VLIV VYBRANÝ CH EKONOMICKÝ CH UKAZATELŮ NA PRODUKCI MLÉKA THE INFLUECNE OF SELECTED ECONOMICAL INDICATORS ON MILK PRODUCTION MAIER Tomá š, (ČR) ABSTRACT This contribution is focused on analysing of dairy sector in the Czech Republic. For analysis were used those endogenous variables: milk production, milk consumption per capita /dairy product counted as fresh milk, without butter/ and number of dairy cows. Predetermined variables are butter consumption per capita, the prices of processors per PE bag, the butter prices of processors, the share of market milk on total production, the share of dairy cows on total cattle number /including all cattle/ and the share of fat in the fresh milk. The milk and butter consumption are also delayed of one period /year/ as well as farmers prices of fresh milk. For the analysis are used the annual data from years the 1993 – 2002 /1992 – 2001/. KEY WORDS Milk Yield, Milk Production, Consumption, Prices, Milk Fatness Ú VOD Mlé čný sektor patří v celosvětové m měřítku mezi nejvý znamnější odvětví živočišné vý roby a zdá se, že nejen tuto pozici ú spěšně brání, ale i tento podíl zvyšuje. Tomuto zvyšování velmi pomáhá vý skyt nemoci BSE, ale také obecnější trendy ve stravovacích zvyklostech spotřebitelů. Mlé čný sektor Č eské republiky sice v celosvětové m měřítku takřka nic neznamená, protože na světové produkci se nepodílí ani půl procentem, ale jeho ekonomická vý konnost zaujímá přední místo na světě. Již je dokonce dnes mo6no konstatovat, že v ukazateli užitkovosti Č eská republika předběhla i Evropskou unii, kde se vyprodukuje přes 20 % celosvětové produkce syrové ho kravské ho mlé ka, což je spíše negativní ukazatel, protože značí zvý šené nároky na subvencování vý vozu. Proto je také nejen v EU ale i v jiný ch zemích jako např. v Kanadě, Izraeli produkce řízena systé mem produkčních kvót. V EU byl tento systé m spuštěn v roce 1984, kdy intervenční zásoby sušené ho odstředěné ho mlé ka a másla dosáhly dále neudržitelné ú rovně. I přes ozý vající se a sílící hlasy zatím zřejmě zůstane stávající systé m zachován. V Č eské republice je situace odlišná. Alfou omegou zavádění tohoto systé mu zde bylo přibližování se evropské mu acquis. S restrikcí produkce toto zavádění nebylo v žádné m vztahu, ba naopak. Celý systé m byl spuštěn v roce 2001, původně se uvažovalo s jeho spuštěním již v roce 1999. Přípravy začaly již v roce 1996. Národníkvóta byla vyjednána na ú rovni 2,68 mld. kg. MATERIÁ L A METÓDY Byl sestaven ekonomický a poslé ze ekonometrický model, který má v obecné m strukturálním stavu tento tvar: y1 = β12y2t + γ11x1t + β13y3t-1 + γ12x2t – 1 + γ13x3t – 1 + u1t y2 = β24y4t + γ21x1t + β13y3t-1 + γ22x2t – 1 + u2t y3 = γ31x1t + γ32x2t + γ34x4t + γ35x5t + u3t y4 = γ41x1t + γ46x6t + γ47x7t + γ48x8t + u4t
689
(1) (2) (3) (4)
tab. č. 1: Podkladová data y1 Proměnná Ukazatel Roky 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Proměnná Ukazatel Roky 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
y2
