Oznaka poročila: ARRS-CRP-ZP-2012-05/51 ZAKLJUČNO POROČILO O REZULTATIH CILJNEGA RAZISKOVALNEGA PROJEKTA A. PODATKI O RAZISKOVALNEM PROJEKTU 1.Osnovni podatki o raziskovalnem projektu Šifra projekta V4-1064 Naslov projekta Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva do leta 2020 Vodja projekta 13487 Stanko Kavčič Naziv težišča v okviru CRP 5.06.12 Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva v okviru SKP in pogojih globalnega trga Obseg raziskovalnih ur 1604 Cenovni razred B Trajanje projekta 10.2010 - 09.2012 Nosilna raziskovalna organizacija 481 Univerza v Ljubljani, Biotehniška fakulteta Raziskovalne organizacije -soizvajalke 401 Kmetijski inštitut Slovenije Raziskovalno področje po šifrantu ARRS 4 BIOTEHNIKA 4.03 Rastlinska produkcija in predelava 4.03.08 Ekonomika agroživilstva in razvoj podeželja Družbeno-ekonomski cilj 08. Kmetijstvo 2.Raziskovalno področje po šifrantu FOS1 Šifra 4.01 - Veda 4 Kmetijske vede - Področje 4.01 Kmetijstvo, gozdarstvo in ribištvo 3.Sofinancerji2 Sofinancerji 1. Naziv Ministrstvo za kmetijstvo in okolje Naslov Dunajska 22, 1000 Ljubljana B. REZULTATI IN DOSEŽKI RAZISKOVALNEGA PROJEKTA 4.Povzetek projekta3 SLO_ Vsebinski sklopi projekta se nanašajo na analizo strukture kmetijskih gospodarstev v Sloveniji in primerjavo te strukture s stanjem v drugih članicah EU, na projekcije učinkov predvidenih sprememb cenovnih ravni in različnih scenarijev izvedbe reformirane SKP za 10 ključnih sektorjev slovenskega kmetijstva v obdobju do leta 2020 ter na podrobno simulacijo prerazporeditve neposrednih plačil na ravni kmetijskih gospodarstev zaradi sprememb kmetijske politike v programskem obdobju 2014-2020 in njihov vpliv na višino prihodkov kmetijskih gospodarstev. V ta namen so bile uporabljene standardne raziskovalne metode za obdelavo statističnih podatkov, za namen projekta prilagojen model delnega ravnovesja in statični deterministični model kmetijskih gospodarstev. Strukturne primerjave kažejo, da se razvojni zaostanek Slovenije za državami z razvitejšim kmetijstvom navkljub kar precejšnjim spremembam v velikostni in socio-ekonomski strukturi, ne zmanjšuje tako hitro, kot bi si želeli. Z vstopom Bolgarije in Romunije, ki imata izrazito slabo agrarno strukturo, se je razlika do evropskega povprečja sicer navidezno zmanjšala, trendi in primerjave s starimi državami članicami (EU-15) pa kažejo, da so strukturne spremembe še vedno prepočasne. To velja tako za izboljšanje velikostne in posestne strukture, kot tudi za izboljšanje ravni produktivnosti in starostne strukture nosilcev kmetijskih gospodarstev. Praktično pri vseh navedenih kazalcih se namreč slovensko kmetijstvo uvršča na rep držav članic EU. Rezultati modela delnega ravnovesja in modela kmetijskih gospodarstev kažejo, da bo z reformo SKP po letu 2014 prišlo do zmernih učinkov na ravni kmetijskih sektorjev oziroma trgov in do občutnih prerazporeditvenih učinkov med kmetijskimi gospodarstvi. Posebno velike spremembe se obetajo gospodarstvom, ki bodo postopno izgubile danes tudi s prihodkovnega vidika pomembna zgodovinska plačila, kar na splošno velja za vse govedorejske usmeritve, z ukinitvijo diferenciacije regionalnih plačil bodo izgubljala tudi poljedelska območja. Na drugi strani pridobivajo dejavnosti in kmetijska gospodarstva, ki izkoriščajo večinoma travne površine in gospodarijo na manj intenziven način. Dejanski razvoj primarne kmetijske proizvodnje pa ni odvisen le od ukrepov kmetijske politike, ampak tudi od razmer na posameznih trgih, ki se odrazijo skozi cene in razmerja cen. Pri razmeroma stabilnih ali verjetneje prevladujočih negativnih cenovnih trendih ne nekaterih ključnih trgih (npr. mleko) lahko pričakujemo nadaljnjo stagnacijo ali celo krčenje agregatnega obsega proizvodnje v slovenskem kmetijstvu. ANG The project incorporates three topics including (i) analysis of the structure of agricultural holdings in Slovenia and comparison of these structures with the situation in other EU member states, (ii) projection of the effects of projected changes in price levels and different scenarios of the reformed CAP on 10 key sectors of the Slovenian agriculture in the period up to 2020, and (iii) detailed simulation of direct payments' redistribution at farm level due to changes in agricultural policy in the programming period 2014-2020 and their impact on agricultural holdings revenues. For these purposes standard research methods for processing statistical data, adapted partial equilibrium model and static deterministic farm-level model were applied. Structural comparisons suggest that developmental lag of Slovenia comparing with countries with more developed agriculture, despite significant changes in the size and socio-economic structures, is not decreasing as fast as would be desired. With the accession of Bulgaria and Romania, which have extremely poor agrarian structure, the gap to the EU average seemingly fell, however, trends and comparisons with the old Member States (EU-15) show that structural change is still too slow. This applies both the improvement of farm size structure as well as increase in productivity and age structure of farmers. Virtually all these indicators rank the Slovenian agriculture on the tail of EU Member States. The results of the partial equilibrium model and the farm level model indicate that the CAP reform started in 2014 will have moderate effect on the level of agricultural sectors/markets but will bring significant redistribution effects between farms. Particularly large negative impacts are expected on agricultural holdings that will progressively lose currently also from their revenue point of view important historical payments. This generally applies to more intensive cattle farmers. Abolishing differentiation in regional payments also arable areas will lose. On the other hand agricultural holdings employing mostly grassland and managed in less intensive way will be better off. Development of primary agricultural production depends, however, not only on agricultural policy measures, but also on market conditions, which is reflected through price levels and price relations. In relatively stable or more likely predominant negative price trend on some key markets (e.g. milk) one can expect further stagnation or even contraction in Slovenian agriculture aggregate output. 5.Poročilo o realizaciji predloženega programa dela na raziskovalnem projektu4 Obseženjše vsebinsko poročilo je v prilogi 1. Raziskovalni projekt je potekal v treh vsebinskih sklopih. Prvi se je nanašal na analizo strukture kmetijskih gospodarstev v Sloveniji in primerjavo te strukture s stanjem v drugih članicah EU. Drugi vsebinski sklop zajema projekcije učinkov predvidenih sprememb cenovnih ravni in različnih scenarijev izvedbe reformirane SKP v programskem obdobju 2014-2020 za 10 ključnih sektorjev slovenskega kmetijstva v istem obdobju. Tretji sklop pa zajema podrobno simulacijo prerazporeditve neposrednih plačil na ravni kmetijskih gospodarstev zaradi sprememb kmetijske politike in njihov vpliv na višino prihodkov kmetijskih gospodarstev. Vsebinski sklop 1a: Struktura kmetijskih gospodarstev v Sloveniji Slovenija se po pristopu k Evropski uniji (EU) in vključitvi v mehanizme skupne kmetijske politike (SKP) sooča z nadaljevanjem strukturnih sprememb. Te se kažejo tako na različnih področjih osnovne kmetijske pridelave kot tudi na ostalih področjih kmetijske dejavnosti (predelava in trženje kmetijskih pridelkov, gozdarstvo, druge storitvene dejavnosti, dopolnilne dejavnosti, itd). Ker je njihova intenzivnost zelo različna tudi s prostorsko-regionalnega vidika, je raziskava v okviru pričujočega projektnega sklopa zasledovala predvsem naslednje osnovne tri cilje: • Analiza stanja in značilnosti agrarne strukture v Sloveniji v letu 2010, • Opredelitev strukturnih sprememb v zadnjem desetletju na podlagi primerjave podatkov popolnih popisov kmetijstva v letih 2000 in 2010, • Opredelitev strukturnih sprememb na regionalni ravni oziroma na ravni 12 statističnih regij v Sloveniji. Vsebinsko metodološki pristop: Nekatere od teh sprememb se spremljajo že v okviru rednih vzorčnih popisov kmetijstva, ki pa zaradi omejenega števila informacij ne predstavljajo dovolj relevantne osnove za prikaz vseh sprememb in gibanj, ki se dogajajo znotraj celotnega kmetijskega sektorja. Popolni popis kmetijstva, ki je bil izveden v sredini leta 2010, je glede na zastavljene vsebinske okvire poleg osnovnih podatkov o agrarni strukturi omogočil tudi pridobitev cele vrste drugih, za nadaljnji razvoj kmetijstva tudi zelo pomembnih informacij. V okviru projektnega sklopa je bila tako izvedena podrobnejša analiza stanja na področju: • Standardnih elementov agrarne strukture (raba zemljišč na kmetijski gospodarstvih, velikostna struktura kmetijskih gospodarstev, posestna in zemljiška razdrobljenost, proizvodno-ekonomska struktura kmetijskih gospodarstev), • Delovne sile na kmetijskih gospodarstvih, kjer je glede na razpoložljive podatke poleg socialne in zaposlitvene strukture prebivalstva na družinskih kmetijah podrobneje obdelana tudi delovna v kmetijskih podjetjih, • Regionalnih značilnosti agrarne strukture, kjer je analiza glede na razpoložljivo prostorsko raven opravljena v okviru veljavne uradne regionalizacije na ravni statističnih regij. Analiza je potekala s pomočjo standardnih empiričnih raziskovalnih metod za obdelavo statističnih podatkov. Uporabljen je bil metodološki pristop, ki je omogočal spremljanje in analiziranje agrarne strukture v prostoru in času. Slednje pomeni, da je bila v okviru večine analiz izvedena tudi časovna primerjava z rezultati popolnega popisa kmetijstva iz leta 2000, s tem pa je bila omogočena tudi opredelitev glavnih razvojnih trendov v agrarni strukturi slovenskega kmetijstva. Vsebinski sklop 1b: Struktura kmetijskih gospodarstev v Sloveniji in EU Cilji projektnega sklopa: • Splošna statistična primerjava strukture kmetijskih gospodarstev s stanjem in trendi v drugih državah članicah oziroma skupinah držav članic, • Vsebinsko poglobljena primerjava na podlagi izbranih ekonomskih, socialnih in okoljskih parametrov strukture kmetijstva. Vsebinsko metodološki pristop: Analiza, opravljana v okviru tega vsebinskega sklopa, omogoča umestitev slovenskega kmetijstva v širšem mednarodnem okolju. Poleg uporabe standardnih parametrov za ponazoritev stanja strukture kmetijstva in kmetijskih gospodarstev so bili uporabljeni tudi izbrani izvedeni ekonomski in tehnološki parametri (na enoto vložka oziroma proizvoda) za primerjalno analizo: • Intenzivnosti kmetijske pridelave, • Produktivnosti dela v kmetijstvu, • Ekonomske moči in učinkovitosti kmetijskih gospodarstev, • Socio-ekonomskih značilnosti kmetijskih gospodarstev. Z vsebinsko metodološkega vidika je bila opravljena prva primerjalna analiza, ki je temeljila na evropsko primerljivem popolnem Popisu kmetijstva 2010. Ker v času trajanja projekta še niso bili na voljo podatki za vse države EU, smo izvedli primerjalno analizo v okviru obstoječih podatkov. V tabelah so večinoma predstavljene celotne serije podatkov, indeksi pa so večinoma izračunani za serije, ki so bile dostopne (največkrat za obdobje 2007-2003). Največjo zadrego je predstavljalo pomanjkanje podatkov v letu 2000 (manjkajo podatki za EU 15 za Francijo, od novih držav članic pa so na voljo le podatki za Latvijo Madžarsko Slovenijo in Slovaško). Za leto 2010 pa do konca septembra 2012 še ni bilo podatkov za Belgijo, Bolgarijo, Dansko, Grčijo, Luksemburg, Romunijo in Veliko Britanijo. Po napovedih EUROSTATA bi naj bili podatki Popisa kmetijstva 2010 za vse države članice na voljo v letu 2013. Strukturne primerjave na osnovi vzorčnega popisa kmetijstva 2007 kažejo, da se razvojni zaostanek Slovenije za državami z razvitejšim kmetijstvom, navkljub kar precejšnjim spremembam v velikostni in socio-ekonomski strukturi, ne zmanjšuje tako hitro, kot bi si želeli. Z vstopom Bolgarije in Romunije, ki imata izrazito slabo agrarno strukturo, se je razlika do evropskega povprečja sicer navidezno zmanjšala, trendi in primerjave s starimi državami članicami (EU-15) pa kažejo, da so strukturne spremembe še vedno prepočasne. To velja tako za izboljšanje velikostne in posestne strukture, kot tudi za izboljšanje ravni produktivnosti in starostne strukture nosilcev kmetijskih gospodarstev. Praktično pri vseh navedenih kazalcih se namreč slovensko kmetijstvo uvršča na rep držav članic EU. Vsebinski sklop 2: Projekcija pričakovanih učinkov sprememb kmetijske politike in gibanja cen Na ravni posameznih sektorjev smo ocenjevali učinke z modelom delnega ravnovesja za ključne trge kmetijskih proizvodov (žita, mleko in mlečni izdelki, meso različnih živalskih vrst, jajca). Zanje smo pripravili projekcije obsega proizvodnje, domače porabe, neto trgovine in vrednosti proizvodnje. Model smo predhodno razvili v okviru EU projekta AgMEMOD, za potrebe priprave projekcij različnih scenarijev pa smo ga ustrezno nadgradili. AGMEMOD je dinamičen, pretežno rekurziven sintetičen model delnega ravnovesja. Serije posameznih enačb, ki opisujejo ključne trge, sestavlja medsebojno povezan sistem, ki se uravnovesi z neto trgovino posameznega proizvoda. Domače odkupne cene so preko enačb cenovnih transmisij povezane z EU cenami. Cene in politične spremenljivke določajo raven pridelave in porabe posameznega proizvoda. Specifikacije enačb upoštevajo tudi križne učinke in biološke omejitve. Zaradi podatkovnih omejitev so modelni parametri določeni s pomočjo kalibracije in ocen strokovnjakov. Na agregatni (nacionalni) ravni smo projekcijo razvoja pripravili z istim orodjem s smiselno združitvijo obravnavanih spremenljivk. Dobljeni modelni rezultati kažejo na precejšnjo občutljivost posameznih obravnavanih trgov na različne scenarije razvoja kmetijske politike na področju neposrednih plačil, na splošno še večja odstopanja pa nakazujejo v odvisnosti od cenovnih trendov v obravnavanem sedemletnem obdobju. Po pričakovanju so se za najbolj občutljive sektorje izkazali trgi, ki so bili v preteklosti in so še danes deležni razmeroma visokih proračunskih plačil predvsem v obliki zgodovinskih ali proizvodno vezanih plačil (goveje meso, mleko), medtem ko scenariji različnih ali enotnih regionalnih plačil na te sektorje nimajo tolikšnega vpliva, pomembno pa vplivajo na trge z žiti in predvsem posredno tudi na prašičerejo in perutninarstvo. Med proučevanimi sektorji s predvidenimi spremembami kmetijske politike ne glede na obravnavani scenariji največ pridobi reja drobnice (trg jagnjetine). Na različne cenovne ravni ob trendih, ki so v modelne izračune vstopali kot eksogene spremenljivke, so ključni trgi odreagirali precej skladno s pričakovanji. Srednjeročni cenovni trendi, upoštevani v analizah, kažejo precej stabilne razmere na trgih z žiti, govejim in prašičjim mesom, po začetnem upadu umiritev razmer pri perutninskem mesu, zmerno rast pri jagnjetini, jajcih in sirih, precej občuten padec cen mleka ob odpravi mlečnih kvot, ki mu sledi trend zmerne rasti, pri maslu pa negativnemu trendu v prvih letih sledi bolj stabilno obdobje. Odklon cen navzdol ali navzgor ima zaradi vpliva na obseg proizvodnje večkratnik odklona v vrednosti proizvodnje, ki pa se na različnih trgih ne izrazi enako močno, saj na proizvodne odločitve vplivajo tudi omejitve biološke narave, ki se večinoma odrazijo v časovnih zamikih ali medsektorskih učinkih, ter na nekaterih trgih delna kompenzacija izgub ali stopnjevanje pozitivnih učinkov skozi proračunska plačila (najbolj izrazito pri drobnici) ali intenziviranje negativnih učinkov npr. pri govejem mesu. Na agregatni ravni ocenjeni učinki nakazujejo za obravnavano srednjeročno obdobje verjetnost nadaljnje stagnacije obsega in vrednosti primarne kmetijske proizvodnje. Vsebinski sklop 3: Analiza ekonomskih učinkov različnih ukrepov kmetijske politike na ravni kmetijskih gospodarstev Za potrebe analize in za kasnejšo presojo učinkov kmetijske politike je bil uporabljen statični deterministični model kmetijskih gospodarstev, ki temelji na realnih podatkih o kmetijskih gospodarstvih, ki so v letih 2010 in 2011 zaprosila za neposredna plačila. Prevzeta in za potrebe modela prilagojena je podatkovna baza Agencije Republike Slovenije za kmetijske trge in razvoj podeželja (ARSKTRP), ki vključuje individualne podatke o subvencijah na ravni posameznih kmetijskih gospodarstev (KMG_MID). Model vključuje fizične kazalce o površinah in številu izplačanih premij in plačilnih pravic in omogoča simulacijo različnih višin in vrst neposrednih plačil v skladu z izborom potencialne sheme, oblikovanje prerazdelitvenih razredov ter analizo sprememb po proizvodnih tipih kmetijskih gospodarstev, po območjih težavnostnih razmer za kmetijstvo, velikostnih razredih in regionalni pripadnosti. Model je statičen, kar pomeni, da se osnovni fizični kazalci ne spreminjajo v odvisnosti od sprememb ekonomskih kazalcev (neposredna plačila) in determinističen, ker so vrednosti ekonomskih kazalcev dane eksogeno. Model omogoča presojo rezultatov z vidika sprememb v obsegu neposrednih plačil ter sprememb v obsegu prihodkov (ob predpostavki nespremenjenih cen) na ravni posameznega kmetijskega gospodarstva. Analiza različnih scenarijev uveljavitve reforme plačil prvega stebra SKP je pokazala, da bodo spremembe kmetijske politike povzročile precejšnje spremembe v višini plačil na ravni posameznih gospodarstev, posledično pa tudi na ravni proizvodnih usmeritev, regij in območij težavnostnih razmer. V prvem letu reforme (2014) bodo spremembe v obsegu plačil pri večini gospodarstev razmeroma majhne. V primerjavi z ravnijo pred reformo se plačila praviloma ne bodo zmanjšala ali povečala za več kot 20%. Večje povečanje plačil po vseh scenarijih lahko pričakujemo le na gospodarstvih z vinogradi, ki pred reformo niso bili vključeni v shemo enotnih plačil, ter na gospodarstvih z vrtninami pri scenarijih, ki vključujejo proizvodno vezana plačila za vrtnine. Spremembe v višini plačil po ukinitvi konvergenčnih plačil v letu 2019 bodo po proizvodnih usmeritvah, regijah in območjih težavnostnih razmer različno intenzivne in odvisne od izbranega scenarija ter izhodiščne višine in strukture plačil na posameznem gospodarstvu. Učinkovitih sektorskih politik s plačili prvega stebra že pri zdajšnjem sistemu ni mogoče voditi, po reformi pa bo za to še manj možnosti. Pomembno je poznati prihodkovne učinke reforme na posamezne sektorje, oziroma še bolje, na posamezne tipe gospodarstev znotraj sektorja. Več prostora na področju spodbujanja razvoja posameznih sektorjev bo v prihodnje najbrž mogoče najti znotraj ukrepov programa razvoja podeželja - predvsem na področju prenosa znanja v prakso in ukrepov za večjo konkurenčnost. Politiko razvoja podeželja je treba načrtovati tudi ob upoštevanju pričakovanih posledic reforme prvega stebra plačil. 6.Ocena stopnje realizacije programa dela na raziskovalnem in zastavljenih raziskovalnih ciljev5 Dogovorjen program dela raziskovalnega projekta je bil v celoti realiziran. 7.Utemeljitev morebitnih sprememb programa raziskovalnega projekta oziroma sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine6 Pri izvedbi programa raziskovalnega projekta ni prišlo do pomembnejših sprememb. Zaradi nedostopnosti nekaterih podatkov so bile nekoliko okrnjene le primerjave v vsebinskem sklopu 1, kar je obrazloženo v točki 5 in natančneje v bolj poglobljenem vsebinskem poročilu, ki je priložen kot Priloga 1. 8.Najpomembnejši znanstveni rezultati projektne skupine7 Znanstveni dosežek 1. COBISS ID 2397320 Vir: vpis v poročilo Naslov SLO Spreminjanje diskurzov kmetijske politike EU? Diskurzivna analiza govorov komisarja v obdobju 2000-2007 ANG Changing EU agricultural policy discourses? The discourse analysis of Commissioner's speeches 2000-2007 Opis SLO V prispevku so obravnavani različni pristopi, ki so značilni za akterje na podorčju skupne kmetijske politike: neomerkantilizem, multifunkcionalnost in neoliberalizem. Posebej je izpostavljen koncept neoliberalizma, ki postaja vse pomembnejši pri pripravi ozračja za nadaljnje reforme in liberalizacijo SKP. This paper is a combination of political economy and critical discourse analysis of public texts about the common agricultural policy (CAP) by concerned agents and the EU's agricultural Commissioner in the period of November, 2004 until October, 2007. The analysis reveals how concerned ANG agents articulated three competing discourses (neomercantilism, multifunctionality, and neoliberalism). It also shows that elements of the discourse of neoliberalism in the Commissioner's speeches, despite her use of different discourses for different audiences, are becoming more and more important in order to facilitate further reforms and liberalisation of the CAP. Objavljeno v Food Policy; 2009, vol. 34, iss. 2, str. 218-226 Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 2. COBISS ID 2708616 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Večstopenjska optimizacija obrokov za goveje pitance ANG Multi-step beef ration optimisation Opis SLO Prispevek predstavlja metodo in orodje za optimiranje prehrane govejih pitancev, ki temelji na tehniki matematičnega programiranja. Na praktičnem primeru je ponazorjena uporabnost uporabljenega pristopa. ANG The aim of this paper is to present the method and tool for optimisation of beef-fattening diets. Changes in policy environment and changes in costs of feed pose challenges for farm efficiency. We construct a spreadsheet from two modules based on mathematical deterministic programming techniques. In order to obtain an estimate of the magnitude of costs that may be incurred, the first module utilizes a linear program for least-cost ration formulation. The resulting value is then targeted as a cost goal in the second module.This is supported by weighted goal programming with a penalty function system. The approach presented here is an example of how a combination of mathematical programming techniques might be applied to prepare a used-friendly tool for 'optimal' ration formulations. We report results that confirm this approach as useful, since one is able to formulate a least-cost ration without risking adecrease in the ration's nutritive value or affecting the balance between nutrients. Objavljeno v MTT Agrifood Research Finland.; Agricultural and food science; 2010; Vol. 19, no. 3; str. 193-206; Impact Factor: 0.597;Srednja vrednost revije / Medium Category Impact Factor: 0.694; WoS: AH, JY; Avtorji / Authors: Žgajnar Jaka, Erjavec Emil, Kavčič Stane Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 3. COBISS ID 2888328 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Uporaba pristopa harmonizacije kmetijske politike pri modeliranju kmetijstva EU ANG Policy harmonized approach for the EU agricultural sector modelling Opis SLO Predstavljen je način, kako lahko kvantitativno izvrednotimo učinke različnih ukrepov SKP, pri čemer učinke na ravni proizvodnje ocenimo s pomočjo tki. reakcijskih cen. ANG Policy harmonized (PH) approach allows for the quantitative assessment of the impact of various elements of EU CAP direct support schemes, where the production effects of direct payments are accounted through reaction prices formed by producer price and policy price add-ons. Using the AGMEMOD model the impacts of two possible EU agricultural policy scenarious upon beef production have been analysed-full decoupling with a switch from historical to regional Single Payment scheme or alternatively with re-distribution of country direct payment envelopes via introducion of EU-wide flat area payment. The PH approach, by systematizing and harmonizing the management and use of policy data, ensures that projected differential policy impacts arising from changes in common EU policies reflect the likely actual differential impact as opposed to differences in how "common" policies are implemented within analytical models. In the second section of the paper the AGMEMOD model's structure is expalined. The policy harmonized evaluation method is presented in the third section. Results from an application of the PH approach are presented and discussed in the paper's penultimate section, while section 5 concludes. Objavljeno v MTT Agrifood Research Finland.; Agricultural and food science; 2011; Vol. 20, no. 2; str. 119-130; Impact Factor: 0.923;Srednja vrednost revije / Medium Category Impact Factor: 0.782; WoS: AH, JY; Avtorji / Authors: Salputra Guna, Chantreuil Frédéric, Hanrahan Kevin, Donnellan Trevor, Leeuwen Myrna van, Erjavec Emil Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 9.Najpomembnejši družbeno-ekonomsko relevantni rezultati projektne skupine8 Družbenoekonomsko relevantni dosežki 1. COBISS ID 2843016 Vir: COBISS.SI Naslov SLO Politična ocena uvedbe enotnih regionalnih plačil na ravni EU ANG Policy assessment of an EU wide flat area CAP payments system Opis SLO Kot potencialno možnost razvoja SKP po letu 2013 prispevek obravnava uvedbo enotnih regionalnih plačil in ovrednoti pričakovane učinke s pomočjo modela AGMEMOD. ANG While the evolution of the Common Agricultural Policy (CAP) until 2013 is clear, European Union (EU) budgetary pressures and the perceived unfairness of the distribution of CAP support across Member States has lead to uncertainty over the desing of the CAP post 2013. One comprehensive reform option being consicered is the implementation of an EU wide flat area payment (EUWFAP) system and a reduction of the total budget available for direct payments. It is hypothesised that the implementation of this policy proposal wlould lead to significant changes in the distribution of the EU budget and to the redistribution of agricultural production between the Member States, which could hinder the implementation of the proposal. This paper evaluates the rationality of the EUWFAP, based on the analysis of its budgetary and market impacts. Using the AGMEMOD 2020 combined model, the introduction of the EUWFAP in 2013 is comapred with a baseline continuation of the current policy. Results suggest that there would be minor negative impacts on the agricultural production at the EU level, but that more substantial impact for some commodities, most notably beef, and could occur in the individual EU Member States. An important outcome of such a policy reform would be a substantial change in the budget allocation between Member Sates, which could help mitigate the budgetary tensions between the member States. Šifra B.06 Drugo Objavljeno v Butterworth Scientific; Economic Modelling; 2011; Vol. 28, no. 4; str. 1550-1558; Impact Factor: 0.701;Srednja vrednost revije / Medium Category Impact Factor: 1.032; A': 1; WoS: GY; Avtorji / Authors: Erjavec Emil, Chantreuil Frédéric, Hanrahan Kevin, Donnellan Trevor, Salputra Guna, Kožar Maja, Leeuwen Myrna van Tipologija 1.01 Izvirni znanstveni članek 10.Drugi pomembni rezultati projektne skupine9 Sodelovanje raziskovalne skupine pri posvetih in razpravah o aktualni reformi SKP in drugih razvojnih vprašanjih slovenskega kmetijstva. Primeri: ERJAVEC, Emil, REDNAK, Miroslav, VOLK, Tina. Flexibility of the basic payment scheme - the tool for more targeted approach in the CAP 2020 reform for some regions? : [predavanje na: Direct payments in the CAP towards 2020 "Do we need more flexibility for implementation at member states level to address the new challenges?", Brussels, 28 February 2012]. 2012. [COBISS.SI-ID 3016328] REDNAK, Miroslav. Predstavitev ocene učinkov spremembe kmetijske politike 2014 na višino plačil prvega stebra : predavanje na posvetu Neposredna plačila prvega stebra SKP 20142020 : sejem AGRA, Gornja Radgona, 27. avg. 2012. 2012. [COBISS.SI-ID 3901544] REDNAK, Miroslav, ERJAVEC, Emil. Ocena učinkov reforme Skupne kmetijske politike na slovensko kmetijstvo : Posvet o reformi Skupne kmetijske politike do 2020, Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede, Hoče, 18. november 2011. 2011. [COBISS.SI-ID 3772520] ERJAVEC, Emil. Enaka višina plačil za njive in travinje bo zgrešila zastavljene cilje : reforma skupne kmetijske politike. Kmeč. glas, 2011, letn. 68, št. 49, str. 6. [COBISS.SI-ID 2974856] CUNDER, Tomaž. Spremljanje razvoja kmetijstva v območjih z omejenimi dejavniki za kmetijsko dejavnost (OMD) : strokovna naloga : poročilo o opravljenem delu : [Naročnik: Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano]. Ljubljana: Kmetijski inštitut Slovenije, 2010. 180 str., tabele, graf. prikazi, zvd. [COBISS.SI-ID 3509096] 11.Pomen raziskovalnih rezultatov projektne skupine10 11.1.Pomen za razvoj znanosti11 SLO Raziskovalni projekt je izrazito aplikativne narave. Pri izvedbi analiz so bile uporabljene precej standardne statistične metode in različna ekonomska orodja, ki so bila posebej razvita ali nadgrajena za izvedbo raziskovalnega projekta. Rezultati projekta imajo zato predvsem neposredno uporabno vrednost, način izvedene analize in iz nje izhajajoči rezultati pa so lahko zanimivi tudi v mednarodnem okolju. ANG The research project has predominantly applied nature. Mostly standard statistical methods and various economic tools that have been specifically developed or upgraded have been applied in research project. Results obtained have therefore mainly applied value. The approach undertaken to answer specific questions and combinations of obtained results may be, however, interesting also in an international environment. 11.2.Pomen za razvoj Slovenije12 SLO Rezultati izvedenega projekta lahko nudijo konzistentno podporo pri neposrednem odločanju nosilcev kmetijske politike o izboru za Slovenijo primernih ukrepov za programsko obdobje 2014-2020. Strokovno utemeljen in z več vidikov proučen nabor ukrepov, med katerimi se lahko in se morajo odločati nosilci kmetijske politike, lahko prispeva k izboru takšne kombinacije, ki bo pripomogla k bolj učinkovitemu doseganju zastavljenih ciljev. Kvantitativno ovrednotenje pričakovanih posledic posameznih možnih izbir daje vpogled o realno pričakovanih učinkih odločitev v daljšem časovnem obdobju in s tem nakazuje razvojno dinamiko obravnavanega področja. ANG The results of the project can provide consistent support for decision-making in the field of agricultural policy, in this case in selection of appropriate measures for the programming period 2014-2020. Set of potentially measures between which agricultural policy makers can and has to decide are professionally grounded and examined from several aspects. This can contribute to the selection of combination that will enhance more effective achievement of the agricultural policy objectives. Quantitative evaluation of the expected effects of individual possible choices gives an insight of the expected impacts of policy decisions taken in longer period and indicates the development dynamics of topics studied. 12.Vpetost raziskovalnih rezultatov projektne skupine. 12.1.Vpetost raziskave v domače okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? 0 v domačih znanstvenih krogih 0 pri domačih uporabnikih Kdo (poleg sofinancerjev) že izraža interes po vaših spoznanjih oziroma rezultatih?13 KMetijsko gozdarska zbornica Slovenije in nekatere druge nevladne organizacije, ki so aktivne na področju kmetijstva 12.2.Vpetost raziskave v tuje okolje Kje obstaja verjetnost, da bodo vaša znanstvena spoznanja deležna zaznavnega odziva? 0 v mednarodnih znanstvenih krogih □ pri mednarodnih uporabnikih Navedite število in obliko formalnega raziskovalnega sodelovanja s tujini raziskovalnimi inštitucijami:— Vključenost v mednarodni konzorcij, ki še naprej razvija in nadgrajuje sektorski model evropskega kmetijstva AGMEMOD pod koordinacijo inštituta LEI iz Haaga (Nizozemska). Širjenje modela predvsem na države, ki želijo postati članice EU, in na 'vzhodnoevropske' države, ki v prihodnjih desetletjih lahko močno vplivajo na evropske kmetijske trge (Ukrajina, Rusija, Belorusija, Turčija, Kazahstan). Vključenost v obdelavo nacionalnih podatkov za potrebe Evrospkega statističnega urada Eurostat. Kateri so rezultati tovrstnega sodelovanja:15 Sodelovanje pri razvoju metodologije, izmenjava pridobljenih izkušenj, skupne publikacije. C. IZJAVE Podpisani izjavljam/o, da: • so vsi podatki, ki jih navajamo v poročilu, resnični in točni • se strinjamo z obdelavo podatkov v skladu z zakonodajo o varstvu osebnih podatkov za potrebe ocenjevanja in obdelavo teh podatkov za evidence ARRS • so vsi podatki v obrazcu v elektronski obliki identični podatkom v obrazcu v pisni obliki • so z vsebino letnega poročila seznanjeni in se strinjajo vsi soizvajalci projekta • bomo sofinancerjem istočasno z zaključnim poročilom predložili tudi študijo ali elaborat, skladno z zahtevami sofinancerjev Podpisi: zastopnik oz. pooblaščena oseba in vodja raziskovalnega projekta: raziskovalne organizacije: Univerza v Ljubljani, Biotehniška Stanko Kavčič fakulteta ZIG Kraj in datum: Ljubljana |9.10.2012 Oznaka prijave: ARRS-CRP-ZP-2012-05/51 1 Zaradi spremembe klasifikacije je potrebno v poročilu opredeliti raziskovalno področje po novi klasifikaciji FOS 2007 (Fields of Science). Prevajalna tabela med raziskovalnimi področji po klasifikaciji ARRS ter po klasifikaciji FOS 2007 (Fields of Science) s kategorijami WOS (Web of Science) kot podpodročji je dostopna na spletni strani agencije (http://www.arrs.gov.si/sl/gradivo/sifranti/preslik-vpp-fos-wos.asp). Nazaj 2 Podpisano izjavo sofinancerja/sofinancerjev, s katero potrjuje/jo, da delo na projektu potekalo skladno s programom, skupaj z vsebinsko obrazložitvijo o potencialnih učinkih rezultatov projekta obvezno priložite obrazcu kot priponko (v skeniranem PDF formatu) in jo v primeru, da poročilo ni polno digitalno podpisano, pošljite po pošti na Javno agencijo za raziskovalno dejavnost RS. Nazaj 3 Napišite povzetek raziskovalnega projekta (največ 3.000 znakov v slovenskem in angleškem jeziku) Nazaj 4 Napišite kratko vsebinsko poročilo, kjer boste predstavili raziskovalno hipotezo in opis raziskovanja. Navedite ključne ugotovitve, znanstvena spoznanja, rezultate in učinke raziskovalnega projekta in njihovo uporabo ter sodelovanje s tujimi partnerji. Največ 12.000 znakov vključno s presledki (približno dve strani, velikosti pisave 11). Nazaj 5 Realizacija raziskovalne hipoteze. Največ 3.000 znakov vključno s presledki (približno pol strani, velikosti pisave 11) Nazaj 6 V primeru bistvenih odstopanj in sprememb od predvidenega programa raziskovalnega projekta, kot je bil zapisan v predlogu raziskovalnega projekta oziroma v primeru sprememb, povečanja ali zmanjšanja sestave projektne skupine v zadnjem letu izvajanja projekta (obrazložitev). V primeru, da sprememb ni bilo, to navedite. Največ 6.000 znakov vključno s presledki (približno ena stran, velikosti pisave 11). Nazaj 7 Znanstveni in družbeno-ekonomski dosežki v programu in projektu so lahko enaki, saj se projekna vsebina praviloma nanaša na širšo problematiko raziskovalnega programa, zato pričakujemo, da bo večina izjemnih dosežkov raziskovalnih programov dokumentirana tudi med izjemnimi dosežki različnih raziskovalnih projektov. Raziskovalni dosežek iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Nazaj 8 Znanstveni in družbeno-ekonomski dosežki v programu in projektu so lahko enaki, saj se projekna vsebina praviloma nanaša na širšo problematiko raziskovalnega programa, zato pričakujemo, da bo večina izjemnih dosežkov raziskovalnih programov dokumentirana tudi med izjemnimi dosežki različnih raziskovalnih projektov. Družbeno-ekonomski rezultat iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) vpišete tako, da izpolnite COBISS kodo dosežka - sistem nato sam izpolni naslov objave, naziv, IF in srednjo vrednost revije, naziv FOS področja ter podatek, ali je dosežek uvrščen v A'' ali A'. Družbenoekonomski dosežek je po svoji strukturi drugačen, kot znanstveni dosežek. Povzetek znanstvenega dosežka je praviloma povzetek bibliografske enote (članka, knjige), v kateri je dosežek objavljen. Povzetek družbeno ekonomsko relevantnega dosežka praviloma ni povzetek bibliografske enote, ki ta dosežek dokumentira, ker je dosežek sklop več rezultatov raziskovanja, ki je lahko dokumentiran v različnih bibliografskih enotah. COBISS ID zato ni enoznačen izjemoma pa ga lahko tudi ni (npr. v preteklem letu vodja meni, da je izjemen dosežek to, da sta se dva mlajša sodelavca zaposlila v gospodarstvu na pomembnih raziskovalnih nalogah, ali ustanovila svoje podjetje, ki je rezultat prejšnjega dela ... - v obeh primerih ni COBISS ID). Nazaj 9 Navedite rezultate raziskovalnega projekta iz obdobja izvajanja projekta (do oddaje zaključnega poročila) v primeru, da katerega od rezultatov ni mogoče navesti v točkah 7 in 8 (npr. ker se ga v sistemu COBISS ne vodi). Največ 2.000 znakov vključno s presledki. Nazaj 10 Pomen raziskovalnih rezultatov za razvoj znanosti in za razvoj Slovenije bo objavljen na spletni strani: http://sicris.izum.si/ za posamezen projekt, ki je predmet poročanja Nazaj 11 Največ 4.000 znakov vključno s presledki Nazaj 12 Največ 4.000 znakov vključno s presledki Nazaj 13 Največ 500 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj 14 Največ 500 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj 15 Največ 1.000 znakov vključno s presledki (velikosti pisave 11) Nazaj Obrazec: ARRS-CRP-ZP/2012-05 v1.00c 24-F1-23-2C-D9-49-6F-17-82-63-55-11-A6-AB-DD-0B-DD-52-D7-5D CRP: Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva do leta 2020 Vsebinski sklop 1a: Struktura kmetijskih gospodarstev v Sloveniji Uvod Slovenija se po vstopu v Evropsko unijo (EU) in vključenju v mehanizme skupne kmetijske politike (SKP) sooča z intenzivnimi strukturnimi spremembami. Te se kažejo tako na različnih področjih osnovne kmetijske pridelave, kot tudi na ostalih področjih kmetijske dejavnosti (predelava in trženje kmetijskih pridelkov, gozdarstvo, druge storitvene dejavnosti, dopolnilne dejavnosti, itd). Ker je njihova intenzivnost zelo različna tudi s prostorsko-regionalnega vidika je raziskava v okviru pričujočega projektnega sklopa zasledovala predvsem naslednje osnovne tri cilje: • Analiza stanja in značilnosti agrarne strukture v Sloveniji v letu 2010, • Opredelitev strukturnih sprememb v zadnjem desetletju na podlagi primerjave podatkov popolnih popisov kmetijstva v letih 2000 in 2010, • Opredelitev strukturnih sprememb na regionalni ravni oziroma na ravni 12 statističnih regij v Sloveniji. Vsebinsko metodološki pristop Nekatere od teh sprememb se v določeni meri spremljajo že v okviru rednih vzorčnih popisov kmetijstva, ki pa zaradi omejenega števila informacij ne predstavljajo dovolj relevantne osnove za prikaz vseh sprememb in gibanj, ki se dogajajo znotraj celotnega kmetijskega sektorja. Popolni popis kmetijstva, ki je bil izveden v sredini leta 2010, je glede na zastavljene vsebinske okvire poleg osnovnih podatkov o agrarni strukturi omogočil tudi pridobitev cele vrste drugih, za nadaljnji razvoj kmetijstva tudi zelo pomembnih informacij. V okviru projektnega sklopa je bila tako izvedena podrobnejša analiza stanja na področju: • Standardnih elementov agrarne strukture (raba zemljišč na kmetijski gospodarstvih, velikostna struktura kmetijskih gospodarstev, posestna in zemljiška razdrobljenost, proizvodno-ekonomska struktura kmetijskih gospodarstev), • Delovne sile na kmetijskih gospodarstvih, kjer je glede na razpoložljive podatke poleg socialne in zaposlitvene strukture prebivalstva na družinskih kmetijah podrobneje obdelana tudi delovna v kmetijskih podjetjih, • Regionalnih značilnosti agrarne strukture, kjer je analiza glede na razpoložljivo prostorsko raven opravljena v okviru veljavne uradne regionalizacije na ravni statističnih regij. Zaradi zamude pri objavi določenih podatkov žal ni bilo možno analizirati nekaterih dodatnih značilnosti agrarne strukture v Sloveniji, predvsem tistih s področja proizvodnih postopkov in metod, ki neposredno ali posredno vplivajo na obremenitve okolja s strani kmetijske dejavnosti (gnojenje, načini obdelave tal, uporabljene tehnologije v živinoreji) ali pa tistih, ki prispevajo k izboljševanju stanja v okolju (alternativni viri energije, ohranjanje krajinskih elementov ipd). Analiza je potekala s pomočjo standardnih empiričnih raziskovalnih metod za obdelavo statističnih podatkov. Uporabljen je bil metodološki pristop, ki je omogočal spremljanje in analiziranje agrarne strukture v prostoru in času. Slednje pomeni, da je bila v okviru večine analiz izvedena tudi časovna primerjava z rezultati popolnega popisa kmetijstva iz leta 2000, s tem pa je bila omogočena tudi opredelitev glavnih razvojnih trendov v agrarni strukturi slovenskega kmetijstva. Število kmetijskih gospodarstev in raba zemljišč V Sloveniji se je v času Popisa kmetijstva 2010 s kmetijsko dejavnostjo ukvarjalo 74.646 kmetijskih gospodarstev (KMG). V primerjavi s Popisom kmetijstva 2000 se je število KMG v desetletnem obdobju zmanjšalo za12 tisoč oziroma za skoraj 14%. Precej manj se je zmanjšala površina kmetijske zemlje na popisanih gospodarstvih. V letu 2010 so upravljala s 507 tisoč ha kmetijskih zemljišč, od tega so imela v uporabi (KZU) dobrih 474 tisoč ha. V primerjavi s podatki popisa iz leta 2000 se je skupna površina KZU zmanjšala za okoli 11 tisoč ha oziroma dobra 2%. Ker se je število kmetijskih gospodarstev v obdobju 2000-2010 zmanjšalo bolj kot površina kmetijskih zemljišč v uporabi, se je povprečna velikost kmetijskih gospodarstev povečala od 5,6 ha v letu 2000 na 6,4 ha v letu 2010 oziroma za 13%. Preglednica 1: Število gospodarstev po rabi zemljišč in povprečna velikost kmetijskih gospodarstev po vrstah rabe; 2000 in 2010 Število gospodarstev Indeks Površina rabe KZU (ha) Indeks Povprečno ha/gospodarstvo Indeks 2000 2010 2010/00 2000 2010 2010/00 2000 2010 2010/00 Gospodarstva skupaj 86.467 74.646 86,3 485.879 474.432 97,6 5,6 6,4 113,1 Gospodarstva z njivami in vrtovi 80.877 63.272 78,2 170.570 170.144 99,8 2,1 2,7 127,5 Gospodarstva s sadovnjaki in oljčniki 42.727 22.161 51,9 13.062 10.082 77,2 0,3 0,5 148,8 Gospodarstva z vinogradi 35.129 26.328 74,9 16.603 16.351 98,5 0,5 0,6 131,4 Gospodarstva s trajnim travinjem* 74.230 61.949 83,5 285.410 277.492 97,2 3,8 4,5 116,5 * brez skupnih travnikov in pašnikov Vir: SURS Še bolj kot skupno število gospodarstev se je zmanjšalo število kmetijskih gospodarstev s posamezno vrsto rabe zemljišč. Število kmetijskih gospodarstev s sadovnjaki se je skoraj prepolovilo, nekoliko manj izrazito pa se je zmanjšalo tudi število gospodarstev pri drugih vrstah rabe. Podobno kot pri skupnih zemljiščih se je v manjšem obsegu zmanjšala tudi površina posameznih rab kmetijskih zemljišč. To velja praktično za vse vrste rabe zemljišč z izjemo njiv, ki je v primerjavi z letom 2000 ostala skoraj nespremenjena. Površine sadovnjakov so manjše za dobro petino, površine trajnega travinja za slabe 3%, površine pod vinogradi pa za dober odstotek. Pri analizi niso upoštevani skupni travniki in pašniki. Njihova površina se je v medpopisnem obdobju zmanjšala od 22.786 ha v letu 2000 na 8.221 ha v letu 2010. V strukturi kmetijskih zemljišč v uporabi trajni travniki in pašniki še vedno predstavljajo več kot polovico (58%), sledijo njive in vrtovi s 36% ter trajni nasadi s slabimi 6%. V primerjavi z letom 2000 se ti deleži niso bistveno spremenili. Gledano po vrstah rabe se je povprečna velikost od leta 2000 relativno najbolj povečala pri sadovnjakih (skoraj za 50%), sledijo vinogradi in njive (za okoli 30%), najmanj pa se je povečala povprečna površina trajnega travinja na gospodarstvo (za slabih 17%). Podobni trendi v spreminjanju agrarne strukture, kot so prisotni na ravni celotnega slovenskega kmetijstva, so značilni tudi za trende v posameznih statističnih regijah. V medpopisnem obdobju 2000-2010 se je praktično v vseh regijah občutno zmanjšalo število KMG, še najbolj v Pomurski statistični regiji, kjer je padec znašal kar slabih 25%. Edino izjemo predstavlja Zasavska regija, kjer se je, v nasprotju z ostalimi, število KMG celo povečalo za dobra 2%. Obratni trend v tej regiji je vsekakor posledica splošne gospodarske krize, kjer se ob krizi v drugih gospodarskih dejavnostih očitno ponovno povečuje pomen kmetijstva. Medtem ko se je skupna površina KZU na gospodarstvih najbolj zmanjšala na območju Gorenjske statistične regije, pa se je na območju Notranjsko-kraške in Obalno-kraške regije celo povečala - predvsem na račun večje obdelanosti kraških pašnikov. V skladu z opisanimi trendi se je večinoma (razen v Zasavski regiji) povečala tudi povprečna velikost KMG. Preglednica 2: Število gospodarstev po rabi zemljišč in povprečna velikost kmetijskih gospodarstev po regijah; 2000 in 2010 Število gospodarstev Indeks Površina rabe KZU (ha) Indeks Povprečno ha/gospodarstvo Indeks 2000 2010 2010/00 2000 2010 2010/00 2000 2010 2010/00 SLOVENIJA 86.423 74.455 86,2 485.879 474.432 97,6 5,6 6,4 113,3 Pomurska 11.804 8.876 75,2 66.236 64.076 96,7 5,6 7,2 128,7 Podravska 14.790 12.291 83,1 82.862 80.516 97,2 5,6 6,6 116,9 Koroška 2.901 2.736 94,3 21.576 21.163 98,1 7,4 7,7 104,0 Savinjska 12.898 11.411 88,5 67.951 67.297 99,0 5,3 5,9 111,9 Zasavska 1.048 1.072 102,3 6.161 6.003 97,4 5,9 5,6 95,3 Spodnjeposavska 5.759 5.222 90,7 27.895 26.693 95,7 4,8 5,1 105,5 JV Slovenija 9.537 8.069 84,6 50.233 49.400 98,3 5,3 6,1 116,2 Osrednjeslovenska 9.483 8.625 91,0 63.770 62.617 98,2 6,7 7,3 108,0 Gorenjska 5.040 4.450 88,3 33.402 31.411 94,0 6,6 7,1 106,5 Notranjsko-kraška 2.949 2.878 97,6 20.913 22.240 106,3 7,1 7,7 109,0 Goriška 6.539 5.772 88,3 32.391 29.414 90,8 5,0 5,1 102,9 Obalno-kraška 3.675 3.053 83,1 12.490 13.601 108,9 3,4 4,5 131,1 * brez skupnih travnikov in pašnikov Vir: SURS Poleg povprečne površine KZU na KMG na proces koncentracije kažejo tudi precejšnje spremembe velikostne strukture kmetijskih gospodarstev. Delež gospodarstev, ki imajo v uporabi nad 20 ha kmetijskih zemljišč, je v primerjavi z letom 2000 dvakrat večji (leta 2010 4,4%), kmetijska zemlja, ki jo ta gospodarstva uporabljajo, pa zavzema skoraj 30% skupne površine kmetijske zemlje v uporabi, kar je 12 odstotnih točk več kot leta 2000. Preglednica 3: Struktura kmetijskih gospodarstev po velikosti KZU; 2000 in 2010 Kmetij ska gospodarstva Kmetijska zemlja v uporabi (KZU)* Število Indeks Struktura (%) Površina (ha) Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 2000 2010 2010/00 2000 2010 <20 ha 84.651 71.358 84,3 97,9 95,6 403.852 337.495 83,6 83,1 71,1 >=20 ha 1.816 3.288 181,1 2,1 4,4 82.026 136.939 166,9 16,9 28,9 Skupaj 86.467 74.646 86,3 100,0 100,0 485.878 474.434 97,6 100,0 100,0 * brez skupnih travnikov in pašnikov Vir: SURS Slika 1: Število kmetijskih gospodarstev in površina po velikostnih razredih KZU; 2000-2010 Vir: SURS Število kmetijskih gospodarstev in površina kmetijske zemlje v uporabi v velikostnih razredih do 20 ha KZU se je v primerjavi z letom 2000 zmanjšalo za okoli 16%. Zmanjševanje števila gospodarstev v teh razredih je potekalo dokaj enakomerno skozi celotno medpopisno obdobje, z izjemo kmetijskih gospodarstev v velikostnem razredu do 5 ha KZU. V tem velikostnem razredu se je število gospodarstev močno zmanjšalo v obdobju 2000-2003, kasneje pa se ni bistveno spremenilo. Tako število kmetijskih gospodarstev, kot tudi površina kmetijske zemlje v uporabi se je v celotnem medpopisnem obdobju najbolj zmanjšala v velikostnem razredu od 5 do 10 ha KZU (za okoli petino), kljub temu pa se v tem velikostnem razredu še vedno nahaja okoli četrtina vseh gospodarstev in KZU. Živinoreja Z živinorejo se je leta 2010 ukvarjalo nekaj manj kot 59 tisoč kmetijskih gospodarstev, kar je skoraj 19 tisoč oziroma četrtina manj kot leta 2000. Medtem ko se je predvsem zmanjšalo število gospodarstev, ki redijo prašiče, perutnino, govedo ali kunce (za okoli 40%), manjše pa je tudi število gospodarstev s kozami, pa se je v obdobju 2000-2010 povečalo število gospodarstev, ki redijo ovce, konje ali jelenjad. Še bolj izrazito kot pri rabi kmetijske zemlje, se procesi specializacije kažejo v živinoreji. V letu 2010 se je z živinorejo ukvarjalo 79% vseh gospodarstev, kar je 11 odstotnih točk manj kot leta 2000. Največ gospodarstev je v letu 2010 redilo govedo (48% vseh) in perutnino (48% vseh), sledijo pa gospodarstva s prašiči (35% vseh). Kmetijska gospodarstva so v letu 2010 redila 421.553 glav velike živine (GVŽ) oziroma dobrih 11% manj kot leta 2000. Največji padec števila živine v primerjavi z letom 2000 je opazen pri kuncih (-53%), prašičih (-37%) in perutnini (-27%), medtem ko je zmanjšanje števila govedi mnogo manj izrazito (5%). Zaradi večjega padca števila kmetijskih gospodarstev od padca števila živine, se je povprečno število GVŽ na gospodarstvo povečalo od 6,1 v letu 2000 na 7,2 leta 2010 oziroma za 18%. Proces koncentracije v živinoreji je opazen pri vseh vrstah živine z izjemo kuncev in jelenjadi, najbolj izrazit in enakomeren pa je v govedoreji. Gospodarstva z govedom so leta 2010 v povprečju redila 13,1 glave, kar je 4,2 glave več kot leta 2000. Povprečno število krav molznic na gospodarstvo se je v istem obdobju podvojilo (na 9,9 glav), poraslo pa je tudi povprečno število drugih krav (na 3,3 glave na gospodarstvo oziroma za 17%). Pri prašičih je bilo povečanje povprečnega števila živali na gospodarstvo med letoma 2000 in 2010 precej manjše (+7%), kar pa je v celoti posledica dogajanj v obdobju po letu 2007. Od leta 2000 do 2007 je povprečno število prašičev na gospodarstvo namreč poraslo od 13,5 na 17,2 glave, nato pa se je zaradi velikega padca števila živali do leta 2010 zmanjšalo na 14,4 glave. Preglednica 4: Število kmetijskih gospodarstev z živino, število živine ter povprečno število živali na gospodarstvo; 2000 in 2010 Število gospodarstev Indeks 2010/00 Število živine Indeks 2010/00 Št. glav/ gospodarstvo Indeks 2010/00 2000 2010 2000 2010 2000 2010 Gospodarstva z govedom 56.097 36.119 64,4 499.546 472.333 94,6 8,9 13,1 146,9 Gospodarstva s kravami 47.265 29.030 61,4 198.261 174.695 88,1 4,2 6,0 143,5 Gospodarstva s prašiči 44.623 26.441 59,3 601.953 382.031 63,5 13,5 14,4 107,1 Gospodarstva s perutnino 58.929 36.240 61,5 6.731.009 4.900.990 72,8 114,2 135,2 118,4 Gospodarstva s konji 4.634 5.948 128,4 14.407 22.673 157,4 3,1 3,8 122,6 Gospodarstva z ovcami 4.330 6.181 142,7 96.027 137.737 143,4 22,2 22,3 100,5 Gospodarstva s kozami 4.775 4.214 88,3 29.385 34.864 118,6 6,2 8,3 134,4 Gospodarstva s kunci 12.682 8.051 63,5 180.274 85.088 47,2 14,2 10,6 74,3 Gospodarstva z jelenjadjo 190 352 185,3 4.189 7.341 175,2 22,0 20,9 94,6 Gospodarstva z živino (GVŽ) 77.452 58.648 75,7 470.498 421.553 89,6 6,1 7,2 118,3 Vir: SURS Preglednica 5: Število kmetijskih gospodarstev z GVŽ, število GVŽ ter povprečno število GVŽ na gospodarstvo po regijah; 2000 in 2010 Število gospodarstev Indeks 2010/00 Število živine Indeks 2010/00 Št. glav/ gospodarstvo Indeks 2010/00 2000 2010 2000 2010 2000 2010 SLOVENIJA 77.452 58.648 75,7 470.498 421.553 89,6 6,1 7,2 118,3 Pomurska 10.568 6.748 63,9 59.843 43.933 73,4 5,7 6,5 115,0 Podravska 13.281 9.774 73,6 89.855 79.851 88,9 6,8 8,2 120,8 Koroška 2.860 2.503 87,5 24.163 23.809 98,5 8,4 9,5 112,6 Savinjska 12.128 9.882 81,5 75.882 72.636 95,7 6,3 7,4 117,5 Zasavska 1.021 963 94,3 5.708 5.325 93,3 5,6 5,5 98,9 Spodnjeposavska 5.202 4.190 80,5 22.394 19.333 86,3 4,3 4,6 107,2 JV Slovenija 8.616 6.578 76,3 44.439 39.589 89,1 5,2 6,0 116,7 Osrednjeslovenska 9.024 7.335 81,3 70.832 64.274 90,7 7,8 8,8 111,6 Gorenjska 4.856 3.839 79,1 39.838 39.525 99,2 8,2 10,3 125,5 Notranjsko-kraška 2.530 1.932 76,4 13.771 11.298 82,0 5,4 5,8 107,4 Goriška 5.080 3.599 70,8 19.738 18.104 91,7 3,9 5,0 129,5 Obalno-kraška 2.286 1.305 57,1 4.035 3.876 96,1 1,8 3,0 168,3 Vir: SURS Podobno kot pri kmetijski zemlji se je tudi pri številu gospodarstev, ki redijo živino, njihovo število najmanj zmanjšalo v Zasavski regiji, najbolj pa v obeh, geografsko najbolj oddaljenih regijah - Obalno-kraški in Pomurski regiji. Pri številu živine (GVŽ) so trendi nekoliko drugačni. Med regijami, kjer se je čreda na KMG v povprečju najmanj zmanjšala, prednjačita predvsem Gorenjska in Koroška regija t.j. območji, kjer so naravne razmere za kmetijsko pridelavo sicer najbolj neugodne. Med regijami, kjer se je število živine najbolj zmanjšalo, pa je zopet potrebno izpostaviti Pomursko regijo, ki ima zato posledično tudi podpovprečno število GVŽ na gospodarstvo. Medtem ko je v Gorenjski regiji število GVŽ preseglo 10 glav na gospodarstvo, pa Obalno-kraška regija, kljub daleč največjemu relativnemu porastu, s 3,0 glave na gospodarstvo, še vedno precej zaostaja za slovenskim povprečjem. Preglednica 6: Struktura kmetijskih gospodarstev po velikosti GVŽ; 2000 in 2010 Kmeti ska gospodarstva Število glav velike živine (GVŽ) Število Indeks Struktura (%) Število Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 2000 2010 2010/00 2000 2010 <30 75.964 56.285 74,1 98,1 96,0 363.107 280.418 77,2 77,2 66,5 >=30 1488 2.363 158,8 1,9 4,0 107.391 141.135 131,4 22,8 33,5 Skupaj 77.452 58.648 75,7 100 100 470.498 421.553 89,6 100 100 Vir: SURS Slika 2: Število kmetijskih gospodarstev in GVŽ po velikostnih razredih GVŽ; 2000-2010 Velikostna struktura na živinorejskih gospodarstvih se je v zadnjih desetih letih precej izboljšala. Število gospodarstev, ki redijo več kot 30 GVŽ, se je povečalo za 59%, ta gospodarstva pa redijo tretjino vseh GVŽ, kar je 11 odstotnih točk več kot v letu 2000. Podatki kažejo, da so procesi koncentracije v živinoreji nekoliko živahnejši kot pri kmetijski zemlji. Povprečno število živali na gospodarstvo se povečuje dokaj enakomerno v celotnem medpopisnem obdobju, velikostna struktura pa se izboljšuje predvsem zaradi rasti števila gospodarstev v večjih velikostnih razredih. Ob tem pa je zaskrbljujoče, da je pri večini proizvodnih usmeritev, še najbolj izrazito pa v prašičereji, proces opuščanja proizvodnje hitrejši od procesa koncentracije in specializacije na večjih gospodarstvih, posledično pa se zmanjšuje tudi skupno število Gvž. Delovna sila na kmetijskih gospodarstvih V letu 2010 se je število oseb, ki delajo v kmetijstvu, zmanjšalo za skoraj 18%. Na kmetijskih gospodarstvih je tako v tem letu delalo