Production and price risk in Lithuanian crop farming

LTŽemės ūkio sektoriuje yra svarbu analizuoti ir valdyti įvairaus pobūdžio riziką, nes žemės ūkio produktų gamyba gali būti paveikta žalingų institucinių, ekonominių ir aplinkos veiksnių. Šio tyrimo tikslas – nustatyti gamybos operacijų ir rinkos rizikos dėsningumus Lietuvos augalininkystės sektoriuje. Tyrime sprendžiamos dvi tarpusavyje susijusios problemos: nustatoma rizika ir jos poveikis augalininkystės sektoriaus pajamoms. Atsižvelgiant į tyrimo tikslą, nustatyti šie uždaviniai: 1) aptarti draudimo įmokos (premijos) ir pajamų pokyčių analizės metodus; 2) apibūdinti pagrindines Lietuvos augalininkystės sektoriaus tendencijas regioniniu ir chronologiniu aspektais; 3) įvertinti draudimo įmokas skirtingiems augalams ir regionams; 4) ištirti pajamų pokyčių veiksnius. Tyrime taikomas tiesinis slankiųjų vidurkių metodas, kurio pagalba nustatomos augalų derlingumo ir kainų tendencijos. Draudimo įmokos nustatomos įvertinant statistinius skirstinius maksimalaus tikėtinumo metodu. Pajamų pokyčiai išskaidomi taikant logaritminio vidurkio Divisia indeksą. Tyrimas apima 2000–2015 m. Analizė atliekama apskrities lygmeniu (nagrinėjama 10 apskričių). Tyrimo rezultatai rodo, kad 2000–2015 m. Lietuvos augalininkystės sektoriuje vyko reikšmingi pokyčiai tiek pasėlių struktūros, tiek ūkininkavimo masto požiūriu. Akivaizdžiausia tendencija yra pasėlių ploto padidėjimas nuo 1,2 mln. ha 2000 m. iki 1,7 mln. ha 2015 m. Nustatyta, kad didžiausia derlingumo sumažėjimo tikimybė stebima kukurūzams, žieminiams miežiams ir vasariniams kvietrugiams.Tyrimo rezultatai rodo, kad 2000–2015 m. Lietuvos augalininkystės sektoriuje vyko reikšmingi pokyčiai tiek pasėlių struktūros, tiek ūkininkavimo masto požiūriu. Akivaizdžiausia tendencija yra pasėlių ploto padidėjimas nuo 1,2 mln. ha 2000 m. iki 1,7 mln. ha 2015 m. Nustatyta, kad didžiausia derlingumo sumažėjimo tikimybė stebima kukurūzams, žieminiams miežiams ir vasariniams kvietrugiams. Tyrimo rezultatai rodo, kad kukurūzai, grikiai, žieminiai miežiai ir žieminiai rapsai pasižymi didžiausia gamybos operacijų rizika, kuri nustatyta pagal santykines draudimo įmokas. Taip pat buvo stebima regioninė draudimo įmokos dydžio sklaida. Indeksinio išskaidymo analizė atskleidė, kad 2000–2015 m. augalininkystės sektoriaus pajamų pokyčiams didžiausią įtaką turėjo pasėlių ploto pokyčiai ir derlingumo bei kainų tendencijos. Pažymėtina, kad 2000–2006 m. ir 2006–2015 m. yra būdingi skirtingi pajamų pokyčių dėsningumai. Lyginant skirtingus augalus nustatyta, kad kviečių ir rapsų auginimo pokyčiai daugiausia lėmė pajamų pokyčius. Regioninė analizė taip pat leido nustatyti regionus, kurie buvo svarbiausi augalininkystės sektoriaus pajamų pokyčių požiūriu. Studiją sudaro keturi skyriai. Pirmajame skyriuje pristatoma tyrimo metodika (trendų modeliavimas, statistinių skirstinių modeliavimas, indeksinio išskaidymo analizė). Antrajame skyriuje apibūdinami pasėlių kaitos dėsningumai Lietuvoje 2000–2015 m. Trečiajame skyriuje pateikiami gamybos operacijų rizikos analizės rezultatai, o ketvirtajame – pajamų pokyčių indeksinio išskaidymo analizės rezultatai. [Iš leidinio]

ENAgricultural sector requires analysing and managing multiple risks as agricultural production might be affected to a number of unfavourable institutional, economic and environmental factors. This study aims to identify the patterns of production and price risk in Lithuanian crops farming. Specifically, we look at two interrelated types of risk and their impacts on farm revenue. The following tasks are, therefore, set: 1) to define the methods for the analysis of insurance premium and changes in the revenue; 2) to describe the main spatial and temporal trends in Lithuanian crop farming; 3) to estimate the insurance premia for main crops and regions; 4) to analyse factors influencing revenue change. The study applies linear moving averages for analysis of trends in yields and prices. Insurance premia are modelled by fitting statistical distributions via the Maximum Likelihood. The changes in revenue are decomposed by means of Logarithmic Mean Divisia Index. The research covers years 2000-2015. The analysis is carried out at the county level and covers 10 counties. The period of 2000-2015 marked significant changes in terms of both cropping patterns and extent in Lithuania. The most evident trend is the increase in area sown from 1.2 million ha in 2000 up to 1.7 million ha in 2015. The highest probabilities of yield loss were observed for maize, winter barley, and spring triticale. The results indicate that maize, buckwheat, winter barley, and winter rape show the highest production risk as represented by the relative insurance premia. The spatial differences in insurance premia were also observed. The results of the index decomposition analysis suggested that the effects of the area sown, the yield trend, and the price trend were the most important in driving the crop revenue up during 2000-2015. However, different patterns can be observed for the sub-periods of 2000-2006 and 2006-2015. [...].