Stavy Produkce dojnic (mil. l) (tis ks) 3443 3133,9 3031 3039 2703 2716 2736,2 2708,1 2701,8 2727,6
900,13 790,59 736,22 706,58 619,1 561,51 544,84 515,34 483,41 477,02
x3
x4 CPV CZV (Kč mlé ka – Kčs) (Kč/l) 5,667 5,972 6,85 5,872 6,88 6,479 7,5 6,901 8,46 7,145 8,94 7,886 9,62 7,247 9,21 7,476 9,42 7,758 9,76
y3 y4 x1 x2 Roční Roční spotřeba spotřeba Roční mlé ka másla užitkovost Jednotkový (kg/osobu) (kg/osobu) (l/ks) vektor 214,4 5,5 190,1 3825 1 5,3 191,9 3964 1 5,2 187,8 4117 1 4,5 199,2 4301 1 4,2 195,2 4366 1 4,1 197,1 4837 1 4 207,3 5022 1 4 214,1 5255 1 4,1 215,1 5589 1 4,2 220,6 5718 1 4,5 x5 CPV másla (Kč/kg) 67,57 67,91 74,74 77,53 82,94 88,94 75 70,77 74,79
x6 Tržnost (%)
x7 Podíl dojnic na skotu (%)
x8 Tučnost (%)
84,403 84,435 84,593 83,383 89,493 90,913 91,002 92,844 93,723
41,65343 38,94534 37,01436 37,86602 36,39636 33,88685 34,61516 32,57508 31,80354
4,01 4,04 4,02 4,07 4,05 4,05 4,03 4,03 4,03
Popis jednotlivý ch proměnný ch v modelu je pak následující: Endogenníproměnné : y1 y2 y3 y4
produkce (milióny litrů) stavy dojnic (tisíce kusů) spotřeba mlé ka (přepočteno na hodnotu syrové ho mlé ka bez másla, v kg na hlavu a rok) užitkovost (litry na kus)
Predeterminované proměnné : x1 x2 x3 x4 x5
jednotkový vektor spotřeba másla (v kg na hlavu a rok) ceny zemědělský ch vý robců syrové ho mlé ka (Kč/l, Kčs/l) ceny průmyslový ch vý robců PE sáček (Kč/l) ceny průmyslový ch vý robců máslo (Kč/kg)
690
x6 x7 x8
tržnost (%) dojnice/skot (%) obsah tuku v syrové m mlé ce (%)
βij γij
Regresní koeficient vysvětlujících endogenních proměnný ch Regresní koeficient vysvětlujících predeterminovaný ch proměnný ch
K vý počtu všech regresních koeficientů byla použita metoda nejmenších čtverců. VÝ SLEDKY Metodou nejmenších čtverců byly vypočítány regresní koeficienty, které jsou uvedeny ve vztazích 5 – 8. y1 = 1,072 y2t + 445,912 + 3,208 y3t-1 + 206,645 x2t – 1 + 28,011 x3t – 1 + u1t y2 = 0,031 y4t – 49,731 – 2,852 y3t-1 + 246,471 x2t – 1 + u2t y3 = 150 + 4,764 x2t + 12,733 x4t – 1,058 x5t + u3t y4 = 24926,767 + 36,719 x6t – 150,461 x7t – 4493,669 x8t + u4t
(5) (6) (7) (8)
Těsnost závislosti, měřená koeficientem korelace, byla shledána jako uspokojivá. R1 = 0,97 R2 = 0,92 R3 = 0,99 R4 = 0,97 Bohužel ne všechny regresní koeficienty se ukázaly jako statisticky vý znamné . Důvodem bude zřejmě zvý šená multikolinearita mezi vysvětlujícími proměnný mi v modelu. Tento problé m ale není cílem následující analý zy. DISKUSIA Z první rovnice je zřejmé , že největší vliv na celkovou produkci syrové ho mlé ka mají stavy dojnic. Pokud by vzrostl počet dojnic o tisíc kusů, pak by vzrostla produkce o více než milion litrů. Při růstu spotřeby mlé ka (včetně mlé čný ch vý robků v hodnotě mlé ka) v předchozím období o jeden kg by produkce vzrostla o 3,2 milionů litrů. Zajímavý m ukazatelem je vliv spotřeby másla na celkovou produkci. Pokud spotřeba másla v minulé m období vzroste o jeden kilogram, pak produkce v běžné m období vzroste o 206,6 milionů litrů. Při růstu ceny litru syrové ho mlé ka v předchozím období o jednu korunu produkce v běžné m období