających ja obszarów jednak jest wewnętrznie jednorodna. Wydzielenie regionów zależy zatem od celu regionalizacji 3. Dla ujednolicenia oraz umożliwienia analiz regionalnych w Europie przyjęto podział regionalny zgodnie z NUTS (Statystyczna Nomenklatura Jednostek Terytorialnych The Nomenclature of Territorial Units of Statistics). System ten wprowadzono w roku 1988 w ramach tzw. I reformy Delorsa. Klasyfikacja NUTS służy do analiz stopnia rozwoju regionów pod kątem programów regionalnych. Jeżeli na danym szczeblu brakuje jednostek administracyjnych dane państwo 1 Woś B., (2005): Rozwój regionów i polityka regionalna w Unii Europejskiej oraz w Polsce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2 Skrzyp J. (2002): Polityka rozwoju regionalnego wybrane zagadnienia, AP, Siedlce 3 Heller J. (2000): Metody regionalizacji obszarów wiejskich w EWG oraz Unii Europejskiej, Zeszyt Nauk. SERiA, nr 4, t. 2, Warszawa, s. 80-84
wytwarza jednostki sztuczne np. NUTS 1 wprowadziła Francja, Grecja, Hiszpania, Włochy i Polska. W Niemczech na poziomie NUTS 2 wprowadzono Regierungsbezierks, które wypełniają lukę pomiędzy NUTS 1, którą stanowią landy, a NUTS 3 obejmujące okręgi (tzw. kreise). Próba ujednolicenia podziałów rozwiązuje w pewnym stopniu problem związany z analizą statystyczną regionów. Ekonomiczne teorie rozwoju regionalnego Koncepcje teoretyczne rozwoju regionalnego można podzielić na dwie grupy odpowiadające modelom gospodarki. W pierwszej zakładamy minimalizację interwencjonizmu państwa, natomiast optymalnym mechanizmem regulacyjnym jest tu wolny rynek (nurt neoklasyczny). Natomiast drugą stanowi koncepcja nurtu neokeynowskiego w której najważniejszym mechanizmem regulacyjnym dla rozwoju regionalnego jest interwencjonizm państwa. Badając rozwój regionalny należy zauważyć, że jest on ściśle związany z rozwojem gospodarczym 4 w którym należy uwzględnić ekonomię klasyczną, teorię kosztów komparatywnych (teoria korzyści komparatywnych przypisywana Ricardo 5 ) oraz koncepcje konwergencji. Koncepcja konwergencji zakład, że wymiana handlowa pomiędzy krajami rozwiniętymi, a zacofanymi może doprowadzić do wyrównania dochodów obu krajów co pozwala stwierdzić bezpośredni związek tej koncepcji z teorią kosztów komparatywnych. Zwolennicy koncepcji konwergencji opierają swoje poglądy na neoklasycznym modelu dynamiki wzrostu gospodarczego Solowa w którym wielkość produkcji jest składnikiem kapitału i pracy 6. Na bazie neoklasycznych paradygmatów rozwoju gospodarczego ekonomiści opracowali teorie wzrostu i rozwoju regionalnego. Model Solowa 7 wykorzystany na poziomie regionalnym prowadzi do stwierdzenia, że produkcja regionu i jego rozwój zależy od dostępności kapitału, pracy i technologii. Poza tym rozwój w gospodarce jednego regionu może się przekładać na wzrost w gospodarce innych regionów. Tym samym dynamika zmian zachodząca w regionach przemawia za hipotezą o konwergencji regionalnej dochodów. W wyniku przeprowadzonych badań stwierdzono, że konwergencja dochodów w skali regionalnej nie jest jednak zjawiskiem powszechnym. Badania te prowadzono na obszarze Unii Europejskiej 8,9. Analiza zmian i zależności zachodzących w Europie i na świecie implikują wykorzystanie teorii wzrostu i nowej geografii ekonomicznej. Za wykorzystaniem nowych teorii, a przeciwko klasycznym modelom przemawia fakt występowania różnic między regionami, a państwami. Mianowicie regiony są bardziej otwarte niż państwa ze względu na wymianę handlową, koszty transportu, ale nie posiadają instrumentów polityki gospodarczej jakimi dysponują państwa tzn. polityki monetarnej, podatkowej i innych. Takie podejście do problemu regionalizacji, a także szeroko pojęta globalizacja oraz lansowanie polityki Unii Europejskiej na poziomie regionów spowodowało według Tondla 10 wyeliminowanie państwa jako obiektu, którego dotyczą analizy ekonomiczne. Przeciwną do dotychczasowych rozważań jest druga ekonomiczna koncepcja oparta na założeniach ekonomii Keynesa w której wzrost i rozwój pozostają ujęte popytowo. Keynes odrzucił założenia ekonomii klasycznej i przyjął, że na rynku nie zawszy musi występować równowaga. Tym samym zanegował prawo rynków Saya, które zakłada, że w gospodarce nie mogą występować niedopasowania podaży i popytu. Przyjmując zatem popytowe modele wzrostu i rozwoju regionalnego stwierdzono, że brak równowagi rynkowej jest właśnie cechą charakterystyczną dla gospodarki, pozostaje to jednak w opozycji do prawa rynków. Modele popytowe zakładają słuszność polityki interwencjonizmu oraz uwzględniają dużą liczbę czynników rozwoju. Przykłady popytowych modeli wzrostu to: economic base theory 11, model kumulatywnej przyczynowości 12 zaproponowany przez Myrdala, a w późniejszym okresie przekształcany przez innych ekonomistów. W chwili obecnej ekonomiści regionalni ukierunkowani są raczej na optymalizację polityki regionalnej niż na tworzenie nowych teorii rozwoju regionalnego. W nowej teorii wzrostu zauważa się jednak rolę jaką odgrywa interwencjonizm państwa, a także związek pomiędzy 4 Bartkowiak R. (2003): Historia myśli ekonomicznej. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 5 Ricardo D. (1957): Zasady ekonomii politycznej i opodatkowania. Państwowe Wydawnictwo Naukowe. Warszawa 6 Churski P. (2004): Rozwój regionalny w warunkach transformacji gospodarczej i integracji europejskiej. W: (red.) S.Ciok, D.Ilnicki. Przekształcenia regionalnych struktur funkcjonalno-przestrzennych. Regionalny wymiar integracji europejskiej. t. VIII/1. Instytut Geografii i Rozwoju Regionalnego. Uniwersytet Wrocławski. s. 31-45. 7 Solow R.M. (1967): Teoria kapitału i stopa przychodu. PWN. Warszawa 8 Quah D. (1996): Regional convergence clusters across Europe, European Economic Review. vol. 40, no. 3-5. s. 951-958 9 Magrini S. (1999): The evolution of income disparities among the regions of the European Union, Regional Science and Urban Economics. vol. 29, no. 2. s. 257-281 10 Tondl G. (2001): Convergence after divergence?: Regional Growth in Europe. Verlag. Wien-New York 11 North D.C. (1955): Location and regional economic growth. Journal of Political Economy. vol. 63. s. 243-258 12 Myrdal G. (1957): Economic theory and underdeveloped regions. Duckworth. Londyn
wielkością produkcji, a kapitałem i poziomem technologicznym 13. Należy również zauważyć zmianę jaka zachodzi w postrzeganiu postępu technologicznego, który nie jest wielkością egzogeniczną (modele neoklasyczne), a przyjmowana jest jako wielkość endogeniczna. Bardzo duże znaczenie nabiera tu kapitał ludzki rozumiany jako twórca nowych idei czyli wiedza i umiejętności, które powodują wzrost dochodów poprzez efekt uczenia się przez działanie. Wyróżniamy tu: learning-by-doing, knowledge spill-overs i knowledge. Nowa teoria wzrostu wyjaśnia rozwój gospodarek (regionów), które mogą akumulować kapitał na działalność badawczo-rozwojową, a tym samym podnosić poziom technologiczny produkcji w regionach bogatszych. Jednak w konsekwencji może to prowadzić do dywergencji dochodów w regionach. Osobnym nurtem jest zaproponowana przez Krugmana nowa geografia ekonomiczna 14, w której uwzględnia się przestrzenne położenie badanych obiektów. Poza tym modyfikuje się idee aglomeracji ekonomicznej Marshalla oraz wymieniany wcześniej model kumulatywnej przyczynowości Myrdala. W rozdziale pobieżnie przedstawiono teoretyczne koncepcje wyjaśniające mechanizmy wzrostu i rozwoju regionalnego, ale autorowi chodziło jedynie o pewne umiejscowienie problemu. Regionalizacja przestrzeni rolniczej Nawiązując do tematu pracy należy odnieść się do regionalizacji w kontekście przestrzeni rolniczej. Do najważniejszych przyczyny zróżnicowania regionalnego rolnictwa w Polsce można zaliczyć czynniki: historyczne, demograficzne, przyrodnicze, społeczno-kulturowe, polityczne i ekonomiczne. Ogólną definicję regionalizacji rolnictwa podaje Heller 15 Jest to przestrzenne dostosowanie rolnictwa, czyli jego wewnętrznej struktury (produkcji roślinnej i zwierzęcej), intensywności oraz wydajności do istniejącego potencjału wytwórczego (przyrodniczego i społeczno-ekonomicznego) w regionie, tak aby uzyskana skala i efektywność produkcji rolniczej zapewniła najbardziej oczekiwany dochód Rolnictwo podobnie jak inne formy działalności gospodarczej możemy potraktować jako działalność produkcyjną, a tym samym powiązać z poprzednimi rozważaniami dotyczącymi teorii ekonomicznych rozwoju i wzrostu regionalnego. Poza tym nie ulega wątpliwości, że rolnictwo może być ujęte globalnie ze względu na powiązanie z rynkami finansowymi, produkcji, pracy, transportu i usług. Wobec powyższych stwierdzeń rolnictwo czyli gospodarstwo rolne powinno być traktowane jako normalna działalność gospodarcza o cechach ekonomicznych. Wskaźniki zróżnicowania regionalnego Ocena zróżnicowania regionalnego nie jest prosta bo jak wynika z wcześniejszych rozważań może zależeć od wielu czynników i dlatego nie ma jednego uniwersalnego wskaźnika. Najczęściej używanym wskaźnikiem jest PKB, która w sposób syntetyczny opisuje rozwój gospodarczy jednak w sensie ekonomicznym dla kraju lub regionu. Jak stwierdzono wcześniej użycie wskaźnika zależy od analiz jakie chcemy wykonać i tak dla określenia stopnia rozwoju ze względu na przestrzeń rolniczą należało by wziąć wartość PKB przeliczoną na 1km 2 powierzchni kraju lub regionu (zwykle PKB przeliczany jest