Environmental efficiency of root crop cultivation

• Autorzy: Zylowski T. , Kozyra J.

Warianty tytułu

PL

Efektywność środowiskowa uprawy roślin okopowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this study environmental efficiency of main root crop (sugar beets and potatoes) cultivation in Poland is evaluated. Survey data from 62 sugar beet and 74 potato farms in the years 2016 and 2017 were used for analysis. To assess efficiency, the slack based Data Envelopment Analysis model (SBM-DEA) was used, where greenhouse gas emissions were assumed as undesirable output. The reasons for inefficiency in cultivation were explained using the fractional regression model (FRM), with habitat and organizational conditions as independent variables. Differences in the structure of greenhouse gas emissions from the crops under study were indicated as a result of differences in technology used at each farm. The estimated average carbon footprint on the analysed farms for sugar beet cultivation was 0.057 (±0.042) kg CO₂e/kg and 0.13 (±0.17) kg CO₂e/kg for potato cultivation. The obtained results indicate that effective farms growing sugar beet emit, on average, 14.5% less greenhouse gases, achieving a slightly higher yield. In potato cultivation, this reduction is 15.3% with a 27% increase in yield. It has been shown that weather conditions and the economic size of farms can significantly affect the environmental efficiency of both analysed crops.

PL

W artykule oceniono efektywność środowiskową uprawy dwóch głównych roślin okopowych w Polsce: buraków cukrowych i ziemniaków. Analizie poddano dane ankietowe pozyskane z 62 gospodarstw, w których uprawiano buraki cukrowe oraz z 74 gospodarstw uprawiających ziemniaki w latach 2016 i 2017. Do oceny efektywności środowiskowej użyto modelu SBMDEA, w którym jako niepożądany efekt środowiskowy uwzględniono wielkość emisji gazów cieplarnianych. Przyczyny nieefektywności w uprawie objaśniono wykorzystując model regresji dla zmiennej frakcyjnej (fractional regression model), używając jako zmiennych niezależnych wskaźników siedliskowych i określających warunki organizacyjne gospodarstwa. Wskazano na różnice w strukturze emisji gazów cieplarnianych uprawy badanych roślin, wynikające ze stosowanych technologii. Oszacowany średni ślad węglowy w analizowanych gospodarstwach dla uprawy buraków cukrowych wyniósł 0,057 (±0,042) kg CO₂e/kg i 0,13 (±0,17) kg CO₂e/kg dla uprawy ziemniaków. Otrzymane wyniki wskazują, że gospodarstwa efektywne uprawiające buraki cukrowe emitują średnio o 14,5% mniej gazów cieplarnianych, osiągając nieznacznie wyższy plon. W uprawie ziemniaków różnica ta wynosiła 15,3%, przy plonie wyższym o 27%. Wykazano, że przebieg warunków pogodowych oraz wielkość ekonomiczna gospodarstw mogą istotnie wpływać na efektywność środowiskową uprawy obu analizowanych roślin.

• Wydawca: -
• Czasopismo: Annals of the Polish Association of Agricultural and Agrobusiness Economists
• Rocznik: 2020
• Tom: 22
• Numer: 3
• Opis fizyczny: p.208-217,fig.,ref.

Twórcy

autor

Zylowski T.

• Department of Bioeconomy and Systems Analysis, Institute of Soil Science and Plant Cultivation, State Research Institute, 8 Czartoryskich St., 24-100 Pulawy, Poland

autor

Kozyra J.

• Department of Bioeconomy and Systems Analysis, Institute of Soil Science and Plant Cultivation, State Research Institute, 8 Czartoryskich St., 24-100 Pulawy, Poland

