PRZEGLĄ D ZACHODNIOPOMORSKI ROCZNIK XXIX (LVIII) ROK 2014 ZESZYT 3 VOL. 2 MONIKA NAROJEK *, ŁUKASZ PIETRYCH ** Warszawa DZIAŁALNOŚĆ INWESTYCYJNA GOSPODARSTW ROLNYCH W POLSCE Słowa kluczowe: nwestycje, gospodarstwa rolne, metody statystyczne, model logtowy STRESZCZENIE W artykule postawono dwa cele. Perwszy to rozpoznane tendencj w obszarze nwestycj współfnansowanych ze środków pochodzących z kredytów nwestycyjnych, przeprowadzonych w gospodarstwach rolnych w latach 2003 2012. Drugm zaś jest zbudowane modelu ekonometrycznego objaśnającego podejmowane decyzj nwestycyjnych przez rolnków w zależnośc od takch zmennych, jak: wek, lczba lat nauk, lczba członków gospodarstwa domowego, płeć oraz stan cywlny. Zastosowane w artykule metody statystyczne pozwolły na sformułowane wnosków, ż lczba podpsywanych umów kredytowych w kolejnych latach jest dość zróżncowana, zaś na podejmowane dzałań nwestycyjnych przez rolnków najwększy wpływ ma płeć oraz lczba lat nauk. We wstępe sformułowano trzy hpotezy badawcze, które pozytywne zweryfkowano. Wprowadzene Inwestycje ponoszone przez gospodarstwa rolne są to główne nwestycje rzeczowe na zakup maszyn, zem oraz modernzację budynków. Wykonane nwestycj zwązane jest z ponesenem nakładów fnansowych, które gospodarstwo może pozyskać, korzystając z pomocy udzelanej ze środków krajowych w postac kre- * Monka Narojek, mgr, Wydzał Nauk Ekonomcznych, Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego, e-mal: monka_narojek@sggw.pl. ** Łukasz Petrych, mgr, Wydzał Nauk Ekonomcznych, Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego, e-mal: lukasz_petrych@sggw.pl
316 Monka Narojek, Łukasz Petrych dytów nwestycyjnych. Gospodarstwa, prowadząc dzałalność rolnczą na rynku, na którym panuje konkurencja, zmuszone są do dokonywana nwestycj umożlwających m dostosowane sę do zmenających sę na nm warunków 1. Inwestycję można zdefnować jako transformację zakumulowanych środków fnansowych, materałowych ludzkch w obekt zaspokajający określone potrzeby 2. Pojęce nwestycj może być rozumane jako: nakłady na zakup albo wytworzene środków trwałych, dzałalność tworzena (nazywanego też nwestowanem) obektów trwałych albo ch nabyca, lub jako obekt będący wynkem nwestowana 3. Z uwzględnenem ostatnej defncj wyróżna sę następujące rodzaje nwestycj 4 : a) rzeczowe (rzeczowe składnk majątku trwałego, lcencje, znak towarowe, patenty, zakup całych przedsęborstw); b) fnansowe (lokowane kaptału w papery wartoścowe, udzały, lokaty bankowe, fundusze nwestycyjne, werzytelnośc); c) nemateralne (dzałalność badawczo-rozwojowa, szkolena pracownków, marketng przedsęborstwa, strefa socjalna). Głównym celem perwszego z wymenonych powyżej typów nwestycj jest powększene skal produkcj lub też jej zróżncowane poprzez wprowadzene nowego produktu. Innym stotnym kryterum podzału nwestycj jest czas, a dokładnej okres realzacj użytkowana. Ze względu na ten czynnk wyróżna sę nwestycje: a) krótkotermnowe (czas realzacj do 3 mesęcy, czas użytkowana do 5 lat); b) średnotermnowe (czas realzacj 3 12 mesęcy, czas użytkowana 5 10 lat); c) długotermnowe (czas realzacj powyżej 12 mesęcy, czas użytkowana powyżej 10 lat). Każdy projekt nwestycyjny składa sę z powązanych ze sobą zadań oraz przedsęwzęć, dzęk czemu nwestycja jest realzowana sprawne, samodzel- 1 A. Sadowsk, W. Poczta, Ocena skutków nwestycj wsperanych kredytem preferencyjnym dla gospodarstw rolnych, Wydawnctwo Akadem Rolnczej w Poznanu, Poznań 2007, s. 22. 2 U. Brochocka, R. Gajęck, Metody oceny projektów nwestycyjnych, Wydawnctwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 1997, s. 19. 3 S. Stachak, Ekonomka agrof rmy, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 1998, s. 108. 4 D. Kusz, Procesy nwestycyjne w praktyce gospodarstw rolnczych korzystających z funduszy strukturalnych Un Europejskej, Wydawnctwo Poltechnk Rzeszowskej, Rzeszów 2009, s. 13.
