BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Żyłowski Tomasz (Institute of Soil Science and Plant Cultivation - State Research Institute, Poland)
Title
Evaluation of the Technical Efficiency and Carbon Footprint Reduction Potential of Spring Barley Cultivation
Ocena efektywności technicznej oraz możliwości ograniczenia śladu węglowego uprawy jęczmienia jarego
Source
Annals of the Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists, 2019, T. 21, z. 3, s. 561-571, rys., tab., bibliogr. 30 poz.
Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu
Keyword
Wyniki badań, Ocena efektywności, Produkcja roślinna, Produkcja zboża
Research results, Effectiveness evaluation, Crop production, Corn productions
Note
JEL Classification: Q51, Q54
streszcz., summ.
Abstract
Celem pracy jest ocena efektywności uprawy jęczmienia jarego, wskazanie przyczyn jej nieefektywności oraz zbadanie możliwości ograniczenia śladu węglowego. Wykorzystano dane ankietowe pochodzące ze 113 gospodarstw uprawiających jęczmień jary w roku 2016. Do oceny efektywności zastosowano modele DEA (Data Envelopment Analysis) uwzględniające stałe i zmienne korzyści skali, zorientowane na nakłady. Oszacowano ślad węglowy uprawy i oceniono możliwości jego ograniczenia, przez gospodarstwa nieefektywne. Podjęto próbę wyjaśnienia przyczyn nieefektywności wykorzystując model regresji ułamkowej FRM (Fractional Regression Model), używając jako zmiennych niezależnych czynników strukturalnych i środowiskowych. Wyniki wskazują, iż ulepszenie technologii uprawy jęczmienia jarego poprzez efektywne korzystanie ze środków produkcji, zwłaszcza nawozów, mogłoby doprowadzić do ograniczenie śladu węglowego w jego uprawie średnio o 32%, co przekłada się na redukcje emisji gazów cieplarnianych o 744 kg CO2e/ha. Wielkość ekonomiczna gospodarstw, powierzchnia, jakość gleby i roczna suma opadów wpływają istotnie na wyniki efektywności technicznej.(abstrakt oryginalny)

The aim of this study is to evaluate the efficiency of spring barley cultivation to indicate the reasons for its inefficiency and assess the possibility of the carbon footprint reduction potential. Survey data from 113 farms cultivating spring barley in 2016 were used. DEA (Data Envelopment Analysis) input oriented models were applied to assess technical, pure technical and scale efficiency. The carbon footprint of crop cultivation and its reduction potential for inefficient farms were estimated. The Fractional Regression Model (FRM) was used to explain how farm specific variables (structural and environmental factors) influence the efficiency of spring barley cultivation. Results indicate that the improvement of spring barley cultivation technology, through the effective use of inputs, especially mineral fertilizers, could lead to a reduction in the carbon footprint of its cultivation by an average of 32%, which, in turn, leads to a reduction in greenhouse gas emissions by 744 kg CO2e per ha. The economic size of farms, farm area, soil quality and annual rainfall significantly affect the results of technical efficiency.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Banker Rajiv D., Abraham Charnes, Wiliam W. Cooper. 1984. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science 30 (9): 1078-1092.
  2. Beltrán Esteve María Mercedes. 2012. Essays on the assessment of eco-efficiency in agriculture. PhD Thesis. Universitat d'Alacant, Universidad de Alicante.
  3. Bogetoft Peter, Lars Otto. 2011. Benchmarking with DEA, SFA, and R. New York: Springer.
  4. CDR. 2018. Normatywy Produkcji Rolniczej (Agricultural production standards). Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie, Oddział w Poznaniu, http://80.48.251.51/normatywy/Spis, access: 05.03.2019.
  5. Charnes Abraham, William W. Cooper, Edwardo Rhodes. 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research 2 (6): 429-44.
  6. GUS. 2018. Produkcja upraw rolnych i ogrodniczych w 2017 r. (Production of agricultural and horticultural crops in 2017). Warszawa: GUS.
  7. IPCC. 2006. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Volume 4. Agriculture, Forestry and Other Land Use, http://www.ipccnggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.htm.
  8. IPCC. 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis: Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, New York: Cambridge University Press.
  9. JRC (Joint Research Centre). 2010. Climatic Zone - Poland. ESDAC (European Soil Data Centre (ESDAC), 2010, https://forest.jrc.ec.europa.eu/media/filer_public/14/b5/14b564a1-215a-453e-8b25-b1ec3cdfc93a/pol_climate.pdf, access 10.04.2019.
  10. JRC (Joint Research Centre). 2017. Agri4Cast Data, 2017, http://agri4cast.jrc.ec.europa.eu/DataPortal/RequestNETCDFResource.aspx?idResource=19&o=d&r=n, access: 13.12.2017.
  11. Karimov Aziz. 2013. Productive efficiency of potato and melon growing farms in Uzbekistan: A Two Stage Double Bootstrap Data Envelopment Analysis. Agriculture 3 (3): 503-515. DOI: 10.3390/agriculture3030503.
  12. Khoshnevisan Benyamin, Shahin Rafiee, Mahmoud Omid, Hossein Mousazadeh. 2013. Applying data envelopment analysis approach to improve energy efficiency and reduce GHG (greenhouse gas) emission of wheat production. Energy 58 (9): 588-93. DOI: 10.1016/j.energy.2013.06.030.