na 1 mieszkańca). Jeżeli chodzi o rozwój rolnictwa to jedną z proponowanych miar jest wartość globalna produkcji rolniczej 1 ha UR 16. Wykaz wskaźników stosowanych w ocenie zróżnicowania rolnictwa podaje Harasim 17 w podziale na analityczne i syntetyczne. Wskaźniki analityczne charakteryzują zasoby czynników produkcji, nakłady, koszty oraz wielkość produkcji i dochodu. W klasycznym ujęciu do głównych czynników produkcji zaliczamy: ziemię, pracę i kapitał. Dla ziemi są to: powierzchnia gospodarstwa, wskaźnik bonitacji gleb, wskaźnik waloryzacji rolniczej przestrzeni produkcyjnej, struktura użytków rolnych, struktura zasiewów, udział trwałych użytków zielonych, udział odłogów i ugorów, wskaźnik lesistości. Według Harasima, pracę określają następujące czynniki: gęstość zaludnienia wsi, udział ludności wiejskiej, zatrudnienie w rolnictwie, wielkość zatrudnienia, stopa bezrobocia rejestrowanego, poziom wykształcenia rolników, zasoby siły pociągowej. Natomiast dla kapitału możemy wyróżnić: wyposażenie w środki trwałe, liczba ciągników, nakłady inwestycyjne, obsada zwierząt. Wskaźniki określające nakłady i koszty według Harasima to: zużycie nawozów mineralnych i wapniowych 18, zużycie środków ochrony 13 Romer P. (1990): Endogenous technological change. Journal of Political Economy. vol. 98, no.5. part II. s. S71-S102 14 Fujita M., Krugman P. Venables A.J. (1999): The spatial economy: cities, regions and international trade. Cambridge- London 15 Heller J. (2006): Teoretyczne podstawy regionalizacji rolnictwa, Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr. 3, Puławy str. 7-17 16 Ibidem str. 10 17 Harasim A. (2006): Dobór wskaźników do oceny regionalnego zróżnicowania rolnictwa, Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr. 3, Puławy str. 61-69 18 Pietrzykowski R., Wicki L., (2009): Dynamika zmian dysproporcji regionalnych rolnictwa mierzona poziomem nawożenia. Roczniki Naukowe SERiA, tom XII, z. 3, s. 317-323
roślin, zakup pasz treściwych, zakup kwalifikowanego materiału siewnego 19, powierzchnia paszowa, wskaźnik zadłużenia, wielkość kredytów inwestycyjnych i obrotowych. Natomiast dla wielkości produkcji i dochodu są to: plon roślin uprawnych, produkcję mleka, produkcję żywca rzeźnego, sprzedaż produkcji rolnej, towarowość produkcji rolnej, wskaźnik opłacalności produkcji, dochód rolniczy, produkcja globalna, wartość dodana brutto, udział rolnictwa w PKB, parytet dochodów. Harasim podaje również opracowane przez IUNG wskaźniki syntetyczne, które zostały wykorzystane do badania zróżnicowania rolnictwa na poziomie województw, są to: wskaźnik punktowy jakości rolniczej przestrzeni rolniczej który uwzględnia jakość i przydatność rolniczą gleb, agroklimat, rzeźbę terenu i warunki wodne. Natomiast Heller 20 zaproponował ocenę zróżnicowania potencjału społeczno-ekonomicznego obszarów wiejskich uwzględniając we wskaźniku syntetycznym: intensywność organizacji rolnictwa, gęstość zaludniania wsi, stopę bezrobocia rejestrowanego. Proponowano również wskaźnik syntetyczny uwzględniający produkt krajowy brutto, wartość dodaną brutto przemysłu, wartość dodaną brutto usług rynkowych, liczbę ludności przypadającą na firmę prywatną, stopę bezrobocia rejestrowanego, dochody budżetów gmin, wydatki inwestycyjne oraz potencjał produkcyjny indywidualnych gospodarstw rolnych o powierzchni powyżej 1 ha UR. Wskaźnik ten określono jako syntetyczny wskaźnik potencjalnego rozwoju obszarów. Wstąpienie Polski do UE wymogło wykorzystanie innych czynników, które można wykorzystać do oceny zróżnicowania rolnictwa np. wielkości ekonomiczna gospodarstw rolnych i inne 21. Ceny ziemi rolniczej Jak widać z powyższych rozważań ocena zróżnicowania regionalnego jest szeroko rozważanym problemem. Do analizy wykorzystuje się wiele czynników jednak żaden z autorów nie ujmował bezpośrednio ceny ziemi rolniczej do oceny zróżnicowania. Wiadomo, że cena ziemi rolniczej może pośrednio występować w wymienionych czynnikach, a przynajmniej być z nimi związana. Powiązanie cen ziemi rolniczej z dopłatami bezpośrednimi wykazał autor we wcześniejszej publikacji. 22 Propozycja ujęcia ceny ziemi rolniczej jako wskaźnika zróżnicowania regionalnego wynika z następujących rozważań. Ruchy inwestorów w poszczególnych regionach odzwierciedla się w rosnących cenach ziemi zgodnie z teorią podaży i popytu. W okresie kryzysu zakup ziemi był najbezpieczniejszą lokata kapitału. Wzrost cen ziemi rolniczej spowodowany był oczywiście przez wiele czynników np. dopłaty bezpośrednie, politykę państwa, spekulacje i inne. Ziemia rolnicza jako czynnik produkcji w swojej specyfice jest ograniczona co powoduje, że nie można raczej ustawić bezpośredniego i prostego przełożenia z rozwojem gospodarczym. Poza tym nie wiadomo, czy warunki, które wystąpiły w badany okresie czasu nie spowodowały pozornej zależności cen ziemi z rozwojem gospodarczym. Chociaż z drugiej strony nie wiadomo również czy podobna sytuacja nie powtórzy się w przyszłości lub wystąpią inne warunki, które będą implikowały podobny związek. Najczęściej wykorzystywany wskaźnik zróżnicowania regionalnego to jak przedstawiono wcześniej PKB. W teorii ekonomii mówi się, że zmniejszenie dystansu rozwojowego pomiędzy krajami niżej i wyżej rozwiniętymi powoduje, że konwergencja realna powinna prowadzić do konwergencji nominalnej wyrażonej wyrównaniem poziomów cen 23. Powyższe stwierdzenie badano na poziomie krajów, jednak wydaje się, że powinno to również działać na poziomie regionów, a zatem reasumując kraje o wysokim PKB (bogate) charakteryzują się wysokim poziomem cen. W pracy podjęto próbę określenia związku między PKB per capita, a cenami gruntów rolniczych. Należy zauważyć, że poziom PKB na osobę kształtuje się na znacznie niższym poziomie na obszarach wiejskich niż na terenach zurbanizowanych co powoduje występowanie dysproporcji regionalnych. Poza tym jak stwierdza Poczta im wyższy poziom wskaźnik PKB per capita, tym mniejszy jest udział w strukturze gospodarczej rolnictwa i odwrotnie 24. W pracy zaprezentowano analizy tylko dla najczęściej wykorzystywanego wskaźnika zróżnicowania regionalnego, a mianowicie dla PKB per capita. 19 Pietrzykowski R., (2012): Spatial-time analysis of diversification of certified seed using progress in potatoe production in Poland, Annals of the Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists, V. 14, s. 216-219 20 Heller J. (2000): Regionalizacja obszarów wiejskich w Polsce, Studia i Monografie nr 99, IERiGŻ Warszawa 21 Skarżyńska A., Ziętek I. (2006): Standardowa nadwyżka bezpośrednia 2002 i zasady klasyfikacji gospodarstw rolnych według UE, Zag. Ekon. Rol. Nr 1, str. 34-59 22 Pietrzykowski R. (2011): Czynniki zróżnicowania regionalnego i ich związek z ceną gruntów rolniczych, Krakowskie Studia Małopolskie, nr 15, s. 242-258 23 Gawroński J., Żółkiewicz Z. (2000): Porównanie produktu krajowego brutto i siły nabywczej waluty polskiej na tle krajów Unii Europejskiej w 1999r., Studia i Prace z Prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych nr 279 24 Poczta W., Kołodziejczak M. (2008): Regionaldifferenzierung der Landwirtschaftseffektivität in der Europäischen Union. Journal of Agribusiness and Rural Development nr 1(7), s. 109-121
Dane Dane do analizy pochodziły z bazy danych GUS i ARiMR z lat 2000 2011. Jako jednostkę przestrzenną przyjęto województwo co wynikało z dostępności danych. Obserwowaną cechą była cena gruntów ornych różnej jakości (zgodnie z nomenklaturą GUS określana jako ziemie dobre, średnie i słabe). Poza tym do porównań przyjęto również PKB na osobę. Przyjęto następujące symbole: PKB produkt krajowy brutto, CGO średnia cena gruntów ornych, CGS średnia cena gruntów słabej jakości, CGM średnia cena gruntów średniej jakości, CGD średnia cena gruntów dobrej jakości. Dla przykładu PKB2000 oznacza wartość produktu krajowego brutto na osobę w roku 2000, a CGD2005 średnią cenę gruntu dobrej jakości w roku 2005. Na rysunku 1 przedstawiono wysokość PKB na osobę w poszczególnych województwach w Polsce w okresie od roku 2000 do 2011. Taki zakres danych wynikał z ich dostępności tzn. w chwili pisania artykułu GUS udostępnił dane dotyczące PKB za rok 2011. Rysunek 1. Wysokość PKB na osobę w województwach w okresie od 2000 do 2011 roku. Obserwując zmiany zachodzące w poszczególnych latach zauważa się podobną tendencję w wielkości PKB na osobę w poszczególnych województwach. Przed wstąpieniem Polski do UE (dolny wiersz na rysunku 1) najwyższą wartość PKB na osobę obserwowano w województwie mazowieckim, w pozostałych województwach wartość PKB na osobę utrzymywała się na podobnym poziomie. Podobną tendencję można zaobserwować również w następnym okresie tzn. lata 2004 2007 (środkowy wiersz na rysunku 1). Widać, że nadal najwyższa wartość PKB na osobę występuje w województwie mazowieckim, w pozostałych województwach wartość tego wskaźnika jest podobna. Pewne różnice można zaobserwować w roku 2007, a mianowicie można zaobserwować większe zróżnicowanie pozostałych województw tzn. następują zmiany w wielkości PKB na osobę w województwach pomorskim, wielkopolskim, dolnośląskim, i śląskim. W ostatnim okresie od roku 2008 do 2011 (górny wiersz na rysunku 1) nadal najwyższą wartość PKB na osobę obserwowano w województwie mazowieckim. Widać również wyraźną różnicę dla tego województwa w stosunku do pozostałych województw