Dynamic efficiency in Lithuanian cereal farms

LTPagal Bendrąją žemės ūkio politiką, Lietuvos ūkininkų ūkiams teikiama gamybos ir investicinė parama, dėl kurios pastebėti struktūriniai pokyčiai šiame sektoriuje. Dėl to, svarbu įvertinti ūkių veiklą prisitaikymo kaštų požiūriu. Dinaminiai efektyvumo matai apima ir daugelio laikotarpių kaštų minimizavimą. Tyrime nagrinėjama mokslinė problema – kokios yra dinaminio efektyvumo tendencijos ir jų reikšmė javų ūkių vystymuisi Lietuvoje? Šio straipsnio tikslas – nustatyti Lietuvos javų ūkių vystymosi kryptis, remiantis dinamine efektyvumo analize. Duomenų apgaubties analizė taikoma apskaičiuojant efektyvumo rodiklius esant skirtingoms prielaidoms apie masto grąžą. Tyrimo rezultatai rodo, kad grynasis techninis neefektyvumas buvo pagrindinė bendrojo neefektyvumo priežastis, o masto neefektyvumas didėjo 2004–2014 m. Smulkieji ūkiai patyrė didžiausius efektyvumo praradimus. Smulkiųjų javų ūkių skaičiaus mažėjimas teigiamai veikė vidutinį techninį efektyvumą, tačiau poveikis masto efektyvumui buvo nevienareikšmis dėl vidutinio lygio ir pokyčio tempų kaitos skirtingose ūkių dydžių grupėse. [Iš leidinio]Reikšminiai žodžiai: Dinaminis efektyvumas; Duomenų apgaubties analizė; Techninis efektyvumas; Ūkiai; Ūkininkų ūkiai; Data envelopment analysis; Dynamic efficiency; Family farms; Farms; Lithuania; Technical efficiency.

ENLithuanian family farms are subject to both production and investment support under the Common Agricultural Policy. As a result, there have been structural changes in the sector. Therefore, it is important to analyse farm performance from an adjustment cost perspective. The dynamic efficiency measures encompass multi-temporal cost minimisation. This paper addresses the following problem: what are the key trends in dynamic efficiency and what are the implications thereof on further development of cereal farming in Lithuania? The present paper aims to identify the prospective paths for development of Lithuanian cereal farms by analysing their dynamic efficiency. Data Envelopment Analysis is applied to calculate technical efficiency scores under different assumptions regarding returns to scale. The results indicate pure technical inefficiency remained as the main source of the overall technical inefficiency with scale inefficiency increasing throughout 2004–2014. A more detailed analysis showed that it was smaller farms that suffered from losses in the pure technical efficiency to the highest extent. The exit of the smaller cereal and oilseed farms, therefore, has likely contributed to the decreasing technical inefficiency, yet it has dampened scale efficiency. [From the publication]