Bibliografia

• CDR (Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie, The Agricultural Advisory Centre in Brwinów). 2018. Normatywy Produkcji Rolniczej (Agricultural Production Standards). Centrum Doradztwa Rolniczego w Brwinowie, Oddział w Poznaniu, http://80.48.251.51/normatywy/Spis, access: 06.02.2020.
• Coll-Serrano Vincente, Rafael Benítez, Vincente J. Bolós. 2018. Data envelopment analysis with deaR. Valencia, Spain: School of Economics, University of Valencia.
• Cooper William W., Lawrence M. Seiford, Kaoru Tone. 2007. Data envelopment analysis: A comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software (2nd ed). New York: Springer.
• Cornes Richard C., Gerard van der Schrier, Else J.M. van den Besselaar, Philip D. Jones. 2018. An ensemble version of the E-OBS temperature and precipitation data sets. Journal of Geophysical Research. Atmospheres 123 (17): 9391-9409. DOI: 10.1029/2017JD028200.
• Czakowski Dariusz. 2015. Rynek roślin okopowych w Polsce. Poziom, dynamika i uwarunkowania rozwoju (Root plants market in Poland. Level, dynamics and development conditions). Studia i Prace WNEiZ 41: 147-157. DOI: 10.18276/sip.2015.41/2-13.
• Esteve Beltrán María Mercedes. 2012. Essays on the assessment of eco-efficiency in agriculture. Doctoral dissertation,. Universitat d’Alacant-Universidad de Alicante.
• GUS (Central Statistical Office – CSO). 2017. Charakterystyka gospodarstw rolnych w 2016 roku (Characteristics of farms in 2016). Warszawa: Statistics Poland.
• GUS (Central Statistical Office – CSO). 2019. Rolnictwo w 2018 roku (Agriculture in 2018). Warszawa: Statistics Poland.
• Hahsler Michalel, Matthew Piekenbrock, Derek Doran. 2019. dbscan: Fast density-based clustering with R. Journal of Statistical Software 91 (1): 1-30.
• Haverkort Anton J., Jonathan G. Hillier. 2011. Cool farm tool – potato: model description and performance of four production systems. Potato Research 54 (4): 355-369. DOI: 10.1007/s11540-011-9194-1.
• Hryniewicz Marek, Anna Grzybek, Łukasz Kujda. 2015. Analiza metodą LCA skumulowanych emisji gazów cieplarnianych powstających podczas uprawy buraka cukrowego (LCA analysis of cumulative greenhouse gas emissions from the cultivation of sugar beet). Problemy Inżynierii Rolniczej 4 (90): 89-98.
• IPCC. 2006. IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories. Volume 4. Agriculture, Forestry and other land use, http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/index.htm, access: 05.02.2020.
• Moudrý Jan, Zuzana Jelínková, Martina Jarešová, Radek Plch, Petr Konvalina. 2013. Assessing greenhouse gas emissions from potato production and processing in the Czech Republic. Outlook on Agriculture 42 (3): 179-183. DOI:10.5367/oa.2013.0138.
• 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: 05.02.2020.
• Pandey Divya, Madhoolika Agrawal, Jai S. Pandey. 2011. Carbon footprint: Current methods of estimation. Environmental Monitoring and Assessment 178 (1-4): 135-160. DOI: 10.1007/s10661-010-1678-y.
• Pang Jiaxing, Xingpeng Chen, Zilong Zhang, Hengji Li. 2016. Measuring eco-efficiency of agriculture in China. Sustainability 8 (4): 398. DOI: 10.3390/su8040398.
• 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. DOI: 10.1002/(SICI)1099-1255(199611)11:6<619::AID-JAE418>3.0.CO;2-1.
• 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.
• Pishgar-Komleh Seyyed. H., Tomasz Żyłowski, Stelios Rozakis, Jerzy Kozyra. 2020. Efficiency under different methods for incorporating undesirable outputs in an LCA+DEA framework: A case study of winter wheat production in Poland. Journal of Environmental Management 260: 110138. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.110138.
• 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.
• Ramalho Joaquim J.S. 2015. Regression analysis of fractional responses. CRAN Repository, https://cran.r-project.org/web/packages/frm/frm.pdf, access: 05.02.2020.
• Tone Karou. 2001. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research 130: 498-509.
• Tone Karou. 2003. Dealing with undesirable outputs in DEA: A slacks-based measure (SBM) approach. GRIPS Research Report Series. Tokyo: GRIPS.
• Tzilivakis John, Douglas J. Warner, Mike J. May, Kathy Lewis, Keith W. Jaggard. 2005. An assessment of the energy inputs and greenhouse gas emissions in sugar beet (Beta vulgaris) production in the UK. Agricultural Systems 85 (2): 101-119. DOI: 10.1016/j.agsy.2004.07.015.
• Zheng Xunhua, Shenghui Han. 2018. A generic methodological framework for accurately quantifying greenhouse gas footprints of crop cultivation systems. Atmospheric and Oceanic Science Letters 11 (1): 15-28. DOI: 10.1080/16742834.2018.1393309.
• Żyłowski Tomasz. 2019. Evaluation of the technical efficiency and carbon footprint reduction potential of spring barley cultivation. Annals of the Polish Association of Agricultural and Agribusiness Economists 21 (3): 561-571.

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0014.3453