ze względu na wysokość tego wskaźnika. Można również zauważyć utrzymanie się tendencji z roku 2007 w wysokości PKB na osobę w pozostałych województwach. Na rysunku 2 przedstawiono średnie ceny gruntów ornych w województwach w latach 2000 2011. Podobnie jak na rysunku 1 na którym zestawiono dane dotyczące PKB na osobę na rysunku 2 przedstawiono dane dotyczące średnich cen gruntów w podziale na trzy okresy, a mianowicie od roku 2000 do 2003 (dolny wiersz na rysunku 2), od roku 2004 do 2007 (środkowy wiersz na rysunku 2) i od roku 2008 do 2011 (górny wiersz na rysunku 2). Takie zestawienie danych nie jest przypadkowe i można je traktować jako odniesienie do następujących okresów czasowych: przed wstąpieniem Polski do Unii Europejskiej (pierwszy 2000 2003), po wstąpieniu Polski do Unii Europejskiej (drugi 2004 2007), kryzys światowy (trzeci 2008 2011). Zauważmy, że podobnie jak w przypadku PKB per capita, zróżnicowanie średnich cen gruntów ornych w poszczególnych województwach zachowuje podobną tendencję w badanym okresie od 2000 do 2011 roku. Przed wstąpieniem Polski do Unii Europejskiej zróżnicowanie cen gruntów ornych nie jest zbyt
duże. Po wstąpieniu Polski do Unii Europejskiej do roku 2007 (drugi okres 2004 2007) można zaobserwować zwiększenie zróżnicowania w poszczególnych województwach. Najwyższą wartość średniej ceny gruntów ornych obserwuje się w województwie wielkopolskim w roku 2007 i również w województwie kujawsko-pomorskim. Dopiero w trzecim okresie (2008 2011) widać wyraźne zmiany w średnich cenach gruntów ornych. Porównując dane przedstawione na rysunkach 1 i 2 widzimy zróżnicowanie w badanych cech (PKB i CGO) w województwach. Nie jest jednak możliwe bezpośrednie porównanie badanych cech ze względu na zakresy ich wartości tzn. PKB od 0 do 70000 zł, a średnie ceny gruntów ornych od 0 do 40000 zł. W dalszej części pracy badano również zróżnicowanie średnich cen gruntów ze względu na ich jakość. Rysunek 2. Średnie ceny gruntów ornych w województwach w okresie od 2000 do 2011 roku. Na rysunku 3 zestawiono średnie ceny gruntów słabej jakości w województwach w takim samym okresie czasu jak PKB per capita i średnie ceny gruntów ornych (od 2000 do 2011). Zauważmy podobieństwo w tendencji zmian w województwach średnich cen gruntów ornych i średnich cen gruntów słabej jakości. Rysunek 3. Średnie ceny gruntów słabej jakości w województwach w okresie od 2000 do 2011 roku.
Na rysunkach 4 i 5 przedstawiono średnie ceny gruntów średniej i dobrej jakości w województwach. Zauważmy, że tendencja zmian w poszczególnych województwach i badanym okresie czasu jest zachowana tzn. poprzez wszystkie lata w okresie od 2000 do 2011 roku wysokie i niskie ceny ziemi są w tych samych województwach (np. wielkopolskie, kujawsko-pomorskie wysokie ceny gruntów rolniczych, podkarpackie, świętokrzyskie, lubuskie niskie ceny gruntów rolniczych). Rysunek 4. Średnie ceny gruntów średniej jakości w województwach w okresie od 2000 do 2011 roku. Rysunek 5. Średnie ceny gruntów dobrej jakości w województwach w okresie od 2000 do 2011 roku.
WYNIKI W dalszej części pracy zestawiano porównanie średnich ceny gruntów (słabych, średnich i dobrych) z PKB per capita w województwach w okresie od 2000 do 2011. Ze względu na różnice w zakresie obserwowanych zmiennych wykonano przeliczenie poszczególnych wartości w województwie w stosunku do całości dla każdej zmiennej czyli obliczono udział PKB per capita dla województwa w stosunku do PKB per capita dla całej Polski. Obliczenia wykonano dla wszystkich zmiennych (PKB, CGO, CGS, CGM, CGD) poszczególnych lat w badanym okresie. Ze względu na ograniczony zakres pracy uzyskane wyniki przedstawiono tylko dla trzech lat (2000, 2005, 2011). W zestawieniu pominięto również wyniki dla średnich cen gruntów ornych, a przedstawiono tylko średnie ceny dla gruntów słabych, średnich i dobrych (rysunek 6). Rysunek 6. Udziały procentowe PKB na osobę i średnich cen gruntów (słabych, średnich i dobrych) w województwach w latach 2000, 2005 i 2011. W tabeli 1 zestawiono udziały procentowe poszczególnych cech oraz obliczono następujące wskaźniki statystyczne: średnią arytmetyczną, odchylenie standardowe, współczynnik zmienności, medianę. Jak wspomniano wcześniej najwyższy poziom PKB na osobę obserwowano w województwie mazowieckim. Dla PKB per capita dla trzech lat (2000, 2005, 2011) udziały procentowe wynoszą odpowiednio: 10,33%, 10,74% i 11,30% w stosunku do pozostałych województw. Natomiast najmniejszy udział procentowy tego wskaźnika obserwowano w województwach podkarpackim (4,73%, 4,73%, 4,67%) i lubelskim (4,77%, 4,66%, 4,69%). Jeżeli chodzi o średnie ceny ziemi rolniczej to najwyższy