IVP 1277 zpráva za rok 2014 Rozvoj matematických modelů pro predikce dopadů variant agrární politiky na ekonomiku aenvironmentální aspekty zemědělství

Transkript

1 IVP 1277 zpráva za rok 2014 Rozvoj matematických modelů pro predikce dopadů variant agrární politiky na ekonomiku aenvironmentální aspekty zemědělství Hlavní řešitel: Ivan Foltýn Spoluřešitelé: I. Zedníčková, J. Humpál, O. Chaloupka, V. Voltr, J. Kučera, M. Trantinová, T. Doucha Externí spolupráce: V. Vávra Rozšíření týmu: O. Štiková, I. Mrhálková, K. Pohlová ÚZEI

2 Cíle projektu Rozvíjet matematicko-modelový aparát pro predikci dopadů agrární politiky na zemědělské podniky i resort zemědělství jako celek vplánovacím období SZP Jedná se o: FARMA-4 (optimalizační model predikce ekonomiky a ekologie zemědělského podniku); FARMA-5 (prostorový optimalizační model predikce ekonomiky a ekologie farem a odvětví zemědělství); RENT-4 (ekonometrický model predikce rentability zemědělských komodit); TF (optimalizační model predikce ekonomických a ekologických aspektů typových farem); SZÚ (model predikce Souhrnného zemědělského účtu odvětví zemědělství).

3 Cíle projektu Matematicko-modelový aparát je určen zejména pro top management odvětví zemědělství; pro poradenskou činnost resortu pro zemědělské podniky všech typů. Rozvoj modelů by měl spočívat vimplementaci tradičních i netradičních způsobů zemědělského hospodaření ve vztahu k obsahu a bilanci živin; emisím ze zemědělství; ekonomickým aspektům intenzivního aextenzivního hospodaření apod.); uplatňování zemědělské biomasy jako OZE; implementaci předpokladů, omezením apodmínkám budoucích variant agrární politiky.

4 Cíle projektu Zdokonalování matematicko-modelového aparátu Modely budou rozšířeny o možnost predikce vývojových trendů Rozvoj systému BPEJ ve spojení s modelem FARMA-5 Aktuální predikce rentability zemědělských komodit Model SZÚ a predikce SZÚ Model výživy obyvatelstva a spotřeby potravin

5 Cíle projektu Využitelnost výsledků IVP tematické úkoly MZezaměřené na vliv dopadů agrární politiky na zemědělství ČR; rozvoj poradenství pro zemědělské podniky ČR; ekonomické a ekologické analýzy vybraných zemědělských podniků; predikce možných budoucích sazeb agrární politiky voblasti přímých plateb a PRV. Plánované náklady IVP pro rok 2014 celkem: 700 tis. Kč. Výstupy IVP pro rok 2014 články v recenzovaných nebo impaktovaných periodikách; vystoupení na vědeckých konferencích.

6 Výsledky IVP a závěry práce Řešení vroce 2014 probíhalo vsouladu splánovanými cíli a uvedenými předpoklady řešení IVP pro rok Řešitelský tým se soustředil vroce 2014 na další rozvoj existujícího matematického aparátu (modely FARMA-4, FARMA-5, RENT-4); vývoj nových matematických aparátů (modely SZU-P1, SZU-P2 a AGRO-2014, metoda výpočtu sezónních trendů); na aplikaci matematického aparátu pro posuzování dopadů budoucích variant agrární politiky: do odvětví zemědělství a navazujících sektorů pro centrální sféru (MZe); a pro poradenství pro zemědělské podniky.

7 Výsledky IVP a závěry práce Aplikace matematického aparátu pro centrální sféru probíhalo zejména prostřednictvím tematických úkolů (zejména J. Humpál a kol.). Aplikace matematického aparátu pro zemědělské podniky a poradenství probíhalo vrámci řešeného projektu TA ČR. Hlavní dosažené výsledky jsou obsaženy vkap. 1-3.

8 rozvoje modelu FARMA-5 Vkap. 1 je popsán: rozvoj optimalizačního modelu FARMA-5: spojení s databází BPEJ, propojení smodelem erozní ohroženosti zemědělské půdy (model ERO-1), propojení s modely dopadů emisí skleníkových plynů ze živočišné výroby (modely EMI-1, IMI-1, DEP-1) na ekonomiku zemědělských podniků srespektováním ekonomických aspektů (max. zisku), a ekologických aspektů (erozní ohrožení a bilance NPK).

