Rentowność produkcji pszenicy zwyczajnej w UE

Main Article Content

Zbigniew Gołaś


Słowa kluczowe : pszenica zwyczajna, rentowność produkcji, UE, regresja panelowa
Abstrakt
Głównym celem artykułu była wielowymiarowa analiza rentowności produkcji pszenicy zwyczajnej w gospodarstwach rolnych krajów UE. Badania przeprowadzono w układzie krajów Unii Europejskiej za lata 2007-2013 na podstawie danych publikowanych przez Komisję Europejską w raportach EU Cereal Farms Report. Rentowność produkcji pszenicy analizowano na podstawie rachunku przychodów i kosztów, który umożliwia wielowymiarową ocenę zdolności gospodarstw do generowania zysków z produkcji pszenicy mierzoną rentownością brutto i netto. Ponadto, w celu identyfikacji siły i kierunku wpływu wybranych charakterystyk techniczno-ekonomicznych, cenowych oraz kosztowych na rentowność produkcji pszenicy zastosowano metody regresji panelowej. W świetle parametrów regresji panelowej na zmienność rentowność produkcji pszenicy najsilniej wpływały ceny i plony pszenicy oraz koszty nawożenia i koszty energii.

Article Details

Jak cytować
Gołaś, Z. (2017). Rentowność produkcji pszenicy zwyczajnej w UE. Zeszyty Naukowe SGGW W Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, 17(2), 29–40. https://doi.org/10.22630/PRS.2017.17.2.24
Bibliografia

Baltagi, B. H. (2005). Econometric analysis of panel data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd, London.

Cacak-Pietrzak, G. (2008). Wykorzystanie pszenicy w różnych gałęziach przemysłu spożywczego – wymagania technologiczne. Przegląd Zbożowo-Młynarski, 11(52).

Czyżewski, A., Staniszewski, J. (2016). Zastosowanie regresji panelowej dla oceny produktywności i dochodowości w rolnictwie krajów Unii Europejskiej po 2005 roku. Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, 3(103).

Economic accounts for agriculture - values at current prices. (2017). Pobrane 29 kwietnia 2017 z http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/setupDownloads.do.

EU Cereal farms report based on 2013 FADN data. (2016). European Commission Directorate-General for Agriculture and Rural Development. Pobrane 25 kwietnia 2017 z http://ec.europa.eu/agriculture/rica/pdf/Cereal_farms_report_2013.pdf.

Franc-Dąbrowska, J. (2009). Praktyczne zastosowanie wybranych modeli panelowych do oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw rolniczych. ZN SGGW Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, 76, 31-40.

Geise, A. (2013). Przestrzenno-czasowe modelowanie zmienności produkcji w sektorach mikro, małych, średnich i dużych przedsiębiorstwach w Polsce, Przegląd Statystyczny, 2, 269-282.

Gruszczyński, M. (2002). Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.

Greene, W. H. (2003). Econometric analysis (5th ed.). Macmillan Publishing Company, New Jersey.

Kufel, T. (2007). Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL. PWN, Warszawa.

Rocznik Statystyczny Rolnictwa. (2017). GUS, Warszawa.

Podolska, G. (2014). Czynniki siedliskowe i agrotechniczne wpływające na wartość technologiczną pszenicy ozimej, Studia i Raporty IUNG-PIB, 41(15), 99-116.

Sułek, A. (2014). Wybrane elementy technologii pszenicy jarej uprawianej na cele młynarskie i piekarskie. Studia i Raporty IUNG-PIB, 41(15), 117-128.

Sułek, A., Jaśkiewicz, B. (2016). Regionalne zróżnicowanie produkcji pszenicy w Polsce. RN Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, 17(4), 308 313.

Wooldridge, J. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. The MIT Press, London.

Wysocki, F., Lira, J. (2003). Statystyka opisowa. Wyd. Akademii Rolniczej w Poznaniu.

Statystyki

Downloads

Download data is not yet available.