udział procentowy obserwujemy dla województwa wielkopolskiego. Dla średnich cen gruntów słabych wynosi on odpowiednio: 7,61%, 9,88%, 9,75%. Udziały procentowe dla średnich cen gruntów średniej jakości wynoszą: 8,12% 10,53% i 10,36%, a dla gruntów dobrych: 8,09%, 10,91% i 10,30%. Natomiast najmniejszy udział procentowy uzyskano podobnie jak przy wskaźniku PKB per capita dla województwa podkarpackiego (patrz tabela 1 i rysunek 6). Udziały procentowe dla cen gruntów słabych wynoszą: 4,41%, 3,33%, 3,63%, a dla cen gruntów średniej jakości: 4,65%, 3,34%, 3,43% i dla cen gruntów dobrych: 4,99%, 3,20%, 3,44%. Można zatem zaobserwować pewna analogię, a mianowicie w województwach w których występuje niski wskaźnik PKB per capita występuje również niska średnia cena gruntów. W roku 2000 PKB per capita wynosiło w województwie podkarpackim 13 632 zł, a średnia cena gruntów słabych 1874 zł/ha, średnich 3439 zł/ha, a dobrych 4981 zł/ha. W roku 2000 najniższe średnie ceny gruntów średnich (3037 zł/ha) i dobrych (3894 zł/ha) obserwowano dla województwa lubuskiego jednak były one porównywalne w stosunku do cen gruntów obserwowanych w województwie podkarpackim. Dla pozostałych lat czyli roku 2005 i 2011
najniższe ceny gruntów bez względu na ich jakość obserwowano w województwie podkarpackim. Zauważmy również, że tendencja zmian w poszczególnych badanych okresach mimo wzrostu cen gruntów rolniczych nie zmieniała się tzn. województwo podkarpackie dalej miało najniższą cenę gruntów. Z wyłączeniem gruntów słabej jakości gdzie najniższą średnią cenę uzyskano dla województwa świętokrzyskiego 7641 zł/ha, a dla podkarpackiego cena wynosiła 8880 zł/ha. Tabela 1. Udziały procentowe PKB na osobę i średnich cen gruntów słabych, średnich i dobrych w poszczególnych województwach w okresie od 2000 do 2011 roku. Województwa PKB 2000 CGS 2000 CGM 2000 CGD 2000 PKB 2005 CGS 2005 CGM 2005 CGD 2005 PKB 2011 CGS 2011 CGM 2011 CGD 2011 Mazowieckie 10,33 5,81 6,50 7,48 10,74 7,26 7,95 8,18 11,30 7,25 7,23 7,92 Łódzkie 6,04 5,44 5,85 6,03 6,28 6,97 7,49 7,33 6,41 6,25 6,65 5,50 Małopolskie 5,92 10,32 10,71 8,91 5,84 7,31 6,49 6,38 5,95 5,71 5,86 5,41 Śląskie 7,27 5,67 6,27 5,99 7,37 6,93 6,49 6,50 7,47 6,94 7,31 7,65 Lubelskie 4,77 5,42 5,70 6,05 4,66 4,76 4,99 5,21 4,69 4,28 4,60 5,16 Podkarpackie 4,73 4,41 4,65 4,99 4,73 3,33 3,34 3,20 4,67 3,63 3,43 3,44 Podlaskie 5,04 5,27 5,88 6,90 5,05 7,83 8,06 7,74 4,97 7,35 7,40 6,86 Świętokrzyskie 5,18 6,99 7,14 7,32 5,10 4,17 4,46 5,20 5,15 3,12 3,44 3,95 Lubuskie 6,03 4,58 4,10 3,90 6,13 3,48 3,55 3,47 5,72 4,30 4,06 3,63 Wielkopolskie 7,20 7,61 8,12 8,09 7,30 9,88 10,53 10,91 7,20 9,75 10,36 10,30 Zachodniopomorskie 6,78 5,30 4,15 4,39 6,26 4,04 4,06 4,03 5,84 5,14 4,91 4,57 Dolnośląskie 6,93 6,56 5,47 4,99 7,02 5,19 5,31 5,48 7,84 6,40 6,50 6,54 Opolskie 5,60 9,13 8,83 8,23 5,63 5,70 5,66 5,62 5,54 6,63 6,44 7,74 Kujawsko-Pomorskie 6,15 6,61 7,57 7,75 5,94 9,65 9,71 9,42 5,68 9,14 9,34 8,91 Pomorskie 6,72 6,48 4,64 4,42 6,72 8,25 7,19 6,80 6,59 8,80 7,39 7,91 Warmińsko-Mazurskie 5,31 4,42 4,42 4,58 5,21 5,26 4,72 4,53 4,99 5,31 5,07 4,53 Średnia arytmetyczna 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 6,25 Odchylenie standardowe 1,37 1,65 1,85 1,60 1,48 2,07 2,13 2,12 1,66 1,94 1,97 2,03 Współ. zmienności 21,93 26,37 29,61 25,54 23,61 33,16 34,04 33,91 26,52 31,12 31,49 32,51 Me 6,04 5,74 5,87 6,04 6,03 6,32 6,08 6,00 5,78 6,32 6,47 6,02 Na bazie uzyskanych wyników należało rozważyć czy pomiędzy PKB per capita, a średnia ceną ziemi rolniczej występuje związek stochastyczny. Porównując średnie arytmetyczne dla badanych zmiennych losowych stwierdzamy, że są one takie same. Nie powinno to nas dziwić ponieważ za każdym razem suma obserwacji wynosi 100. Miarą porównań może być tu raczej współczynnik zmienności i mediana. Zauważmy, że wartość współczynnik zmienności dla średnich cen ziemi rolniczej jest zawsze większa niż wartość tego współczynnika dla PKB per capita. Można by zatem stwierdzić, że zróżnicowanie średnich cen w województwach jest większe niż wskaźnika PKB per capita. Jednak nie rozwiązuje to kwestii związku między badanymi wskaźnikami. Dlatego w dalszej części pracy wykonano obliczenia regresji prostej przyjmując jako zmienną zależną ceny gruntów rolniczych, a zmienną niezależną wskaźnik PKB per capita. Poza tym z analizy wyłączono województwo mazowieckie jako punkt odstający. Dla roku 2000 i 2005 wszystkie badane zależności okazały się nieistotne. Natomiast dla roku 2011 wszystkie badane zależności okazały się istotne. W tabeli 2 przedstawiono przedziały ufności dla parametrów równania regresji. Tabela 2. Przedziały ufności dla parametrów równania regresji udziałów procentowych cen gruntów rolniczych różnej jakości i PKB per capita w latach 2000, 2005, 2011 Równanie regresji Przedział ufności dla 0 Przedział ufności dla 1 CGS2011 = 0 + 1 PKB2011 (-0,0613; 0,0580) (0,0773; 2,0696) CGM2011 = 0 + 1 PKB2011 (-0,0599; 0,0531) (0,1601; 2,0456) CGD2011 = 0 + 1 PKB2011 (-0,0658; 0,0565) (0,0958; 2,1372) CGO2011 = 0 + 1 PKB2011 (-0,0613; 0,0580) (0,0773; 2,0696)