9 rozvoje modelu FARMA-5 Poradenský systém FARMA-5 je využitelný na podnikové i na centrální (nadpodnikové) úrovni. Poradenský systém FARMA-5 byl aplikován na souboru 11 vybraných podniků ČR vrámci projektu TA ČR. Sjeho dalším využitím se počítá vnásledujícím období.

10 rozvoje modelu FARMA-5 Systém FARMA-5 počítá s ekonomickou a ekologickou optimalizaci hospodaření zemědělských podniků vrůzných výrobních podmínkách na bázi klasifikace půdních bloků a kvality zemědělské půdy příslušných podniků.

11 rozvoje modelu FARMA-5 Systém FARMA-5 nabízí obecně 4 varianty výpočtů var. 1 ekonomická optimalizace (max. zisku) var. 2 ekologická optimalizace srespektováním erozního ohrožení (max. zisku + eroze) var. 3 ekologická optimalizace s respektováním přípustných mezí pro bilanci živin NPK vzávislosti na živočišné výrobě (emise skleníkových plynů)(max. zisku + bilnpk) var. 4 ekologická optimalizace s respektováním eroze i bilance živin (max. zisku + eroze + bilnpk)

12 rozvoje modelu FARMA-5 Je ukázánvýsledek aplikace poradenského systému FARMA-5 na zemědělský podnik X, který ilustruje obecný princip: nejvyšší zisk je dosahován u var. 1; nejnižší zisk u var. 4; zisk u var. 2 a 3 se pohybuje mezi ziskem var. 1 a 4. Systém umožňuje zkoumat dopady agrární politiky na ekonomiku hospodaření jednotlivých podniků nebo jejich skupin v závislosti na nastavení kritérií podpor podle pilíře I (přímých plateb) a pilíře II (cílení agroenvironmentálních podpor).

13 modelování predikcí SZÚ (modely SZU-P1 a SZU-P2) Vkap. 2 jsou popisovány modely predikce SZÚ, které vycházejí zkonstrukce SZÚ, publikovaného ČSÚ za uplynulý rok. Byly navrženy a zkonstruovány 2 matematické modely (SZU-P1 a SZU-P2), které lze použít pro predikci výsledků zemědělského odvětví pro aktuální rok nebo víceleté budoucí období. Vzhledem ktomu, že SZÚ obsahuje započítání všech typů podpor do ekonomického výsledku odvětví, jedná se o významný matematickomodelový aparát umožňující simulovat pozitivní či negativní dopady předpokládaných podpor zemědělského odvětví podle pilíře I a II dříve než budou uplatněny vpraxi a ex post vyhodnoceny ČSÚ vszú za uplynulý rok.

14 modelování predikcí SZÚ (model SZU-P1) Model SZU-P1 je konstruován jako rozklad SZÚ na ekonomiku jednotlivých komodit pomocí modelu RENT-4 sohledem na jejich fyzický rozsah (celkové plochy a stavy zvířat). Predikce SZÚ pro aktuální rok (2014) pomocí model SZU-P1 se opírá o model RENT-4 a jeho predikce výrobně-ekonomických ukazatelů (hektarové výnosy, užitkovosti zvířat a náklady) pro aktuální rok; o aktuální predikci CZV jednotlivých komodit pomocí modelu model CENY-1 (vychází z měsíčních časových řad CZV ČSÚ); o model STR, který predikuje vývoj ploch a stavů zvířat. Do modelu SZU-P1 vstupují předpoklady o alokaci podpor agrární politiky SZP EU prostřednictvím účtů jednotlivých zemědělských komodit.

15 modelování predikcí SZÚ (model SZU-P2) Model SZU-P2 je rozložen na submodely pro predikce hektarových výnosů a užitkovostí zvířat (submodel INT); predikce vývoje rozsahu zemědělských komodit, tj. ploch a stavů zvířat (submodel STR); predikce průměrných ročních CZV (submodel CENY-2), který se opírá rovněž o měsíční časové řady CZV zemědělských komodit od roku 2000; predikce celkových nákladových položek SZÚ (submodel NAK). Model CENY-2 (na rozdíl od modelu CENY-1) predikuje dlouhodobé regresní trendy cen CZV zemědělských komodit.