Dzałalność nwestycyjna gospodarstw rolnych w Polsce 317 ne zespoły lub obekty mogą w krótszym okrese zostać przekazane do użytkowana. W artykule postawono dwa cele. Perwszy z nch to rozpoznane tendencj w obszarze nwestycj współfnansowanych ze środków pochodzących z kredytów nwestycyjnych, przeprowadzonych w gospodarstwach rolnych w latach 2003 2012. Drug natomast to zbudowane modelu ekonometrycznego objaśnającego podejmowane decyzj nwestycyjnych przez rolnków w zależnośc od takch zmennych, jak: wek, lczba lat nauk, lczba członków gospodarstwa domowego, płeć oraz stan cywlny. Na podstawe wstępnej analzy z wykorzystanem narzędz statystyk opsowej sformułowano następujące hpotezy badawcze: a) prawdopodobeństwo podjęca dzałań nwestycyjnych przez mężczyzn jest wększe nż przez kobety; b) każdy dodatkowy rok nauk powoduje wzrost prawdopodobeństwa podjęca dzałań nwestycyjnych przez rolnków; c) stan cywlny ne ma statystyczne stotnego wpływu na prawdopodobeństwo podjęca dzałań nwestycyjnych przez rolnków. Powyższe hpotezy badawcze poddano w dalszej częśc weryfkacj. Analza statystyczna wybranych nwestycj przeprowadzonych w latach 2003 2012 Na potrzeby artykułu wykorzystano dane dotyczące lczby kwoty kredytów nwestycyjnych z dopłatą Agencj Restrukturyzacj Modernzacj Rolnctwa (ARMR) do oprocentowana oraz kredytów z częścową spłatą kaptału w latach 2003 2012. Kredyty nwestycyjne pełną ważną rolę w procese nwestycyjnym, poneważ często stanową główne źródło jego fnansowana. Pozwalają na prowadzene w gospodarstwach rolnych procesów restrukturyzacj modernzacj. Rysunek 1 prezentuje dane dotyczące lczby kredytów nwestycyjnych z dopłatą ARMR do oprocentowana oraz kredytów z częścową spłatą kaptału w latach 2003 2012. Można stwerdzć, że ARMR, która dopłaca do oprocentowana kredytów oraz w częśc dokonuje spłat kredytów, ma w kolejnych latach zróżncowaną pulę środków do rozdysponowana w ramach danego celu. Lczba kredytów jest wyraźne malejąca. Należy stwerdzć, że w kolejnych latach ARMR podpsywała średno coraz mnej umów kredytowych.