dobrih 211.000 oseb, od tega 205.597 na družinskih kmetijah in 5.594 v kmetijskih podjetjih in zadrugah. Zanimivo je, da se je z relativnega vidika povečalo število plačane delovne sile na kmetijah ter zaposlenih v kmetijskih podjetjih in zadrugah, nasprotno pa se skoraj za petino zmanjšalo število v kmetijstvu zaposlenih družinskih članov na kmetijah. Skupaj s sezonskim in priložnostnim delom ter strojnimi storitvami je vložek dela, izražen v polnovrednih delovnih močeh (PDM), znašal 77.012 PDM. Skupna zaposlenost v kmetijstvu se je tako v primerjavi s popisom 2000 zmanjšala za skoraj 29%. Povprečno število PDM na kmetijsko gospodarstvo se je v medpopisnem obdobju znižalo za 17% in sedaj znaša 1,03. Zmanjšal se je tudi vložek dela na enoto površine kmetijske zemlje v uporabi in sicer od 22 PDM/100 ha KZU leta 2000 na 16 PDM/100 ha KZU leta 2010 oziroma za skoraj 27%. Preglednica 7: Delovna sila v kmetijstvu; 2000 in 2010 Število Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 ŠTEVILO OSEB Zaposleni v podjetjih in zadrugah 4.058 5.594 137,9 1,6 2,6 Plačana delovna sila na kmetijah 197 352 178,7 0,1 0,2 Družinska delovna sila 252.528 205.245 81,3 98,3 97,2 - Gospodar 86.336 74.425 86,2 33,6 35,2 - Drugi družinski člani 166.192 130.820 78,7 64,7 61,9 Skupaj delovna sila v kmetijstvu 256.783 211.191 82,2 100,0 100,0 ŠTEVILO PDM Zaposleni v podjetjih in zadrugah 4.032 2.610 64,7 3,7 3,4 Plačana delovna sila na kmetijah 156 225 144,2 0,1 0,3 Nestalna delovna sila na kmetijah 3.622 4.686 129,4 3,4 6,1 Nestalna delovna sila v kmetijskih podjetjih in zadrugah 573 - - 0,7 Družinska delovna sila 99.718 68.682 68,9 92,5 89,2 - Gospodar 44.690 34.645 77,5 41,5 45,0 - Drugi družinski člani 55.028 34.037 61,9 51,0 44,2 Strojne storitve na družinskih kmetijah 281 227 80,8 0,3 0,3 Strojne storitve v kmetijskih podjetjih in zadrugah 10 - - - Skupaj zaposlenost v kmetijstvu 107.809 77.012 71,4 100,0 100,0 PDM/število oseb, ki delajo v kmetijstvu 0,42 0,36 86,9 - - PDM/100 ha KZU 22,2 16,2 73,2 - - PDM/gospodarstvo 1,25 1,03 82,7 - - Vir: SURS V Sloveniji je še vedno več kot polovica delovne sile v kmetijstvu zaposlena na območju kmetijsko najbolj razvitih regij - Podravske, Savinjske in Pomurske. K celotnemu delovnemu potencialu najmanj prispevajo kraške in primorske regije, kjer v kmetijstvu dela le dobrih 12% vseh PDM v slovenskem kmetijstvu. Te regije v precejšnji meri odstopajo tudi v pogledu koncentracije delovnih moči na gospodarstvo, kjer so ta praviloma delovno podhranjena. Kmetije z nadpovprečnim številom PDM na gospodarstvo pa so praviloma značilne za regije v osrednjem delu Slovenije - v Zasavski ter Savinjski regiji. Vložek dela na enoto površine kmetijske zemlje v uporabi, kot eden od posrednih kazalnikov delovne intenzivnosti se po statističnih regijah giblje od 0,09 PDM/ha KZU v Notranjsko kraški regiji do 0,22 PDM/ha KZU v Zasavski regiji. Od kmetijsko razvitejših regij je delovno intenzivnejša predvsem Pomurska regija. Preglednica 8: Polnovredne delovne moči in standardizirano pokritje po statističnih regijah v Sloveniji v letu 2010 Število KMG KZU (v ha) Število PDM Ekonomska velikost (v 1000 EUR) PDM/ KMG Ekonomska velikost/ KG (v1000 €) PDM/ha KZU Ekonomska velikost / ha KZU (v 1000 €) SLOVENIJA 74.646 474.432 77.012 913.194 1,03 12,2 0,16 1,92 Pomurska 8.890 64.076 8.186 123.125 0,92 13,8 0,13 1,92 Podravska 12.318 80.516 13.464 194.265 1,09 15,8 0,17 2,41 Koroška 2.743 21.163 3.232 41.481 1,18 15,1 0,15 1,96 Savinjska 11.434 67.297 13.493 138.279 1,18 12,1 0,20 2,05 Zasavska 1.075 6.003 1.340 8.531 1,25 7,9 0,22 1,42 Spodnjeposavska 5.227 26.693 5.447 50.150 1,04 9,6 0,20 1,88 JV Slovenija 8.079 49.400 7.528 76.847 0,93 9,5 0,15 1,56 Osrednjeslovenska 8.673 62.617 9.869 116.176 1,14 13,4 0,16 1,86 Gorenjska 4.476 31.411 5.118 67.728 1,14 15,1 0,16 2,16 Notranjsko-kraška 2.881 22.240 2.091 21.597 0,73 7,5 0,09 0,97 Goriška 5.790 29.414 4.928 51.638 0,85 8,9 0,17 1,76 Obalno-kraška 3.060 13.601 2.317 23.377 0,76 7,6 0,17 1,72 Vir: SURS V Sloveniji še vedno ostaja zaskrbljujoča starostna struktura družinskih članov na kmetijskih gospodarstvih. Ta se še vedno slabša, saj je na kmetijah že več kot ena tretjina družinskih članov starejših od 55 let. To je kar je 4 odstotne točke več kot v letu 2000. Nasprotno se je delež družinskih članov, mlajših od 45 let v obdobju od leta 2000 zmanjšal za 7 odstotnih točk in sicer predvsem na račun zmanjšanja deleža družinskih članov mlajših od 25 let. Po podatkih popisa 2010 je mlajših od 45 let, manj kot polovica družinskih članov na družinskih kmetijah. Preglednica 9: Starostna struktura družinskih članov na družinskih kmetijah; 2000 in 2010 Število Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 <25 let 91.215 54.169 59,4 28,2 20,9 25-44 let 88.598 71.758 81,0 27,4 27,7 45-55 let 42.561 41.842 98,3 13,2 16,2 >=55 let 100.607 91.306 90,8 31,1 35,2 Družinski člani skupaj 322.981 259.075 80,2 100,0 100,0 Vir: SURS Med statističnimi regijami imata daleč najslabšo strukturo obe kraški regiji. Pri obeh znaša delež družinskih članov, starejših od 55 let, več kot 40 %. Za obe je tudi značilen zelo nizek delež mlajših od 25 let, ki v Obalno kraški regiji znaša le 13,3%. Razmeroma nizek delež te skupine prebivalstva je značilen tudi za Pomursko regijo. Podobno in zelo nazorno sliko nam kaže tudi agregatni indeks staranja (razmerje med številom prebivalstva nad 55 let in številom prebivalstva do 25 let. Ta je najugodnejši v Koroški regiji, sledi ji Savinjska regija, daleč najslabše razmerje pa ima Notranjsko-kraška statistične regija. Preglednica 10: Starostna struktura družinskih članov na družinskih kmetijah po statističnih regijah; 2000 in 2010 <25 let 25-44 let 45-55 let >=55 let 2000 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010 SLOVENIJA 91.215 54.169 88.598 71.758 42.561 41.842 100.607 91.306 Pomurska 11.664 5.686 12.325 8.656 6.464 4.977 14.248 11.617 Podravska 15.257 8.650 15.421 11.627 6.931 6.872 16.739 14.601 Koroška 3.625 2.362 3.163 2.877 1.547 1.703 3.187 3.206 Savinjska 14.972 8.903 13.675 11.789 6.343 6.568 14.279 13.385 Zasavska 1.132 830 1.164 1.104 531 668 1.218 1.322 Spodnjeposavska 5.797 3.807 5.738 4.955 2.905 3.071 6.538 6.365 JV Slovenija 10.205 6.464 9.778 7.574 4.371 4.736 10.926 9.564 Osrednjeslovenska 11.009 7.085 10.125 8.665 4.126 4.817 11.678 10.607 Gorenjska 6.181 3.743 5.200 4.676 2.404 2.359 6.092 5.544 Notranjsko-kraška 2.400 1.803 2.491 2.429 1.450 1.400 3.647 3.837 Goriška 6.460 3.635 6.333 5.053 3.502 3.109 7.690 7.321 Obalno-kraška 2.513 1.201 3.185 2.353 1.987 1.562 4.365 3.937 Vir: SURS Preglednica 11: Starostna struktura družinskih članov na družinskih kmetijah po statističnih regijah; 2000 in 2010 (%) <25 let 25-44 let 45-55 let >=55 let Skupaj 2000 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010 2000 2010 SLOVENIJA 28,2 20,9 27,4 27,7 13,2 16,2 31,1 35,2 100 100 Pomurska 26,1 18,4 27,6 28,0 14,5 16,1 31,9 37,6 100 100 Podravska 28,1 20,7 28,4 27,8 12,8 16,5 30,8 35,0 100 100 Koroška 31,5 23,3 27,5 28,4 13,4 16,8 27,7 31,6 100 100 Savinjska 30,4 21,9 27,8 29,0 12,9 16,2 29,0 32,9 100 100 Zasavska 28,0 21,2 28,8 28,1 13,1 17,0 30,1 33,7 100 100 Spodnjeposavska 27,6 20,9 27,4 27,2 13,8 16,9 31,2 35,0 100 100 JV Slovenija 28,9 22,8 27,7 26,7 12,4 16,7 31,0 33,7 100 100 Osrednjeslovenska 29,8 22,7 27,4 27,8 11,2 15,5 31,6 34,0 100 100 Gorenjska 31,1 22,9 26,2 28,6 12,1 14,5 30,6 34,0 100 100 Notranjsko-kraška 24,0 19,0 24,9 25,7 14,5 14,8 36,5 40,5 100 100 Goriška 26,9 19,0 26,4 26,4 14,6 16,3 32,1 38,3 100 100 Obalno-kraška 20,9 13,3 26,4 26,0 16,5 17,3 36,2 43,5 100 100 Vir: SURS Počasi, a vztrajno se izboljšuje izobrazbena struktura gospodarjev na družinskih kmetijah. Delež gospodarjev brez izobrazbe ali samo z osnovnošolsko izobrazbo se je v primerjavi z letom 2000 zmanjšal za 15 odstotnih točk oziroma na 43%. Vzporedno se je povečal delež gospodarjev s poklicno ali srednjo izobrazbo, pa tudi tistih z višjo ali visoko izobrazbo. Podobne spremembe zasledimo tudi pri kmetijski izobrazbi gospodarjev. V primerjavi z letom 2000 se je v letu 2010 delež gospodarjev, ki imajo samo praktične izkušnje v kmetijstvu zmanjšal za 19 odstotnih točk in sedaj znaša dobrih 64%. Skoraj za trikrat se je povečalo število gospodarjev, ki imajo opravljene tečaje iz kmetijstva, povečal pa se je tudi delež gospodarjev z različnimi oblikami formalne kmetijske izobrazbe. Preglednica 12: Izobrazba gospodarjev na družinskih kmetijah; 2000 in 2010 Število Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 Splošna izobrazba Brez ali nepopolna osnovna izobrazba 9.717 4.496 46,3 11,3 6,0 Osnovna izobrazba 40.698 27.704 68,1 47,1 37,2 Nižja ali srednja izobrazba 33.044 37.627 113,9 38,3 50,6 Višja ali visoka izobrazba 2.781 4.598 165,3 3,2 6,2 Ni podatka 96 0 - 0,1 0,0 Kmetijska izobrazba Samo praktične izkušnje 72.440 47.970 66,2 83,9 64,5 Tečaji iz kmetijstva 7.045 19.896 282,4 8,2 26,7 Poklicna ali srednja izobrazba 4.340 5.540 127,6 5,0 7,4 Višja ali visoka izobrazba 642 1.019 158,7 0,7 1,4 Ni podatka 1.869 0 - 2,2 0,0 Gospodarji skupaj 86.336 74.425 86,2 100,0 100,0 Vir: SURS Tipologija in ekonomska velikost kmetijskih gospodarstev Popis kmetijskih gospodarstev 2010 je poleg proizvodne tipologije prvič omogočil tudi pridobitev podatka o namenu pridelave na kmetijskih gospodarstvih po statističnih regija. Podatek, ki sicer temelji le na ustni izjavi anketiranca, omogoča vsaj grobo oceno tržne naravnanosti kmetijske pridelave v Sloveniji. Od skupaj 74.646 popisanih kmetijskih gospodarstev jih je skoraj 60% izjavilo, da je njihova kmetijska pridelava pretežno ali pa v celoti namenjena za lastno porabo. Medtem ko je ta pretežno samooskrbni značaj pridelave značilen v pretežni meri za statistične regije v južni in jugozahodni Sloveniji, pa je severni in severovzhodni del bolj tržno naravnan. V tem pogledu izstopajo predvsem Koroška, Gorenjska in Pomurska regija. Preglednica 13: Struktura kmetijskih gospodarstev glede na namen kmetijske pridelave po statističnih regijah; 2010 Število kmetijskih gospodarstev Kmetijska zemlja v uporabi Samo za lastno porabo Pretežno za lastno porabo Neposredna prodaja Prodaja preko posrednika Samo za lastno porabo Pretežno za lastno porabo Neposredna prodaja Prodaja preko posrednika SLOVENIJA 46,4 13,1 10,2 30,3 19,5 7,4 16,5 56,6 Pomurska 34,5 18,5 7,3 39,7 10,0 7,4 17,0 65,5 Podravska 44,8 14,0 11,8 29,4 15,6 6,7 16,5 61,2 Koroška 37,3 9,4 8,7 44,5 15,7 5,7 13,1 65,5 Savinjska 48,8 12,6 5,9 32,7 22,5 8,4 8,1 61,0 Zasavska 47,8 15,2 6,6 30,4 29,9 11,5 9,3 49,3 Spodnjeposavska 54,8 13,5 12,3 19,3 27,6 9,7 18,7 44,0 JV Slovenija 61,8 10,4 6,1 21,6 29,7 7,1 15,7 47,5 Osrednjeslovenska 44,0 13,5 10,1 32,3 20,0 7,8 14,2 58,0 Gorenjska 39,2 11,3 8,6 41,0 15,7 6,2 11,1 67,0 Notranjsko-kraška 56,0 9,8 15,0 19,2 24,9 6,0 29,8 39,3 Goriška 39,3 11,8 14,8 34,1 19,0 7,2 25,6 48,2 Obalno-kraška 52,8 11,9 26,6 8,6 20,4 6,1 45,9 27,6 Bistveno večji je bil delež zemljišč (KZU), namenjenih tržni pridelavi. Neposredni prodaji (na domu ali na tržnici) in prodaji preko posrednika (zadruge ali drugega posrednika) je bila namenjena pridelava na več kot 2/3 kmetijskih zemljišč v uporabi. Medtem ko pri neposredni prodaji izstopajo predvsem statistične regije s tradicionalno vrtnarsko pridelavo na območju Primorske Slovenije, pa največ KZU za tržno pridelavo preko posrednika namenjajo kmetijska gospodarstva v Gorenjski, Pomurski in Koroški statistični regiji. V Sloveniji je bilo v letu 2010 v določeno vrsto rastlinske oziroma živinorejske pridelave usmerjeno 71% kmetijskih gospodarstev. V okviru specializirane rastlinske pridelave prevladuje tip gospodarstev, ki je usmerjen v poljedelstvo (17%), sledijo pa mu gospodarstva, ki so usmerjena v gojenje trajnih nasadov, kamor se uvršča dobra desetina vseh kmetijskih gospodarstev. Med specializiranimi živinorejskimi gospodarstvi prevladuje pašna živinoreja, saj se z njo ukvarja 40% vseh kmetijskih gospodarstev. Slabih 30% kmetijskih gospodarstev spada v enega od tipov z mešano pridelavo, bodisi v tip mešana rastlinska pridelava, mešana živinoreja ali pa kombinacija obojega. Preglednica 14: Kmetijska gospodarstva, KZU in ekonomska velikost po glavnih tipih kmetovanja; 2010 Gospodarstva KZU Standardni prihodek Število Delež (%) ha Delež (%) 000 EUR Delež (%) Poljščine 12.778 17,1 63.191 13,3 62.666 6,9 Vrtnarstvo 523 0,7 2.173 0,5 27.253 3,0 Trajni nasadi 8.688 11,6 22.275 4,7 76.194 8,3 Pašna živinoreja 29.885 40,0 263.965 55,6 457.907 50,1 Prašiči in perutnina 914 1,2 12.479 2,6 92.419 10,1 Mešana rastlinska pridelava 5.513 7,4 17.811 3,8 31.544 3,5 Mešana živinoreja 4.929 6,6 26.505 5,6 47.735 5,2 Mešano rastlinska prid. živinoreja 11.416 15,3 66.033 13,9 117.477 12,9 Skupaj 74.646 100,0 474.432 100,0 913.194 100,0 Vir: SURS Specializirana kmetijska gospodarstva so v letu 2010 upravljala z več kot tri četrtine (77%) kmetijske zemlje v uporabi. V okviru specializirane rastlinske pridelave se nahaja manj kot petina vse kmetijske zemlje v uporabi (dobrih 18%), v okviru poljedelske pridelave pa le 13%. Več kot 55% kmetijske zemlje v uporabi uporabljajo kmetijska gospodarstva, ki so usmerjena v rejo travojede živine. Kmetijska gospodarstva so v letu 2010 dosegla skupni standardni prihodek v višini 913 milijonov EUR, k čemur so specializirana gospodarstva prispevala 78%. Kar polovico skupnega standardnega prihodka so ustvarila gospodarstva, ki so bila usmerjena v rejo pašne živine. Regionalna razporeditev kmetij po proizvodnih tipih je v veliki meri odraz naravnih, strukturnih in tehnoloških razmer v kmetijstvu na posameznem območju. Daleč največ specializiranih kmetij v Sloveniji se nahaja v Gorenjski in Osrednjeslovenski regiji, kjer njihov delež znaša več kot 85%, najmanj pa v Spodnjeposavski in Pomurski regiji. Med posameznimi tipi specializiranih kmetij je na kmetijskih gospodarstvih tip poljedelstvo najpogostejši v Pomurski regiji, tip gojenje trajnih nasadov je najbolj razširjen v Obalno-kraški regiji, tip pašna živina je najbolj zastopan v Gorenjski regiji, tip reja prašičev in perutnine pa v pomurski regiji. Tako okviru tipa mešana rastlinska pridelava kot tudi pri tipu mešana rastlinsko živinorejska pridelava se največ kmetijskih gospodarstev pojavlja v Pomurski regiji. Le pri tipu mešana živinorejska pridelava največji delež izkazuje Spodnjeposavska regija. Tako kot za celotno državo tudi za regionalno raven velja, da se večina kmetijske zemlje v uporabi obdeluje v okviru tipa pašna živinoreja. V nekaterih regijah, kot je npr, Gorenjska statistična regija, se v okviru tega specializiranega tipa pridelave nahaja celo 83% vseh zemljišč. Edina izjema je praktično Pomurska regija, kjer se kar dobra tretjina vse KZU razvrsti pod tip specializirana poljedelska pridelava. Preglednica 15: Kmetijska gospodarstva po glavnih tipih kmetovanja po statističnih regijah; 2010 Poljščine Vrtnarstvo Trajni nasadi Pašna živinoreja Prašiči in perutnina Mešana rastlinska pridelava Mešana živinoreja Mešana rast./ živinoreja Skupaj SLOVENIJA 12.778 523 8.688 29.885 914 5.513 4.929 11.416 74.646 Pomurska 2.620 57 891 893 282 1.415 517 2.215 8.890 Podravska 2.328 107 1.419 3.041 374 1.125 1.325 2.599 12.318 Koroška 260 z 54 1.701 z 42 176 485 2.743 Savinjska 1.580 61 481 6.469 81 350 1.099 1.313 11.434 Zasavska 115 z 42 734 z z 30 134 1.075 Spodnjeposavska 659 45 810 1.176 46 712 580 1.199 5.227 JV Slovenija 1.249 23 707 3.124 27 837 666 1.446 8.079 Osrednjeslovenska 1.397 96 189 5.818 28 207 260 678 8.673 Gorenjska 553 40 118 3.200 14 83 100 368 4.476 Notranjsko-kraška 909 z 180 1.284 z z 53 249 2.881 Goriška 747 51 1.953 2.126 21 265 104 523 5.790 Obalno-kraška 361 29 1.844 319 5 276 19 207 3.060 Vir: SURS Preglednica 16: Struktura kmetijskih gospodarstev po glavnih tipih kmetovanja po statističnih regijah; 2010 (%) Poljščine Vrtnarstvo Trajni nasadi Pašna živinoreja Prašiči in perutnina Mešana rastlinska pridelava Mešana živinoreja Mešana rast./ živinoreja Skupaj SLOVENIJA 17,1 0,7 11,6 40,0 1,2 7,4 6,6 15,3 100,0 Pomurska 29,5 0,6 10,0 10,0 3,2 15,9 5,8 24,9 100,0 Podravska 18,9 0,9 11,5 24,7 3,0 9,1 10,8 21,1 100,0 Koroška 9,5 2,0 62,0 1,5 6,4 17,7 100,0 Savinjska 13,8 0,5 4,2 56,6 0,7 3,1 9,6 11,5 100,0 Zasavska 10,7 3,9 68,3 2,8 12,5 100,0 Spodnjeposavska 12,6 0,9 15,5 22,5 0,9 13,6 11,1 22,9 100,0 JV Slovenija 15,5 0,3 8,8 38,7 0,3 10,4 8,2 17,9 100,0 Osrednjeslovenska 16,1 1,1 2,2 67,1 0,3 2,4 3,0 7,8 100,0 Gorenjska 12,4 0,9 2,6 71,5 0,3 1,9 2,2 8,2 100,0 Notranjsko-kraška 31,6 6,2 44,6 1,8 8,6 100,0 Goriška 12,9 0,9 33,7 36,7 0,4 4,6 1,8 9,0 100,0 Obalno-kraška 11,8 0,9 60,3 10,4 0,2 9,0 0,6 6,8 100,0 Vir: SURS Preglednica 17: Kmetijska zemlja v uporabi po glavnih tipih kmetovanja po statističnih regijah; 2010 Poljščine Vrtnarstvo Trajni nasadi Pašna živinoreja Prašiči in perutnina Mešana rastlinska pridelava Mešana živinoreja Mešana rast./ živinoreja Skupaj SLOVENIJA 63.191 2.173 22.275 263.965 12.479 17.811 26.505 66.033 474.432 Pomurska 21.955 140 1.724 11.790 3.389 4.280 4.321 16.478 64.076 Podravska 10.396 408 5.302 32.461 6.310 3.534 7.291 14.815 80.516 Koroška 1.184 37 136 15.080 217 201 1.108 3.200 21.163 Savinjska 6.347 110 1.286 45.817 604 1.306 4.444 7.384 67.297 Zasavska 383 z 130 4.365 z 55 148 866 6.003 Spodnjeposavska 2.840 342 z 9.694 z 2.508 3.225 5.707 26.693 JV Slovenija 4.941 z z 30.447 z 1.981 3.435 6.532 49.400 Osrednjeslovenska 5.294 505 456 49.607 369 837 1.293 4.256 62.617 Gorenjska 2.062 194 189 26.077 106 412 451 1.920 31.411 Notranjsko-kraška 3.966 28 468 15.371 40 799 218 1.349 22.240 Goriška 2.228 z 5.472 17.550 z 895 478 2.530 29.414 Obalno-kraška 1.596 z 4.070 5.706 z 1.004 94 997 13.601 Preglednica 18: Struktura kmetijske zemlje v uporabi po glavnih tipih kmetovanja po statističnih regijah; 2010 (%) Poljščine Vrtnarstvo Trajni nasadi Pašna živinoreja Prašiči in perutnina Mešana rastlinska pridelava Mešana živinoreja Mešana rast./ živinoreja Skupaj SLOVENIJA 13,3 0,5 4,7 55,6 2,6 3,8 5,6 13,9 100,0 Pomurska 34,3 0,2 2,7 18,4 5,3 6,7 6,7 25,7 100,0 Podravska 12,9 0,5 6,6 40,3 7,8 4,4 9,1 18,4 100,0 Koroška 5,6 0,2 0,6 71,3 1,0 0,9 5,2 15,1 100,0 Savinjska 9,4 0,2 1,9 68,1 0,9 1,9 6,6 11,0 100,0 Zasavska 6,4 2,2 72,7 0,9 2,5 14,4 100,0 Spodnjeposavska 10,6 1,3 36,3 9,4 12,1 21,4 100,0 JV Slovenija 10,0 61,6 4,0 7,0 13,2 100,0 Osrednjeslovenska 8,5 0,8 0,7 79,2 0,6 1,3 2,1 6,8 100,0 Gorenjska 6,6 0,6 0,6 83,0 0,3 1,3 1,4 6,1 100,0 Notranjsko-kraška 17,8 0,1 2,1 69,1 0,2 3,6 1,0 6,1 100,0 Goriška 7,6 18,6 59,7 3,0 1,6 8,6 100,0 Obalno-kraška 11,7 29,9 42,0 7,4 0,7 7,3 100,0 Vir: SURS Glede na velikostne razrede ekonomske velikosti je bilo v letu 2010 več kot dve tretjini kmetijskih gospodarstev v razredih do 8.000 EUR. Ta gospodarstva so skupaj ustvarila slabo petino standardnega prihodka, upravljala tretjino vseh kmetijskih zemljišč v uporabi in redila slabo petino vseh GVŽ, na njih pa je bila zaposlena skoraj polovica vseh PDM v kmetijstvu. Več kot 20% gospodarstev in standardnega prihodka se nahaja v razredih ekonomske velikosti med 8.000 in 25.000 EUR, v teh razredih pa je skoraj 30% KZU, GVŽ in PDM. Le pri okoli 10% kmetijskih gospodarstev ekonomska velikost dosega ali presega 25.000 tisoč EUR, ta velikostni razred pa skupaj ustvari skoraj 60% celotnega standardnega prihodka. Preglednica 19: Kmetijska gospodarstva, KZU, ekonomska velikost, GVŽ in PDM po velikostnih razredih ekonomske velikosti; 2010 Kmetijska gospodarstva KZU Standardni prihodek GVŽ PDM Število Delež (%) ha Delež (%) 000 EUR Delež (%) Število Delež (%) Število Delež (%) do 8.000 EUR 51.461 68,9 157.280 33,1 173.782 19,0 81.790 19,4 37.750 49,0 8.000 do 25.000 EUR 15.644 21,0 133.726 28,2 210.709 23,1 117.429 27,9 20.827 27,1 25.000 EUR in več 7.541 10,1 183.426 38,7 528.703 57,9 222.333 52,7 18.437 23,9 Skupaj 74.646 100,0 474.432 100,0 913.194 100,0 421.553 100,0 77.012 100,0 Vir: SURS Struktura kmetijskih gospodarstev glede na ekonomsko velikost je med statističnimi regijami precej podobna. V vseh imajo vodilni delež kmetijska gospodarstva z ekonomsko velikostjo do 8000 EUR. Ta delež se giblje med 52,4% (Koroška statistična regija) do 80,35 (Obalno-kraška regija). V vseh regijah je kmetij z ekonomsko velikostjo čez 25.000 EUR manj kot 16%, pri čemer na vrhu s 15,2% še najbolj izstopa Gorenjska regija, na dnu pa s 4,2% obalno kraška regija. Ekonomsko najmočnejša gospodarstva v kmetijsko pomembnejših regijah obdelajo tudi večino kmetijske zemlje. V Pomurski in Podravski regiji ta gospodarstva tako obdelajo več kot polovico KZU, v Gorenjski statistični regiji pa nekaj več kot 40% KZU. V kmetijsko šibkejših je razporeditev ravno obratna. V Zasavski regiji npr. kmetijska gospodarstva z ekonomsko močjo pod 8.000 EUR obdelajo kar 52,2% KZU. Preglednica 20: Kmetijska gospodarstva in kmetijska zemlja v uporabi po velikostnih razredih ekonomske velikosti po statističnih regijah; 2010 Število kmetijskih gospodarstev Kmetijska zemlja v uporabi do 8.000 € 8.000 do 25.000 € 25.000 € in več Skupaj do 8.000 € 8.000 do 25.000 € 25.000 € in več Skupaj SLOVENIJA 51.461 15.644 7.541 74.646 157.280 133.726 183.425 474.431 Pomurska 5.936 1.899 1.055 8.890 15.100 15.266 33.711 64.077 Podravska 8.157 2.466 1.695 12.318 21.001 18.661 40.853 80.515 Koroška 1.437 918 388 2.743 5.458 8.975 6.732 21.165 Savinjska 7.833 2.416 1.185 11.434 24.642 20.520 22.135 67.297 Zasavska 789 235 51 1.075 3.135 2.090 777 6.002 Spodnjeposavska 3.845 1.030 352 5.227 10.647 8.407 7.639 26.693 JV Slovenija 6.015 1.512 552 8.079 18.913 13.221 17.267 49.401 Osrednjeslovenska 5.840 1.923 910 8.673 22.191 18.464 21.961 62.616 Gorenjska 2.729 1.066 681 4.476 9.365 9.216 12.829 31.410 Notranjsko-kraška 2.238 507 136 2.881 10.090 6.274 5.876 22.240 Goriška 4.184 1.198 408 5.790 11.413 9.444 8.558 29.415 Obalno-kraška 2.458 474 128 3.060 5.327 3.187 5.087 13.601 Vir: SURS Preglednica 21: Delež kmetijskih gospodarstev in kmetijske zemlje v uporabi po velikostnih razredih ekonomske velikosti po statističnih regijah; 2010 Število kmetijskih gospodarstev Kmetijska zemlja v uporabi do 8.000 € 8.000 do 25.000 € 25.000 € in več Skupaj do 8.000 € 8.000 do 25.000 € 25.000 € in več Skupaj SLOVENIJA 68,9 21,0 10,1 100,0 33,2 28,2 38,7 100,0 Pomurska 66,8 21,4 11,9 100,0 23,6 23,8 52,6 100,0 Podravska 66,2 20,0 13,8 100,0 26,1 23,2 50,7 100,0 Koroška 52,4 33,5 14,1 100,0 25,8 42,4 31,8 100,0 Savinjska 68,5 21,1 10,4 100,0 36,6 30,5 32,9 100,0 Zasavska 73,4 21,9 4,7 100,0 52,2 34,8 12,9 100,0 Spodnjeposavska 73,6 19,7 6,7 100,0 39,9 31,5 28,6 100,0 JV Slovenija 74,5 18,7 6,8 100,0 38,3 26,8 35,0 100,0 Osrednjeslovenska 67,3 22,2 10,5 100,0 35,4 29,5 35,1 100,0 Gorenjska 61,0 23,8 15,2 100,0 29,8 29,3 40,8 100,0 Notranjsko-kraška 77,7 17,6 4,7 100,0 45,4 28,2 26,4 100,0 Goriška 72,3 20,7 7,0 100,0 38,8 32,1 29,1 100,0 Obalno-kraška 80,3 15,5 4,2 100,0 39,2 23,4 37,4 100,0 Vir: SURS Dopolnilne dejavnosti na kmetijskih gospodarstvih Z različnimi oblikami dopolnilnih dejavnosti se je v letu 2010 ukvarjalo nekaj manj kot 17% vseh kmetijskih gospodarstev, medtem ko jih je bilo leta 2000 le slabih 5%. Izrazito povečanje je predvsem posledica tega, da je bilo v letu 2010 med dopolnilne dejavnosti na kmetijskih gospodarstvih vključeno tudi gozdarstvo. Po podatkih popisa kmetijstva 2010 se je skoraj dve tretjini vseh kmetijskih gospodarstev, ki opravljajo dopolnilno dejavnost na kmetiji, ukvarjalo z gozdarstvom. Med ostalimi izstopajo predvsem štiri dejavnosti: različne oblike predelave hrane, turizem na kmetijskih gospodarstvih, predelava lesa ter storitve s kmetijsko mehanizacijo. V primerjavi z letom 2000 se je povečajo le število gospodarstev z dopolnilno dejavnostjo predelave sadja in zelenjave ter število drugih dejavnosti povezanih s pridelavo hrane, medtem ko se je število gospodarstev z ostalimi dopolnilnimi dejavnostmi zmanjšalo. Preglednica 22: Število družinskih kmetij z dopolnilnimi dejavnostmi; 2000 in 2010 Število Indeks Struktura (%) 2000 2010 2010/00 2000 2010 Gospodarstva z vsaj eno dopolnilno dejavnostjo 3.987 12.517 Predelava mesa 221 155 70,1 5,3 1,1 Predelava mleka 247 242 98,0 5,9 1,7 Predelava sadja in zelenjave 394 502 127,4 9,5 3,5 Druge dejavnosti, povezane s predelavo hrane 172 1.637 951,7 4,1 11,5 Predelava lesa 699 513 73,4 16,8 3,6 Opravljanje storitev s kmetijsko mehanizacijo za druge 750 310 41,3 18,1 2,2 Turizem na kmetijskem gospodarstvu 692 642 92,8 16,7 4,5 Domača obrt 268 167 62,3 6,5 1,2 Ribogojstvo 75 28 37,3 1,8 0,2 Gozdarske storitve 200 173 86,5 4,8 1,2 Gozdarstvo - 9.078 - - 63,7 Trgovina z lesom 104 26 - 2,5 - Komunalne storitve 330 328 99,4 7,9 2,3 Proizvodnja in trženje energije iz obnovljivih virov energije - 78 - - 0,5 Drugo - 407 - - 2,9 Vir: SURS CRP: Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva do leta 2020 Vsebinski sklop 1b: Struktura kmetijskih gospodarstev v Sloveniji in EU Cilji sklopa: • Splošna statistična primerjava strukture kmetijskih gospodarstev z stanjem in trendi v drugih državah članicah oziroma skupinah držav članic, • Vsebinsko poglobljena primerjava na podlagi izbranih ekonomskih, socialnih in okoljskih parametrov strukture kmetijstva. Vsebinsko metodološki pristop: Primerjalne analize z drugimi članicami EU povedo, kje se Slovenija z vidika strukturnih značilnosti nahaja znotraj okvira držav, ki sicer izvajajo Skupno kmetijsko politiko. Z primerjavo trendov strukturnih sprememb pa je možno tudi oceniti, ali je bila strategija za izboljšanje agrarne strukture ustrezna oziroma ali je bil ustrezen izbor mehanizmov za dosego tega cilja. Z razvojnega vidika je še posebej pomembna primerjava z državami, ki imajo ali pa so imele v preteklosti podobno agrarno strukturo kot Slovenija. Analiza, ki je bila opravljana v okviru projektnega sklopa, omogoča umestitev slovenskega kmetijstva v širšem mednarodnem okolju. Poleg uporabe standardnih parametrov za ponazoritev stanja strukture kmetijstva in kmetijskih gospodarstev so bili uporabljeni tudi izbrani izvedeni ekonomski in tehnološki parametri (na enoto vložka oziroma proizvoda) za primerjalno analizo: • Intenzivnosti kmetijske pridelave, • Produktivnosti dela v kmetijstvu, • Ekonomske moči in učinkovitosti kmetijskih gospodarstev, • Socio-ekonomskih značilnosti kmetijskih gospodarstev. Z vsebinsko metodološkega vidika je bila opravljena prva primerjalna analiza, ki je temeljila na evropsko primerljivem popolnem Popisu kmetijstva 2010. Ker v času trajanja projekta še niso bili na voljo podatki za vse države EU, smo v okviru obstoječih podatkov izvedli primerjalno analizo za vse države članice EU. V tabelah so večinoma predstavljene celotne serije podatkov, indeksi pa so večinoma izračunani za serije, ki so bile dostopne (največkrat za obdobje 2007-2003). Največjo zadrego je predstavljalo pomanjkanje podatkov v letu 2000 (manjkajo podatki za EU 15 za Francijo, od novih držav članic pa so na voljo le podatki za Latvijo Madžarsko Slovenijo in Slovaško). Za leto 2010 pa do konca septembra 2012 še ni bilo podatkov za Belgijo, Bolgarijo, Dansko, Grčijo, Luksemburg, Romunijo in Veliko Britanijo. Po napovedih EUROSTATA bi naj bili podatki Popisa kmetijstva 2010, za vse države članice na voljo v letu 2013. Analiza je potekala s pomočjo standardnih empiričnih raziskovalnih metod za obdelavo statističnih podatkov. Uporabljen je bil metodološki pristop, ki je omogočal spremljanje in analiziranje agrarne strukture v prostoru in času. Struktura kmetijskih gospodarstev v Sloveniji in EU Zemljišča in raba zemljišč V letu 2010 je na območju EU-27 gospodarilo skoraj 12 milijonov kmetijskih gospodarstev, kar je skoraj dva krat več kot v letu 2000, ko je bilo nekaj več kot 6 milijonov kmetijskih gospodarstev. V tem času sta se zgodili dve širitvi evropske unije, saj je v letu 2004 vstopilo 10 novih članic (Ciper, Češka, Estonija, Litva, Latvija, Madžarska, Malta, Poljska, Slovaška in Slovenija), leta 2007 pa še Bolgarija in Romunija. Z vstopom Bolgarije in Romunije, ki sta se EU priključili v letu 2007, se je skupno število kmetijskih gospodarstev povečalo za tretjino. V Preglednici 1 so predstavljeni osnovni podatki rabe kmetijskih zemljišč v Sloveniji in državah Evropske unije v letu 2007, saj do konca septembra 2012 še ni bilo na voljo podatkov Popisa strukture kmetijskih gospodarstev, ki je bil izveden v letu 2010, za vse države EU 27. Preglednica 1: Kmetijska gospodarstva po rabi kmetijskih zemljišč v Sloveniji in EU-27 v letu 2007 SLOVENIJA EU-27 Število kmetijskih gospodarstev Površina (ha) Povprečna površina (ha) Število kmetijskih gospodarstev Površina (000 ha) Povprečna površina (ha) Kmetijska zemljišča v rabi 75.300 488.770 6,5 13.409.120 172.485 12,8 Njive (brez vrtov) 65.970 172.950 2,6 9.582.450 104.341 10,9 Sadovnjaki 25.390 8.940 0,4 1.751.790 2.507 1,4 Vinogradi 27.230 16.090 0,6 2.367.920 3.412 1,4 Travniki in pašniki 63.660 288.220 4,5 5.439.570 56.791 10,4 Vir: EUROSTAT V Preglednici 1 so predstavljeni osnovni podatki rabe kmetijskih zemljišč v Sloveniji in državah Evropske unije v letu 2007, saj do konca septembra 2012 še ni bilo na voljo podatkov Popisa strukture kmetijskih gospodarstev, ki je bil izveden v letu 2010, za vse države EU 27. Preglednica 2: Število kmetijskih gospodarstev s kmetijskimi zemljišči v uporabi v državah EU v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 197.050 173.220 170.060 164.550 149.090 95,0 Belgija 60.440 53.880 50.620 47.120 42.900* 87,5 Bolgarija 654.810 520.530 481.920 371.100* 73,6 Ciper 44.610 44.850 39.860 38.370 89,4 Češka 43.920 41.180 38.490 22.580 87,6 Danska 57.590 48.230 51.270 44.200 41.000* 91,6 Estonija 36.790 27.690 23.260 19.460 63,2 Finska 80.670 74.530 70.250 67.860 63.470 91,1 Francija 606.440 561.560 521.960 506.620 86,1 Grčija 811.320 818.470 828.160 854.120 706.400* 104,4 Irska 141.500 135.570 132.590 128.050 139.760 94,5 Italija 2.150.250 1.962.540 1.725.590 1.677.770 1.615.590 85,5 Latvija 137.720 126.440 128.130 107.490 83.070 85,0 Litva 272.060 252.880 230.200 199.650 84,6 Luksemburg 2.800 2.450 2.440 2.290 2.200 93,5 Madžarska 926.680 712.210 662.370 565.950 534.020 79,5 Malta 10.780 10.880 10.780 12.190 100,0 Nemčija 469.890 410.610 388.610 369.210 297.720 89,9 Nizozemska 100.060 84.240 80.350 74.940 70.630 89,0 Poljska 2.144.670 2.465.830 2.380.120 1.498.660 111,0 Portugalska 412.610 357.070 322.620 274.190 303.870 76,8 Romunija 4.299.360 4.121.250 3.851.790 3.856.300* 89,6 Slovaška 69.210 69.760 66.360 66.520 23.720 95,4 Slovenija 86.420 77.130 77.140 75.300 74.460 97,6 Španija 1.259.980 1.120.840 1.062.810 1.029.990 967.290 91,9 Švedska 79.760 66.810 75.010 72.160 70.360 108,0 V. Britanija 222.240 244.550 248.420 209.030 202.400* 85,5 EU 27 14.651.990 14.189.450 13.409.120 11.912.880 91,5 EU 15 6.159.450 5.770.360 5.537.440 5.179.300 89,9 * Začasni podatki Vir: EUROSTAT Trend zmanjšanja števila kmetijskih gospodarstev se nadaljuje, saj se je na ravni celotne unije v primerjavi z vzorčnim popisom 2007 njihovo število zmanjšalo za skoraj milijon in pol, oziroma za 11,1 %. Med posameznimi državami članicami so samo na Irskem, Malti in na Portugalskem zabeležili povečanja števila gospodarstev, povsod drugod pa stagnacijo oziroma zmerno upadanje njihovega števila. Najbolj se je zmanjšalo število kmetijskih gospodarstev na Slovaškem (-64,3%), Češkem (-41,3%) in na Poljskem (-37%). Kmetijska gospodarstva so v letu 2007 upravljala z več kot 215 milijonov hektarjev zemljišč, od tega je bilo v kmetijski rabi dobrih 172 milijonov hektarjev. Kmetijsko gospodarstvo v EU-27 v povprečju obdeluje 12,9 ha kmetijske zemlje, kar je 1,1 ha ali 9,1% več kot leta 2003. Preglednica 3: Kmetijska zemlja v uporabi v državah EU v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 3.388.230 3.257.220 3.266.240 3.189.110 2.878.170 97,9 Belgija 1.393.780 1.394.400 1.385.580 1.374.430 1.358.000* 98,6 Bolgarija 2.904.480 2.729.390 3.050.740 3.621.000* 105,0 Ciper 156.380 151.500 146.000 118.400 93,4 Češka 3.631.550 3.557.790 3.518.070 3.483.500 96,9 Danska 2.644.580 2.658.210 2.707.690 2.662.590 2.648.400* 100,2 Estonija 795.640 828.930 906.830 940.930 114,0 Finska 2.218.410 2.244.700 2.263.560 2.292.290 2.290.980 102,1 Francija 27.795.240 27.590.940 27.476.930 27.837.290 98,9 Grčija 3.583.190 3.967.770 3.983.790 4.076.230 102,7 Irska 4.443.970 4.298.150 4.219.380 4.139.240 4.991.350 96,3 Italija 13.062.260 13.115.810 12.707.850 12.744.200 12.856.050 97,2 Latvija 1.432.680 1.489.350 1.701.680 1.773.840 1.796.290 119,1 Litva 2.490.960 2.792.040 2.648.950 2.742.560 106,3 Luksemburg 127.510 128.160 129.130 130.880 131.100* 102,1 Madžarska 4.555.110 4.352.370 4.266.550 4.228.580 4.686.340 97,2 Malta 10.790 10.250 10.330 11.450 95,7 Nemčija 17.151.560 16.981.750 17.035.220 16.931.900 16.704.040 99,7 Nizozemska 2.027.800 2.007.250 1.958.060 1.914.330 1.872.350 95,4 Poljska 14.426.320 14.754.880 15.477.190 14.447.290 107,3 Portugalska 3.863.090 3.725.190 3.679.590 3.472.940 3.668.150 93,2 Romunija 13.930.710 13.906.700 13.753.050 13.298.200* 98,7 Slovaška 2.159.900 2.137.500 1.879.490 1.936.620 1.895.500 90,6 Slovenija 485.880 486.470 485.430 488.770 482.650 100,5 Španija 26.158.410 25.175.260 24.855.130 24.892.520 23.752.690 98,9 Švedska 3.073.200 3.126.910 3.192.450 3.118.000 3.066.320 99,7 V. Britanija 15.798.510 16.105.810 15.956.960 16.130.490 15.918.000* 100,2 EU 27 172.794.350 171.996.200 172.485.050 167.497.000 99,8 EU 15 125.981.830 124.931.570 124.546.080 119.972.890 98,9 * Začasni podatki Vir: EUROSTAT V starih državah članicah (EU-15) je povprečna velikost kmetijskega gospodarstva 22,5 ha, kar je kar 3,5 krat več kot v novih državah članicah (EU-12), kjer znaša le 6,1 ha. Povprečna velikost kmetijskih gospodarstev se je z vstopom Bolgarije in Romunije zmanjšala za četrtino. Največja kmetijska gospodarstva so sicer na Češkem in v Veliki Britaniji, najmanjša pa na Malti, Cipru in v Romuniji. Slovenija s 6,5 ha kmetijske zemlje na gospodarstvo sodi med države z najmanjšo povprečno velikostjo gospodarstev. Tudi nepopolni podatki Popisa kmetijstva 2010 kažejo, da se povprečna velikost kmetijskih gospodarstev v večini držav še naprej veča, izjema so le Malta, Ciper, Avstrija, Portugalska in Romunija, kjer ostaja na isti ravni, oziroma se je celo nekoliko zmanjšala. Preglednica 4: Povprečna velikost kmetijskih gospodarstev v državah EU 27 v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 17,2 18,8 19,2 19,4 19,3 103,1 Belgija 23,1 25,9 27,4 29,2 31,7* 112,7 Bolgarija 4,4 5,2 6,3 9,8* 142,7 Ciper 3,5 3,4 3,7 3,1 104,5 Češka 82,7 86,4 91,4 154,3 110,5 Danska 45,9 55,1 52,8 60,2 64,6* 109,3 Estonija 21,6 29,9 39,0 48,4 180,3 Finska 27,5 30,1 32,2 33,8 36,1 112,2 Francija 45,8 49,1 52,6 54,9 114,9 Grčija 4,4 4,8 4,8 4,8 98,4 Irska 31,4 31,7 31,8 32,3 35,7 102,0 Italija 6,1 6,7 7,4 7,6 8,0 113,7 Latvija 10,4 11,8 13,3 16,5 21,6 140,1 Litva 9,2 11,0 11,5 13,7 125,7 Luksemburg 45,5 52,3 52,9 57,2 59,6* 109,3 Madžarska 4,9 6,1 6,4 7,5 8,8 122,3 Malta 1,0 0,9 1,0 0,9 95,7 Nemčija 36,5 41,4 43,8 45,9 56,1 110,9 Nizozemska 20,3 23,8 24,4 25,5 26,5 107,2 Poljska 6,7 6,0 6,5 9,6 96,7 Portugalska 9,4 10,4 11,4 12,7 12,1 121,4 Romunija 3,2 3,4 3,6 3,4* 110,2 Slovaška 31,2 30,6 28,3 29,1 79,9 95,0 Slovenija 5,6 6,3 6,3 6,5 6,5 102,9 Španija 20,8 22,5 23,4 24,2 24,6 107,6 Švedska 38,5 46,8 42,6 43,2 43,6 92,3 V. Britanija 71,1 65,9 64,2 77,2 78,6* 117,2 EU 27 669 688 748 111,8 EU 15 482 487 526 109,1 * Začasni podatki Vir: EUROSTAT V strukturi rabe kmetijske zemlje (KZU) na gospodarstvih na območju EU-27 predstavljajo njive 60%, travniki in pašniki 33% in trajni nasadi 4%. Deleži posameznih vrst rabe se pomembno razlikujejo med starimi in novimi državami članicami. Medtem ko njive v EU-15 zavzemajo 56,1% KZU, pa njihov delež v skupini novih držav članic (EU-12) znaša 71,8%. Izjema med novimi državami članicami je tako pravzaprav le Slovenija, ki ima zaradi naravnih razmer v strukturi rabe KZU na gospodarstvih 59% travinja in le dobrih 35% njiv. Razlike v strukturi rabe zemljišč se odražajo tudi v povprečni površini posameznih rab na kmetijsko gospodarstvo. Povprečno evropsko gospodarstvo obdeluje 10,9 ha njiv oziroma 10,4 ha travinja. To je skoraj 4 krat oziroma 2,5 krat toliko kot povprečno slovensko kmetijsko gospodarstvo. Podobna razmerja so tudi pri trajnih nasadih. V EU-27 kmetijska gospodarstva v povprečju obdelujejo 4 krat več vinogradov in 2,5 krat več sadovnjakov kot kmetijska gospodarstva v Sloveniji. Tudi tukaj so pomembne razlike med starimi in novimi članicami. V stari članicah je povprečna površina njiv dvakrat večja, sadovnjakov tri krat, travinja šest krat in vinogradov kar 10 krat večja kot v novih članicah (EU 12) KZU 100.0 30.0 80.0 70,0 60.0 50.0 «,0 30.0 20,0 10.0 0.0 i!.. Ji J Jj Ilis"ciI ¡8* 1 Ji 2 rSi»«« ! 3 if ii£|j ■5S S I Si, F5 TJ F5 -- . T o o « 5 S ^ tt: v, Njive 120.0 100.0 so. o 60.0 «.o 20.0 o.o ■ I. H i.i.N II ii JUL —— ^ ^ p is n ^ ' « a» a ta t» fi f- j: J- -J — 60,0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 Travniki Sadovnjaki a .«.as _ C O C C E ■s t#3f|| ijJLL i S 9 It g d 8 B g) g g S s f1Ji i JfS = I i =|e ^^1 s e | 5 s S > 10.0 9.0 s.o 7.0 6.0 5.0 -: 3.0 2.0 i.O 0.0 ll lil- I». lil f f I«| J J Jt5 i f ^ f i i J|f f 11 00 i J5 o e £E ; ' - tI Ji C 2 rt il l£ S/ika i; Povprečna površina posameznih rab na kmetijsko gospodarstvo v državah EU v letu 2007 (Vir; EUROSTAT) Daleč največjo površino njiv na gospodarstvo ima Češka (102,3 ha), slledi pa ji Danska z 59,4 ha na gospodarstvo. Slovenija se s povprečjem, ki znaša 2,6 ha, uvršča povsem na rep lestvice in le Malta ima v okviru EU-27 manjšo površino njiv na gospodarstvo (1,0 ha). Po površini travinja med državami članicami s 53,4 ha na gospodarstvo izstopa Velika Britanija, medtem ko imajo kmetijska gospodarstva na Poljskem in v Bolgariji v povprečju le nekaj več kot 2 ha travinja na gospodarstvo. Pri sadovnjakih po povprečni površini na gospodarstvo prednjačita Belgija in Danska, kjer v povprečju obdelujejo več kot 8 ha sadovnjakov na gospodarstvo. Tudi tukaj je Slovenija s površino 0,4 ha sadovnjakov na gospodarstvo, povsem pri repu držav EU 27 saj imata le Litva (0,2 ha) in Malta (0,3 ha) manjša gospodarstva s sadovnjaki. Daleč največjo površino vinogradov na gospodarstvo imajo v Franciji (8,8 ha), Slovenija pa je z 0,6 ha na gospodarstvo le pred Portugalsko, Malto Madžarsko in Bolgarijo. Struktura kmetijskih gospodarstev po velikostnih razredih KZU se razlikuje tako med EU-15 in EU-12, kot tudi med posameznimi državami. V povprečju v EU-27 še vedno več kot 70% kmetijskih gospodarstev obdeluje do 5 ha KZU. Medtem ko je v starih članicah takih gospodarstev nekaj več kot polovica, pa je v novih članicah njihov delež kar 81,6%. Majhna gospodarstva po številu močno prevladujejo predvsem na Malti, v Bolgariji, Romuniji, na Madžarskem, Cipru in Slovaškem, pa tudi v nekaterih sredozemskih starih članicah (Grčija, Italija, Portugalska). Luksemburg (48,5%), Francija (37,4%) in Danska (34,4%) pa so države ki imajo največji delež kmetijskih gospodarstev v velikostnem razredu nad 50 ha KZU. 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Belgija Bolgarija Češka Danska Nemčija Estonija Irska Grčija Španija Francija Italija Ciper Latvija Litva Luksemburg Madžarska Malta Nizozemska Avstrija Po Ijska Portugalska Romunija Slovenija Slovaška Finska Švedska V. Britanija EU27 EU 15 0-5 ha KZU 5-50 ha KZU nad 50 ha KZU Slika 2: Kmetijska gospodarstva po velikostnih razredih KZU v državah EU-27 v letu 2007(Vir: EUROSTAT) Na splošno velja, da imajo stare članice mnogo bolj ugodno velikostno strukturo kot nove članice. Na to pomembno vpliva tudi delež gospodarstev, še bolj pa delež KZU v največjih velikostnih razredih (nad 50 ha KZU), ki je posebej velik v Luksemburgu, Veliki Britaniji, Franciji in na Danskem, med novimi članicami pa na Češkem in Slovaškem ter v Bolgariji. 100% 90% 80%% 70°% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% ro ro ro ro ro ro >o c m >o S £ -2 ' ' S w ™ £ - 5 — O ro ra 03 15 £ _Q E (U m 03 03 03 03 03 >N TD 03 9 9 ■üi ■üa 9 <» 03 ro T (D a o CL E > O > o £ en w w = "O (U > >W fc £ LJÜ Qj 0-5 ha KZU 5-50 ha KZU nad 50 ha KZU Slika 3: Kmetijska zemlja v uporabi po velikostnih razredih KZU na gospodarstvo v državah EU-27 v letu 2007 (Vir: EUROSTAT) Slovenija ima tako v primerjavi z EU-15, kot tudi z EU-27 še vedno zelo neugodno velikostno strukturo kmetijskih gospodarstev. Kljub temu, da ima podoben delež kmetijskih gospodarstev v velikostnih razredih do 10 ha kot EU-27, pa je velika razlika v deležu kmetijske zemlje, ki jo ta gospodarstva obdelujejo. Medtem ko v naši državi gospodarstva, manjša od 10 ha, obdelujejo skoraj polovico vse KZU, pa znaša ta delež v EU-27 le slabih 15%. V EU-27 skoraj dve tretjini KZU (63%) obdelujejo gospodarstva, ki so večja od 50 ha, pri čemer je ta delež pri starih državah članicah bistveno večji (68,3%) od deleža pri novih državah članicah (47,6%). V Sloveniji tako velika gospodarstva obdelujejo le nekaj več kot desetino vse kmetijske zemlje v uporabi (10,9%). Živinoreja Z živinorejo se je v državah EU-27 v letu 2007 ukvarjalo nekaj več kot 8,5 milijona kmetijskih gospodarstev oziroma 62,6% vseh, ki se ukvarjajo s kmetijsko proizvodnjo. Skupaj so redila skoraj 136 milijonov glav velike živine (GVŽ). V primerjavi z letom 2003 se je število kmetijskih gospodarstev, ki redijo živino, zmanjšalo za 17,3%, skupno število GVŽ pa za 3,7%. Preglednica 5: Struktura kmetijskih gospodarstev z živino v Sloveniji in EU-27 v letu 2007 SLOVENIJA EU-27 Število kmetijskih gospodarstev Število glav Povprečno število glav na gospodarstvo Št. kmetijskih gospodarstev (000) Število glav (000) Povprečno število glav na gospodarstvo GVŽ 63.880 553.590 8,7 8.546 135.910 15,9 Govedo 40.840 472.360 11,6 3.331 89.458 26,9 Krave molznice 19.200 124.190 6,5 2.487 24.371 9,8 Druge krave 17.460 54.850 3,1 648 12.381 19,1 Prašiči 31.690 544.410 17,2 3.520 155.670 44,2 Perutnina (000 glav) 39.790 5.360 0,1 6.529 1.505.260 230,6 Ovce 5.920 135.890 23,0 1.189 103.240 86,8 Konji 5.080 19.620 3,9 666 3.902 5,9 Vir: EUROSTAT Glede na delež v skupni proizvodnji sta v EU-27 vodilni proizvodni usmeritvi govedoreja in prašičereja. Z rejo govedi se ukvarja slaba polovica vseh živinorejskih gospodarstev, od tega kar dve tretjini z rejo krav molznic. Gospodarstva v povprečju redijo 26,9 glav govedi oziroma 9,8 krav molznic. Obstaja pomembna razlika med govedorejskimi kmetijskimi gospodarstvi v starih državah članicah kjer redijo 66 govedi na gospodarstvo, kar je več kot deset krat več kot v državah EU 12 kjer redijo 6,3 govedi na gospodarstvo. Koncentracija govedorejske proizvodnje je po posameznih državah zelo različna, največja pa je v državah z največjo stopnjo koncentracije GVŽ. V Sloveniji so v letu 2007 v povprečju redili 11,6 govedi na gospodarstvo. Prašiče v EU-27 redi 41,1% vseh živinorejskih gospodarstev. V povprečju redijo 44 glav na gospodarstvo, zaradi pestrosti načinov reje pa je koncentracija reje po posameznih državah precej različna. V tem pogledu nove države precej odstopajo od povprečja EU-15, saj v povprečju redijo več kot 20 krat manj glav na gospodarstvo. Največja prašičerejska gospodarstva so na Irskem in na Danskem, kjer v povprečju redijo okrog 2.000 prašičev na gospodarstvo, najmanjša pa v Romuniji, kjer redijo manj kot tri prašiče na gospodarstvo (pretežno samooskrbni značaj proizvodnje). Število živinorejskih gospodarstev se je v obdobju 2003-2007 zmanjšalo v vseh državah EU-27 z izjemo Poljske. Največje zmanjšanje je bilo v Estoniji (- 38%) in Bolgariji kjer je bilo živinorejskih gospodarstev v letu 2007 skoraj tretjino manj. V Sloveniji je bilo to zmanjšanje nekoliko manjše saj se je v obdobju 2003-2007 število gospodarstev z živino zmanjšalo za slabih 8%. Preglednica 6: Število kmetijskih gospodarstev, ki redijo živino v državah EU v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 139.710 127.610 122.230 115.470 106.960 90,5 Belgija 47.560 41.910 38.750 36.060 86,0 Bolgarija 600.820 480.630 418.160 69,6 Ciper 12.630 12.100 11.470 9.950 90,8 Češka 35.140 31.540 28.480 15.920 81,0 Danska 40.350 33.240 31.850 28.430 85,5 Estonija 22.190 18.420 13.790 9.680 62,1 Finska 39.940 33.500 29.880 27.410 23.130 81,8 Francija 413.680 376.180 341.380 309.370 82,5 Grčija 392.950 408.410 407.510 375.260 91,9 Irska 135.580 130.900 128.300 121.850 127.140 93,1 Italija 627.200 358.330 301.980 309.170 217.330 86,3 Latvija 96.560 92.390 85.300 73.410 48.700 79,5 Litva 252.860 225.090 185.390 129.630 73,3 Luksemburg 2.260 1.980 2.000 1.760 88,9 Madžarska 734.320 577.120 501.910 439.910 381.650 76,2 Malta 3.040 2.710 2.830 2.740 93,1 Nemčija 352.140 302.100 280.980 265.980 216.100 88,0 Nizozemska 69.320 58.010 56.110 53.210 50.440 91,7 Poljska 1.452.040 1.547.480 1.539.380 918.870 106,0 Portugalska 320.260 271.800 234.300 198.100 203.780 72,9 Romunija 4.413.810 3.453.010 3.333.490 75,5 Slovaška 63.850 61.840 58.030 57.010 18.390 92,2 Slovenija 77.480 69.040 67.150 63.880 59.220 92,5 Španija 414.500 332.970 325.150 306.440 245.160 92,0 Švedska 49.640 43.900 42.270 41.770 40.360 95,1 V. Britanija 168.010 180.940 183.550 156.560 86,5 EU 27 10.332.200 9.044.410 8.546.050 82,7 EU 15 2.739.280 2.561.040 2.378.850 86,8 Vir: EUROSTAT Medtem ko se v starih državah članicah z živinorejsko proizvodnjo ukvarja 42,6% vseh gospodarstev, znaša ta delež v novih državah članicah kar 76,7%. Med posameznimi državami po deležu živinorejskih gospodarstev s 95,0% izstopa Irska, sledita pa ji Slovenija in Bolgarija s 84,8%. Več kot 80% delež živinorejskih kmetij imajo še Slovaška in Litva. Najmanjši delež imajo Malta, Ciper in Španija, kjer se z živinorejo ukvarja manj kot 30% vseh kmetijskih gospodarstev. Preglednica 7: Število GVŽ v državah EU v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 2.673.930 2.508.220 2.453.730 2.473.240 2.517.170 98,6 Belgija 4.359.330 3.956.250 3.884.560 3.787.770 95,7 Bolgarija 1.628.140 1.327.020 1.245.980 76,5 Ciper 256.760 243.900 246.660 200.750 96,1 Češka 2.280.530 2.074.380 2.052.810 1.722.460 90,0 Danska 4.361.770 4.541.190 4.565.550 4.582.160 100,9 Estonija 326.260 316.060 313.200 306.280 96,0 Finska 1.216.880 1.183.320 1.157.550 1.152.090 1.121.050 97,4 Francija 23.316.190 22.703.120 22.543.650 22.674.170 96,7 Grčija 2.540.110 2.628.630 2.479.650 2.626.560 99,9 Irska 6.444.300 6.325.050 6.220.360 5.918.340 5.787.400 93,6 Italija 9.969.560 10.002.190 9.563.730 9.900.670 9.911.520 99,0 Latvija 445.100 459.760 456.260 487.870 474.630 106,1 Litva 1.174.400 1.290.470 1.030.890 900.080 87,8 Luksemburg 172.250 159.420 157.830 160.820 100,9 Madžarska 3.097.540 2.669.450 2.502.090 2.409.330 2.483.790 90,3 Malta 48.940 46.140 49.630 41.650 101,4 Nemčija 19.326.200 18.673.630 18.149.190 17.985.170 17.792.560 96,3 Nizozemska 7.348.030 6.154.240 6.388.100 6.415.200 6.711.500 104,2 Poljska 11.171.720 10.564.750 11.117.920 10.377.220 99,5 Portugalska 2.551.320 2.354.640 2.069.790 2.030.050 2.205.950 86,2 Romunija 7.248.920 6.602.750 6.041.720 83,3 Slovaška 987.450 954.180 782.710 747.210 668.340 78,3 Slovenija 611.100 585.750 523.510 553.590 518.480 94,5 Španija 14.994.220 14.174.630 14.452.370 14.380.700 14.830.940 101,5 Švedska 1.979.550 1.838.010 1.835.010 1.784.810 1.751.890 97,1 V. Britanija 15.816.800 14.442.610 14.330.310 13.872.280 96,1 EU 27 141.063.030 137.140.890 135.910.320 96,3 EU 15 112.258.220 110.410.850 109.613.510 97,6 Vir: EUROSTAT V letu 2007 so živinorejska kmetijska gospodarstva v EU-27 v povprečju redila 15,9 GVŽ, kar je 2,3 GVŽ oziroma 16,5% več kot v letu 2003. V starih državah članicah (EU 15) v povprečju redijo 46 GVŽ, medtem ko v državah, ki so se pridružile EU po letu 2004 redijo le dobre 4 GVŽ na gospodarstvo. Z vstopom Bolgarije in Romunije se je povprečno število GVŽ na gospodarstvo v EU 12 skoraj prepolovilo. Po stopnji koncentracije so v ospredju predvsem tradicionalne živinorejske države - Danska, Nizozemska in Belgija, kjer kmetijska gospodarstva v povprečju redijo preko 100 GVŽ. Za skupino novih držav članic je, z izjemo Češke, značilno precej manjše povprečno število GVŽ na kmetijsko gospodarstvo (4,3 GVŽ), kar velja tudi za Slovenijo (8,7 GVŽ). Slika 4: Povprečno število glav glavnih živinorejskih usmeritev na kmetijsko gospodarstvo v državah EU-27 v letu 2007 (Vir: EUROSTAT) Razdrobljenost proizvodnje vpliva na to, da Slovenija zaostaja za povprečjem EU-27 tudi pri posameznih živinorejskih usmeritvah. Z vstopom Bolgarije in Romunije se je zaostanek za povprečjem sicer zmanjšal, še vedno pa živinorejska gospodarstva v Sloveniji redijo 2 krat manj govedi in 2,5 krat manj prašičev kot gospodarstva v EU-27. Podobna razmerja veljajo tudi za druge, po obsegu manj pomembne živinorejske usmeritve. Nepopolni podatki popisa kmetijskih gospodarstev za leto 2010 kažejo, da se v veliki večini držav nadaljujejo procesi koncentracije živinorejske proizvodnje. Koncentracija se povečuje predvsem na račun zmanjšanja števila kmetijskih gospodarstev, saj se je po do sedaj dostopnih podatkih v letu 2010 število živinorejskih gospodarstev zmanjšalo v vseh državah razen Irske in Portugalske. Med državami izstopata predvsem Slovaška, kjer se je število gospodarstev z živino zmanjšalo za trikrat, na Češkem pa skoraj za dvakrat. Preglednica 8: Povprečno število glav velike živine na kmetijskih gospodarstvih v državah EU 27 v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 19,1 19,7 20,1 21,4 23,5 109,0 Belgija 91,7 94,4 100,2 105,0 111,3 Bolgarija 2,7 2,8 3,0 110,0 Ciper 20,3 20,2 21,5 20,2 105,8 Češka 64,9 65,8 72,1 108,2 111,1 Danska 108,1 136,6 143,3 161,2 118,0 Estonija 14,7 17,2 22,7 31,6 154,5 Finska 30,5 35,3 38,7 42,0 48,5 119,0 Francija 56,4 60,4 66,0 73,3 117,2 Grčija 6,5 6,4 6,1 7,0 108,7 Irska 47,5 48,3 48,5 48,6 45,5 100,5 Italija 15,9 27,9 31,7 32,0 45,6 114,7 Latvija 4,6 5,0 5,3 6,6 9,7 133,5 Litva 4,6 5,7 5,6 6,9 119,7 Luksemburg 76,2 80,5 78,9 91,4 113,5 Madžarska 4,2 4,6 5,0 5,5 6,5 118,4 Malta 16,1 17,0 17,5 15,2 108,9 Nemčija 54,9 61,8 64,6 67,6 82,3 109,4 Nizozemska 106,0 106,1 113,8 120,6 133,1 113,6 Poljska 7,7 6,8 7,2 11,3 93,9 Portugalska 8,0 8,7 8,8 10,2 10,8 118,3 Romunija 1,6 1,9 1,8 110,4 Slovaška 15,5 15,4 13,5 13,1 36,3 84,9 Slovenija 7,9 8,5 7,8 8,7 8,8 102,1 Španija 36,2 42,6 44,4 46,9 60,5 110,2 Švedska 39,9 41,9 43,4 42,7 43,4 102,1 V. Britanija 94,1 79,8 78,1 88,6 111,0 EU 27 1.013 1.050 1.137 112,3 EU 15 846 881 951 112,4 Vir: EUROSTAT Razlike v koncentraciji živinorejske proizvodnje na območju EU-27 se kažejo tudi v velikostni strukturi kmetijskih gospodarstev. V povprečju je v EU-27 kar tri četrtine gospodarstev, ki redijo do 5 GVŽ. Na tako velik delež majhnih živinorejskih gospodarstev vpliva predvsem struktura v novih državah članicah, kjer delež gospodarstev do 5 GVŽ znaša skoraj 88%. Tudi Slovenija ima v tem razredu več kot 60% vseh živinorejskih gospodarstev. V EU-27 redi nad 50 GVŽ 6,5% kmetijskih gospodarstev. Med posameznimi državami izstopajo predvsem države Beneluksa, ki imajo v tem razredu več kot 50% vseh gospodarstev. V novih državah članicah je, z izjemo Češke, delež živinorejskih gospodarstev v največjem razredu zelo majhen. To velja tudi za Slovenijo, ki ima le 1,7% kmetijskih gospodarstev z več kot 50 GVŽ. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% o 5 E (D JJ S^ <0 tn <0 > to ra £= w c <0 T3 ra cd ,-tf k £ 0-5 GVZ 5-50 GVZ nad 50 GVZ Slika 5: Kmetijska gospodarstva po velikostnih razredih GVŽ v državah EU-27 v letu 2007 (Vir: EUROSTAT) Tudi razporeditev živine po posameznih velikostnih razredih GVZ kaže na velike razlike v koncentraciji proizvodnje znotraj evropske živinoreje. Medtem ko je v EU-27 tri četrtine vse živine skoncentrirane na gospodarstvih z več kot 50 GVZ, znaša ta delež v EU-15 kar 83%. Povsem na vrhu je Danska, kjer se v navedenem velikostnem razredu redi 95,6% vseh GVZ, sledijo pa ji države Beneluksa in Češka z več kot 90%. Slovenija se s 30,6% nahaja povsem pri dnu strukturne lestvice. Le Romunija ima nižji delež živine v velikostnem razredu nad 50 GVZ. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Tu J? ° m o m (0 tn c (0 O S <0 ro (0 (0 03 i" :f ž (0 tn <0 O .2 ro >o 2 E CD J8 tn >tn (0 CD > > JD O W W C (fl (0 "O O. (D >w >05 £ LJJ Qj 0-5 GVZ 5-50 GVZ nad 50 GVZ Slika 6: Glave velike živine po velikostnih razredih GVŽ v državah EU-27 v letu 2007 (Vir: EUROSTAT) 22428776 Tipologija kmetijskih gospodarstev V popisu kmetijstva 2010 je bila spremenjena metodologija za določanje ekonomske velikosti in proizvodnega tipa kmetijskih gospodarstev, zato podatki o tipologiji niso primerljivi s podatki predhodnih strukturnih popisov. Medtem, ko je bila v obdobju 2000-2007 tipologija izračunana na osnovi standardiziranega pokritja (SGM), ki predstavlja razliko med standardnimi prihodki in specifičnimi spremenljivimi stroški na enoto (ha, glavo), v letu 2010 ta temelji na standardnem prihodku (SO) na enoto, ki je definiran kot vrednost bruto proizvodnje posameznega pridelka. Ker do konca septembra 2012 še ni bilo objavljenih vseh podatkov na ravni evropske unije v nadaljevanju prikazujemo in komentiramo le podatke za dvajset držav članic EU. nepopolne rezultate Slika 7: Specializirana in mešana kmetijska gospodarstva v državah EU-27 v letu 2010 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% t 1 1 ......... _ IIT1 IIT1 IIT1 IIT1 3 _U _U ■ Poljedelstvo Vrtnarstvo Trajni nasadi Pašnaživinoreja Prašiči in perutnina Mešana rastlinska pridelava Mešana živinoreja ■Mešana rastlinska pridelava in živinoreja Nerazvrščeno Slika 8: Kmetijska gospodarstva po tipu kmetovanja v državah EU-27 v letu 2010 (Vir: EUROSTAT) Z vidika specializacije proizvodnje je kmetijstvo v EU-27 zelo raznoliko in pestro. Z točno določeno vrsto kmetijske proizvodnje se je v letu 2010 med izbranimi državami ukvarjalo skoraj 80% kmetijskih gospodarstev, pri čemer je ta delež v starih državah članicah (87,6%) pomembno večji kot v novih članicah 66%). Največji delež specializiranih kmetijskih gospodarstev imata Irska (97,9%) in Nizozemska (94,5%), najmanjšega pa Litva (53,4%). V Sloveniji je v letu 2010 ta delež znašal 58,7%. Specializirana kmetijska gospodarstva v EU-20 ustvarijo 85,7% celotne vrednosti standardnega prihodka v kmetijstvu. Največji delež ustvarijo gospodarstva, usmerjena v rejo travojede živine (25,9%) ter rejo prašičev in perutnine (17,7%). V Sloveniji je delež standardiziranega pokritja, ki ga ustvarijo specializirana gospodarstva, za skoraj 8 odstotnih točk nižji (78,5%), pri čemer kar polovico prispevajo gospodarstva, usmerjena v rejo pašne živine (50,1%). Specializirana kmetijska gospodarstva v EU-27 gospodarijo na več kot 80% kmetijske zemlje v uporabi. Med dvajsetimi državami za katere so že dosegljivi podatki za leto 2010 je ta delež najvišji na Irskem in znaša 97%, najnižji pa je na Češkem, kjer specializirana kmetijska gospodarstva obdelujejo le nekaj več kot polovico vse kmetijske zemlje v uporabi. Slovenija nekoliko zaostaja za povprečjem EU-20, saj specializirana kmetijska gospodarstva obdelujejo 77% kmetijske zemlje v uporabi. Povprečna ekonomska velikost, merjena s standardnim prihodkom, znaša v izbranih državah EU-20 31.243 EUR. Pri tem se pojavljajo velike razlike med starimi in novimi državami članicami, saj je v EU-15 v povprečju kar 5 krat večja (49.105 EUR/gospodarstvo) kot v novih članicah (9457 EUR/gospodarstvo). Med posameznimi državami prednjači Nizozemska s 246.644 EUR na gospodarstvo, medtem ko je v Latviji povprečni standardni prihodek le 6.628 EUR na kmetijsko gospodarstvo. Slovenija z 12.121 EUR na gospodarstvo spada v krog držav, ki precej zaostajajo za povprečjem EU-20. Preglednica 9: Kmetijska gospodarstva po velikostnih razredih standardnega prihodka v državah EU v letu 2010 Število kmetijskih gospodarstev Delež (%) 8.000- > 25.000 8.000- > 25.000 <8.000 EUR 25.000 EUR EUR Skupaj <8.000 EUR 25.000 EUR EUR Skupaj Avstrija 55.010 37.490 57.660 150.160 36,6 25,0 38,4 100,0 Ciper 32.540 3.570 2.750 38.860 83,7 9,2 7,1 100,0 Češka 8.050 5.890 8.930 22.870 35,2 25,8 39,0 100,0 Estonija 14.290 2.770 2.560 19.620 72,8 14,1 13,0 100,0 Finska 21.250 17.610 25.020 63.880 33,3 27,6 39,2 100,0 Francija 118.080 80.670 317.360 516.110 22,9 15,6 61,5 100,0 Irska 59.880 43.600 36.420 139.900 42,8 31,2 26,0 100,0 Italija 1.018.500 296.530 305.870 1.620.900 62,8 18,3 18,9 100,0 Latvija 71.590 7.550 4.260 83.400 85,8 9,1 5,1 100,0 Litva 173.630 17.920 8.380 199.930 86,8 9,0 4,2 100,0 Madžarska 516.050 38.350 22.440 576.840 89,5 6,6 3,9 100,0 Malta 10.660 1.150 730 12.540 85,0 9,2 5,8 100,0 Nemčija 34.610 68.020 196.520 299.150 11,6 22,7 65,7 100,0 Nizozemska 8.730 11.370 52.220 72.320 12,1 15,7 72,2 100,0 Poljska 1.049.980 307.910 148.730 1.506.620 69,7 20,4 9,9 100,0 Portugalska 239.640 37.730 27.890 305.260 78,5 12,4 9,1 100,0 Slovaška 18.490 2.600 3.370 24.460 75,6 10,6 13,8 100,0 Slovenija 51.460 15.650 7.530 74.640 68,9 21,0 10,1 100,0 Španija 554.910 207.560 227.340 989.810 56,1 21,0 23,0 100,0 Švedska 31.090 18.040 21.970 71.100 43,7 25,4 30,9 100,0 Vir: EUROSTAT V izbranih državah EU-20 ima kar tri petine kmetijskih gospodarstev standardni prihodek manjši od 8.000 EUR. V starih članicah je takih gospodarstev nekaj več kot polovica (50,6%), v novih pa več kot tri četrtine (76,1%). Med izbranimi državami imajo na Nizozemskem skoraj tri četrtine gospodarstev, ki imajo standardni prihodek nad 25.000 EUR, medtem ko je v Sloveniji takšnih gospodarstev le desetina. Kmetijska gospodarstva, ki imajo standardni prihodek pod 8.000 EUR v povprečju obdelujejo 11,9% kmetijske zemlje v uporabi. Medtem ko gospodarstva v tem velikostnem razredu v starih državah članicah obdelujejo zgolj 9% KZU, je ta delež v novih državah članicah kar 21. V Sloveniji, takšna gospodarstva obdelujejo kar tretjino kmetijske zemlje v uporabi. Gospodarstva v največjem velikostnem razredu (nad 25.000 EUR) obdelujejo kar tri četrtine vse KZU. Med starimi članicami je potrebno izpostaviti Nizozemsko in Nemčijo, med novimi pa Češko in Slovaško, saj v teh državah gospodarstva v tem razredu obdelajo več kot 90% KZU. V Sloveniji gospodarstva v tem razredu obdelujejo 38,5% KZU, kar pa je še zmeraj dva krat manj kot je povprečje v izbranih državah članicah EU20. Preglednica 10: Kmetijska zemlja v uporabi po velikostnih razredih standardnega prihodka v državah EU v letu 2010 Kmetijska zemlja v uporabi (ha) Delež (%) 8.000- > 25.000 8.000- > 25.000 <8.000 EUR 25.000 EUR EUR Skupaj <8.000 EUR 25.000 EUR EUR Skupaj Avstrija 416.540 587.020 1.874.610 2.878.170 14,5 20,4 65,1 100,0 Ciper 40.590 21.770 56.050 118.410 34,3 18,4 47,3 100,0 Češka 66.460 132.960 3.284.090 3.483.510 1,9 3,8 94,3 100,0 Estonija 137.730 93.180 710.000 940.910 14,6 9,9 75,5 100,0 Finska 246.120 536.010 1.508.840 2.290.970 10,7 23,4 65,9 100,0 Francija 996.270 1.495.520 25.345.510 27.837.300 3,6 5,4 91,0 100,0 Irska 883.910 1.444.730 2.662.720 4.991.360 17,7 28,9 53,3 100,0 Italija 1.899.520 2.000.350 8.956.190 12.856.060 14,8 15,6 69,7 100,0 Latvija 644.330 257.960 893.990 1.796.280 35,9 14,4 49,8 100,0 Litva 882.860 476.500 1.383.190 2.742.550 32,2 17,4 50,4 100,0 Madžarska 535.380 580.580 3.570.360 4.686.320 11,4 12,4 76,2 100,0 Malta 6.570 2.430 2.440 11.440 57,4 21,2 21,3 100,0 Nemčija 247.260 891.700 15.565.080 16.704.040 1,5 5,3 93,2 100,0 Nizozemska 30.460 91.930 1.749.950 1.872.340 1,6 4,9 93,5 100,0 Poljska 3.907.970 3.690.280 6.849.050 14.447.300 27,0 25,5 47,4 100,0 Portugalska 672.770 491.830 2.503.550 3.668.150 18,3 13,4 68,3 100,0 Slovaška 66.220 60.010 1.769.260 1.895.490 3,5 3,2 93,3 100,0 Slovenija 159.530 137.380 185.730 482.640 33,1 28,5 38,5 100,0 Španija 3.437.680 4.091.580 16.223.430 23.752.690 14,5 17,2 68,3 100,0 Švedska 281.070 441.400 2.343.850 3.066.320 9,2 14,4 76,4 100,0 Vir: EUROSTAT Delovna sila na kmetijskih gospodarstvih V EU-27 je v letu 2007 na kmetijskih gospodarstvih delalo skoraj 12 milijonov polnovrednih delovnih moči (PDM). Z vstopom Bolgarije in Romunije so se na področju razpoložljive delovne sile v kmetijstvu zgodile razmeroma pomembne strukturne spremembe. Obseg delovne sile se je v obdobju 2003-2007 zmanjšal za 12,7%, pri čemer se je še posebej zmanjšala zaposlenost v kmetijstvu v novih državah članicah . Na območju EU-12 je namreč število PDM v navedenem obdobju padlo za dobrih 14%, v Bolgariji in Romuniji pa celo za 22,7%. Veliko znižanje je značilno tudi za Slovenijo, kjer je bilo v letu 2007 v kmetijstvu zaposlenih okoli 84 tisoč PDM, kar je 12% manj kot v letu 2003. Produktivnost dela v kmetijstvu, ki je v veliki meri odraz agrarne strukture, je na območju EU-27 zelo različna. To je razvidno tako iz števila PDM na kmetijsko gospodarstvo, kot tudi iz površine KZU na PDM. Preglednica 11:Povprečno število polnovrednih delovnih moči (PDM) na kmetijskih gospodarstvih v državah EU 27 v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/2003 Avstrija 0,91 1,01 0,98 0,99 0,76 97,8 Belgija 1,20 1,32 1,35 1,37 103,6 Bolgarija 1,19 1,17 1,00 84,3 Ciper 0,71 0,63 0,65 0,48 90,7 Češka 3,64 3,60 3,49 4,72 95,9 Danska 1,15 1,25 1,17 1,25 100,2 Estonija 1,02 1,33 1,37 1,28 135,0 Finska 1,26 1,30 1,18 1,06 0,94 81,5 Francija 1,49 1,51 1,53 1,51 102,5 Grčija 0,72 0,75 0,72 0,66 88,7 Irska 1,19 1,19 1,15 1,15 1,18 96,8 Italija 0,63 0,75 0,80 0,78 0,59 103,2 Latvija 1,03 1,11 1,07 0,97 1,02 87,4 Litva 0,82 0,88 0,78 0,73 95,8 Luksemburg 1,58 1,62 1,63 1,63 100,9 Madžarska 0,68 0,65 0,64 0,73 94,7 Malta 0,41 0,37 0,38 0,39 93,5 Nemčija 1,31 1,67 1,65 1,64 1,82 98,4 Nizozemska 2,02 2,18 2,13 2,15 2,24 98,8 Poljska 1,01 0,92 0,95 1,26 93,8 Portugalska 1,26 1,27 1,23 1,23 1,19 97,0 Romunija 0,60 0,61 0,56 93,2 Slovaška 1,92 1,65 1,44 1,32 2,29 80,0 Slovenija 1,24 1,24 1,23 1,11 1,03 89,9 Španija 0,84 0,87 0,92 0,93 0,90 106,0 Švedska 0,91 1,04 0,94 0,90 0,80 86,6 V. Britanija 1,52 1,26 1,18 1,35 107,6 EU 27 0,89 0,88 0,86 96,3 EU 15 1,01 1,02 1,01 99,4 Vir: EUROSTAT Povprečno kmetijsko gospodarstvo v EU-27 zaposluje 0,86 PDM, pri čemer je raven zaposlenosti v starih državah članicah za 18% večja kot v novih. Največje število PDM na gospodarstvo sicer beležita Češka (3,49 PDM) in Nizozemska (2,15 PDM), najmanjše število PDM na gospodarstvo pa imajo na Malti (0,38 PDM). Tudi Slovenija ima v primerjavi z EU-27 nadpovprečno zaposlenost na kmetijskih gospodarstvih (1,11 PDM). Po nepopolnih podatkih za leto 2010 lahko vidimo, da se število PDM na kmetijsko gospodarstvo precej spreminja. V devetih državah se je število PDM na gospodarstvo povečalo, najbolj na Češkem Razlike med posameznimi državami so še bolj izrazite pri površini KZU, ki jo obdeluje 1 PDM. Ta, mnogo bolj reprezentativen kazalec produktivnosti dela kaže, da 1 PDM v EU-27 v povprečju obdeluje 14,8 ha KZU (22 ha v EU-15 in 8 ha v EU-12). Daleč najvišjo raven produktivnosti dela beležijo Velika Britanija, Švedska in Danska, najnižjo pa Malta, Ciper in Slovenija. 1 PDM v Sloveniji obdela 3 krat manj KZU kot v EU-27 in kar 4 krat manj kot v EU-15. V primerjavi z letom 2003 se je produktivnost dela v EU 27 povečala za 14%, v državah EU 15 za slabih 11%, v novih državah članicah pa skoraj za petino. Med državami prednjači Bolgarija, kjer je 1 PDM v letu 2007 obdelala kar 68% več KZU kot v letu 2003. V splošnem velja, da se je produktivnost dela povečala v vseh državah članicah, nepopolni podatki za leto 2010 pa kažejo, da se ta trend tudi nadaljuje. Preglednica 12:Kmetijska zemlja v uporabi na polnovredno delovno moč v državah EU 27 v obdobju 2000-2010 2000 2003 2005 2007 2010 Indeks 2007/03 Avstrija 18,6 18,6 19,6 19,5 25,2 105,2 Belgija 18,8 19,2 19,9 21,0 108,9 Bolgarija 3,7 4,4 6,2 168,2 Ciper 4,9 5,3 5,6 6,4 116,0 Češka 21,8 23,4 25,6 32,3 117,4 Danska 39,8 43,8 44,8 47,7 108,9 Estonija 21,2 22,5 28,3 37,5 133,3 Finska 21,6 23,0 27,1 31,7 38,4 137,6 Francija 30,4 32,3 34,1 35,7 112,3 Grčija 6,1 6,5 6,6 7,2 111,0 Irska 26,4 26,7 27,7 28,1 30,2 105,2 Italija 9,6 8,9 9,2 9,8 13,5 110,1 Latvija 9,9 10,6 12,4 16,9 21,1 160,1 Litva 11,2 12,6 14,7 18,7 131,1 Luksemburg 28,7 32,4 32,4 34,9 107,8 Madžarska 8,3 9,2 10,5 11,1 126,6 Malta 2,4 2,5 2,4 2,4 102,1 Nemčija 27,8 24,7 26,5 27,8 30,6 112,7 Nizozemska 9,9 10,8 11,3 11,6 11,6 107,6 Poljska 6,6 6,5 6,8 7,6 103,9 Portugalska 7,4 8,2 9,2 10,3 10,1 125,5 Romania 5,2 5,4 6,2 120,9 Slovaška 15,8 18,0 19,0 21,2 33,8 117,7 Slovenija 4,5 5,1 5,1 5,8 6,3 114,5 Španija 24,3 25,2 25,0 25,7 26,7 102,0 Švedska 41,4 44,3 44,9 47,6 53,9 107,6 V. Britanija 44,6 45,7 47,1 52,4 114,6 EU 27 12,9 13,5 14,8 114,2 EU 15 19,9 20,9 22,1 110,9 Vir: EUROSTAT Na produktivnost dela pomembno vpliva tudi starostna struktura nosilcev kmetijskih gospodarstev. Po podatkih popisa 2007 imata najbolj ugodno starostno strukturo Avstrija in Nemčija, kjer je več kot 70% gospodarjev mlajših od 55 let, najslabšo pa Italija, Portugalska, Bolgarija in Romunija, kjer je mlajših od 55 let manj kot tretjina vseh gospodarjev. Tudi Slovenija sodi v krog držav z neugodno starostno strukturo gospodarjev. Starejših od 55 let je 58,4%, kar je 3 odstotne točke več kot je povprečje EU-27. Največji delež gospodarjev, mlajših od 35 let, je v Avstriji (11%), medtem ko je ta delež v Sloveniji samo 4%, s čemer sodimo v krog držav z najmanjšim deležem mladih gospodarjev. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% (D i? ra .9- (D CT O m O m ra tn :=a iS c m O £= -t-» — U) LILIJ O >o ra ¿5 ra tn ro ro ro "Š ra —1 ro ra U) ra >N T3 ra ra U) E w ra > o ra ra c tn 03 "O a. W > h- m CM <35 let 135-44 let 145-54 let 155-64 let nad 65 let Slika 9: Starostna struktura gospodarjev na kmetijskih gospodarstvih v državah EU-27 v letu 2007 (Vir: EUROSTAT) Strukturne primerjave na osnovi vzorčnega popisa kmetijstva 2007 kažejo, da se razvojni zaostanek Slovenije za državami z razvitejšim kmetijstvom, navkljub kar precejšnjim spremembam v velikostni in socio-ekonomski strukturi, ne zmanjšuje tako hitro, kot bi si želeli. Z vstopom Bolgarije in Romunije, ki imata izrazito slabo agrarno strukturo, se je razlika do evropskega povprečja sicer navidezno zmanjšala, trendi in primerjave s starimi državami članicami (EU-15) pa kažejo, da so strukturne spremembe še vedno prepočasne. To velja tako za izboljšanje velikostne in posestne strukture, kot tudi za izboljšanje ravni produktivnosti in starostne strukture nosilcev kmetijskih gospodarstev. Praktično pri vseh navedenih kazalcih se namreč slovensko kmetijstvo uvršča na rep držav članic EU. CRP: Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva do leta 2020 Vsebinski sklop 2: Projekcija pričakovanih učinkov sprememb kmetijske politike in gibanja cen 1 Uvod Na ravni posameznih sektorjev smo ocenjevali učinke z modelom delnega ravnovesja za ključne trge kmetijskih proizvodov (žita, mleko in mlečni izdelki, meso različnih živalskih vrst). Zanje smo pripravili projekcije obsega proizvodnje, domače porabe, neto trgovine in vrednosti proizvodnje. Model smo predhodno razvili v okviru EU projekta AgMEMOD, za potrebe priprave projekcij različnih scenarijev pa smo ga ustrezno nadgradili. AGMEMOD je dinamičen, pretežno rekurziven sintetičen model delnega ravnovesja. Serije posameznih enačb, ki opisujejo ključne trge, sestavlja medsebojno povezan sistem, ki se uravnovesi z neto trgovino posameznega proizvoda. Domače odkupne cene so preko enačb cenovnih transmisij povezane z EU cenami. Cene in politične spremenljivke določajo raven pridelave in porabe posameznega proizvoda. Specifikacije enačb upoštevajo tudi križne učinke in biološke omejitve. Zaradi podatkovnih omejitev so modelni parametri določeni s pomočjo kalibracije in ocen strokovnjakov. Na agregatni (nacionalni) ravni smo projekcijo razvoja pripravili z istim orodjem s smiselno združitvijo obravnavanih spremenljivk. 2 Vsebinsko metodološki pristop Modelno orodje, na katerem temelji ta vsebinski sklop, je bilo razvito v okviru partnerstva AgMEMOD (slika 1). Skupine enačb predstavljajo nacionalne kmetijske trge za žita (pšenico, ječmen, koruzo) in živali (govedo in goveje meso, prašiče in svinjsko meso, ovce in ovčje meso, mleko in mlečne izdelke, piščančje meso) in tvorijo medsebojno povezan sistem, pri katerem iščemo rešitve za obseg zunanje trgovine s posameznimi proizvodi. Domače cene posameznega proizvoda so vezane na cene reprezentativnega trga EU. Tako izračunane cene skupaj z instrumenti politike predstavljajo najpomembnejši dejavnik odločanja proizvajalcev in porabnikov - določajo obseg proizvodnje in porabe kmetijskih proizvodov. Vgrajen pristop harmonizacije kmetijske politike omogoča strukturirano predstavitev ukrepov SKP in tistih, ki so aktualni v določenem obdobju ali scenariju, s čimer lahko modeliramo njihov vpliv na proizvodne odločitve. Navzkrižni (medsebojni) učinki med posameznimi proučevanimi proizvodi in omejitve biološke narave se seveda prav tako odrazijo v proizvodnih in potrošnih odločitvah, zato so prav tako vključene v matematični zapis modela. Ker iz razumljivih razlogov ni vedno na voljo dovolj dolgih časovnih serij podatkov, model začne iskati rešitve za prvo leto pri izhodiščnih vrednostih, ki so enake zadnjim razpoložljivim podatkom, ali iz njih izračunanih vrednosti. V okviru AgMEMOD partnerstva smo zgradili skupni EU model s kombiniranjem modelov posameznih članic, ti pa združujejo podmodele posameznih proizvodov (AgMEMOD partnerstvo, 2008). Ostali del sveta (rest of the world - ROW), makroekonomske spremenljivke in aktualni politični ukrepi (npr. SKP) vstopajo v model eksogeno. Modeliranje je tako izvedeno na dveh ravneh: s kombiniranjem učinkov na ravni držav in posameznih proizvodov. Na ravni držav AgMEMOD trenutno vključuje članice EU (razen Malte), posamezne države Zahodnega Balkana (Hrvaška in FYRM), Ukrajino in Rusijo. Modeli za države, ki niso članice EU, so poenostavljeni, vendar temeljijo na istih splošnih pravilih in jih je mogoče v celoti povezati v kombiniran model z državami EU. Za analizo so te države zanimive, ker so bodisi na poti pristopa k EU (npr. Hrvaška in FYRM) ali ker so pomembne za dogajanje na trgih EU. Slednje velja npr. za trg z žiti (Ukrajina in Rusija). Podmodeli posameznih proizvodov na ravni držav so osnovni element tako nacionalnih modelov kot skupnega AgMEMOD modela. Vsak nacionalni model lahko vključuje do 35 proizvodov, vendar so manj pomembni proizvodi za posamezne države praviloma izključeni iz postopka modeliranja. Zgrajeni dinamični modeli delnega ravnovesja vključujejo ponudbo, povpraševanje, zunanje trgovinske tokove in oblikovanje cen, kot je prikazano na sliki 1. Medsebojne odvisnosti določajo, kako je v katerem koli letu mogoče najti ravnovesje pri posameznem proizvodu, na kar vpliva tudi rezultat predhodnega leta. Dinamično obnašanje modela temelji na rekurzivnosti, to je na endogeno izračunanih spremenljivkah predhodnih let, ki so vključene v modelni zapis za iskanje ravnovesja tekočega leta ali pa predstavljajo izhodiščno vrednost iskane odvisne spremenljivke. s C E N /j I Slika 1:Osnovna struktura nacionalnega modela pri pristopu AgMEMOD Podmodel vsakega proizvoda povzema vedenjske odzive ekonomskih subjektov na spremembe cen, instrumente politik in drugih eksogenih spremenljivk, pa tudi že omenjenih rezultatov predhodnih let. Matematični zapis enačb v osnovi rešujemo za določeno raven cen, ki jo določa ravnovesje med ponudbo in povpraševanjem obravnavanega proizvoda tako na ravni posamezne države kot tudi na ravni EU. Z eksogenimi spremenljivkami in na podlagi rekurzivnega delovanja modela pa lahko generiramo tudi endogene spremenljivke modela za predhodna in kasnejša obdobja. Na podlagi ocenjenih ali predpostavljenih parametrov modela pripravimo napovedi z upoštevanjem projekcije vseh eksogenih spremenljivk in zapiranjem (izravnavo) trga za vsako načrtovano leto. Napovedi učinkov politik lahko simuliramo v razponih njihovih pričakovanih vrednosti z oblikovanjem alternativnih predpostavk scenarijev razvoja politike. Primerjave projekcij endogenih spremenljivk med alternativnimi scenariji predstavljajo empirično oceno učinkov sprememb politike. Zaradi teh osnovnih značilnosti AgMEMOD model opredelimo kot dinamičen večnacionalen in večproizvoden model delnega ravnovesja (Hanrahan, 2001; Chantreuil s sod., 2005; Esposti in Camaioni, 2007). Makro spremenljivke Ukrepi SKP Svetovne cene (trgovinski dogovori) Slika 2: Splošna struktura tržnega podmodela po pristopu AgMEMOD (prirejeno po Esposti and Camaioni, 2007) Proizvodni podmodeli so medsebojno povezani preko ponudbe in povpraševanja. Glavno povezavo med rastlinsko in živinorejsko proizvodnjo predstavljajo povpraševanje po krmi in stroški proizvodnje. Žita in oljnice so povezani z učinki zamenjave tako na strani povpraševanja kot tudi ponudbe (proizvodnje). Prireja mleka in govejega mesa sta povezana preko telet in izločenih živali. Med živinorejskimi podmodeli so povezave vgrajene predvsem z učinki zamenjave v enačbah povpraševanja po mesu. Ti navzkrižni odnosi med proizvodi so lahko precej kompleksni in se razlikujejo med modeli posameznih držav. Pristop AgMEMOD v največji možni meri skuša upoštevati meddržavne in medblagovne učinke, ki nastopijo zaradi zunanjih sprememb (npr. spremembe politike), da bi dosegli bolj realno in celovito predstavitev, kako bi se kmetijsko-živilski trgi odzvali na tovrstne spremembe. Slika 2 povzema kompleksno strukturo tržnega modela za posamezen proizvod. Navkljub precejšnji kompleksnosti so ti tržni modeli še vedno precej uniformni in v določenih primerih ne omogočajo upoštevanja morebitne uporabnosti proizvodov v druge namene, razlikovanja v kakovosti proizvodov in morebitne dodatne navzkrižne odvisnosti med proizvodi. To je cena za potrebno ohranitev nacionalnih modelov in zlasti EU modela v razumni velikosti v smislu števila vgrajenih enačb. Kot primer delovanja trga na sliki 3 prikazujemo odvisnost med ceno in količino pri govejem mesu. Slika daje vpogled v učinek posamezne odločitve v sektorju govejega mesa. Na ravni kmetije najpomembnejši dejavnik predstavlja število krav molznic, ki posredno določa največji delež živali za zakol. Na ravni maloprodaje dohodek potrošnika in cene konkurenčnih vrst mesa (npr. svinjine) določa raven porabe govedine. Ko se cene prašičjega in drugih vrst mesa povečajo, se to odrazi v večji porabi govedine (ob ostalih nespremenjenih okoliščinah), to pa premakne krivuljo povpraševanja v desno. Trg ohranja v ravnovesju neto uvoz govejega mesa, saj je cena govedine na posamičnem nacionalnem trgu (v pretežni meri) določena eksogeno. p* , P i Dohodek na \ prebivalca \ , Cena V jagnjetine , P. \ _ Poraba govedine \ na prebivalca \ _ Število \ prebivalcev Prireja govedine Domača poraba govedine \ t Cena N' svinjine \ Poraba govedine na preb. Domača poraba govedine Neto uvoz P P* P* ' Sprememba P' števila +-J molznic / Število goved na / koncu predh. leta . P. Cene ^ / žit y /-►Trend Št. zaklanih goved Klavna —► masa živali / / . * Q Št. zaklanih goved , P. Mlečnost ^ A» Cena mleka krav "/ / Pror. plačila za Cene„ / mleko in meso žit ^V Klavna Q masa živali - P^ Število krav na —^ koncu predh. leta Število krav na koncu leta Prireja Pogin goved'*- * Q govedine —► Število telet Število goved na koncu predh. leta Število krav na / koncu predh. leta Plodnost Š krav i t. zaklanih oved Št. molznic konec leta Število telet Št. goved konec leta P P Slika 3: Dejavniki vplivanja na ceno in količino govedine Postopek prilagajanja kmetijske politike se izvaja na dveh ravneh - v kombiniranem EU in v nacionalnem modelu. Razdelitev med vse tri ovojnice (proizvodno vezana, zgodovinska in regionalna plačila) in izračun nacionalnih zgornjih mej zanje upošteva tudi stopnjo modulacije (slika 4). Proizvodno vezana plačila za različne sektorje so izračunana na osnovi referenčnih količin in višine premij, njihov učinek na proizvodne učinke pa kvantitativno ovrednoten preko stopnje vezanosti (angl. coupling rate). Iz vsote proizvodno vezanih plačil posameznih sektorjev dobimo nacionalno zgornjo mejo ovojnice za tovrstna izplačila. Izračun nacionalne ovojnice zgodovinskih plačil upošteva vrednost izplačil za ukrepe, ki so v določenem obdobju izplačani kmetijskim gospodarstvom po načelu zgodovinske upravičenosti. Ovojnica za regionalna plačila pa je izračunana iz upravičenih površin in zneska plačila na enoto ali pa (v večini nacionalnih modelov) predstavlja ostanek do nacionalne zgornje meje (razlika med letno razpoložljivimi sredstvi na ravni države, proizvodno vezanimi plačili in zgodovinskimi plačili). Slika 4: Razdelitev sredstev za neposredna plačila po ovojnicah v modelu AgMEMOD) Pri specifikaciji nacionalnega modela za kmetijstvo za posamezen trg (kmetijski proizvod) je potrebno vgraditi instrumente kmetijske in makroekonomske politike, pa tudi drugih zunanjih dejavnikov. Izhodiščne projekcije podajajo osnovne kazalnike o verjetnem razvoju dogodkov na posameznih trgih ob upoštevanju določenih predpostavk. Vendar so izhodiščne projekcije praviloma pomembnejše zato, ker omogočajo proučevanje pričakovanih učinkov različnih sprememb - največkrat na političnem in/ali cenovnem področju. Da bi odgovorili na vprašanja o učinkih zamišljene spremembe v prihodnosti, je treba imeti osnovo, ki omogoča tovrstno kvantifikacijo. Izhodiščne projekcije pa so pomembne tudi zato, ker je učinek uvedbe sprememb pogosto zelo odvisen od samega izhodišča. V tej analizi izhodiščne predpostavke izhajajo iz stanja v slovenskem kmetijstvu vključno z ukrepi kmetijske politike v letu 2010. Za simuliranje razvoja v primeru ohranitve takšnega statusa sta bistveni dve ključni predpostavki za slovensko kmetijstvo: (i) država nadaljuje s takrat veljavno kmetijsko politiko, ki vključuje vse tri skupine neposrednih plačil (regionalna, zgodovinska in proizvodno vezana plačila) in (ii) cene slovenskih kmetijskih proizvodov sledijo trendom na trgu EU. V nadaljevanju uporabljeni scenariji služijo preučitvi verjetnih učinkov različnih okoliščin, s kakršnimi bi bili lahko soočeni slovenski kmetijskih trgi v programskem obdobju 2014-2020. Namen teh scenarijev je oceniti učinke različne izvedbe reforme na področju neposrednih plačil in ob tem oceniti tudi učinke za posamezne kmetijske trge, ki jih lahko prinese odstopanje cen od napovedanih trendov. S pomočjo izgrajenega nacionalnega Ag-MEMOD modela smo ocenili učinke naslednjih scenarijev 1. Izhodiščni scenarij (IZH) ocenjuje verjeten razvoj posameznih kmetijskih trgov v primeru, da bi lahko tudi v novem programskem obdobju (2014-2012) nadaljevali kmetijsko politiko, kakršna je bila v veljavi v Sloveniji leta 2010 (torej že nekoliko prilagojeno kombinirano shemo neposrednih plačil, ki smo jo v Sloveniji začeli izvajati v letu 2007). Kot izhodiščni scenarij smo ga poimenovali zato, ker na podlagi primerjav z rezultati tega in ostalih scenarijev lahko ocenjujemo odstopanja, ki so posledica sprememb v kmetijski politiki - v našem primeru zaradi reforme na področju neposrednih plačil. 2. Reformni scenariji z uvedbo enotnega regionalnega plačila na površino v letu 2014 (S11) ali ohranitvijo diferenciranih plačil v sedanjem razmerju (S31) in postopno ukinitvijo zgodovinski dodatkov (konvergenčnih plačil) do leta 2019. Ti scenariji torej predstavljajo postopen, a kljub temu radikalen zasuk v smeri regionalne sheme neposrednih plačil z enako ali diferencirano višino plačila na površino za vse upravičene kmetijske površine v registrirani uporabi. Pri scenariju S11 smo dodatno ocenjevali učinke odstopanja proizvajalčevih cen za 10 % navzdol od vrednosti, izračunanih v izhodiščnem scenariju. To različico v nadaljevanju označujemo z okrajšavo S11-. 3. Za reformni scenarij S11 smo dodatno predvideli možnost, da govedorejske proizvodne usmeritve prireja mleka, pitanje moških goved in reja krav dojilj skozi celotno obdobje 2014-2020 ohranijo/dobijo proizvodno vezana plačila v višini (vsaka) 5 % nacionalne ovojnice za posamezno usmeritev. To različico označujemo S11PV. Z modelom bi lahko ocenjevali še številne druge različice, vendar smatramo, da je na podlagi zgoraj opisanih scenarijev mogoče sklepati o pričakovanih učinkih tudi pri nekoliko drugačnih kombinacijah ukrepov od obravnavanih. Model delnega ravnovesja pa ima tudi svoje omejitve, odstopanja med rezultati posameznih scenarijev so marsikdaj minimalni, čeprav bi marsikdaj pričakovali večje. Zato bo marsikdo verjetno podvomil, da je takšen model sposoben dajati realistične napovedi. A presojo o tem prepuščamo drugim. 3 Rezultati modela za glavne kmetijske trge v Sloveniji 3.1. Žita Proizvajalčeve cene žit v Sloveniji se v zadnjih letih precej dobro prilagajajo cenam na trgih EU. Te cene med leti močno nihajo, kar pa za napovedi za naslednjih 10 ali 15 let ne velja -napovedi ne morejo upoštevati kratkoročnih oscilacij. Cene žit naj bi se po močnem dvigu v zadnjih letih tudi v Sloveniji postopoma stabilizirale in nato skladno z napovedmi počasi stagnirale. Takšen naj bi bil najbolj verjeten srednjeročen trend (IZH). Pregl 3.1a: Proizvajalčeve cene žit 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV €/100 kg Pšenica Ječmen Koruza 13,57 10,84 15,51 18,53 19,28 18,72 17,35 19,66 14,71 15,31 14,86 13,78 15,61 17,21 17,90 17,38 16,11 18,26 18,06 18,97 18,42 17,07 19,35 14,59 15,33 14,88 13,80 15,64 16,83 17,68 17,17 15,91 18,03 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS V primeru izvedbe politike v smeri scenarija S31 ne pričakujemo močnejših odstopanj od IZH. Ukinitev zgodovinskih plačil bi se verjetno nekoliko močneje odrazila šele z daljšim časovnim zamikom. Močneje pa bi se po projekciji cene dvignile pri scenariju S11 kot posledica manjše setvene površine namenjene žitom. Zaradi postopnega ukinjanja zgodovinskih pravic v govedoreji kot pomembni porabnici žit in znižanja regionalnih plačil za njive bi se ob tem verjetno znižala tudi povprečna intenzivnost pridelave, kar bi bržkone pripeljalo do nekoliko občutnejšega dviga cen zaradi nižje ponudbe. Pri scenariju s PV plačili v govedoreji bi bile potrebe po krmi na osnovi žit nekoliko višje, zato bi v tem primeru pričakovali nekoliko močnejši vpliv tudi na cene žit. Pri scenariju IZH se skupna površina žit najprej nekoliko poveča, sicer pa ostaja dokaj stabilna skozi celotno proučevano obdobje. Znižanje vrednosti plačilnih pravic za njive bi zanesljivo zmanjšalo zanimanj za setev žit, četudi v kolobarju na marsikateri kmetiji zanje ni veliko alternativ. Morda se zdi presenetljivo znižanje setvenih površin pri scenariju S11PV v primerjavi s scenarijem S31, vendar rezultati nakazujejo, da spodbujanje govedoreje s proizvodno vezanimi plačili ne more ohraniti zanimanja za setev žit v primeru znižanja regionalnih plačil za njive. Pregl 3.1b: Površine žit 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV 1000 ha Pšenica Ječmen Koruza 31,95 18,73 36,43 32,37 30,08 32,70 27,98 30,98 19,34 17,97 19,54 16,72 18,51 37,65 34,98 38,02 32,53 36,03 31,35 29,14 31,67 27,10 30,01 18,84 17,50 19,03 16,28 18,03 36,42 33,84 36,78 31,47 34,85 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS V proučevanem obdobju pričakujemo dvig hektarskih pridelkov pri vseh scenarijih. Največji porast pričakujemo pri pšenici. Zaradi dobre letine koruze v letu 2010 prikazani rezultati ne dajejo vtisa napredka pri koruzi, vendar temu ni tako. Precej zmerno povečanje je predvideno tudi pri ječmenu. Med analiziranimi scenariji ni zelo velikih razlik, z znižanjem vrednosti plačilnih pravic za njive pa lahko pričakujemo v povprečju še nekoliko nižjo intenzivnost pri pridelavi žit, ki že doslej močno zaostaja za državami s primerljivimi pogoji pridelave. Pregl. 3.1c: Hektarski pridelki žit 2010 2015 2020 Dej.* IZH S1 1 S31 S1 1- S11PV IZH S1 1 S31 S1 1- S11 PV t/ha Pšenica 4,80 5,71 5, 45 5,74 5 ,67 5,56 6,17 5, 89 6,20 6 ,13 6 ,01 Ječmen 4,28 4,67 4, 46 4,70 4 ,64 4,55 5,03 4, 80 5,05 4 ,99 4 ,90 Koruza 8,54 7,96 7 60 8,00 7 ,90 7,75 8,54 8 15 8,58 8 ,48 8 32 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Glede na modelne rezultate se bo pridelava žit povečala skladno z opaznim porastom hektarskih pridelkov. Ta učinek je močnejši od vseh vplivov, ki vlečejo pridelavo navzdol. Takšen vtis je nekoliko popačen pri koruzi, kjer pa je vzrok v rekordni letini 2010, ki zato ni ustrezno izhodišče za primerjavo. Pregl. 3.1d: Proizvodnja, poraba in neto trgovina z žiti 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV t/ha Pšenica - proizvodnja 153,5 184,8 164,0 187,6 158,6 172,3 193,5 171,6 196,4 166,0 180,3 - poraba 309,9 312,8 300,4 309,7 294,4 306,4 330,5 317,4 327,2 311,0 323,7 - neto trgovina -156,4 -127,9 -136,4 -122,0 -135,8 -134,1 -137,0 -145,7 -130,8 -145,0 -143,4 Ječmen - proizvodnja 80,1 90,4 80,2 91,8 77,6 84,3 94,7 84,0 96,1 81,3 88,3 - poraba 149,6 143,1 137,4 141,6 134,6 140,1 158,7 152,4 157,1 149,3 155,4 - neto trgovina -69,4 -52,7 -57,2 -49,9 -57,1 -55,9 -64,0 -68,4 -61,0 -68,1 -67,2 Koruza - proizvodnja 311,1 299,6 265,8 304,1 257,1 279,2 311,0 275,9 315,7 266,9 289,9 - poraba 519,4 525,2 504,3 519,9 494,2 514,4 549,6 527,7 544,1 517,2 538,3 - neto trgovina -208,3 -225,6 -238,5 -215,8 -237,2 -235,2 -238,6 -251,8 -228,4 -250,3 -248,4 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Na strani porabe lahko pričakujemo precej stabilne razmere pri pšenici, zaradi nižje porabe krme pa napovedujemo močnejši upad porabe koruze in ječmena ob nadaljnjem zmanjšanju staleža krav molznic in prašičev. V govedoreji bo to verjetno vsaj delno kompenzirano z večjo intenzivnostjo prireje (predvsem pri mleku). Manjši upad v domači porabi pšenice bi ob zmernem povečanju proizvodnje pripeljal do manjše odvisnosti od (neto) uvoza v prihodnjem obdobju v primerjavi z letom 2010. Podobno velja tudi za ječmen in koruzo, pri slednji ob pogoju, da za izhodišče ne jemljemo leto 2010 z zelo nadpovprečno domačo pridelavo. V domači porabi žit, zlasti krmnih, opazimo med scenariji precejšnje razlike. Pri pšenici so razlike manjše, ker je poraba za humano prehrano bolj stabilna oz. manj odvisna od cene žit. Pri krmnih žitih bi v primeru nižjih cen (S11-) pričakovali večjo porabo žit, vendar rezultati nakazujejo nasproten učinek, ker sočasno upoštevajo nižje proizvajalčeve cene živinorejskih proizvodov, kar vodi v znižanje obsega (števila živali) in hkrati v nižjo intenzivnost reje. 3.2. Živinoreja Glede na projekcije, pridobljene z Ag-MEMOD modelom, bi proizvajalčeve cene mleka lahko z ukinitvijo kvotnega režima kar močno upadle. Navidezna rast v primerjavi z letom 2010 v prikazanih rezultatih je posledica močnega padca cene v Sloveniji v letih 2009 in 2010 v primerjavi z ugodnejšimi razmerami pred in po tem obdobju. Razlike med simuliranimi scenariji (z izjemo S11-) so razmeroma majhne. Zaradi cenovno manj ugodnega primerjalnega leta 2010 so opazni pozitivni cenovni učinki v prireji govejega mesa, kjer pa so razmere v zadnjem letu (2012) precej drugačne kot bi jih lahko pričakovali na podlagi (predhodnih) mednarodnih napovedi gibanj cen. Proizvajalčeve cene govedine se bodo skladno z modelnimi rezultati z zniževanjem/odpravo zgodovinskih dodatkov nekoliko povečale. Scenarij IZH vključuje tudi precej proizvodno vezanih plačil v sektorju 'goveje meso', zato tudi scenarij S11PV predvideva rahel dvig cene govedine. Pri svinjini in piščančjem mesu so razlike med proučevanimi scenariji manjše, tudi na teh dveh trgih lahko pričakujemo manjši dvig cene kot posledice dražjih žit in s tem zmanjšane domače proizvodnje. Obraten učinek lahko pričakujemo pri reji drobnice oz. na trgu z jagnjetino. Z višjimi regionalnimi plačili za travinje se utegne zanimanje za rejo drobnice nekoliko povečati kot posledice izboljšane ekonomičnosti reje, ki pa je v večini rej močneje odvisna od proračunskih plačil kot od prihodkov, ustvarjenih na trgu. Ob slabših tržnih pogojih to utegne povzročiti dodaten pritisk na cene jagnjetine. Pregl. 3.2a: Proizvajalčeve cene živalskih proizvodov 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV €/100 kg Mleko (kravje) Govedina Jagnjetina Svinjina Piščančje meso 26,5 298.8 407,6 136.9 142,2 28,2 28,7 28,5 25,8 28,0 317,9 330,7 321,1 297,6 320,8 406.2 390,1 402,1 351,1 397,9 130.3 135,6 131,6 122,0 138,3 138,1 141,3 138,5 127,1 142,0 28,4 28,9 28,7 26,0 28,2 318,8 334,9 325,2 301,4 324,9 406,3 390,2 402,3 351,2 398,0 132,3 139,0 135,0 125,1 141,8 135,0 138,1 135,4 124,3 138,8 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS V slovenskem modelu delnega ravnovesja je prireja določena z velikostjo (nacionalne) črede in povprečno proizvodnostjo na enoto, npr. mlečnostjo na kravo, plodnostjo, intenzivnostjo obnove plemenske črede, klavno maso pri prireji mesa ipd. Število krav molznic bo še naprej upadalo, to pa bo večinoma kompenzirano z naraščajočo mlečnostjo krav. V ekonomskem okolju brez mlečnih kvot bo po modelnih rezultatih prireja mleka ostala razmeroma stabilna, padec prireje naj bi se večinoma odvil pred in takoj po ukinitvi mlečnih kvot. To si lahko razložimo s še vedno nizko povprečno mlečnostjo krav molznic v Sloveniji, kar dopušča nadaljnje zniževanje stroškov na enoto prireje pri dvigu mlečnosti krav. Na drugi strani predvidevamo razmeroma stabilno število krav dojilj (in ostalih kategorij govedi). Število krav dojilj naj bi se še nekoliko povečevalo v primeru ohranitve proizvodno vezanih plačil, kar bi vsaj v manjši meri nadomestilo izpad staleža krav molznic. Z ukinitvijo kvot za mleko lahko pričakujemo še nekoliko hitrejšo specializacijo v govedoreji. Tisti rejci, ki bodo vztrajali v prireji mleka, bodo morali izkoristiti kar največ možnosti za zniževanje stroškov prireje. Zaradi zaostrenih pogojev prireje se bodo pritiski -tudi psihološki - stopnjevali in rezultirali v nadaljnjem zmanjševanju števila rej krav molznic. Nekateri se bodo preusmerili v krave dojilje, drugi v pitanje kupljenih telet, nekateri pa bodo najbrž videli možnost ohranitve kmetije tudi v reji drobnice. Na splošno pa lahko pričakujemo v mesni govedoreji prevladujočo nizko intenzivnost reje, še zlasti v manjših čredah in na kmetijah, ki bodo imele na svojih površinah nizko obtežbo. Pregl 3.2b: Število živali 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV €/100 kg Govedo - Krave molznice 109,47 98,75 97,46 97,07 93,56 101,36 90,69 89,08 87,33 85,52 91,75 - Krave dojilje 63,89 62,95 62,12 61,88 59,64 64,61 65,84 64,67 63,40 62,08 66,61 - Ostalo govedo 296,80 301,31 297,37 296,18 285,47 309,26 298,88 293,58 287,82 281,84 302,39 Ovce - Plemenske ovce 90,85 84,77 90,00 86,38 85,05 86,85 79,48 95,79 83,15 86,69 87,65 - Ostale ovce 38,94 36,33 38,70 37,14 36,57 37,35 34,06 40,23 34,92 36,41 36,81 Prašiči - Plemenske svinje 29,63 27,72 25,25 27,45 22,22 24,87 26,10 23,70 25,76 20,86 23,34 - Ostali prašiči 365,96 342,38 311,84 338,96 274,42 307,16 322,32 293,64 319,17 258,40 289,23 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Izboljšanje ekonomskih pogojev bo najizrazitejše za reje, ki na ekstenziven način izkoriščajo travinje. Poleg že omenjene ekstenzivne reje krav dojilj to velja tudi za veliko gospodarstev z rejo drobnice. Vendar modelni rezultati kljub temu ne napovedujejo občutnega povečanja števila drobnice (ovc), ampak le preokrenitev trenda, ki se je v zadnjih dveh letih z ukinitvijo proizvodno vezanih plačil obrnil navzdol. Nadaljnje zniževanje števila ovc je predvideno s scenarijem IZH v celotnem obdobju, višja regionalna plačila za travinje pa utegnejo vzpodbuditi zadostno število novih tropov, ki bi nadomestila zmanjševanje staleža. Neugodne ekonomske razmere v prašičereji tudi v prihodnje obetajo nadaljnji upad števila plemenskih svinj in z njimi tudi skupnega števila prašičev in domače prireje prašičjega mesa. Ker gre za usmeritev, ki v slovenskih naravnih danostih nima realne perspektive razvoja, bi najbrž bolj kot rešitev te panoge kazalo iskati izhod v drugih proizvodnih usmeritvah. Nihanje cene mleka praviloma nima neposrednega učinka na porabo mlečnih izdelkov. Spremembe v zauživanju mlečnih izdelkov so bolj posledica spremenjene percepcije potrošnikov in do določene mere tudi njihove kupne moči. Pričakujemo lahko večjo porabo sirov (vseh tipov) in jogurtov, trendi pri maslu pa so prej nasprotni, vendar manj očitni zaradi njegove uporabe tudi v pekarstvu in konditorstvu. Verjetno pa lahko zaradi sprememb v prehranjevanju in prehranskih navad potrošnikov pričakujemo tudi nekoliko nižjo porabo konzumnega mleka ter večjo porabo širokega spektra najrazličnejših mlečnih izdelkov, ki prihajajo k nam predvsem preko diskontnih verig z evropskega trga. Navkljub precejšnjim presežkom surovega mleka v Sloveniji bomo tudi v prihodnje uvažali veliko mlečnih izdelkov. Prireja govedine in teletine bi se v primeru izhodiščnega scenarija stabilizirala na doseženi ravni. Tudi scenariji z enotnimi regionalnimi plačili ne obetajo večjih sprememb v obsegu prireje, četudi vzporedni rezultati za učinke prerazporeditve plačil na ravni kmetijskih gospodarstev prav v tem sektorju (pitanje in dojilje) obeta največje premike, ki bi bili ublaženi pri scenariju S11PV. Pri tem scenariju bi bila tudi prireja govedine najvišja. Pri porabi je napovedan trend rahle rasti, saj poraba rdečega mesa nima več tako negativnega prizvoka kot v preteklosti. Ker je govedina v primerjavi z ostalimi vrstami mesa razmeroma draga, pa je pričakovana odzivnost potrošnikov v primeru znižanja cen (S11-) precej intenzivna. Pregl. 3.2c: Proizvodnja, poraba in neto trgovina z izbranimi živalskimi proizvodi 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV t/ha Maslo - proizvodnja 2,64 2,58 2,55 2,54 2,45 2,65 2,55 2,51 2,46 2,41 2,58 - poraba 2,95 2,93 2,93 2,93 3,00 2,93 2,77 2,77 2,77 2,84 2,77 - neto trgovina -0,30 -0,35 -0,38 -0,39 -0,56 -0,28 -0,22 -0,27 -0,31 -0,43 -0,19 Siri - proizvodnja 18,67 19,42 19,17 19,09 18,40 19,93 21,38 21,00 20,59 20,16 21,63 - poraba 28,93 29,12 29,12 29,12 29,84 29,12 31,52 31,52 31,52 32,30 31,52 - neto trgovina -10,34 -9,70 -9,95 -10,03 -11,45 -9,18 -10,14 -10,52 -10,93 -12,15 -9,89 Govedina in teletina - proizvodnja 35,70 36,35 36,03 36,15 33,35 37,66 35,26 34,57 34,72 31,36 35,73 - poraba 40,87 42,21 42,21 42,21 45,58 42,21 44,33 44,33 44,33 47,88 44,33 - neto trgovina -4,94 -5,91 -6,17 -6,05 -12,23 -4,54 -9,07 -9,76 -9,61 -16,52 -8,60 Jagnjetina - proizvodnja 2,03 1,86 1,98 1,90 1,87 1,91 1,75 2,10 1,82 1,90 1,92 - poraba 2,07 2,03 2,03 2,03 2,12 2,03 2,08 2,08 2,08 2,20 2,08 - neto trgovina -0,05 -0,17 -0,05 -0,13 -0,25 -0,12 -0,33 0,02 -0,26 -0,30 -0,16 Svinjina - proizvodnja 44,20 41,35 37,62 40,89 33,11 37,06 38,93 35,62 38,72 31,35 35,09 - poraba 85,15 84,24 84,24 84,24 89,71 84,24 82,91 82,91 82,91 88,30 82,91 - neto trgovina -41,16 -42,88 -46,61 -43,34 -56,60 -47,18 -43,98 -47,29 -44,19 -56,95 -47,82 Piščančje meso - proizvodnja 62,20 63,65 61,18 60,58 64,70 60,98 64,13 61,05 59,85 63,30 59,07 - poraba 57,04 56,45 56,45 56,45 60,12 56,45 57,83 57,83 57,83 61,59 57,83 - neto trgovina 5,81 7,20 4,73 4,13 4,58 4,52 6,31 3,22 2,02 1,71 1,24 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Prireja prašičjega mesa ima po modelnih rezultatih izrazito negativen trend, kar je bilo vsaj deloma pojasnjeno že pri komentarju o številu živali. Na drugi strani se poraba zelo počasi znižuje, kar povečuje odvisnost od uvoza. Le rahlo bolj optimistične pa so napovedi za prirejo piščančjega mesa, ki se sooča z visokimi proizvodnimi stroški in vse ostrejšimi pritiski na strani proizvajalčevih cen. Ker se poraba na drugi strani verjetno ne zmanjšala, lahko v prihodnje pričakujemo manjši neto presežek pri perutninskem mesu kot v preteklosti. 3.3. Vrednost proizvodnje po proizvajalčevih cenah Za posamezne obravnavane trge smo ocenili tudi njihov gospodarski pomen, izražen s tržno vrednostjo primarne proizvodnje po proizvajalčevih cenah. Povzetek dobljenih rezultatov prikazuje pregl. 3.3a. Takšen prikaz daje razmeroma dober vpogled v pomen posameznega sektorja oz. trga, zaradi različnih cen med leti in scenariji pa ne daje realne predstave o spremembah (fizičnega) obsega proizvodnje. Rezultati v pregl. 3.3a nakazujejo razmeroma ugodne kazalnike razvoja vrednosti proizvodnje za večino sektorjev, vendar imajo omenjeno pomanjkljivost zaradi 'napihnjenosti' cen. Zato v pregl. 3.3b prikazujemo vrednosti proizvodnje za obravnavane trge, izražene v cenah iz leta 2010. Pregl 3.3: Vrednost proizvodnje po obravnavanih trgih (v mio €, tekoče cene) 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV €/100 kg Pšenica 20,83 34,25 31,61 35,12 27,52 33,88 34,94 32,56 36,17 28,34 34,89 Ječmen 8,69 13,30 12,28 13,64 10,69 13,16 13,82 12,88 14,31 1 1 ,21 13,80 Koruza 48,26 51,55 47,58 52,85 41,41 50,98 52,34 48,78 54,19 42,46 52,28 Mleko 160,33 166,88 167,51 165,68 144,73 169,85 169,03 168,86 164,40 145,90 169,58 Govedina 106,66 115,58 119,17 116,09 99,28 120,83 112,41 115,78 112,90 94,53 116,08 Svinjina 60,49 53,89 51,01 53,83 40,40 51,25 51,51 49,51 52,25 39,21 49,75 Jagnjetina 8,26 7,58 7,72 7,64 6,57 7,60 7,10 8,18 7,32 6,66 7,63 Piščančje meso 88,46 87,89 86,43 83,90 82,26 86,57 86,57 84,30 81,03 78,67 81,98 SKUPAJ 501,98 530,92 523,31 528,74 452,86 534,12 527,71 520,86 522,56 446,99 525,98 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Pregl 3.3: Vrednost proizvodnje po obravnavanih trgih (v mio €, cene 2010) 2010 2015 2020 Dej.* IZH S11 S31 S11- S11PV IZH S11 S31 S11- S11PV €/100 kg Pšenica 20,83 25,08 22,25 25,46 21,52 23,38 26,25 23,29 26,65 22,53 24,47 Ječmen 8,69 9,80 8,69 9,95 8,41 9,13 10,26 9,11 10,42 8,81 9,57 Koruza 48,26 46,48 41,23 47,18 39,88 43,32 48,25 42,80 48,97 41,40 44,97 Mleko 160,33 156,95 154,90 154,28 148,71 161,10 158,03 155,22 152,18 149,02 159,88 Govedina 106,66 108,62 107,66 108,02 99,66 112,53 105,35 103,29 103,74 93,70 106,75 Svinjina 60,49 56,59 51,49 55,96 45,31 50,72 53,27 48,75 52,99 42,90 48,02 Jagnjetina 8,26 7,60 8,07 7,75 7,63 7,79 7,13 8,54 7,42 7,73 7,82 Piščančje meso 88,46 90,52 87,01 86,15 92,02 86,72 91,21 86,82 85,11 90,02 84,00 SKUPAJ 501,98 501,65 481,32 494,75 463,13 494,68 499,76 477,82 487,47 456,09 485,47 * Dejanska vrednost v letu 2010 po podatkih SURS Dobljeni modelni rezultati nazorno prikazujejo, da utegne priti v naslednjih letih do precejšnjih sprememb v pomenu posameznih sektorjev. Najbolj očiten je padec pomena prašičereje, ki se zdi domala neizogiben. Nekoliko se naj bi povečal pomen pridelave žit, ki pa kljub temu dosegajo razmeroma majhen pomen v skupni vrednosti obravnavanih trgov (njihov delež se poveča na okoli 1/6). Posebej bode v oči, da bi se po modelnih rezultatih v primeru izvedbe najbolj verjetnega scenarija S11 skupna vrednost proizvodnje v primerjavi s scenarijem IZH zmanjšala za dobre 4 %, kar predstavlja izpad vrednosti v višini 22 milijonov EUR (v cenah 2010; v tekočih cenah še 5 mio EUR več). V primeru diferenciranih regionalnih plačil v sedanjem razmerju (S31) bi bilo ta izpad mogoče prepoloviti, v kolikor pa to (po Evropski zakonodaji) ne bo dovoljeno, pa modelni rezultati nakazujejo možnost omilitve izpada z ohranitvijo/uvedbo proizvodno vezanih ukrepov v govedoreji, ki je med obravnavanimi sektorji daleč najpomembnejša (v skupni vrednosti analiziranih trgov dosega več kot polovični delež). 4 Zaključne ugotovitve Dobljeni modelni rezultati kažejo na precejšnjo občutljivost posameznih obravnavanih trgov na različne scenarije razvoja kmetijske politike na področju neposrednih plačil, na splošno še večja odstopanja pa nakazujejo v odvisnosti od cenovnih trendov v obravnavanem desetletnem obdobju. Po pričakovanju so se za najbolj občutljive sektorje izkazali trgi, ki so bili v preteklosti in so še danes deležni razmeroma visokih proračunskih plačil predvsem v obliki zgodovinskih ali proizvodno vezanih plačil (goveje meso, mleko), medtem ko scenariji različnih ali enotnih regionalnih plačil na te sektorje nimajo tolikšnega vpliva, pomembno pa vplivajo na trge z žiti in predvsem posredno tudi na prašičerejo in perutninarstvo. Med proučevanimi sektorji s predvidenimi spremembami kmetijske politike ne glede na obravnavani scenarij največ pridobi reja drobnice (trg jagnjetine). Na različne cenovne ravni ob trendih, ki so v modelne izračune vstopali kot eksogene spremenljivke, so ključni trgi odreagirali precej skladno s pričakovanji. Srednjeročni cenovni trendi, upoštevani v analizah, kažejo precej stabilne razmere na trgih z žiti, govejim in prašičjim mesom, po začetnem upadu umiritev razmer pri perutninskem mesu, zmerno rast pri jagnjetini, jajcih in sirih, precej občuten padec cen mleka ob odpravi mlečnih kvot, ki mu sledi trend zmerne rasti, pri maslu pa negativnemu trendu v prvih letih sledi bolj stabilno obdobje. Odklon cen navzdol (ali navzgor) ima zaradi vpliva na obseg proizvodnje večkratnik odklona v vrednosti proizvodnje, ki pa se na različnih trgih ne izrazi enako močno, saj na proizvodne odločitve vplivajo tudi omejitve biološke narave, ki se večinoma odrazijo v daljših časovnih zamikih ali medsektorskih učinkih. Na nekaterih trgih pride tudi do delne kompenzacije izgub ali stopnjevanja pozitivnih učinkov skozi proračunska plačila (najbolj izrazito pri drobnici), pri drugih lahko opazimo intenziviranje negativnih učinkov (npr. pri govejem mesu). Na agregatni ravni ocenjeni učinki nakazujejo za obravnavano srednjeročno obdobje verjetnost nadaljnje stagnacije obsega in realne vrednosti primarne kmetijske proizvodnje, ki pa jo je mogoče deloma omiliti z izbiro sheme neposrednih plačil. CRP: Presoja razvojnih možnosti slovenskega kmetijstva do leta 2020 Vsebinski sklop 3: Analiza ekonomskih učinkov različnih ukrepov kmetijske politike na ravni kmetijskih gospodarstev Vsebina 1. Projekcija pričakovanih učinkov sprememb kmetijske politike.........................................3 1.1 Analiza ekonomskih učinkov različnih ukrepov kmetijske politike na ravni kmetijskih gospodarstev.........................................................................................................3 1.1.1 Osnovna izhodišča reforme..................................................................................3 1.1.2 Metoda dela in podatki.........................................................................................4 1.1.3 Osnovne značilnosti obravnavane populacije......................................................7 Sestava populacije po proizvodnih tipih, regijah in območjih težavnostnih razmer......7 Sestava populacije glede na vrsto in obliko plačil.........................................................9 1.1.4 Izbor scenarijev za analizo.................................................................................12 1.1.5 Scenarijska analiza pričakovanih sprememb v višini plačil prvega stebra po reformi ............................................................................................................................ 13 Analiza učinkov različnega vstopnega praga...............................................................13 Ocena števila KGM_MID v shemi za male obrate......................................................14 Sestava nacionalne ovojnice.........................................................................................15 1.1.6 Ocena učinkov reforme prvega stebra na višino plačil......................................17 Učinki reforme na višino plačil v letu 2014.................................................................17 Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 po proizvodnih usmeritvah.....................20 Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 po regijah in območjih težavnostnih razmer...........................................................................................................................25 Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 na agregatni ravni...................................27 1.1.7 Ocena učinkov reforme prvega stebra na višino prihodkov v letu 2019............29 1.1.8 Sklepne ugotovitve.............................................................................................36 Priloge......................................................................................................................................39 1. Projekcija pričakovanih učinkov sprememb kmetijske politike 1.1 Analiza ekonomskih učinkov različnih ukrepov kmetijske politike na ravni kmetijskih gospodarstev 1.1.1 Osnovna izhodišča reforme V tem delu ne bomo v podrobnosti predstavljali zakonodajnega predloga Komisije1. Osredotočili se bomo le na glavne vsebinske spremembe in tiste dele reformnih predlogov, ki so po mnenju strokovnih služb MKO posebej pomembne za Slovenijo in jih kaže s scenarijsko analizo posebej proučiti. Glavne spremembe, ki jih prinaša reforma prvega stebra, se nanašajo na sestavo plačil. Reforma uvaja povsem novo obliko plačila, to je tako imenovana »zelena komponenta«. Gre za plačilo, ki je pogojeno z izpolnjevanjem določenih okoljskih zahtev, izplačevalo pa bi se naj v obliki plačila na hektar plačilnih pravic. Shemo naj bi obvezno izvajali v vseh državah članicah. Delež ovojnice za ta namen naj bi znašal 30%. Druga novost je obvezno izdvajanje dela ovojnice za mlade kmete. Za ta namen naj bi bilo namenjeno do 2% nacionalne ovojnice. To plačilo naj bi se izplačevalo mladim kmetom v omejenem časovnem obdobju v obliki povečanja vrednosti plačilnih pravic. Države članice naj bi obvezno izvajale tudi tako imenovano »shemo za male obrate«, za katero naj bi veljala poenostavitev postopkov. Tovrstna plačila, v višini do 10% ovojnice, naj bi se izplačevala v enotnem znesku na obrat. Vstop v shemo je za gospodarstva prostovoljen. Države članice se lahko prostovoljno odločijo, da bodo del ovojnice namenile še za dodatno plačilo za kmete na območjih s posebnimi naravnimi omejitvami (do 5%) in za proizvodno vezana plačila. Za proizvodno vezana plačila lahko država nameni do 10% ovojnice oziroma, po predhodni odobritvi Komisije, do 15%. Del sredstev je treba obdržati v tako imenovani »nacionalni rezervi« (3%), preostali del ovojnice pa predstavlja »enotno plačilo«, ki se izplačuje na enoto plačilnih pravic. Novost je tudi, da so v plačilne pravice vključeni tudi vinogradi. Po predlogu Komisije naj bi se enotno plačilo izplačevalo v enaki višini ne glede na vrsto rabe, dopuščena pa je tudi možnost, da se del ovojnice za enotno plačilo v prehodnem obdobju nameni za izravnavo morebitnega izpada plačil na posameznem gospodarstvu (konvergenca). Za konvergenčno izravnavo lahko država članica nameni največ 60% skupne mase za enotna plačila. Do konvergenčnega plačila so upravičena gospodarstva, ki bi v prvem letu reforme pridobila manj plačil, kot so jih imela v zadnjem letu pred reformo (31. decembra 2013). V izračun višine plačil na gospodarstvo pred reformo štejejo vsa plačila prvega stebra, razen proizvodno vezanih plačil v primeru, da reformna shema vključuje enaka 1 Predlog UREDBA EVROPSKEGA PARLAMENTA IN SVETA o vzpostavitvi pravil za neposredna plačila kmetom v podpornih shemah v okviru skupne kmetijske politike; Bruselj, 12.10.2011; COM(2011) 625 konč. 2011/0280 (COD) proizvodno vezana plačila, kor jih je gospodarstvo prejemalo pred reformo. Po predlogu komisije naj bi se najkasneje leta 2019 konvergenčna plačila v celoti ukinila. Skupna vrednost ovojnice za Slovenijo naj bi se do leta 2019 postopno zmanjšala od zdajšnjih okoli 142 milijonov EUR na okoli 138 milijonov EUR. Zakonodajni predlog je še v razpravi in dopušča se možnost sprememb. Ocenjeno je bilo, da je za Slovenijo pomembno, da proučimo posledice uvedbe reforme in sicer tako v obliki, kot jo predlaga Komisija, kot tudi v nekaterih modificiranih oblikah, ki bi bile za Slovenijo morda ugodnejše. 