Tyrimo aktualumas. Efektyvumo augimas yra infliacijos nesukeliančio, tvaraus ekonominio augimo šaltinis ir vienas iš svarbiausių konkurencingumo veiksnių. Įmonių ir sektorių efektyvumas ir konkurencingumas lemia ir bendrąjį valstybės konkurencingumą. Taigi Europos Komisija paskelbė pavyzdinę iniciatyvą Tausiai išteklius naudojanti Europa strategijos Europa 2020 rėmuose. Žemės ūkio sektoriuje efektyvumas taip pat užima svarbią vietą. Henningsen (2009) teigia, kad agroverslo efektyvumas yra susijęs su darbo intensyvumu, ūkių struktūra, technologijomis ir investicijomis, vadybiniais gebėjimais ir pelningumu. Atsižvelgiant į minėtas aplinkybes yra svarbu naudoti tinkamus efektyvumo ir produktyvumo vertinimo metodus. Atliekant efektyvumo vertinimą yra svarbu suvokti veiksmingumo (effectiveness), produktyvumo (productivity) ir efektyvumo (efficiency) sąvokas. Veiksmingumą įvertinti galima žinant tam tikrą naudingumo (tikslo) funkciją. Tačiau realybėje tai dažniausiai yra neįmanoma ir etaloninė technologija gali būti apibūdinama tik palyginimo būdu. Produktyvumas yra sąnaudų (inputs) ir gavos (outputs) santykis. Lygindami stebimą produktyvumo lygį su etaloniniu galime įvertinti efektyvumą. Etaloninis produktyviom lygis gali būti nustatomas matematinių (pvz. ribinių) metodų pagalba.
Daugelisveiksnių lemia ypatingą efektyvumo vertinimo svarbą žemės ūkio sektoriuje. Pirma, žemės ūkio produkcijos gamintojai (ūkininkai) dažniausiai gyvena savo ūkiuose, esančiuose kaimo vietovėse. Taigi standartinė prielaida, kad rinkoje veikia tik efektyvūs gamintojai, žemės ūkio sektoriuje negalioja, nes ūkio veiklos nutraukimas reikštų gyvenimo šaltinio praradimą. Tokie pokyčiai lemia kaimiškųjų vietovių gyvybingumo praradimą. Antra, žemės ūkio politikos intervencija (švietimas, mokymas, parama) turėtų skatinti efektyvumo augimą. Trečia, žemės ūkio politikos sąsajos su ūkių struktūra (ypatingai jų dydžiu) reikalauja atitinkamų efektyvumo tyrimų (Nauges et al., 2011).
Dažniausiai žemės ūkio ir kitų sektorių efektyvumo tyrimuose naudojami ribiniai metodai (Murillo-Zamorano, 2004; Coelli et al., 2005; Vinciūnienė, Rauluškevičienė, 2009), kurie gali būti skirstomi į stochastinius ir deterministinius bei į parametrinius ir neparametrinius. Lietuvos žemės ūkio sektoriaus veiklos efektyvumas buvo vertintas ir kitais matematiniais metodais (Kriščiukaitienė et al., 2010; Baležentis, Baležentis, 2011; Savickienė, Slavickienė, 2012). Iš neparametrinių metodų daugiausia taikomi deterministiniai duomenų apgaubties analizės (data envelopment analysis) modeliai. Duomenų apgaubties analizę Lietuvos ūkininkų ūkių veiklos vertinimui taikė Lietuvos ir užsienio autoriai (Vinciūnienė, Rauluškevičienė, 2009; Rimkuvienė et al., 2010; Baležentis, Baležentis, 2011b; Baležentis, 2012; Baležentis, Kriščiukaitienė, 2012; Baležentis et al., 2012), tačiau produktyvumo indeksai šioje srityje dar nebuvo taikyti.
Dažniausiai naudojami šie bendrojo produktyvumo dinamikos vertinimo indeksai: (i) Malmkvisto indeksas, (ii) Hikso-Morsteno indeksas, (iii) Liunbergerio indeksas. Malmkvisto indeksas paprastai yra orientuotas į sąnaudas arba produkciją (gavą) ir išskaidomas sandauginiu būdu. Hikso-Morsteno indeksas yra Malmkvisto indekso apibendrinimas.
Tyrimo problema. Šiame straipsnyje siekiama ištirti, kokie veiksniai lėmė produktyvumo pokyčius Lietuvos ūkininkų ūkiuose. Tyrimo objektas - Lietuvos ūkininkų ūkiai (imties dydis - 200 ūkių, įtrauktų į Ūkių apskaitos duomenų tinklą). Tyrimo dalykas - ūkininkų ūkių produktyvumo pokyčiai.
Tyrimo tikslas - taikant Liunbergerio produktyvumo indeksą nustatyti potencialias Lietuvos ūkininkų ūkių plėtros kryptis. Tyrimo periodas - 2004-2009 m.
Tyrimo uždaviniai: 1) apžvelgti literatūrą, susijusią su Lietuvos žemės ūkio sektoriaus efektyvumo vertinimu; 2) apibūdinti efektyvumo vertinimo metodus; 3) aptarti Liunbergerio indekso taikymą; 4) atsižvelgiant į tyrimo rezultatus pasiūlyti pagrindines žemės ūkio politikos kryptis.
Tyrimo metodai. Tyrimo metu naudojami šie metodai: duomenų apgaubties analizė, Liunbergerio produktyvumo indeksas, statistinė analizė.
Tyrimo rezultatai. Tyrimas parodė, kad didžiausias produktyvumo nuosmukis buvo užfiksuotas 2006-2007 m. dėl nepalankių klimatinių sąlygų. Sekančiuoju 2007-2008 m. laikotarpiu produktyvumo lygis beveik nedidėjo, o 2008-2009 m. pastebėtas smarkus augimas. Mišraus ūkininkavimo produktyvumo pokyčiai svyravo specializuotų ūkių produktyvumo pokyčių ribose. Taigi diversifikavimas buvo veiksmingas. Vidutinis produktyvumo augimas (visai imčiai) siekė 13%, tad Lietuvos ūkininkų ūkiai sugebėjo pasiekti produktyvumo augimą nepaisant įvairių geopolitinių veiksnių. Lyginant su gyvulininkystės ūkiais, mišrūs ir augalininkystės ūkiai pasižymėjo didesniu produktyvumo prieaugiu dėl efektyvumo didėjimo ir žemesniu prieaugiu dėl bendro technologinio progreso. Taigi mišriems ir augalininkystės ūkiams turėtų būti sudaromos sąlygos sukurti palankesnes pridėtinės vertės grandines numatant atitinkamų produktų rinkų vystymo priemones. Gyvulininkystės ūkiams aktualesnis technologinis vystymas (modernizavimas).
Pagrindiniai žodžiai: produktyvumas, efektyvumas, Liunbergerio indeksas, duomenų apgaubties analizė, ūkininkų ūkiai.
Baležentis, T.; Baležentis, A. Application of the Luenberger Index to Estimating Dynamics of the Total Factor Productivity in Lithuanian Family Farms // Ekonomika ir vadyba: aktualijos ir perspektyvos. 2012, Nr. 3(27), p. 70-79. ISSN 1648-9098 [IndexCopernicus].