318 Monka Narojek, Łukasz Petrych Rysunek 1. Lczba kredytów nwestycyjnych z dopłatą ARMR do oprocentowana oraz kredytów z częścową spłatą kaptału w latach 2003 2012 Źródło: opracowane własne na podstawe sprawozdań z dzałalnośc ARMR w latach 2003 2012. W kolejnej częśc przedstawono analzę dynamk zman lczby umów zawartych z ARMR w ramach programu Restrukturyzacja modernzacja sektora żywnoścowego oraz rozwój obszarów wejskch 2004 2006 (Dzałane 1.1. Inwestycje w gospodarstwach rolnych). Tabela 1 Indeksy ndywdualne opsujące dynamkę lczby zawartych umów kredytowych Rok Indeksy łańcuchowe Indeksy jednopodstawowe (podstawa 2005 rok) 2005 1,00 2006 3,27 3,27 2007 0,89 2,91 2008 0,43 1,26 2009 0,02 0,02 Źródło: opracowane własne na podstawe sprawozdań z dzałalnośc ARMR w latach 2005 2009. Z danych umeszczonych w tabel 1 wynka, ż lczba zawartych umów w kolejnych latach znacząco sę różnła. Średne tempo zman dla danych oblczono jako średną geometryczną z ndeksów łańcuchowych wynosło ono
Dzałalność nwestycyjna gospodarstw rolnych w Polsce 319 yg 0,38. W zwązku z tym można stwerdzć, że w rozpatrywanych latach średn spadek zweranych umów z roku na rok wynosł 62%. Modelowane dzałalnośc nwestycyjnej rolnków Modele dwumanowe są najpopularnejszym modelam wykorzystywanym w ekonometr, w których zmenna objaśnana ma charakter jakoścowy. W modelach tego rodzaju zmenna Y nazywana jest zero-jedynkową, gdyż może przyjmować tylko dwe wartośc. W celu objaśnana tego typu zmennej można stosować różnego typu modele. Do najbardzej znanych można zalczyć 1 model logtowy, dla którego P. Parametry β szacuje sę na T 1 exp X ogół metodą najwększej warygodnośc. Jednak nterpretacja wynków estymacj jest odmenna od tej stosowanej w przypadku modelu lnowego. W zwązku z tym do nterpretacj uzyskanego modelu wykorzystuje sę równeż wyrażene P nazywane szansą. Określa ona stosunek prawdopodobeństwa, że Y = 1, do 1 P P T prawdopodobeństwa, że Y = 0. Można go równeż wyrazć: expx 1 P zatem exp(β) nformuje o tym, le razy zwększa sę loraz szans, jeśl zmenna X j wzrasta o jednostkę (przy założenu ceters parbus). W przypadku, gdy exp(β) > 1 mamy wzrost, a gdy exp(β) < 1 spadek lorazu szans. W celu dokonana pełnejszej nterpretacj można równeż wykorzystać efekty krańcowe, czyl wrażlwość prawdopodobeństwa p na zmenne objaśnające. Efekt margnalny zmany zmennej X j na wartość p jest równy: P x j P 1 P. j Z powyższego wynka, że znak oszacowanego parametru stojącego przy zmennej X j w modelu logtowym określa kerunek wpływu X j na Y 5 : a) dla β j > 0 wzrost X j wąże sę ze wzrostem szans na to, że Y = 1, natomast spadkow X j towarzyszy spadek szans na to, że Y = 1; 5 Mkroekonometra. Modele metody analzy danych ndywdualnych, red. M. Gruszczyńsk, Wolters Kluwer Busness, Warszawa 2010, s. 65.
