Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Our paper uses the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines in combination with the Farm Accountancy Data Network (FADN) to estimate agricultural greenhouse gas emissions at the farm level. The study adopts a cross-cutting approach that combines emissions related to different categories (agriculture and energy/fuel). Overall, the aim was to assess the intensities of emissions from conventional farms classified according to production type, economic size, and utilized agricultural area (UAA). The results show that large variations in farms justify the micro approach to farm evaluation. Applying the methodology revealed that conventional dairy farm types, medium-small (25≤€<50) and medium-large (20<=UAA<30), were characterized by the highest GHG emissions intensity indexes compared to other farm types and sizes. The FADN originally was developed for evaluating the income of agricultural holdings and the impact of the Common Agricultural Policy (CAP). However, our study demonstrates that the current FADN database could also be used to provide indirect information on environmental farm performance, identify differences between farm types, and give insight into the environmental impact caused by the agricultural sectors in European countries. These results may also be useful for farm advisors to benchmark some aspects of farm environmental performance using farm financial data.
Data envelopment analysis (DEA) has been recognized as a suitable tool for efficiency assessment of the economic and environmental performance of multiple similar units in the agri-food sector. In the present study, DEA methodologies were applied to 55 winter wheat farms in three farm sizes in Poland to benchmark the level of operational efficiency for each producer. Next, the potential reduction in the consumption levels of inputs were defined, and the environmental profits linked to these reduction targets were calculating. Our results indicate that 55% of the analysed farms operated efficiently. The technical efficiency scores of inefficient farms were 0.72 for small farms and 0.84 for medium and large ones. The production of 1 kg winter wheat results with average greenhouse gas (GHG) emissions of 0.448, 0.481, and 0.411 kg CO₂ eq. per kg of grain, for small, medium, and large farms, respectively. The performed analysis shows that GHG emissions per hectare depend on farm size and ranged from 2,378 kg CO₂ eq. for the small farms to 2,759 kg CO₂ eq. for large farms. The reduction of material input in inefficient farms, converted into environmental gains, resulted in GHG emissions reduction of 25.7, 29.0, and 28.6% for small, medium, and large farms, respectively. The estimated potential reduction of global warming potential (GWP) according to the DEA for the whole sample ranged from 7 to 18%, and was dependent on farm size. The major contributor to GWP was nitrous oxide field emissions (49-52%), followed by nitrogen fertilizer (31-33%), and diesel (11-13%). Raising operational efficiency is recommended for potential environmental improvement in the surveyed region.
Analizowano zmiany produkcyjności głównych typów rolniczych gospodarstw w Polsce w okresie 2005- 2009. Dane do analiz uzyskano z Polskiego FADN. Zastosowane kryteria filtracji danych pozwoliły wyodrębnić panel gospodarstw reprezentujący trzy typy produkcji rolniczej: produkcji mleka, produkcji trzody oraz upraw polowych. Do pomiaru ogólnej produkcyjności zastosowano indeks Malmquista i nieparametryczną metodę DEA. Wyniki badań wskazywały na obniżenie produkcyjności ogólnej gospodarstw średnio w tempie 1,9% rocznie. Spadek produkcyjności kształtował się pod wpływem ujemnych wartości wskaźnika zmiany technicznej i wskaźnika zmiany efektywności. Negatywne zmiany produkcyjności występowały we wszystkich wyróżnionych typach rolniczych. W analizowanych typach produkcji rolniczej znajdowały się jednak gospodarstwa, które potrafiły utrzymać dodatni trend zmian produkcyjności, o czym świadczyły wartości górnych kwartyli indeksu Malmquista i jego składowych.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.