stoupne o 28 milionů litrů. Vzhledem k tomu, že v Č R za sledované období docházelo jak k poklesu početních stavů dojnic takřka na polovinu oproti vý chozímu období, tak k poklesu spotřeby másla, tak to mělo vý sledný efekt v podobě hluboké ho propadu produkce. Spotřeba mlé ka pak za první polovinu sledované ho období setrvale klesala až do roku 1995, respektive 1997, pak začala opět růst. Spotřeba za rok 1992 zřejmě byla buď provedena na základě jiné metodiky nebo zde bude chyba v měření. V porovnání s následujícím rokem je totiž znatelně vyšší. Navíc celý sektor v tomto roce nebyl postižen žádný m vý raznějším šokem, záporná daň z obratu byla odstraněna již v roce 1990 (J. Peterová). Jistou roli zde i mohlo sehrát rozdělení tehdejšího Č SFR. Cena zemědělský ch vý robců pak za sledované období pozvolně rostla, ale ta rozhodně nemohla mít dopad na stále se snižující celkovou produkci. Stavy dojnic, které v první rovnici figurují jako vysvětlující proměnná, jsou v druhé rovnici vysvětlovány. Při růstu užitkovosti o jeden litr se stavy zvý ší o 31 kusů. Pokud by spotřeba
691
mlé ka v předchozím období vzrostla o jeden kg, pak by stavy dojnic měly poklesnout o 2,8 tisíce kusů, což je samozřejmě dosti nelogické tvrzení. V tomto případě by bylo nejrozumnější danou veličinu z modelu odstranit. Při růstu spotřeby másla o jeden kg v předchozím období pak stavy dojnic vzrostou o 246,4 tisíc kusů. Toto by zase bylo možno považovat za extré mní tvrzení. U spotřeby mlé ka je pak velmi zajímavá aditivní konstanta, která nám říká, kolik by činila spotřeba, pokud by všechny ostatní proměnné v rovnici byly rovny nule. Spotřeba másla má pak pozitivní vliv na spotřebu mlé ka, při růstu spotřeby másla by pak měla spotřeba mlé ka vzrůst o 4,7 kg. To je patrné i z tabulky. Trend ve spotřebě mlé ka se začal obracet v roce 1995, resp. v roce 1997, máslo pak dosáhlo své ho dna ve spotřebě v roce 1998 a 1999. Po těchto letech se spotřeba začala zvyšovat. Dalším logicky špatně interpretovatelný m vztahem je vliv ceny průmyslový ch vý robců za PE mlé ko na spotřebu mlé ka. Z modelu je patné , že při růstu ceny o korunu vzroste spotřeba o 12,3 kg. Na jedné straně stojí onen fakt, že velmi zřídka při růstu cen roste i spotřeba, ovšem u základních druhů potravin toto pravidlo dosti často platí, jak je patrné i ze vstupních ú dajů. Naopak růst cen másla o korunu za kg znamená pokles spotřeby mlé ka o 1 kilogram. Jako poslední proměnná vysvětlovaná modelem je užitkovost dojnic. Jako první vysvětlující proměnná je uvedena proměnná tržnost. Z rovnice vyplý vá, že při zvý šení tržnosti o jeden procentní bod se užitkovost zvý ší o 36,7 litrů. Zde spíše jde o to, že mezi oběma veličinami je skutečně přímoú měrný vztah. Další vysvětlující proměnná je podíl dojnic na celkový ch stavech skotu, což je dosti netradiční vysvětlující proměnná. V roce 1998 došlo k velmi vý razné mu růstu dojivosti. Příčinu je možno hledat v tom, že se striktněji vymezily třídy dojnic a krav bez tržní produkce mlé ka, což je patrné i z