320 Monka Narojek, Łukasz Petrych b) dla β j < 0 wzrost X j wąże sę ze spadkem szans na to, że Y = 1, natomast spadkow X j towarzyszy wzrost szans na to, że Y = 1. W przypadku model dwumanowych można stosować mary ocenające jakość ch dopasowana do zmennych emprycznych. Zastosowane mogą znaleźć tutaj mernk dokładnośc prognoz, poneważ o jakośc modelu często przesądza trafność prognoz uzyskanych na jego podstawe. Najczęścej wykorzystywaną marą jest zlczenowy R 2 : Zlczenowy R n n n 2 00 11 gdze: n 00 lczba obserwacj, dla których y y 0, n 11 lczba obserwacj, dla których y y 1. Estymatory parametrów uzyskane metodą najwększej warygodnośc można równeż poddawać weryfkacj statystycznej. Do weryfkacj stotnośc całego modelu stosuje sę statystykę lorazu warygodnośc. Zmenne objaśnające w modelu sposób ch kodowana, Tabela 2 Zmenna objaśnająca Płeć Wek Lczba lat nauk Lczba osób w gospodarstwe domowym Kawaler/panna Żonaty/zamężna Źródło: opracowane własne. Sposób kodowana Zaps zero-jedynkowy: 0 kobeta, 1 mężczyzna Zmenna cągła Zmenna cągła Zmenna skokowa Zaps zero-jedynkowy: 0 ne, 1 tak Zaps zero-jedynkowy: 0 ne, 1 tak Na potrzeby pracy zbudowano modele objaśnające podejmowane dzałalnośc nwestycyjnej przez rolnków (0 ne nwestował w produkcję, 1 nwestował). Do modelu włączono 6 zmennych objaśnających. W celu późnejszej nterpretacj ważne jest odpowedne zakodowane warantów zmennych jakoścowych. Lczba obserwacj, które posłużyły do budowy modelu, wynosła 1682. Pochodzły one z raportu Dagnoza społeczna warunk jakość życa Polaków za rok 2013. Jest to badane przeprowadzane wśród gospodarstw domowych lub
Dzałalność nwestycyjna gospodarstw rolnych w Polsce 321 ndywdualnych respondentów, mające na celu poruszene ważnych aspektów ch życa. Do badana wyselekcjonowano odpowedz tylko osób o statuse społeczno-zawodowym rolnka. Wszelkch oblczeń dokonano z wykorzystanem oprogramowana Gretl oraz Excel. W wynku zastosowana metody najwększej warygodnośc otrzymano następujące oszacowana parametrów β (tabela 3). Zmennym nestotnym okazały sę: lczba osób w gospodarstwe, żonaty/zamężna oraz kawaler/panna. W zwązku z tym zostały one usunęte z modelu. Wartość statystyk lorazu warygodnośc wskazuje na to, ż cały model jest statystyczne stotny. Model logtowy dla zmennej zależnej nwestycje Tabela 3 Wyszczególnene Współczynnk Błąd standardowy z Wartość p Const 3,55872 0,624045 5,7027 < 0,00001 płeć 0,495299 0,157878 3,1372 0,00171 wek_2012 0,0152299 0,00733925 2,0751 0,03797 lczba_lat_nauk 0,167237 0,0375518 4,4535 < 0,00001 Średna arytmetycz. Odch. stand. 0,116597 0,321035 zm. zależnej zm. zależnej McFadden R-kwadrat Skorygowany 0,033498 0,026889 R-kwadrat Logarytm warygodnośc Kryt. nform. 585,0348 1178,070 Akake a Kryt. bayes. Schwarza Kryt. Hannana- 1199,778 1186,111 -Qunna Lczba przypadków poprawnej predykcj = 1485 (88,3%) f (beta x) do średnch nezależnych zmennych = 0,321 Test lorazu warygodnośc: Ch-kwadrat (3) = 40,5529 [0,0000] Źródło: opracowane własne na podstawe: Rada Montorngu Społecznego, Dagnoza społeczna: zntegrowana baza danych, 2012, www.dagnoza.com (15.01.2014). W celu dokonana pełnej nterpretacj oszacowanych parametrów oblczono lorazy szans. Z podanego wcześnej wzoru wynka, że przyrost wartośc X j o jednostkę wąże sę z exp(β m )-krotną lorazu szans. Przykładowo, jeżel X m jest zmenną zero-jedynkową, to exp(β m ) mów, le razy wzrasta szansa na to, że Y = 1 dla kategor 1 zmennej X m w porównanu z tym samym lorazem dla kategor 0 zmennej X m6. W zwązku z tym można wycągnąć następujące wnosk: 6 Ibdem, s. 67 69.