  13. KOBiZE. 2018. Poland's national inventory report. Greenhouse gas inventory for 1988-2016, http://www.kobize.pl/uploads/materialy/materialy_do_pobrania/krajowa_inwentaryzacja_emisji/NIR_2018_POL.pdf, access: 12.10.2018.
  14. Kucharski Adam. 2014. Metoda DEA w ocenie efektywności gospodarczej (The DEA method in assessing economic efficiency). Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
  15. Mobtaker Hassan Ghasemi, Morteza Taki, Marzie Salehi, Ebrahim Zarei Shahamat. 2013. Application of nonparametric method to improve energy productivity and CO2 emission for barley production in Iran. Agricultural Engineering International: CIGR Journal 15 (4): 84-93.
  16. Mohammadi Ali, Shahin Rafiee, Ali Jafari, Tommy Dalgaard, Marie Trydeman Knudsen, Alireza Keyhani, Seyed H. Mousavi-Avval, John E. Hermansen. 2013. Potential Greenhouse Gas emission reductions in soybean farming: A combined use of life cycle assessment and Data Envelopment Analysis. Journal of Cleaner Production 54 (9): 89-100. DOI: 10.1016/j.jclepro.2013.05.019.
  17. Neeft John. 2011. Biograce - complete list of standard values, Version 4 public to harmonise European GHG calculations, http://www.biograce.net/content/ghgcalculationtools/standardvalues, access: 11/04/2018.
  18. Niero Monia, Cathrine H. Ingvordsen, Pirjo Peltonen-Sainio, Marja Jalli, Michael F. Lyngkjær, Michael Z. Hauschild, Rikke B. Jørgensen. 2015. Eco-efficient production of spring barley in a changed climate: A life cycle assessment including primary data from future climate scenarios. Agricultural Systems 136 (6): 46-60. DOI: 10.1016/j.agsy.2015.02.007.
  19. Pang Jiaxing, Xingpeng Chen, Zilong Zhang, Hengji Li. 2016. Measuring eco-efficiency of agriculture in China. Sustainability 8 (4): 398. https://doi.org/10.3390/su8040398.
  20. Papke Leslie E, Jeffrey M. Wooldridge. 1996. Econometric methods for fractional response variables with an application to 401(k) plan participation rates. Journal of Applied Econometrics 11 (6): 619-632. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1255(199611)11:6<619::AID-JAE418>3.0.CO;2-1.
  21. Picazo-Tadeo Andrés J., José A. Gómez-Limón, Ernest Reig-Martínez. 2011. Assessing farming eco-efficiency: a Data Envelopment Analysis approach. Journal of Environmental Management 92 (4): 1154-1164. DOI: 10.1016/j.jenvman.2010.11.025.
  22. Rajaniemi Mari, Hannu Mikkola, Jukka Ahokas. 2011. Greenhouse Gas emissions from oats, barley, wheat and rye production, Agronomy Research, Biosystem Engineering Special Issue 1: 189-195.
  23. Ramalho Esmeralda A., Joaquim J.S. Ramalho, Pedro D. Henriques. 2010. Fractional regression models for second stage DEA efficiency analyses. Journal of Productivity Analysis 34 (3): 239-255. DOI: 10.1007/s11123-010-0184-0.
  24. Ramalho A. Esmeralda, Joaquim J.S. Ramalho, José M.R.Murteira. 2011. alternative estimating and testing empirical strategies for Fractional Regression Models. Journal of Economic Surveys 25 (1): 19-68. DOI: 10.1111/j.1467-6419.2009.00602.x.
  25. RStudio. 2015. RStudio. Integrated development for R. Boston: RStudio Inc., https://www.rstudio.com/products/RStudio/, access: 05.03.2019.
  26. Simar Leopold, Paul W. Wilson. 2007. Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production processes. Journal of Econometrics 136 (1): 31-64.
  27. Syp Alina, Antoni Faber, Magdalena Borzecka-Walker, Dariusz Osuch. 2015. Assessment of Greenhouse Gas emissions in winter wheat farms using Data Envelopment Analysis Approach. Polish Journal of Environmental Studies 24: 2197-2203. DOI: 10.15244/pjoes/39682.
  28. Váňová Miroslava, Slavoj Palík, Jana Hajšlová, Olga Burešová. 2011. Grain quality and yield of spring barley in field trials under variable growing conditions. Plant, Soil and Environment 52 (5): 211-19. DOI: 10.17221/3432-PSE.
  29. Wiedmann Thomas, Jan Minx. 2008. A Definition of 'Carbon Footprint'. [In] Ecological, economics research trends, ed. Carolyn C. Pertsova 1-11. Hauppauge, NY: Nova Science Publishers.
  30. Żyłowski Tomasz, Aleksandra Król, Jerzy Kozyra. 2018. Ocena możliwości ograniczenia śladu węglowego w uprawie kukurydzy na ziarno (Evaluation of capability of carbon footprint reduction from grain maize cultivation). Roczniki Naukowe SERiA XX (4): 217-23. DOI: 10.5604/01.3001.0012.3065.
Cited by
Show
ISSN
1508-3535
Language
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0013.2805
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu