Accounting for heterogeneity in the measurement of farm efficiency is crucial to avoid biases related to climate and soil quality diversity in a given area. Therefore, this paper investigates the level of technical efficiency (TE) of Polish crop farms based on several stochastic frontier panel data models with different approaches to the measurement of unobserved heterogeneity, short- and long- run inefficiency. In our study, we show that ignoring farm heterogeneity can lead to underestimation of the level of TE in conventional stochastic frontier panel data models. Moreover, we have found empirically that not accounting for heterogeneity in the Generalized True Random Effects model may lead to incorrect estimates of persistent TE. The obtained results for Polish crop farms indicate that the level of transient TE (0.81) is lower than the level of persistent TE (0.88). This result suggests that Polish farms may have, for example, problems with adopting new technologies and poor managerial skills.

Efektywność techniczna i produktywność polskich gospodarstw rolnych specjalizujących się w uprawach polowych 1 Streszczenie: W niniejszym artykule zaprezentowano analizę porównawczą wyników dotyczących efektywności technicznej oraz produktywności polskich gospodarstw rolnych, uzyskanych przy wykorzystaniu stochastycznych modeli granicznych (SFM) oraz nieparametrycznej metody DEA. Zastosowanie alternatywnych podejść dostarcza nowych informacji na temat procesu produkcyjnego oraz wskazuje na konsekwencje stosowania konkretnych metod w analizach produktywności i efektywności. Średnia ocena unormowanego miernika efektywności (TE) dla obiektów i czasu wynosi 0,63 w podejściu SFM, a w ramach DEA jedynie 0,52. Analiza determinant efektywności wskazuje, że wg DEA najsilniej na zróżnicowanie efektywności wpływa powierzchnia użytków rolnych, a wg SFM-niekorzystne warunki gospodarowania. Z kolei przy badaniu procesu produkcji gospodarstw okazuje się, że najsilniejszy wpływ na produkcję upraw polowych mają materiały, a następnie zaangażowanie czynnika pracy (wskazują na to oba wykorzystane podejścia). W odniesieniu do zmian produktywności obie metody wskazują na jej spadek w badanym okresie, jednak z różnych przyczyn. Wyniki uzyskane w ramach SFM wskazują na silny spadek efektywności technicznej niezrekompensowany postępem technicznym. Natomiast w ramach DEA spadek produktywności wynika przede wszystkim z regresu technicznego, przy jednoczesnym wzroście efektywności technicznej.

The aim of this study was to assess changes in productivity of dairy farms after Poland’s accession to the European Union using a new decomposition of output growth within a stochastic frontier framework. We demonstrate how changes in economies of scale can be isolated, which leads to redefined components of output growth and a better measure of productivity growth. The productivity component is disaggregated to its three generic sources: total scale change, real technical change and efficiency change. An analysis of 1191 dairy farms based on data from 2004 to 2011 reveals that production growth (3.91%) is mostly due to input accumulation (3.4%) rather than productivity growth (0.51%.). Further decomposition indicates that the productivity component is driven by real technical growth (1%) and changes in scale elasticity, which had a negative effect on productivity (−0.81%). Conversely, technical efficiency growth (0.36%) played a minor role.

We investigate the impact of five types of subsidies granted under the European Union Common Agricultural Policy on the persistent and transient inefficiency of Polish dairy farms. Our research shows that coupled and environmental subsidies reduce transient technical inefficiency, while the opposite is true for Less Favoured Areas (LFA) and other rural subsidies. Simultaneously, environmental, LFA, and other rural subsidies increase persistent technical inefficiency. These results imply that the impact of each type of subsidy on technical efficiency can be different and that the effect of the particular type of subsidy can vary between transient and persistent technical inefficiency.