No abstract

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.

No abstract

Informacje o naborze artykułów i zasadach recenzowania znajdują się na stronie internetowej Wydawnictwa www.pracenaukowe.ue.wroc.pl www.wydawnictwo.ue.wroc.pl Publikacja udostępniona na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa-Użycie niekomercyjne-Bez utworów zależnych 3.0 Polska (CC BY-NC-ND 3.0 PL)

The article estimates the aggregate production function at the World Technology Frontier on the basis of annual data on inputs and output in 19 highly developed OECD countries in 1970-2004. A comparison of results based on Data Envelopment Analysis and Bayesian Stochastic Frontier Analysis uncovers a number of significant discrepancies between nonparametric estimates of the frontier and parametric (Cobb-Douglas and translog) aggregate production functions in terms of implied technical efficiency levels, partial elasticities, returns to scale, and elasticities of substitution.