tabulky. Růst užitkovosti činil neuvěřitelný ch 471 litrů, což je více než dvojnásobek obvyklý ve sledované m období. Zároveň došlo k vý razné mu poklesu podílu dojnic na celkový ch stavech skotu. Tento pokles byl o 2,5 % a rovněž byl jeden z nejvyšších za celé sledované období. Jak již bylo vý še uvedeno, příčinu je možno hledat v převedení dojnic s menší užitkovostí do třídy krav bez tržní produkce mlé ka. To má zase příčinu v zavedení plateb na tyto krávy. Pak by tedy pokles tohoto procentního podílu měl za následek růst užitkovosti o 150,5 litrů. Poslední proměnnou zařazenou do modelu je obsah tuku v syrové m mlé ce. Pokud tučnost vzroste o setinu procenta, tak se dá očekávat pokles užitkovosti o 45 litrů. Ukazatel tučnosti byl ale do modelu zařazen ještě z jednoho vý znamné ho důvodu. V EU podle stávajícího nařízení o mlé čný ch kvótách 1256/99 jsou veškeré dodávky mlé ka přepočítávány na referenční tučnost 4,21 %. To znamená, že je v konečné m důsledku jedno, kolik farmáři dodají do mlé káren mlé ka, směrodatné je množství tuku. Důvod je zřejmý – vysoký obsah tuku vyvíjí dodatečný tlak na subvencování vý vozu másla. V Č R podle stávajícího nařízení o mlé čný ch kvótách (445/2000) nic takové ho neexistuje, a proto bude po vstupu skutečný strop v produkci vyšší než „vyjednaná“hodnota, protože současná tučnost mlé ka v Č R je mnohem nižšínež tato referenční tučnost. ANOTÁ CIA Tento příspěvek se zabý vá modelováním mlé čné ho sektoru v Č eské republice. Jako endogenní proměnné charakterizující tento sektor byly vybrány produkce mlé ka, spotřeba mlé ka na hlavu (respektive v hodnotě mlé ka bez másla) a stavy dojnic. Mezi predeterminované proměnné byly zahrnuty spotřeba másla, ceny průmyslový ch vý robců za PE sáček, ceny průmyslový ch vý robců másla, tržnost mlé ka, podíl dojnic na celkový ch stavech skotu (včetně masný ch plemen) a obsah tuku. Spotřeba másla a mlé ka navíc v modelu figurují jako zpožděné proměnné o jedno období, stejně jako ceny zemědělský ch vý robců syrové ho mlé ka. Pro analý zu jsou použity roční ú daje jednotlivý ch proměnný ch z let 1993 – 2002, respektive 1992 – 2001.
692
KĽ Ú Č OVÉ SLOVÁ Užitkovost, produkce mlé ka, spotřeba, ceny, mlé čná tučnost LITERATÚ RA 1. Mlé ko – situační a vý hledová zpráva za červen 1993 až červenec 2003, MZe Č R 2. KVAPILÍK J.: Mlé čné kvóty, Praha, 1999 3. HAVEL F. a kol.: Předpoklady a důsledky uplatnění kvótace mlé ka v rámci adaptace Č R na podmínky EU. Studie projektu č. 0960976055, Milcom a.s., VÚM, Praha, 1996, 1997, 1998 4. BURDYCH J.: Ten Years of Dairy Sector in the Czech Republic, MZe, 2001 5. BURDYCH J.: Spotřeba mlé ka a mlé čný ch vý robků, MZe, 1999 6. TVRDOŇ , J: Ekonometrie, skripta, 1. vydání, Praha, 1996 7. SVATOŠ, M. a kol.: Agrární politika, skripta, 2. přepracované vydání, Praha, 2001 KONTAKTNÁ ADRESA Tomáš Maier, Katedra zemědělské ekonomiky, Provozně ekonomická fakulta, Č eská zemědělská univerzita v Praze, Kamý cká 129, 165 21, tel: +420224382303, e-mail:
[email protected] Oponent: Ing. Michal Cehula, CSc.
693