16 modelování predikcí SZÚ (model SZU-P2) Všechny submodely mohou využívat variantně lineární trend, polynomický trend 2. stupně amocninný trend. Volbu regresních trendů pro různé ukazatele SZÚ je možné alternativně využívat na základě expertního posouzení akceptovatelnosti predikovaných trendů. Agrární podpory vstupující do sektoru zemědělství pro budoucí období musí být pro model SZU-P2 sumarizovány do celkového ukazatele SZÚ ostatní podpory na produkci akjejich výpočtu musí být využit dekompoziční postup podobný modelu SZU-P1. Model SZU-P2 se včásti produkční opírá o nomenklaturu modelu RENT-4 stejně jako model SZU-P1.

17 modelování predikcí SZÚ (modely SZU-P1 a SZU-P2) Oba modely (SZU-P1 a SZU-P2) vytvářejí společný matematický aparát umožňující jak výpočet krátkodobých predikcí pro aktuální rok (model SZU-P1); tak dlouhodobé predikce pro delší období (model SZU-P2).

18 Dosažené výsledky voblasti modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Vkap. 3 je uveden popis nově vytvořeného modelu agrárního sektoru (model AGRO-2014), který byl do řešení IVP zařazen dodatečně. Model AGRO-2014 představuje rozšíření modelového aparátu grantu MV pro řešení krizových situací, jehož zpracování bylo ukončeno vroce Původní záměr rozšířit tento modelový aparát na standardní situace chování zemědělsko-potravinářského odvětví pro zajištění výživy obyvatelstva se vprůběhu roku 2014 rozšířil na modelové zpracování celého agrárního sektoru.

19 modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Model AGRO-2014 je koncipován jako vzájemně propojený systém jednotlivých sekcí agrárního sektoru, a to Sekce ZEM-DOM Sekce ZEM-IMP, ZEM-EXP Sekce POTR-DOM Sekce POTR-IMP, POTR-EXP Sekce OBCH a SPOT

20 modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Průběh řešení vroce 2014 se zaměřil zejména na komoditní strukturu a analýzu sekcí spojených zejména spotravinářským průmyslem, které zatím vúzei zatím nebyly zpracovány. Potravinářský průmysl je obvykle zpracováván pouze na úrovni oborů CZ NACE 10 a 11.

21 modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Sekce ZEM-DOM je propojena sprodukční částí SZÚ dekomponovaného podle modelu RENT-4 (kap. 2). Sekce ZEM-IMP a ZEM-EXP nebyly zatím detailně rozpracovány vzhledem ktomu, že existují komoditní bilance v Zelených zprávách, které souhrnné ukazatele dovozů a vývozů obsahují. Nejvýznamnějším výsledkem vtéto oblasti je tedy konstrukce sekcí POTR-DOM, POTR-IMP a POTR-EXP jejich propojení se sekcemi OBCH a SPOT.

22 modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Model AGRO-2014 byl zkonstruován na bázi roku 2012 s ohledem na posledních dostupné údaje za potravinářský průmysl. Vybrané komodity potravinářského průmyslu byly charakterizovány rozsahem domácí produkce (tis. t); hodnotou celkové produkce (mil. Kč); cenou jednotkové produkce (Kč/jednotku). Analogicky byly zpracovány dovozní a vývozní potravinářské komodity. Vrámci dalšího výzkumu se předpokládá kvantifikace vzájemných vazeb jednotlivých sekcí.

23 modelování agrárního sektoru (model AGRO-2014) Model AGRO-2014 pokrývá v oblasti zemědělství cca 98% zemědělské produkce, v oblasti potravinářského průmyslu cca 75% potravinářské produkce, voblasti obchodu aspotřeby potravin téměř 100% celkového objemu. Pomocí modelu AGRO-2014 bude možné vbudoucnu řešit takové otázky jako zajištění výživy obyvatelstva s ohledem na potravinovou bezpečnost; minimální požadovanou soběstačnost; racionální tvorbu hmotných rezerv voblasti zemědělsko-potravinářské produkce apod.

24 odhadu marží obchodu (aplikace modelu AGRO-2014) Vkap. 4 byl využit model AGRO-2014 kvýpočtu odhadu spotřebních marží na potraviny zdomácí azahraniční provenience. Ktomu bylo využito porovnání výdajů za potraviny, vypočtených na průměrného obyvatele za rok 2012 na základě struktury spotřebního koše při využití spotřebitelských cen (SC), výrobních potravinářských cen (CPV), příp. zemědělských cen (CZV) cen dovozních (DC).

25 odhadu marží obchodu (aplikace modelu AGRO-2014) Byla řešena hypotéza:???? Jsou vobchodní síti ČR diskriminováni domácí producenti potravin proti zahraničním výrobcům formou rozdílných marží???? zejména velkými obchodními řetězci, které jsou většinou vlastněny zahraničním kapitálem. Modelové výpočty dokázaly neopodstatněnost této hypotézy: průměrné spotřební marže jak u domácích producentů, tak u dovozních výrobků jsou přibližně stejné a pohybují se na úrovni cca 35%.

26 rozvoje modelu RENT-4 Vkap. 5 je popsáno Zlepšení užitných hodnot modelu RENT-4 pro výpočet predikce aktuálních hodnot rentability (pro rok 2014 a 2015) hlavních zemědělských komodit na základě postupného zpřesňování odhadu cen nový model CENY-1 a permanentně se měnících variant apředpokladů budoucí agrární politiky, resp. jejích částí. Model RENT-4 se jeví jako vhodný apotřebný nástroj pro centrální sféru (MZe) při posuzování odhadů budoucích dopadů variant agrární politiky na zemědělské komodity pro zemědělské podniky při propojení s modely FARMA-4 a FARMA-5.

27 dalších možností matematického modelování ekonomických procesů v zemědělství Vkap. 6 jsou analyzovány další směry výzkumu voblasti matematického modelování. Jedná se o: modelování technologických postupů výroby zemědělských komodit na bázi standardních výrobních technologií (Kavka a kol., 2014) analýzy možností modelování podmínek GAEC řešení vzájemné zastupitelnosti krmných komodit rostlinné výroby při řešení problémů erozního ohrožení řešení modifikací krmných dávek jako vstupních parametrů modelů FARMA-4 a FARMA-5 Výsledky této kapitoly představují přípravy budoucích směrů výzkumu, které jsou již částečně rozpracované.

28 budoucích perspektiv využití systému BPEJ pro rozvoj modelu FARMA-5 Vkap. 7 je řešen problém propojení nových možností systému BPEJ smodelem FARMA-5. Tato kapitola popisuje doposud neprověřené možnosti využití systému BPEJ při implementaci do budoucích směrů a širší využitelnosti modelu FARMA-5.

29 Hlavní výsledky voblasti publikační činnosti V oblasti publikační činnostijsou uvedeny 2 příspěvky na mezinárodní konferenci Agrární perspektivy XXIII vzáří 2014 na ČZU Praha které byly prezentovány a předány kpublikaci vanglické verzi. Jedná se ovýsledky vztažené kvyužití modelu FARMA-5 pro ekonomickou a ekologickou optimalizaci zemědělské výroby; k modelování ekonomických výsledků odvětví zemědělství (SZÚ) a predikce SZÚ pro období

30 Ilustrace využití výsledků IVP Výsledky IVP byly využity při zpracování odborné studie ÚZEI na téma analýza a kvantifikace možností posouzení významnosti českého zemědělství spolu s navazujícími obory (zejména potravinářským průmyslem) měřené podílem tohoto komplexu na HDP a na celkové zaměstnanosti v NH Pro účely této analýzy byly využity mezioborové bilance NH ČR v Leontieffově pojetí, kde zemědělství je reprezentováno produkcí souhrnu podniků s převažující zemědělskou výrobou Pro tento výzkum byly využity výsledky modelování SZÚ.

31 IVP 1277 za rok 2014 Rozvoj matematických modelů pro predikce dopadů variant agrární politiky na ekonomiku a environmentální aspekty zemědělství Řešitelský kolektiv Ivan Foltýn a kol.: I. Zedníčková, J. Humpál, O. Chaloupka, V. Voltr, J. Kučera, M. Trantinová, T. Doucha, O. Štiková, I. Mrhálková, K. Pohlová a V. Vávra (externí spolupráce) Děkuje za pozornost