Zauważmy, że wszystkie przedziały ufności dla 0 zawierają zero, a przedziały dla 1 zawierają wartość jeden. W idealnym przypadku tzn. kiedy y = x mamy bezpośrednie przełożenie zależności i możemy przyjąć, że wartości jednej cechy są identyczne jak drugiej. A zatem przy takim równaniu regresji współczynniki przyjmują odpowiednio wartości: 0 = 0, 1 = 1. W oparciu zatem o wyznaczone przedziały ufności (tabela 2) możemy przyjąć, że udziały procentowe PKB per capita, a CGO, CGS, CGM, CGD są podobne. Zauważmy zatem, że wartości udziałów procentowych PKB per capita są na podobnym poziomie jak udziały procentowe średnich cen gruntów różnej jakości (tabela 1). Zatem można stwierdzić istnienie związku pomiędzy PKB per capita, a cenami gruntów. Chociaż jeżeli chodzi o analizę statystyczną to zależność wykazano jedynie w ostatnim badanym okresie w latach 2008 2011. Natomiast w pierwszym badanym okresie czyli przed wstąpieniem Polski do Unii Europejskiej oraz w drugim badanym okresie (2005 2007) współczynnik PKB per capita nie wykazuje związku z cenami ziemi rolniczej. Pozostaje jeszcze kwestia punktów odstających to znaczy województwa mazowieckiego i wielkopolskiego. W tych województwach występuje związek, który charakteryzuje się tym, że wysoka wartość PKB per capita implikuje niższą wartość ceny gruntu i odwrotnie. Wysoki udział procentowy cen gruntów w województwie wielkopolskim i niski udział PKB per capita. Taki układ charakteryzuje również województwo sąsiadujące z wielkopolskim a mianowicie kujawsko-pomorskie. PODSUMOWANIE W pracy stwierdzono występowanie związku między wskaźnikiem zróżnicowania regionalnego za który przyjęto PKB per capita, a średnia ceną gruntów różnej jakości. Związek ten stwierdzono tylko dla okresu od 2008 do 2011 roku, który przyjęto jako okres kryzysu światowego. Występowanie związku pomiędzy badanymi cechami w tym okresie może mieć powiązanie ze szczególnym zainteresowaniem gruntami rolniczymi jako dobrej lokacie kapitału. W oparciu o przeprowadzone badania stwierdzono, że cena ziemi może być traktowana jako wskaźnik zróżnicowania regionalnego. Jednak wymagane jest przeprowadzenie dalszych badań z tym związanych. Pewne ograniczenia co do tego wskaźnika może nieść jego charakter to znaczy grunty rolnicze chociaż są one, przedmiotem obrotu rynkowego to jednak nie do końca można je traktować jako produkt towarowy, w takim sensie w jakim traktowane są inne dobra wytwarzane i sprzedawane przez człowieka. A tym samym ceny gruntów rolniczych mogą ulegać większym wahaniom niż ceny na inne wytwarzane dobra 25. Zasadne wydaje się również przeprowadzenie badań przyjmując wartość PKB przeliczoną na 1km 2 powierzchni województwa lub nawet powierzchni gruntów ornych w województwie (jak wspomniano wcześniej jedna z proponowanych miar to wartość globalnej produkcji rolniczej 1 ha UR 26 ). Poza tym w pracy ograniczono się do danych na poziomie województw, co może powodować pewną niepewność uzyskanych analiz ze względu na małą liczbę danych. A zatem należałoby powtórzyć prowadzone badania na niższym poziomie agregacji np. powiatów lub gmin. Wydaje się również zasadne przeprowadzenie analizy dla innych wskaźników (np. poziomu bezrobocia) oraz rozszerzenia badania na kraje Unii Europejskiej. W dalszym badaniach należałoby również uwzględnić analizę przestrzenną to znaczy jak na zróżnicowanie regionalne wpływają sąsiedzi czyli w tym przypadku województwa, powiaty lub gminy. Wydaje się, że zmiany obserwowane w przypadku punktów odstających tzn. województw mazowieckiego i wielkopolskiego sugerują uwzględnienie w badaniach statystycznych metod przestrzennych. W pracy do wykonania analiz oraz przedstawienia poziomu badanych wskaźników na mapach przestrzennych Polski użyto pakietów spdep, rgdal, sp, maptools, classint i RcolorBrewer programu R CRAN 27 25 R. Pietrzykowski (2011): Rynek nieruchomości rolniczych i jego makroekonomiczne uwarunkowania - ujęcie przestrzenne, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu 2011, Nr 168, s. 94-106 26 Heller J. (2006): Teoretyczne podstawy regionalizacji rolnictwa, Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr. 3, Puławy str. 7-17 27 R Core Team [2013]: R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.r-project.org/.
LITERATURA Bartkowiak R. (2003): Historia myśli ekonomicznej. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa Churski P. (2004): Rozwój regionalny w warunkach transformacji gospodarczej i integracji europejskiej. W: (red.) S.Ciok, D.Ilnicki. Przekształcenia regionalnych struktur funkcjonalno-przestrzennych. Regionalny wymiar integracji europejskiej. t. VIII/1. Instytut Geografii i Rozwoju Regionalnego. Uniwersytet Wrocławski. s. 31-45. Fujita M., Krugman P. Venables A.J. (1999): The spatial economy: cities, regions and international trade. Cambridge-London Gawroński J., Żółkiewicz Z.(2000): Porównanie produktu krajowego brutto i siły nabywczej waluty polskiej na tle krajów Unii Europejskiej w 1999r., Studia i Prace z Prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych nr 279, Warszawa Harasim A. (2006): Dobór wskaźników do oceny regionalnego zróżnicowania rolnictwa, Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr. 3, Puławy str. 61-69 Heller J. (2000): Metody regionalizacji obszarów wiejskich w EWG oraz Unii Europejskiej, Zeszyt Nauk. SERiA, nr 4, t. 2, Warszawa, s. 80-84 Heller J. (2006): Teoretyczne podstawy regionalizacji rolnictwa, Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr. 3, Puławy str. 7-17 Heller J. (2000): Regionalizacja obszarów wiejskich w Polsce, Studia i Monografie nr 99, IERiGŻ Warszawa Magrini S. (1999): The evolution of income disparities among the regions of the European Union, Regional Science and Urban Economics. vol. 29, no. 2. s. 257-281 Myrdal G. (1957): Economic theory and underdeveloped regions. Duckworth. Londyn North D.C. (1955): Location and regional economic growth. Journal of Political Economy. vol. 63. s. 243-258 Pietrzykowski R. (2011): Czynniki zróżnicowania regionalnego i ich związek z ceną gruntów rolniczych, Krakowskie Studia Małopolskie, nr 15, s. 242-258 Pietrzykowski R., Wicki L., (2009): Dynamika zmian dysproporcji regionalnych rolnictwa mierzona poziomem nawożenia. Roczniki Naukowe SERiA, tom XII, z. 3, s. 317 323 Pietrzykowski R. (2012): Spatial-time analysis of diversification of certified seed using progress in potatoe production in Poland, Annals of the Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists, Vol. 14, nr 6, s. 216-219 Pietrzykowski R. (2011): Rynek nieruchomości rolniczych i jego makroekonomiczne uwarunkowania - ujęcie przestrzenne, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu 2011, Nr 168, s. 94-106 Poczta W., Kołodziejczak M. (2008): Regionaldifferenzierung der Landwirtschaftseffektivität in der Europäischen Union. Journal of Agribusiness and Rural Development nr 1(7), s. 109-121 R Core Team (2013): R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.r-project.org/. [dn. 21.01.2014] Ricardo D. (1957): Zasady ekonomii politycznej i opodatkowania. Państwowe Wydawnictwo Naukowe. Warszawa Romer P. (1990): Endogenous technological change. Journal of Political Economy. vol. 98, no.5. part II. s. 71-102 Quah D. (1996): Regional convergence clusters across Europe, European Economic Review. vol. 40, no. 3-5. s. 951-958 Skarżyńska A., Ziętek I. (2006): Standardowa nadwyżka bezpośrednia 2002 i zasady klasyfikacji gospodarstw rolnych według UE, Zag. Ekon. Rol. Nr 1, str. 34-59 Skrzyp J. (2002): Polityka rozwoju regionalnego wybrane zagadnienia, AP, Siedlce Solow R.M. (1967): Teoria kapitału i stopa przychodu. PWN. Warszawa Tondl G. (2001): Convergence after divergence?: Regional Growth in Europe. Verlag. Wien-New York Woś B., (2005): Rozwój regionów i polityka regionalna w Unii Europejskiej oraz w Polsce, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław