Efficiency in the Lithuanian agricultural sector: applications of the non-parametric and parametric measures

LTTyrimo tikslas – apibendrinant Lietuvos žemės ūkio sektoriaus efektyvumo tyrimus, įvertinti Lietuvos žemės ūkio sektoriaus gamybinį efektyvumą ir nustatyti perspektyvias žemės ūkio politikos tobulinimo kryptis. Tyrimo uždaviniai: 1) literatūros apžvalga ir ribinių metodų aptarimas; 2) Lietuvos ūkininkų ūkių techninio ir ekonominio efektyvumo įvertinimas neparametriniais metodais; 3) Lietuvos ūkininkų ūkių techninio ir ekonominio efektyvumo įvertinimas parametriniais metodais; 4) efektyvumo veiksnių poveikio vertinimas. Darbe aptarti teoriniai efektyvumo matavimo pagrindai ir atlikta efektyvumo vertinimo raiškos žemės ūkio ekonomikos tyrimuose apžvalga. Darbe pristatoma efektyvumo samprata ir jo matavimo koncepcijos, taip pat matematiniai efektyvumo vertinimo modeliai. Ypatingas dėmesys skiriamas dviem plačiai taikomiems ribiniams metodams – duomenų apgaubties analizei ir stochastinei ribinei analizei. Siekiant įvertinti ribinių metodų taikymo žemės ūkio efektyvumo tyrimuose tendencijas, buvo atlikta mokslometrinė analizė. Taip pat apžvelgtos naujausios publikacijos, susijusios su nagrinėjamu klausimu. Tyrimas parodė, kad Lietuvos žemės ūkio sektoriaus gamybinis efektyvumas dar nėra pakankamai nagrinėtas taikant ribinius metodus. Aptarti metodai ir sistemos leistų padidinti strateginio valdymo sprendimų veiksmingumą. Paskutinėje darbo dalyje pristatomas žvalgomasis tyrimas – neparametrinio Lietuvos ūkininkų ūkių veiklos efektyvumo vertinimo rezultatai.Empirinis tyrimas remiasi Ūkių apskaitos duomenų tinklo respondentinių ūkių rodikliais, apibūdinančiais 200 ūkininkų ūkių veiklą 2004–2009 metais. Taikant duomenų apgaubties analizės metodą nustatyta, kad tyrimo laikotarpiu vidutinis techninis ūkio efektyvumas siekė 65,8 proc., paskirstymo efektyvumas siekė 70,5 proc., o ekonominis efektyvumas – 46 proc. Antrojo etapo analizei taikyti regresinės analizės modeliai: tobit modelis naudotas efektyvumo rodiklio priklausomybei nuo pasirinktų ūkio charakteristikų vertinimui, o logit modelis susiejo minėtas charakteristikas su efektyvumo pokyčiais. Minėti modeliai leidžia teigti, kad efektyviau veikė stambieji ir ekologiniai ūkiai. Minėtieji ūkiai taip pat turėjo daugiau galimybių padidinti efektyvumą. Stochastinės ribinės analizės pagalba buvo įvertinta stochastinė gamybos funkcija ir apskaičiuoti techninio efektyvumo rodikliai, gamybos elastingumai ir bendrojo produktyvumo pokyčiai. Pastaruoju metodu gauti rezultatai rodo, kad ūkininkų ūkių veiklos efektyvumas siekė 80 proc., o efektyviausiai veikė gyvulininkystės ūkiai. Atsižvelgiant į gamybos elastingumus, produktyviausias gamybos veiksnys buvo tarpinis vartojimas, o ilgalaikis turtas buvo nuo kelis kartus mažiau produktyvus. Žemės, kaip gamybos veiksnio, produktyvumas buvo pats mažiausias iš nagrinėtųjų. Darbe taip pat aptarti bendrojo produktyvumo pokyčiai. Efektyvumo įverčių, gautų duomenų apgaubties analizės ir stochastinės ribinės analizės pagalba, palyginimas parodė, kad tiek parametrinis, tiek neparametrinis metodai atskleidė tuos pačius efektyvumo dėsningumus Lietuvos ūkininkų ūkiuose.

ENThe study aims at measuring and analyzing the productive efficiency of the Lithuanian family farms and identifying the related policy implications. The following tasks are, therefore, set: (i) to present the research methodology for efficiency analysis, (ii) to estimate the technical efficiency by the means of the non-parametric techniques, (iii) to estimate the technical efficiency by the means of the parametric techniques, and (iv) to quantify the impact of the efficiency effects. The study estimated the technical, allocative, and cost efficiency of the Lithuanian family farms. Furthermore, the stochastic frontier analysis was employed to analyse the dynamics of the total factor productivity and output elasticities. Noteworthy, these measures have not been analysed in the Lithuanian scientific literature ever before. The study is therefore structured as follows. The first two sections deal with the general preliminaries to efficiency analysis. Section 1 presents the definitions and measures of the productive efficiency. Section 2 presents the main mathematical models for implementation of efficiency measures, namely data envelopment analysis and stochastic frontier analysis. The remaining two sections deal with agricultural efficiency research. Specifically, Section 3 presents results of the scientometric analysis and a literature review on frontier benchmarking in agriculture. Section 4 then presents some specific techniques and results of the empirical analysis of the efficiency patterns in the Lithuanian agricultural sector.