322 Monka Narojek, Łukasz Petrych a) szansa podjęca dzałań nwestycyjnych dla mężczyzn jest o 64,1% wększa nż dla kobet; b) każdy dodatkowy rok życa zmnejsza tę szansę o 0,02%; c) każdy dodatkowy rok nauk zwększa szanse na dokonane nwestycj w gospodarstwe o 18,2%. Tabela 4 Ilorazy szans efekty krańcowe Wyszczególnene β Ilorazy szans Efekty krańcowe płeć 0,495299 1,640989 0,0475431 wek_2012 0,0152299 0,984885 0,00146928 lczba_lat_nauk 0,167237 1,182034 0,016134 Źródło: opracowane własne. Efekty krańcowe mówą o przyrośce prawdopodobeństwa zwązanym z jednostkowym wzrostem każdej ze zmennych. Efekty krańcowe, czyl wrażlwość prawdopodobeństwa tego, że Y = 1 na zmenne nezależne, jest newelka. Podsumowane W artykule dokonano oceny welkośc wybranych nwestycj w latach 2003 2012. Ponadto zbudowano model ekonometryczny objaśnający fakt podejmowana dzałań nwestycyjnych przez rolnków w zależnośc od wybranych czynnków. Hpotezy postawone na początku artykułu zweryfkowano pozytywne. Sformułowano następujące wnosk: 1. Lczba podpsywanych przez właśccel gospodarstw rolnych umów kredytowych w kolejnych latach jest dość zróżncowana. Stwerdzono, że w kolejnych latach ARMR podpsywała średno coraz mnej umów kredytowych. 2. Od 2007 roku da sę zaobserwować spadek zweranych umów z ARMR, przy czym najwększy względem stosunku do roku poprzednego nastąpł w 2009 roku. 3. Oszacowany model ekonometryczny pozwala na wyznaczene dla konkretnej jednostk o określonych cechach prawdopodobeństwa podjęca dzałalnośc nwestycyjnej w gospodarstwe rolnym. Cecham, które ne wywerają znaczącego wpływu (ne są stotne statystyczne), okazały sę: lczba osób w gospodarstwe, stan cywlny. Na fakt podejmowana dzałań nwestycyjnych najwększy wpływ mają płeć oraz lczba lat nauk.
Dzałalność nwestycyjna gospodarstw rolnych w Polsce 323 Kredyty nwestycyjne pełną ważną rolę w procese nwestycyjnym, poneważ stanową jedno z głównych źródeł jego fnansowana. Pozwalają na prowadzene w gospodarstwach procesów restrukturyzacj modernzacj. Bblografa Brochocka U., Gajęck R., Metody oceny projektów nwestycyjnych, Wydawnctwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa 1997. Kusz D., Procesy nwestycyjne w praktyce gospodarstw rolnczych korzystających z funduszy strukturalnych Un Europejskej, Wydawnctwo Poltechnk Rzeszowskej, Rzeszów 2009. Mkroekonometra. Modele metody analzy danych ndywdualnych, red. M. Gruszczyńsk, Wolters Kluwer Busness, Warszawa 2010. Rada Montorngu Społecznego, Dagnoza społeczna: zntegrowana baza danych, 2012, www.dagnoza.com. Sadowsk A., Poczta W., Ocena skutków nwestycj wsperanych kredytem preferencyjnym dla gospodarstw rolnych, Wydawnctwo AR w Poznanu, Poznań 2007. Stachak S., Ekonomka agrof rmy, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 1998. Sprawozdana z dzałalnośc ARMR 2003 2013, www.armr.gov.pl. INVESTMENTS ANALYSIS CONDUCTED IN AGRICULTURAL HOLDINGS IN POLAND WITH THE USE OF STATISTICAL METHODS Keywords: nvestment, farms, statstcal methods, logt model SUMMARY In the artcle poses a two objectves: to make a statstcal analyss of nvestments carred out n agrcultural holdngs and co-fnanced wth funds from nvestment credts, and buld an econometrc model explanng nvestment decsons by farmers dependng on such varables as age, number of years of educaton, number of household members, sex and martal status. Used n the artcle statstcal methods allowed us to formulate conclusons that the number of sgned loan agreements n the comng years s qute dverse, and to undertake nvestment actvtes have the greatest mpact of gender and number of years of educaton. Ths artcle has been postvely verfed the hypotheses posed n the artcle.