1.1.2 Metoda dela in podatki Za potrebe analize in za kasnejšo presojo učinkov kmetijske politike je bil uporabljen statični deterministični model kmetijskih gospodarstev, ki temelji na realnih podatkih o kmetijskih gospodarstvih, ki so zaprosila za neposredna plačila. Prevzeta in za potrebe modela prilagojena je podatkovna baza Agencije Republike Slovenije za kmetijske trge in razvoj podeželja (ARSKTRP), ki vključuje individualne podatke o subvencijah na ravni posameznih kmetijskih gospodarstev (KMG_MID). Model vključuje fizične kazalce o površinah in številu izplačanih premij in plačilnih pravic. Model omogoča simulacijo različnih višin in vrst neposrednih plačil v skladu z izborom potencialne sheme, oblikovanje prerazdelitvenih razredov ter analizo sprememb po proizvodnih tipih kmetijskih gospodarstev, po območjih težavnostnih razmer za kmetijstvo, velikostnih razredih in regionalni pripadnosti. Model je statičen, kar pomeni, da se osnovni fizični kazalci ne spreminjajo v odvisnosti od sprememb ekonomskih kazalcev (neposredna plačila) in determinističen, ker so vrednosti ekonomskih kazalcev dane eksogeno. Model omogoča presojo rezultatov z vidika sprememb v obsegu neposrednih plačil ter sprememb v obsegu prihodkov (ob predpostavki nespremenjenih cen) na ravni posameznega kmetijskega gospodarstva. Podatkovna baza je pripravljena na podlagi podrobnih podatkov ARSKTRP za subvencijski leti 2010 in 2011. Osnovni podatki zajemajo vsa plačila iz naslova neposrednih plačil prvega stebra (EKO-0) ter izravnalna plačila za območja z omejenimi možnostmi za kmetijsko dejavnost (OMD) s pripadajočimi fizičnimi atributi na ravni KMG_MID. Skupaj je bilo obravnavano 59.666 KMG_MID. Zaradi pomanjkljivih podatkov je bilo izločeno 34 KMG_MID. V scenarijsko analizo je bilo tako zajetih 59.632 KMG_MID. Za potrebe prikaza rezultatov na ravni agregatov smo na podlagi fizičnih atributov, razpoložljivih v osnovni bazi podatkov, s posebno obdelavo najprej za vsak KMG_MID izračunali standardni prihodek (SO2) in na podlagi strukture SO opredelili proizvodni tip gospodarstva. 2 Standardni prihodek (SO) kmetijskega proizvoda (rastline ali živina) je povprečna denarna vrednost kmetijske proizvodnje po ceni na kmetiji. SO ne vključuje neposrednih plačil, davka na dodano vrednost in davkov na proizvode. Države članice izračunajo regionalne koeficiente SO za vsak proizvod kot povprečne vrednosti v referenčnem obdobju. Ekonomska velikost kmetijskega gospodarstva je vrednost njegovega skupnega SO. Je vsota posameznih SO vseh kmetijskih proizvodov na kmetijskem gospodarstvu, izražena v evrih. Na podlagi podatkov o površini in setveni sestavi poljedelske proizvodnje, površini trajnih nasadov in travinja ter števila živine po vrstah in kategorijah smo po metodologiji Komisije izračunali SO za vsak KMG_MID. Podatke o SO posameznega kmetijskega proizvoda smo črpali iz interne baze Kmetijskega inštituta Slovenije, nanašajo pa se na povprečno vrednost obdobja 2005-2009 (t.i. SO 2007). Velikostni razred je opredeljen glede na skupni SO gospodarstva. Preglednica 1: Opredelitev velikostnih razredov SO KMG_MID Razred SO (000 EUR) 0 do 2 1 2 do 8 2 8 do 25 3 25 do 50 4 50 do 100 5 100 do 500 6 nad 500 Proizvodni tip je opredeljen glede na sestavo skupnega SO po posameznih skupinah proizvodov. Po pravilu je v posamezni posebni proizvodni tip uvrščeno gospodarstvo, če skupni SO proizvodov, ki sodijo v posamezno skupino, presega dve tretjini skupnega SO gospodarstva. Sicer je gospodarstvo uvrščeno v enega od mešanih tipov. Pri oblikovanju proizvodnih tipov smo na ravni osnovnega tipa v celoti prevzeli metodologijo Komisije, pri oblikovanju nekaterih podtipov pa smo tipologijo prilagodili potrebam raziskave (preglednica 2). Diagram poteka opredeljevanja proizvodnega tipa je prikazan v prilogi 1. Preglednica 2: Opredelitev proizvodnih tipov KMG_MID Osnovni tip (EUROSTAT) Podtip P1 Poljedelstvo P11 Poljedelstvo1 P12 Hmelj P13 Poljedelstvo-mešano P14 Krma P2 Vrtnine P2 Vrtnine P3 Trajni nasadi P31 Vinogradi P32 Sadje P33 Oljke P34 Nasadi-mešano P4 Pašne živali P41 Mleko P421 Dojilje P422 Biki, voli P43 Govedoreja- mešano P44 Drobnica P45 Pašne-mešano P5 Zrnojede živali P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojede-mešano P6 Rastlinska-mešano P6 Rastlinska-mešano P7 Živinoreja-mešano P7 Živinoreja-mešano P8 Kmetijstvo-mešano P8 Kmetijstvo-mešano P9 Nerazporejeno Izločeno (ni v analizi) 3 European Commission: Typology Handbook, RI/CC 1500 rev.3, Brussels, 05/10/2009 Atribut regionalne razporeditve in tip OMD smo prevzeli neposredno iz osnovne baze. Preglednica 3: Opredelitev regij Regija_ Goriška_ Pomurska_ Gorenjska_ Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska_ Notranjsko-kraška Koroška_ Jugovzhodna Slovenija Podravska_ Obalno-kraška_ Zasavska Preglednica 4: Opredelitev območij težavnostnih razmer Oznaka Tip območja V Višinska S Strma P Planine H Hribovska K Kraška D Druga N Nižinska Z razredi prerazporeditve želimo prikazati smer in intenzivnost pričakovanih sprememb v višini plačil ob morebitni uveljavitvi posameznega scenarija reforme plačil prvega stebra. Razredi prerazporeditve so opredeljeni glede na izračunan indeks vrednosti plačil pri posameznem scenariju v primerjavi z višino plačil v baznem letu 2011. Preglednica 5: Opredelitev razredov prerazporeditve Razred prerazporeditve 1 Pridobi več kot 50% 2 Pridobi 30-50% 3 Pridobi 10-30% 4 Pridobi do 10% 5 Izgubi do 10% 6 Izgubi 10-30% 7 Izgubi 30-50% 8 Izgubi več kot 50% 1.1.3 Osnovne značilnosti obravnavane populacije Sestava populacije po proizvodnih tipih, regijah in območjih težavnostnih razmer Glede na proizvodni tip (slika 1) je največ KGM_MID razvrščeno v proizvodni tip P8 Kmetijstvo-mešano (15,2%), sledi tip P422 Biki, voli (12,5%), nato pa s podobnimi deleži (okoli 9%) tipi P14 Krma, P41 Mleko, P43 Govedoreja-mešano in P6 Rastlinska-mešano. Večje deleže zavzemata še tipa P11 Poljedelstvol (7,3%) in P7 Živinoreja-mešano (6%), precej manj pa so zastopani proizvodni tipi P421 Dojilje, P44 Drobnica in P45 Pašne-mešano (vsak z okoli 4%) ter P31 Vinogradi (2,6%). Več kot 1% vseh gospodarstev predstavljajo še KGM_MID v tipu P32 Sadje (1,9%) in P13 Poljedelstvo-mešano (1,7%). Znotraj obravnavane baze podatkov je razmeroma malo KGM_MID uvrščenih v skupino zrnojede živali (prašičereja, perutninarstvo), malo pa je tudi gospodarstev, specializiranih v proizvodnjo vrtnin, oljk in hmelja. Slika 1: Število KMG_MID po proizvodnem tipu in velikostnih razredih SO 0 P11poljedelstvo1 I P12hmelj P13poljed. Mešano I P14krma I P2 Vrtnine P31vinogradi ■ P32sadje I P33oljke P34 TN mešano I P41 mleko P421 dojilje I P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano I P51 Prašiči ■ P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano I P7 Živinoreja mešano ■ P8 kmetijstvo mešano Nekoliko preseneča veliko število gospodarstev v skupini P14 Krma, kamor so uvrščeni KGM_MID brez živine, pri katerih v strukturi SO prevladuje voluminozna krma (2/3 ali več SO). Po ekonomski velikosti so ta gospodarstva majhna; več kot 50% gospodarstev v tej skupini je uvrščenih v razred ekonomske velikosti do 2.000 EUR. Po ekonomski moči so največja gospodarstva v tipu P52 Perutnina (povprečje skupine nad 200.000 EUR), sledi P12 Hmelj (povprečje nad 190.000 EUR) in P51 Prašiči (povprečje nad 67.000 EUR). Za naše razmere so velika gospodarstva tudi v skupini P41 Mleko (povprečje nad 47.000 EUR). V povprečju dosegajo nad 20.000 EUR še gospodarstva v tipu P53 Zrnojedi-mešano, P32 Sadje, P2 Vrtnine in P34 Nasadi-mešano. SO nad povprečjem Slovenije, ki znaša 14.641 EUR, od ostalih tipov dosega le še tip P31 Vinogradi. 5000 10000 4327 90 1026 284 5910 1581 1140 173 584 2391 5909 7436 5795 2389 2170 498 240 88 3 4979 64 '058 0% 50% 100% P11poljedelstvo1 P12hmelj P13poljed. Mešano P14krma P2 Vrtnine P31vinogradi P32sadje P33oljke P34 TN mešano P41 mleko P421 dojilje P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano P7 Živinoreja mešano P8 kmetijstvo mešano skupaj SO/KG 000 EUR do 2 2 do 8 8 do 25 25 do 50 nad50 Glede na regionalno razporeditev (slika 2) je največ KGM_MID v Podravski regiji (16,7%), sledijo pa ji Savinjska (14,5%), Pomurska (13,5%) in Osrednjeslovenska regija (12,5%) ter Jugovzhodna Slovenija (10,2%). S slabimi 6% KGM_MID sta zastopani Goriška in Gorenjska regija, s po 4% odstotki pa Notranjska in Koroška regija. Precej manj sta po številu KGM_MID zastopani Obalno-kraška (2,8%) in Zasavska regija (1,6%). Po ekonomski velikosti so razlike med regijami manjše kot pri proizvodnih usmeritvah. Nadpovprečno višino SO na gospodarstvo dosegajo v Podravski, Gorenjski, Koroški in Savinjski regiji. Slika 2 : Število KGM_MIDpo regijah in velikostnih razredih SO 10000 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska 4129 3923 3823 7448 8624 2574 2423 6058 1642 982 43 9945 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska skupaj 0% 20% 40% 60% 80% 100% SO/KG 000 EUR do 2 2 do 8 8 do 25 25 do 50 nad50 0 Glede na težavnostne razmere za kmetovanje (slika 3) je največ KGM_MID uvrščenih v nižinsko območje (25,5%), sledi hribovsko območje (23,0%), višinsko območje (21 druga območja (15,6%), kraško območje (10,3%) in strma območja (3,8% KGM_MID). Slika 3: Število KGM_MID po območjih težavnostnih razmer in velikostnih razredih SO 10000 20000 višinska strma planine hribovska kraška druga nižinska 2277 205 12779 13712 6161 ■ 9318 151 višinska strma planine hribovska kraška druga nižinska skupaj Po ekonomski moči so v povprečju največja gospodarstva v nižinskem območju (največ največjih gospodarstev), sledijo višinska in druga območja, pri ostalih pa je povprečna vrednost SO na gospodarstvo dokaj izenačena. Razlike v povprečni višini SO na gospodarstvo so med območji težavnostnih razmer manjše kot med proizvodnimi tipi. 0 Sestava populacije glede na vrsto in obliko plačil Osnovna smer reforme nakazuje, poleg drugega, dokaj jasne spremembe v smeri postopnega zmanjševanja zgodovinskih in proizvodno vezanih plačil in usmeritev k poenotenju hektarskih plačil. Prvo grobo oceno pričakovanih učinkov reforme na spremembo višine plačil je mogoče podati že na podlagi analize izhodiščnega stanja pred reformo. Dejavnika, ki bosta na ravni gospodarstev pomembno vplivala na spremembo plačil, sta na eni strani izhodiščna sestava plačil oziroma delež zgodovinskih in proizvodno vezanih plačil v skupnih plačilih prvega stebra in na drugi strani sestava števila plačilnih pravic glede na rabo (njive, travinje). Podatke o izhodiščnem stanju obeh dejavnikov prikazujemo v nadaljevanju. Slika 4: Delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v skupnih plačilih prvega stebra po proizvodnih tipih Povprečje skupaj Struktura števila KGMID po skupinah 0 20 40 60 80 P11poljedelstvo1 P12hmelj P13poljed. Mešano P14krma P2 Vrtnine P31vinogradi P32sadje P33oljke P34 TN mešano P41 mleko P421 dojilje P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano P7 Živinoreja mešano P8 kmetijstvo mešano skupaj 14,4 10,9 2,4 0,1 8,2 3,7 35,8 17,9 3,3 32 48 37,4 35,9 40,5 ,5 41,2 52,5 60,6 56,9 2 0 % 2C % 40 % 60 % 80 % 10 0% P11poljedelstvo1 P12hmelj P13poljed. Mešano P14krma P2 Vrtnine P31vi nog radi P32sadje P33oljke P34 TN mešano P41 mleko P421 dojilje P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano P7 Živinoreja mešano P8 kmetijstvo mešano skupaj 0 >0<25 >=25 <50 ■ >=50<75 75+ 7 Delež zgodovinskih in proizvodno vezanih plačil v skupnih plačilih prvega stebra se med proizvodnimi usmeritvami pomembno razlikuje (slika 4). Nadpovprečno visoke deleže teh plačil imajo vse govedorejske usmeritve, največ pa tip P421 Dojilje, pri katerem se več kot 80% vseh gospodarstev nahaja v razredu, kjer znaša ta delež več kot 50%. Nizki so ti deleži pri usmeritvah v skupini rastlinske pridelave. Razumljivo je, da v primeru zmanjševanja zgodovinskih plačil lahko večja zmanjševanja plačil pričakujemo pri usmeritvah z večjim deležem le teh v skupnih plačilih. Poudariti pa velja, da proizvodne usmeritve glede tega kazalca niso homogene (desni del slike 4), kar pomeni, da lahko tudi znotraj proizvodne usmeritve pričakujemo različno smerne spremembe v višini plačil po reformi. Tudi po drugem dejavniku, to je sestavi števila plačilnih pravic glede na rabo, se proizvodne usmeritve med seboj močno razlikujejo (slika 5). Pričakovano visoke deleže travinja izkazujejo govedorejski tipi (manj mleko) oziroma tipi iz skupine pašnih živali. Visok je ta delež tudi pri tipu P14 Krma. Pri ostalih tipih rastlinske pridelave in tipih iz skupine zrnojedih živali so ti deleži manjši. V primeru poenotenja višine plačil za njive in travinje lahko pričakujemo, da bo z reformo prišlo do povečanja plačil pri proizvodnih tipih z večjim deležem travinja (nad 50%) in do zmanjšanja plačil pri tipih z majhnim deležem travinja. To velja za povprečje proizvodnih tipov. Tudi tu velja, da proizvodni tipi po tej lastnosti niso homogeni, kar pomeni, da bodo ti učinki na posameznih gospodarstvih znotraj tipov različni. Slika 5: Delež števila plačilnih pravic za travinje v skupnem številu plačilnih pravic po proizvodnih tipih Povprečje skupaj Struktura števila KGMID po skupinah 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 10 0% P11poljedelstvo1 P12hmelj P13poljed. Mešano P14krma P2 Vrtnine P31vinogradi P32sadje P33oljke P34 TN mešano P41 mleko P421 dojilje P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano P7 Živinoreja mešano P8 kmetijstvo mešano skupaj 0 >0<25 >=25 <50 ■ >=50<75 75+ 0 20 40 60 80 100 P11poljedelstvo1 P12hmelj P13poljed. Mešano P14krma P2 Vrtnine P31vinogradi P32sadje P33oljke P34 TN mešano P41 mleko P421 dojilje P422 biki voli P43 mešano govedoreja P44 drobnica P45 Pašne mešano P51 Prašiči P52 Perutnina P53 Zrnojedi mešano P6 Rastlinska mešano P7 Živinoreja mešano P8 kmetijstvo mešano skupaj 5,1 13,8 40,4 - 13,1 56,3 58,6 9 4,1 2 9,4 37,9 8 76,1 80,2 ri 15,0 0,5 47 ,7 53,8 60,0 9 43, 0,0 9,8 93,7 0,0 Pomembne razlike v deležu proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v skupnih plačilih so tudi med regijami (slika 6). Najvišji so ti deleži v Zasavski, Koroški in Gorenjski regiji, najnižji pa v Pomurski in Obalno-kraški regiji. Razlike med gospodarstvi so tudi znotraj regij velike. Slika 6: Delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v skupnih plačilih prvega stebra po regijah Povprečje skupaj Struktura števila KGMID po skupinah 20 40 60 80 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska skupaj 22,2 24,4 46,C 5 47, 4,8 40,5 42,1 36,0 41,2 ,6 8 2,9 57,6 59,8 0% 20% 40% 60% 80% 100% Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska skupaj J 0 >0<25 >=25<50 >=50<75 75 + 0 Pričakovano so med regijami velike tudi razlike v strukturi kmetijske zemlje (slika 7). Najmanjši delež plačilnih pravic za travinja je v Pomurski in Podravski regiji, največji pa v Zasavski in Notranjsko-kraški regiji. Slika 7: Delež števila plačilnih pravic za travinje v skupnem številu plačilnih pravic po regijah Povprečje skupaj Struktura števla KGMID po skupinah 0 20 40 60 80 100 120 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska skupaj 0% 20% 40% 60% 80% 100% Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska Obalno-kraška Zasavska skupaj 0 >0<25 >=25<50 >=50<75 75+ Po deležu proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v skupnih plačilih so razlike med območji težavnostnih razmer (z izjemo planin; slika 8) v povprečju manjše kot po regijah. Slika 8: Delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v skupnih plačilih prvega stebra po območjih težavnostnih razmer Glede strukture rabe zemlje so rezultati po območjih težavnostnih razmer v skladu s pričakovanimi. Po deležu travinja poleg planin navzgor močno odstopajo predvsem višinska in strma območja (slika 9). Podrobnejši podatki o značilnostih obravnavane populacije so prikazani v prilogi 2. Slika 9: Delež števila plačilnih pravic za travinje v skupnem številu plačilnih pravic po območjih težavnostnih razmer Povprečje skupaj Struktura števila KGMID po skupinah 50 100 150 višinska strma planine hribovska kraška druga nižinska skupaj 0 % 20 % 40 % 60 )% 80 % 10 0% višinska strma planine hribovska kraška druga nižinska skupaj ■ 0 >0< 25 ■ >=2 5<50 ■ >=50<75 75 + 0 1.1.4 Izbor scenarijev za analizo Skupaj s strokovnimi službami MKO je bilo dogovorjeno, da s scenarijsko analizo proučimo posledice: - različnega vstopnega praga - različne višine plačil za male obrate - različne višine osnovnega plačila za njive4 in travinje, - različnega deleža ovojnice za izravnavo v obliki konvergenčnih plačil - različne višine in sestave proizvodno vezanih plačil. Osnovni predlog scenarijev, ki naj bodo predmet ocene posledic reforme, so pripravile strokovne službe MKO (priloga 3). Predlog je vseboval deset osnovnih scenarijev proizvodne vezanosti, pri vsakem od scenarijev pa naj bi simulirali še dva različna deleža plačil za zeleno komponento, dva različna deleža plačil za mlade kmete, tri različne višine osnovnega plačila in pet stopenj konvergence. Po razgovoru s strokovnimi sodelavci MKO smo ugotovili, da obravnava vseh možnih scenarijev zaradi prevelikega števila kombinacij ni smiselna, ter da nekatere variante razmerij med osnovnimi scenariji ne spreminjajo. Skupno smo se odločili, da pri vsakem od predlaganih desetih osnovnih scenarijev dodatno simuliramo le še tri različne višine osnovnega plačila in dve stopnji konvergence (maksimalno možno v letu 2014 in nič v letu 2019). Po neformalni predstavitvi prvih rezultatov scenarijske analize (MKO 08.06.2012; priloga v elektronski obliki) smo skupaj ugotovili, da bi bilo smiselno število osnovnih scenarijev zmanjšati na sedem (preglednica 6), ob tem pa na osnovi analize učinkov različne višine vstopnega praga in različne vstopne višine plačil za male obrate spremeniti tudi nekatere osnovne scenarijske predpostavke. 4 Plačilne pravice za njive vključujejo tudi plačilne pravice iz naslova hmeljišč, intenzivnih sadovnjakov, oljčnikov in po reformi tudi vinogradov. Preglednica 6: Pregled izbora scenarijev proizvodne vezanosti (% ovojnice za proizvodno vezana plačila po sektorjih) PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 Mleko 0 10 0 5 4 4 0 Biki 0 0 10 5 4 4 0 Dojilje 0 0 0 0 2 2 0 Zelenjava 0 0 0 0 0 2 8,2 Njive 0 0 0 0 0 0 1,8 Skupaj 0 10 10 10 10 12 10 Za vsak scenarij proizvodne vezanosti, z izjemo scenarija PV65, smo analizirali učinke različne višine osnovnega plačila glede na vrsto rabe zemlje in sicer: S11: razmerje višine osnovnega plačila njive : travinje = 1:1 S31: razmerje višine osnovnega plačila njive : travinje = 3:1 S21: razmerje višine osnovnega plačila njive : travinje = 2:1 Nadalje smo pri vsakem scenariju ocenili višino plačil na KGM_MID na začetku reforme (2014) ob predpostavki, da bi na začetku uveljavili maksimalno možen obseg sredstev za konvergenco (100% konvergenca) in na koncu reforme (2019), kjer smo predpostavili, da plačil na podlagi konvergenčne izravnave ne bo več. Kot nespremenljive (enake v vseh scenarijih) smo upoštevali naslednje predpostavke: - nacionalna rezerva: 1% ovojnice; - shema za dodatno plačilo za kmete na območjih s posebnimi naravnimi omejitvami se ne izvaja; - mladi kmetje: 2% ovojnice; - vstopni prag: 1 ha; - zelena komponenta: 30% ovojnice (predpostavka, da vsi prejmejo ta plačila); - enotna višina plačil za male obrate: 450 EUR. Kot bazni reformni scenarij smo opredelili scenarij z enotnim plačilom za njive in travinje ter brez proizvodne vezanosti (S11/PV0). 1.1.5 Scenarijska analiza pričakovanih sprememb v višini plačil prvega stebra po reformi Analiza učinkov različnega vstopnega praga Število izločenih gospodarstev smo ocenili na podlagi predpostavke, da ob reformi ne bo prišlo do ponovne delitve plačilnih pravic. Na novo bodo dodeljene le plačilne plavice za vinograde. Predpostavili smo, da bo vstopni prag za dodelitev plačilnih pravic za vinograde 0,3 ha. Ob teh predpostavkah smo postavili, da bodo že v osnovi izločena vsa gospodarstva, ki v referenčnem letu niso imela plačilnih pravic ali vinograda nad 0,3 ha in hkrati ne bi imela proizvodov, ki so predmet proizvodno vezanih plačil po novi shemi. Ocena števila izločenih KGM_MID po tem prvem kriteriju (izločeni - ni pravic) je izdelana na podlagi podatkov za leto 2011. 5 Pri tem scenariju je upoštevano osnovno plačilo za njive in travinje samo v razmerju 1:1. Višjo raven plačil za njive v primerjavi s travinjem po tem scenariju zagotavljajo dodatna (proizvodno vezana) plačila za njive. V drugem koraku smo ocenili število izločenih KGM_MID glede na različne višine vstopnega praga. Analizirali smo izločitveni prag glede na minimalno površino KZU (variante: 0,5 ha, 1,0 ha, 2,0 ha) in minimalno višino plačil, ki bi jo gospodarstvo pridobilo v prvem letu reforme (varianti: 200 EUR, 300 EUR). Glede na izločitvene kriterije se število izločenih razlikuje pri različnih scenarijih, razlike pa niso velike. V nadaljevanju prikazujemo oceno izločenih KGM_MID, ki velja za bazni reformni scenarij S11/PV0. Preglednica 7: Ocena izločenih KGM_MID in površine KZU na teh gospodarstvih pri različnem vstopnem pragu skupaj (scenarij: S11/PV0) Prag 0,5 ha 1,0 ha 2,0 ha 200 EUR 300 EUR Izločeni (ni pravic) KGM MID 1.328 1.328 1.328 1.328 1.328 ha KZU 4.539 4.539 4.539 4.539 4.539 % KGM MID 2,2 2,2 2,2 2,2 2,2 Izločeni (prag) KGM MID 321 1.909 9.212 1.814 4.786 ha KZU 129 1.344 12.384 1.777 5.937 % KGM MID 0,5 3,2 15,4 3,0 8,0 Skupaj izločeni % KGM MID 2,8 5,4 17,7 5,3 10,3 % KZU 1,0 1,3 3,7 1,4 2,3 Ocenjeno je, da bi bilo po prvem kriteriju (ni pravic) izločenih okoli 1.330 KGM_MID s skupno površino nekaj čez 4.500 ha KZU (Preglednica 7). Povprečna velikost teh gospodarstev kaže, da to niso le najmanjša gospodarstva. Del teh gospodarstev že v letu 2011 ni prejel plačil prvega stebra, del pa je prejemal le proizvodno vezana plačila brez plačilnih pravic. Po kriteriju vstopnega praga bi bilo pri pragu 0,5 ha izločeno manj kot 130 KGM_MID. To število hitro naraste pri pragu 1,0 ha, pri pragu 2,0 ha pa bi bilo izločenih že več kot 15% vseh KGM_MID. Podobno število izločenih, kot pri pragu 1,0 ha, bi bilo izločenih tudi po kriteriju 200 EUR plačil, vendar pa to niso ista gospodarstva. Pri pragu 300 EUR se število izločenih tudi hitro poveča, doseže pa približno polovico izločenih po kriteriju 2,0 ha. Ocena števila KGM_MID v shemi za male obrate Vključitev v shemo za male obrate je prostovoljna. Gospodarstva se odločajo o morebitnem vstopu po informativnem izračunu plačil po reformi. Predhodna ocena je zato dokaj negotova. Pri oceni števila KGM_MID, ki naj bi vstopili v shemo za male obrate, smo v prvem koraku za vsak KGM_MID izračunali potencialno višino plačil po novi shemi (scenariju) za leto 2014, pri čemer shema za male obrate ni upoštevana. V drugem koraku smo določili enotno višino plačila za male obrate. Predpostavili smo, da bi se v shemo prostovoljno vključila vsa gospodarstva, katerih prvi izračun bi bil nižji ali do 15% višji od postavljenega enotnega plačila za male obrate. Tudi izračuni za male obrate se med scenariji nekoliko razlikujejo, pomembno pa na oceno števila v tej shemi vpliva vstopni prag. Izhodiščno višino plačila, ki naj bi jo v scenarijih vključili, so postavile strokovne službe MKO in sicer v višini 450 EUR na gospodarstvo. Kot dodatno možnost smo v analizo vključili še višino, ki bi animirala tako število gospodarstev, da bi se delež ovojnice za ta namen približal 10%, kolikor bi bilo dovoljeno po predlogu Komisije. Preglednica 8: Ocena števila KGM_MID vključenega v shemo za male obrate pri različnih predpostavkah vhodnega praga (scenarij: S11/PV0) Prag Ha EUR Brez Brez 0,5 1,0 2,0 1,0 200 200 300 Enotna višina plačila za male obrate (EUR) / 450 450 450 450 720 450 720 720 Skupaj izločeni % KGM MID 2,2 2,2 2,8 5,4 17,7 5,4 5,3 5,3 10,3 % KZU 1,0 1,0 1,0 1,3 3,7 1,3 1,4 1,4 2,3 Mali obrati % KGM MID / 20,4 19,9 17,1 5,9 32,5 17,3 32,7 27,5 % KZU / 4,6 4,6 4,3 2,0 10,6 4,2 10,5 9,5 % Ovojnice / 3,86 3,76 3,24 1,11 9,85 3,27 9,90 8,33 Indeks plačil 2014(19)/11 / 1,60 1,57 1,50 1,40 1,62 1,45 1,60 1,46 Obrati v osnovni shemi KGM MID 58.338 46.182 46.175 46.223 45.618 37.051 46.228 37.049 37.169 KZU ha 447.912 426.933 426.931 427.070 426.264 398.589 427.059 398.567 399.018 Indeks plačil 2019/11 0,96 0,94 0,94 0,95 0,97 0,92 0,95 0,92 0,93 Iz preglednice 8 je jasno razvidna povezava med vstopnim pragom in številom KGM_MID, ki bi se verjetno vključilo v shemo za male obrate. Večji kot je prag, manj je, razumljivo, gospodarstev, ki bi se vključila v shemo. Pri enotni višini 450 EUR je pričakovati, da se bo v shemo vključilo med 15% in 20% KGM_MID (če zanemarimo izračun pri pragu 2 ha), skupaj pa bi bilo za to shemo namenjene 3% do 4% ovojnice. Če bi želeli kar največ gospodarstev vključiti v to shemo, potem bi po naši oceni moralo enotno plačilo znašati okoli 720 EUR, za kar bi porabili blizu 10% ovojnice, v shemo pa bi se verjetno vključilo okoli 30% gospodarstev. Gospodarstvom, ki bi se vključila v shemo za male obrate, bi se v povprečju višina plačil iz naslova prvega stebra precej povečala (povečanje plačil po reformi v primerjavi s plačili v 2011 v povprečju za 40-60%). To povečanje gre seveda v škodo gospodarstev, ki ostajajo v osnovni shemi, pri čemer pa je zmanjšanje obsega plačil po osnovni shemi zaradi malih obratov pri večini vstopnih pragov razmeroma majhno. Podrobnejši podatki po proizvodnih usmeritvah, regijah in območjih težavnostnih razmer so prikazani v prilogi 4. Sestava nacionalne ovojnice Sestava nacionalne ovojnice je poleg izhodiščnih (nespremenljivih) opredelitev odvisna še od odločitve o višini proizvodno vezanih plačil in od deleža ovojnice za konvergenčno izravnavo. V nadaljevanju prikazujemo sestavo nacionalne ovojnice za scenarij brez proizvodno vezanih plačil (PV0), scenarij s skupno maso za proizvodno vezana plačila v višini 10% (PV4) in 12% (PV5). Za prvo leto reforme (2014) je postavljeno, da bo za konvergenčno izravnavo namenjen maksimalen možni delež (60% mase za osnovna plačila; 100% konvergenca), ob koncu reforme (2019), pa bo ta znesek v celoti izplačan v obliki osnovnega plačila na površino. Preglednica 9: Sestava ovojnice za nekatere tipične scenarije (mio EUR) S11/PV0 (PV=0) S11/PV4 PV=10%) S11/PV5 (PV=12%) 2014 2019 2014 2019 2014 2019 Ovojnica 141,6 138,1 141,6 138,1 141,6 138,1 Rezerva (1%) 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 Mladi kmetje (2%) 2,8 2,8 2,8 2,8 2,8 2,8 Zelena komponenta skupaj (30%) 42,5 41,4 42,5 41,4 42,5 41,4 Mali obrati 4,6 4,6 5,0 5,0 5,0 5,0 Zelena komponenta na KMG_MID v osnovni shemi 41,1 40,0 40,9 39,9 40,9 39,9 Ostala plačila na KMG_MID v osnovni shemi 91,7 89,4 91,4 89,1 91,4 89,1 Proizvodno vezana plačila 0,0 0,0 14,2 13,8 17,0 16,6 Osnovna plačila 36,7 89,4 30,9 75,3 29,8 72,5 Konvergenčna plačila 55,0 0,0 46,3 0,0 44,7 0,0 V letu 2011, ki ga obravnavamo kot bazno leto za primerjavo, je bilo v okviru prvega stebra izplačano 140 milijonov EUR. Za isti namen bo v letu 2014 (brez rezerve in sredstev za mlade kmete), izplačano 2% manj sredstev, v letu 2019 pa 6% manj. Razumljivo je, kot je razvidno iz preglednice 9, da več sredstev za proizvodno vezana plačila pomeni manj sredstev za osnovno plačilo in konvergenčno izravnavo. Uveljavitev maksimalno možnega zneska za konvergenčno izravnavo občutno zmanjša sredstva za osnovno plačilo. To je morda še bolj očitno iz podatkov v preglednici 10. Preglednica 10: Višina plačil na hektar za nekatere tipične scenarije (gospodarstva v osnovni shemi) 2014 (maksimalna konvergenca) 2019 (brez konvergence) Zelena komponenta Njive Travinje Zelena komponenta Njive Travinje S11 PV0 99,7 89,1 89,1 97,2 217,0 217,0 PV4 99,9 75,5 75,5 97,4 183,8 183,8 PV5 100,0 72,7 72,7 97,4 177,1 177,1 S31 PV0 100,1 144,9 48,3 97,5 353,0 117,7 PV4 100,3 122,6 40,9 97,7 298,5 99,5 PV5 100,3 118,1 39,4 97,7 287,5 95,8 S21 PV0 99,9 125,4 62,7 97,4 305,4 152,7 PV4 100,2 106,1 53,1 97,6 258,4 129,2 PV5 100,2 102,2 51,1 97,6 249,0 124,5 Višina plačila za zeleno komponento se med scenariji rahlo razlikuje zaradi različne ocene števila malih obratov. Če izračunane višine osnovnega plačila primerjamo z višinami pred reformo (njive 332 EUR/ha; travinje 108,7 EUR/ha), potem vidimo, da bo višina osnovnega plačila na ha v letu 2014 zaradi konvergence pri vseh scenarijih pomembno nižja. Če osnovnemu plačilu prištejemo še plačilo za zeleno komponento, potem bo na travinju skupno plačilo v vsakem primeru višje kot pred reformo, plačilo za njive pa še vedno pomembno nižje. Morebitni izpad prihodka zaradi nižjega osnovnega plačila se bo sicer zaradi sistema konvergence v dobršni meri izravnal, tako da gospodarstva skupaj ne bodo prejela bistveno manj plačil. V letu 2019 bo višina osnovnega plačila pomembno večja, vendar plačilo za njive v primeru enotnega plačila (S11), tudi ob upoštevanju plačila za zeleno komponento, ne bo doseglo višine pred reformo. Ob tem se bo plačilo za travinje, če upoštevamo še zeleno komponento, v vsakem primeru pomembno povečalo. Pri presoji učinkov različnih višin enotnega plačila za leto 2019 je treba še upoštevati, da v tem letu ni več konvergenčne izravnave, tako da bo na gospodarstvih, ki so pred reformo imela veliko zgodovinskih plačil, kljub enakemu ali višjemu enotnemu plačilu na hektar, lahko prišlo do pomembnega zmanjšanja plačil. 1.1.6 Ocena učinkov reforme prvega stebra na višino plačil Učinki reforme na višino plačil v letu 2014 Pri vseh scenarijih je predvideno, da bo Slovenija v prvem letu reforme v celoti izkoristila največjo možno stopnjo konvergenčne izravnave. 60% vseh sredstev, ki bi bila sicer na razpolago za osnovno plačilo, naj bi bilo namenjeno za izravnavo plačil tistim gospodarstvom, ki bi sicer brez te izravnave pridobili manj plačil kot v zadnjem letu pred reformo. Izračuni kažejo, da bi razpoložljiva sredstva za izravnavo zadostovala za pokrivanje tovrstnih izgub na ravni med 80% in 85% (različno po scenarijih). Gospodarstvo bi torej v prvem letu reforme v najslabšem primeru lahko izgubilo okoli 20% plačil. Velik delež sredstev za konvergenčno izravnavo na drugi strani pomeni nižje osnovno plačilo, tako da je gospodarstev, ki bi z reformo močno pridobila, tudi razmeroma malo. Izjema so gospodarstva z pomembnejšim deležem vinogradov (na novo uvedena plačila) in v zadnjih dveh scenarijih (PV5 in PV6), ki vključujeta proizvodno vezana plačila za vrtnine, tudi gospodarstva usmerjena pretežno v vrtnarstvo. Prerazporeditveni učinki reforme bi bili v primeru polne uveljavitve konvergenčne izravnave v prvem letu razmeroma majhni (slika 10, 11 in 12; priloga 6). Tudi učinek različne višine plačil za njive in travinje je majhen. Glede učinkov proizvodne vezanosti pa je predvsem iz rezultatov po proizvodnih usmeritvah (slika 10) že moč sklepati, kateri scenariji bi bili za posamezno usmeritev bolj in kateri manj ugodni. Tovrstni učinki se izostreno pokažejo pri analizi rezultatov brez konvergenčne izravnave. Slika 10: Povprečno razmerje plačil 2014/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah Slika 11: Povprečno razmerje plačil 2014/2011 — pregled po regijah Goriška (t:0,B1; Z\0A1) Slika 12: Povprečno razmerje plačil 2014/2011 — pregled po težavnostnih območjih Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 po proizvodnih usmeritvah Po ukinitvi konvergenčnih plačil lahko pričakujemo pomembne prerazdelitvene učinke. Nekatere gospodarstva bodo po reformi dobila pomembno več plačil, še več gospodarstev pa bo prejelo manj plačil. Pregled rezultatov po proizvodnih usmeritvah (slika 13, priloga 6) pokaže, da je odziv na različne scenarije pri nekaterih proizvodnih usmeritvah podoben. Če se najprej osredotočimo na učinek različne višine osnovnega plačila glede na rabo, potem glede na ta učinek lahko oblikujemo tri skupine proizvodnih usmeritev: - skupina usmeritev, pri katerih je učinek reforme ugodnejši v primeru različne višine osnovnega plačila: P11 Poljedelstvo1, P12 Hmelj, P13 Poljedelstvo-mešano, P2 Vrtnine, P31 Vinogradi, P32 Sadje, P33 Oljke, P34 Nasadi-mešano, P51 Prašiči, P52 Perutnina, P53 Zrn ojedi-mešano, P6 Rastlinska-mešano, P8 Kmetijstvo-mešano - skupina usmeritev, pri katerih je učinek reforme ugodnejši v primeru enotne višine osnovnega plačila: P14 Krma, P421 Dojilje, P422 Biki, voli, P43 Govedoreja- mešano, P44 Drobnica, P45 Pašne-mešano - skupina, ki je v povprečju glede različne višine osnovnega plačila indiferentna: P41 Mleko; P7 Živinoreja-mešano Učinek različne višine osnovnega plačila je, razumljivo, odvisen od strukture kmetijske zemlje glede na rabo. Vse usmeritve, ki z različno višino plačil pridobijo, imajo v povprečju majhen delež travinja v strukturi kmetijske zemlje in obratno. Proizvodni usmeritvi, ki sta glede različne višine osnovnega plačila indiferentni, imata v strukturi rabe v povprečju okoli polovico travinja. Tudi glede učinka različnih shem proizvodne vezanosti velja pravilo, ki ga lahko posplošimo na vsa gospodarstva oziroma v povprečju na vse proizvodne usmeritve. Seveda velja, da se obseg plačil poveča, če je plačilo proizvodno vezano na proizvod, ki na gospodarstvu (ali umeritvi) predstavlja večji del proizvodnje. In obratno, višina plačil na gospodarstvu (ali usmeritvi) je manjša, če je uveljavljena shema proizvodno vezanih plačil, na gospodarstvu pa proizvodnje, na katero so ta plačila vezana, ni (ali pa je ta obseg majhen). Tako na primer pri proizvodni usmeritvi P44 Drobnica vsi scenariji s proizvodno vezanimi plačili kažejo na nižja plačila od scenarija brez proizvodne vezanosti (drobnica v nobenem od scenarijev ni predmet proizvodne vezanosti). Razumljivo je tudi, da bo učinek proizvodne vezanosti toliko večji, kolikor več sredstev je za posamezen proizvod namenjeno. Ta učinek se jasno kaže pri scenarijih PV1 (vse za mleko) in PV2 (vsa za pitano govedo). Učinki različne višine osnovnega plačila in proizvodne vezanosti plačil so jasno razvidni iz preglednice 11, kjer so po proizvodnih usmeritvah prikazani rezultati za najbolj ugoden in najbolj neugoden scenarij. Iz preglednice 11 je razviden tudi nasprotujoči učinek različnih scenarijev na različne proizvodne usmeritve. Kar je dobro za neko usmeritev (ali skupino usmeritev), je hkrati slabo za drugo usmeritev (ali skupino usmeritev) in obratno. Povsod velja, če je različno osnovno plačilo (njive : travinje = 1:3) za določeno proizvodno usmeritev najbolj ugoden scenarij, je hkrati pri isti usmeritvi enotno osnovno plačilo (njive : travinje = 1:1) najbolj neugoden scenarij in obratno. Scenariji osnovnega plačila v razmerju njive : travinje = 1:2 se v pregledu ekstremnih scenarijev ne pojavljajo, kar je razumljivo, saj so rezultati teh scenarijev nekje med obema skrajnostnima. Slika 13: Povprečno razmerje plačil 2019/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah Tudi pri scenarijih proizvodne vezanosti velja pravilo nasprotujočih učinkov. V okviru proizvodnih usmeritev s pretežno rastlinsko pridelavo (ter skupine zrnojede živinoreje, kjer plačila izvirajo pretežno iz naslova rastlinske pridelave), se med najbolj ugodnimi scenariji praviloma izkaže shema brez proizvodne vezanosti - PV0 (v strukturi pridelave teh usmeritev je delež proizvodnje, ki bi bila pri drugih scenarijih predmet proizvodne vezanosti majhen, enotno plačilo pa je pri scenariju PV0 najvišje). Pri usmeritvah, kjer so pridelki, ki so vključeni v shemo proizvodne vezanosti, pomembneje zastopani v strukturi proizvodnje, so, razumljivo, najugodnejši scenariji, kjer proizvodno vezani proizvodi predstavljajo večji del proizvodnje (mleko - PV1; biki - PV2; dojilje - PV4, vrtnine - PV5). Prav ti scenariji proizvodne vezanosti se pri drugih usmeritvah pogosto pojavljajo na strani najmanj ugodnih scenarijev. Največkrat se med najmanj ugodnimi scenarij pojavlja scenarij PV1 (vse vezano na mleko), kar kaže na to, da mleko pri drugih proizvodnih tipih ne predstavlja pomembnejšega deleža proizvodnje. Preglednica 11: Pregled najbolj ugodnih in najbolj neugodnih scenarijev po proizvodnih usmeritvah Najbolj ugoden scenarij Najmanj ugoden scenarij Scenarij Indeks plačil %KMG v razredu Scenarij Indeks plačil %KMG v razredu (+)10+ (-)10+ (+)10+ (-)10+ P11 Poljedelstvo1 S31 PV0 118 + 81,3 - 6,3 S11 PV5 75 + 3,8 - 78,3 P12 Hmelj S31 PV2 92 + 7,8 - 32,2 S11 PV1 62 + 0,0 - 94,4 P13 Poljedelstvo-mešano S31 PV0 124 + 84,9 - 6,4 S11 PV1 96 + 46,6 - 27,5 P14 Krma S11 PV0 212 + 89,4 - 3,8 S31 PV5 145 + 82,1 - 7,2 P2 Vrtnine S31 PV5 321 + 93,0 - 0,0 S11 PV1 84 + 11,3 - 64,9 P31 Vinogradi S31 PV0 1052 + 56,2 - 0,1 S11 PV5 673 + 60,5 - 0,4 P32 Sadje S31 PV0 139 + 86,2 - 7,1 S11 PV1 99 + 37,9 - 40,4 P33 Oljke S31 PV0 148 + 100,0 - 0,0 S11 PV4 94 + 11,4 - 68,6 P34 Nasadi-mešano S31 PV0 298 + 96,7 - 0,3 S11 PV1 204 + 85,8 - 3,9 P41 Mleko S11 PV1 99 + 32,0 - 27,5 S31 PV2 72 + 0,9 - 82,8 P421 Dojilje S11 PV4 99 + 28,1 - 31,7 S31 PV1 65 + 1,6 - 92,8 P422 Biki, voli S11 PV2 103 + 44,2 - 20,7 S31 PV1 65 + 6,6 - 81,1 P43 Govedoreja-mešano S11 PV2 108 + 51,2 - 19,2 S31 PV1 82 + 15,7 - 61,8 P44 Drobnica S11 PV0 159 + 90,8 - 2,6 S31 PV1 106 + 36,6 - 22,3 P45 Pašne-mešano S11 PV0 153 + 80,0 - 6,3 S31 PV1 106 + 49,8 - 31,6 P51 Prašiči S31 PV0 127 + 88,0 - 1,8 S11 PV5 81 + 3,6 - 78,0 P52 Perutnina S31 PV0 98 + 48,7 - 31,4 S11 PV1 68 + 17,8 - 66,5 P53 Zrnojedi-mešano S31 PV0 113 + 78,3 - 10,9 S11 PV1 76 + 2,2 - 75,6 P6 Rastlinska-mešano S31 PV5 138 + 83,2 - 4,5 S11 PV1 108 + 51,7 - 27,1 P7 Živinoreja-mešano S31 PV2 94 + 23,1 - 39,9 S11 PV1 83 + 21,3 - 53,4 P8 Kmetijstvo-mešano S31 PV0 102 + 48,6 - 28,5 S11 PV1 83 + 26,1 - 50,5 Ob pregledu rezultatov iz preglednice 11 je treba opozoriti še na razlike med usmeritvami glede pričakovanih sprememb v višini plačil. Pri nekaterih usmeritvah, tudi v primeru uveljavitve za te usmeritve najugodnejših scenarijev, ni pričakovati povečanja plačil po reformi (P12 Hmelj, P41 Mleko, P421 Dojilje, P 52 Perutnina, P7 Živinoreja-mešano), v primeru najbolj neugodnih scenarijev pa bi pri teh usmeritvah lahko prišlo do občutnega znižanja plačil (v povprečju za 30% in več). Za te usmeritve je praviloma značilen visok delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v strukturi plačil pred reformo. Skupna vrednost vseh plačil pred reformo, preračunano na enoto plačilne pravice, je pri teh usmeritvah v povprečju večja, kot bo znašala ta vrednost na koncu reforme. Pri kar pomembnem deležu gospodarstev bo zaradi tega vzroka prišlo do pomembnega zmanjšanja plačil na koncu reformnega obdobja. Na drugi strani so usmeritve, kjer tudi v najslabšem primeru lahko pričakujejo povečanje plačil po reformi. Posebej izstopata tipa P31 Vinogradi in P34 Nasadi-mešano, kjer občutno povečanje plačil lahko pričakujejo zaradi novih plačilnih pravic za vinograde, ki jih pred reformo ni bilo. V povprečju lahko v vsakem primeru pričakujejo povečanje plačil še pri tipih P14 Krma, P44 Drobnica, P45 Pašne-mešano in P6 Rastlinska-mešano. Vse te usmeritve imajo v povprečju velik delež travinja (pomembno višja plačila na enoto travinja kot pred reformo, če upoštevamo še plačilo za zeleno komponento) in hkrati razmeroma majhen delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v letu pred reformo. Če povzamemo, ključni dejavniki, ki vplivajo na učinke reforme pri različnih scenarijih so: - delež travinja v strukturi kmetijske zemlje, - delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v strukturi vseh plačil prvega stebra pred reformo in - struktura proizvodnje (zastopanost proizvodnje s proizvodno vezanimi plačili v pridelavi). Lastnosti posameznega gospodarstva glede na naštete dejavnike se lahko pomembno razlikujejo tudi znotraj iste proizvodne usmeritve. Rezultati na ravni povprečja usmeritve so posledica prevladujočih lastnosti gospodarstev v skupini. Nekatere proizvodne usmeritve so glede teh lastnosti bolj, druge manj homogene, v vseh primerih pa so na ravni gospodarstev učinki reforme lahko diametralno nasprotni tudi znotraj iste usmeritve. Tudi na to opozarjajo rezultati iz preglednice 11. Pri mleku na primer pri najugodnejšem scenariju 32% gospodarstev pridobi več kot 10%, 28% jih izgubi več kot 10%, pri 40% gospodarstev pa se bodo plačila po reformi spremenila za največ 10%. Slika 14 na nekaj primerih podrobneje prikazuje razlike v učinkih reforme na gospodarstva znotraj iste proizvodne usmeritve. Primeri na sliki 14 potrjujejo ugotovitev o različni homogenosti proizvodnih skupin, ko gre za razporeditev gospodarstev glede na učinke reforme. Med prikazanimi primeri je najbolj homogena proizvodna usmeritev P11 Poljedeljstvo1 (največ KGM_MID ima pri dejavnikih, ki vplivajo na spremembo plačil, podobne lastnosti), najmanj pa tipa P422 Biki, voli in P44 Drobnica. Sprememba razmerja v višini plačil za njive in travinje ima na posamezna gospodarstva znotraj usmeritve različen vpliv. Pri homogenih usmeritvah so učinki pri večini gospodarstev podobni (oblika krivulje frekvenčne distribucije ostaja podobna, krivulja pa se lahko zamakne levo - poslabšanje ali desno - izboljšanje). Pri drobnici se s spremembo razmerja plačil spremeni tudi oblika krivulje. Pri razmerju plačil 1:3 sev primerjavi z razmerjem 1:1 razlike med gospodarstvi zmanjšajo. Podobne učinke je zaznati tudi pri bikih, čeprav so tu manj izrazite. Pri mleku se krivulja frekvenčne distribucije s spremembo razmerja plačil praktično ne spremeni. Večina gospodarstev v tej skupini je glede te spremembe indiferentna. Uvedba proizvodno vezanih plačil (primer scenarija S21/PV4; mleko 4%; biki 4%; dojilje 2%) se pri poljedelstvu in drobnici odrazi z zamikom krivulje v levo (večini gospodarstev se plačila zmanjšajo), pri mleku in bikih pa ukrep zmanjša razlike med gospodarstvi, število gospodarstev, ki bi sicer močno zgubljalo se zmanjša, pri čemer pa se število gospodarstev, ki pridobiva, ne poveča. Tudi znotraj usmeritev, ki so deležne proizvodno vezanih plačil, ima lahko uvedba proizvodno vezanih plačil negativne učinke (zmanjšanje osnovnega plačila zaradi uvedbe proizvodno vezanih plačil je večje od višine proizvodno vezanega plačila). V primeru, da so proizvodno vezana plačila razporejena na več sektorjev, takih primerov niti ni malo, nastopajo pa praviloma na ekstenzivnih gospodarstvih oziroma na gospodarstvih z nizko obtežbo. Slika 14: Delež KGM_MID glede na indeks plačil po reformi (2019/2011) po nekaterih proizvodnih usmeritvah in scenarijih Velika heterogenost gospodarstev, tudi znotraj istih proizvodnih usmeritev, je pri nas posledica raznolikih pridelovalnih razmer in pri večini usmeritev tudi nizke stopnje specializacije. Tako stanje v veliki meri onemogoča vodenje sektorskih politik z usmerjanjem plačil prvega stebra, še posebej, če je obseg sredstev za klasična proizvodno vezana plačila omejen. Tudi možnosti, da bi z morebitnim prilagajanjem osnovnega koncepta reforme v večji meri preprečili prerazdelitvene učinke, so majhne. Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 po regijah in območjih težavnostnih razmer Vse do sedaj povedano o vzrokih za rezultate posameznih scenarijev še toliko bolj, kot pri proizvodnih usmeritvah, velja za rezultate na ravni regij oziroma območij s težjimi pridelovalnimi razmerami (slika 15 in 16; priloga 6). Heterogenost gospodarstev, združenih na ravni teh agregatov, je še bistveno večja, kot na ravni proizvodnih usmeritev. V vsakem primeru bodo nekateri pridobili in drugi izgubili. Povprečje na ravni teh agregatov odraža rezultate prevladujočih gospodarstev. Če, podobno kot pri proizvodnih usmeritvah, najprej razvrstimo območja v skupine glede na učinek različne višine osnovnega plačila, potem dobimo naslednjo razvrstitev: - skupina območij, pri katerih je učinek reforme ugodnejši v primeru različne višine osnovnega plačila: Pomurska in Podravska regija; nižinska in druga OMD območja; - skupina območij, pri katerih je učinek reforme ugodnejši v primeru enotne višine osnovnega plačila: Zasavska, Notranj sko-kraška, Obalno-kraška, Goriška, Koroška, Gorenjska in Savinjska regija; vsa OMD območja z izjemo drugih OMD; - skupina območij, ki je v povprečju glede različne višine osnovnega plačila bolj ali manj indiferentna: Spodnje posavska, Osrednjeslovenska regija in Jugovzhodna Slovenija. Slika 15: Povprečno razmerje plačil 2019/2011 - pregled po regijah Slika 16: Povprečnorazmerje plačil 2019/2011 — pregled po težavnostnih območjih Tudi pregled po regijah kaže na nasprotujoč učinek različnih scenarijev (preglednica 12). Kar je dobro za eno regijo, je praviloma slabo za kakšno drugo. Preglednica 12: Pregled najbolj ugodnih in najbolj neugodnih scenarijev po regijah Najbolj ugoden scenarij Najmanj ugoden scenarij Scenarij Indeks plačil %KMG v razredu Scenarij Indeks plačil %KMG v razredu (+)10+ (-)10+ (+)10+ (-)10+ Goriška S11 PV0 140 + 70,6 - 8,5 S31 PV1 115 + 40,7 - 33,6 Pomurska S31 PV0 110 + 64,5 - 13,8 S11 PV5 77 + 7,6 - 73,2 Gorenjska S11 PV1 102 + 36,4 - 38,4 S31 PV0 79 + 19,8 - 66,3 Osrednjeslovenska S11 PV5 98 + 40,4 - 30,4 S31 PV0 84 + 24,6 - 57,3 Spodnje posavska S31 PV5 106 + 53,1 - 21,8 S11 PV1 96 + 41,1 - 32,8 Savinjska S11 PV5 94 + 37,2 - 32,9 S31 PV0 78 + 20,7 - 61,6 Notranjsko-kraška S11 PV0 146 + 80,0 - 7,7 S31 PV1 103 + 49,8 - 31,8 Koroška S11 PV1 94 + 34,4 - 38,7 S31 PV0 73 + 16,1 - 68,3 Jugovzhodna Slovenija S11 PV1 100 + 43,2 - 33,4 S31 PV0 92 + 45,9 - 33,6 Podravska S31 PV0 97 + 47,1 - 33,6 S11 PV0 83 + 30,0 - 36,4 Obalno-kraška S11 PV0 196 + 81,5 - 3,1 S31 PV1 160 + 78,7 - 8,5 Zasavska S11 PV2 109 + 54,2 - 18,3 S31 PV1 74 + 14,5 - 74,1 Rezultati po regijah, vsaj ponekod, odražajo rezultate prevladujoče proizvodne strukture. To se jasno kaže pri gorenjski regiji, kjer so učinki sprememb podobni spremembam, ugotovljenim za mleko, ki je tu prevladujoča dejavnost. Podobno velja še za Koroško regijo in Jugovzhodno Slovenijo. V Zasavski regiji se kaže učinek rezultatov pri bikih in volih, v Pomurski pa učinek poljedelstva. Kot kažejo rezultati, bodo v povprečju nekatera območja v vsakem primeru pridobila. To velja za Goriško, Obalno-kraško in Notranjsko-kraško regijo ter za planine in kraška območja. Na drugi strani bodo nekatera območja, kot so Savinjska, Podravska, Osrednjeslovenska regija ter nižinska območja in druga OMD, v povprečju izgubljala tudi, če bi bil uveljavljen za njih najugodnejši scenarij. Ostale regije oziroma območja so nekje na meji; v primeru za njih ugodnih scenarijev bi pridobili, v najslabšem primeru pa lahko tudi pomembno izgubijo. Kot kažejo rezultati, se prerazdelitvi plačil tudi na regionalni ravni ne bo mogoče izogniti. Učinki reforme na višino plačil v letu 2019 na agregatni ravni Raznolikost gospodarstev in s tem različno odzivnost na spremembo kriterijev za delitev plačil prvega stebra potrjujejo tudi rezultati različnih scenarijev na agregatni ravni. Preglednica 13: Razporeditev KMG_MID glede na razred prerazporeditve plačil v letu 2019 Scenarij Delež KMG MID (%) Indeks plačil Novi prejemniki Pridobi Izgubi Skupaj + - nad 50 30-50 10-30 do 10 I>10 do 10 10-30 30-50 nad 50 I>10 >1,1 <0,9 S11/PV0 0,73 20,46 7,89 12,62 9,77 40,96 16,33 20,66 10,20 1,35 32,20 94 163 70 S11/PV1 0,69 15,62 6,92 12,84 9,81 35,37 12,64 28,41 11,22 1,85 41,48 94 149 71 S11/PV2 0,66 16,89 7,89 14,36 11,00 39,13 13,82 26,64 7,73 1,02 35,39 94 152 72 S11/PV3 0,66 15,91 6,75 12,36 10,04 35,02 14,15 33,02 6,73 0,37 40,12 94 156 76 S11/PV4 0,66 16,06 7,35 13,56 10,70 36,97 14,43 30,37 6,54 0,33 37,24 94 154 75 S11/PV5 1,18 17,43 7,74 13,80 10,57 38,96 13,91 28,37 6,64 0,37 35,37 95 156 74 S11/PV6 0,76 18,02 7,68 16,89 8,59 42,60 10,63 24,42 11,44 1,57 37,43 94 152 71 S31/PV0 0,94 12,51 16,33 11,24 7,83 40,08 9,85 23,44 15,56 2,31 41,31 94 144 70 S31/PV1 0,87 8,21 5,84 21,33 9,74 35,37 10,87 23,42 16,58 3,15 43,14 94 132 71 S31/PV2 0,84 8,44 6,72 21,90 11,33 37,06 13,87 25,28 10,15 1,46 36,89 94 135 72 S31/PV3 0,84 8,26 5,78 19,31 9,24 33,35 13,96 30,70 11,46 0,44 42,61 94 138 76 S31/PV4 0,84 8,24 5,94 19,69 9,59 33,86 14,61 33,57 7,34 0,19 41,10 94 138 77 S31/PV5 1,37 10,32 6,55 18,74 9,38 35,61 14,09 32,21 7,16 0,19 39,56 95 144 77 S21/PV0 0,88 14,61 8,35 20,07 8,27 43,04 10,49 23,91 12,09 1,33 37,32 94 145 71 S21/PV1 0,80 10,85 5,22 15,27 16,58 31,34 11,63 23,98 13,67 2,00 39,65 94 141 72 S21/PV2 0,77 11,46 6,20 16,30 17,97 33,96 14,24 24,28 7,82 0,96 33,06 94 144 74 S21/PV3 0,77 10,93 5,26 13,60 16,04 29,79 14,51 31,35 7,29 0,25 38,89 94 149 78 S21/PV4 0,77 10,95 5,44 14,43 16,84 30,82 15,30 31,41 4,72 0,15 36,28 94 148 77 S21/PV5 1,30 12,72 6,06 14,26 15,94 33,03 14,70 30,02 4,87 0,14 35,03 95 153 77 Povprečni indeks plačil za gospodarstva, vključena v standardno shemo po reformi (brez malih obratov), se na agregatni ravni med scenariji praktično ne razlikuje (malenkostne razlike so posledica različnega števila malih obratov). Se pa tudi na agregatni ravni pokažejo razlike v prerazporeditvi plačil. Na strani tistih, ki po reformi izgubljajo, je pri vseh scenarijih največ gospodarstev uvrščenih v skupino, ki zgublja 10% do 30% plačil (povprečni indeks okoli 80). Na strani tistih, ki pridobivajo, je pri scenarijih z enotnim plačilom (S11) največ gospodarstev uvrščenih v skupino, ki pridobiva več kot 50% plačil (povprečni indeks okoli 220), pri scenarijih z različno višino pa v skupino, ki pridobiva 30% do 50% plačil (povprečni indeks okoli 140). Prerazporeditve plačil ob reformah ne kaže a priori opredeliti kot nekaj slabega. Spremembe je vsekakor treba obravnavati v luči ciljev kmetijske politike. Najprej se seveda izpostavlja problem tistih, ki najmočneje izgubljajo. To bomo skušali podrobneje osvetliti v poglavju o spremembah prihodka, na tem mestu pa bomo podrobneje analizirali gospodarstva, ki bi po reformi največ pridobila. Pri vseh scenarijih je več gospodarstev, ki pridobivajo nad 30% kot tistih, ki izgubljajo več kot 30%, kar pomeni, da močneje pridobivajo predvsem manjša gospodarstva. To jasno potrjuje primer scenarija S11/PV0, pri katerem so prerazdelitveni učinki najmočnejši, pa tudi najbolj ekstremni glede števila gospodarstev, ki močno pridobijo (slika 17). Med gospodarstvi, vključenimi v osnovno shemo, je v velikostnem razredu do 8 SO 52% gospodarstev, med tistimi, ki pridobijo več kot 50%, pa je gospodarstev v tem velikostnem razredu 75%. Slika 17: Razporeditev KMG_MID glede na razred spremembe plačil in velikostni razred SO (scenarij S11/PV0) 10 0 2019 ¡I . 40 - □ +- do. 10% 20 1 * rT> r ■■ n—i—_ r -■ □ +-10 do 30% -20 ■ ■ +- 30 do 50% -40 -60 - ■ +-več kot 50% — indeks 19/11 "10° 1 ^ L P L±T t-iT HJ" L-1 Ll L-l do 2 2 do B B do 25 do 50 do 100 do nad I 25 50 100 500 500 Po scenariju S11/PV0 je gospodarstev, ki bi z reformo pridobila več kot 50% plačil, 9.449. Kot je bilo že ugotovljeno, je večina teh gospodarstev po velikosti podpovprečna. Po proizvodni usmeritvi jih je največ v skupini P14 Krma (27%), sledijo P421, P44 Drobnica, P45 Pašne-mešano, P43, P6 Rastlinska-mešano in P8 kmetijstvo-mešano (po okoli 10%), pomembnejši delež pa predstavljajo še tipi P422 Biki, voli (8%) ter trajni nasadi (skupaj 9%). Če izvzamemo obe usmeritvi v okviru trajnih nasadov, potem lahko glede na vse do sedaj povedano sklepamo, da gre za gospodarstva z večjim deležem travinja. Predvsem velik delež gospodarstev v usmeritvi P14 Krma (gospodarstva brez živine) opozarja, da pri tem scenariju na delu gospodarstev obstaja nevarnost »presubvencioniranja«. Za to skupino vsekakor lahko trdimo, da je ta nevarnost realna. Če iz te skupine izločimo planine, potem je v tej skupini takih KMG_MID, ki pridobijo več kot 50%, 2.219. V povprečju imajo ta gospodarstva dobrih 6 ha kmetijske zemlje, od tega 99% travinja, živine pa ne redijo. Pred reformo so v povprečju prejela 709 EUR/gospodarstvo (skupaj 1.575.000 EUR), po reformi pa naj bi po tem scenariju prejemala v povprečju po 1.815 EUR (skupaj 4.028.000 EUR) ali dva in pol krat več. Tudi med ostalimi je najti gospodarstva s podobnimi lastnostmi, kot to velja za skupino P14 Krma. Če postavimo, da lahko sem prištejemo vsa gospodarstva, ki pridobijo več kot 50% plačil, ki niso planine, ki niso pridobile plačil iz naslova vinogradov, ki imajo več kot 75% travinja in katerih obtežba je manjša od 0,25 GVŽ/ha, je poleg že izpostavljenih 2.219 KMG_MID takih še 1.096, torej skupaj 3.315 KMG_MID. V skupini KGM_MID, ki z reformo pridobijo več kot 50%, ta gospodarstva predstavljajo 35% KMG_MID, 28% kmetijske zemlje (več kot 21.000 ha), manj kot 4% GVŽ, po reformi pa bi prejela 28% plačil te skupine. Na enoto SO, bi ti obrati pridobili dva krat več plačil, kot ostali v tej skupini, pri čemer bi že ti prejeli 50% več plačil na enoto SO, kot bi znašalo povprečje celotne skupine. Za celotno skupino, ki močno pridobi, bi lahko ocenili, da gre za podpovprečno intenzivne pridelovalce, za skupino, ki smo jo izpostavili pa še posebej velja, da je obseg plačil, ki bi ga po tem scenariju pridobili po reformi, v velikem nesorazmerju z outputom, ki ga od takih gospodarstev lahko pričakujemo. Scenariji, ki predvidevajo različno višino plačil, problem »presubvencioniranja« v veliki meri omilijo, v celoti pa ga ne odpravijo. Kot bomo videli v nadaljevanju, se velike spremembe v višini plačil na ravni prihodkov odražajo manj izrazito, kar pa ne zmanjšuje njihove sporočilnosti. 1.1.7 Ocena učinkov reforme prvega stebra na višino prihodkov v letu 2019 Ocena prihodka posameznega gospodarstva je opredeljena kot seštevek standardnega outputa (SO) in plačil prvega stebra. Predpostavljeno je, da višina SO ostaja enaka pred in po reformi (predpostavka nespremenjene strukture pridelave in cen). Na ta način lahko spremembe v prihodku v celoti pripišemo spremembi plačil prvega stebra. Povedati je treba, da tako opredeljen prihodek ne predstavlja celotnega prihodka kmetijskega gospodarstva. Morebitni prihodki stranskih ali vzporednih dejavnosti niso zajeti, prav tako niso zajeti prejemki iz naslova plačil drugega stebra kmetijske politike (okoljska plačila, OMD). Nadalje je treba opozoriti, da izračun SO temelji na povprečni intenzivnosti pridelave in povprečnih cenah (povprečje Slovenije v obdobju 2005-2009). Specifike posameznega gospodarstva niso upoštevane, zato lahko izračune prihodka opredelimo le kot grobo oceno. Glavni namen ocene učinkov reforme prvega stebra na raven prihodkov je opozoriti na različen pomen plačil prvega stebra v strukturi prihodkov pri različnih usmeritvah. Enaka relativna sprememba plačil ima lahko pri različnih usmeritvah različen vpliv na prihodek oziroma na ekonomski položaj gospodarstva. Za ta namen tudi ocena na podlagi SO zadostuje. Tako kot pri večini drugih lastnosti proizvodnih usmeritev, tudi za delež plačil v skupnem prihodku velja, da so razlike občutne (slika 18). V pred reformnem obdobju dosegajo najnižje deleže plačil v prihodku usmeritve iz skupine trajnih nasadov (P31, P34, P32, P33), gospodarstva usmerjena pretežno v pridelavo hmelja (P12), vrtnin (P2) ter skupina usmerjena v rejo zrnojedih živali (P52, P51, P53). Visoki so ti deleži pri poljedelstvu (P11, P13) ter pitanju govedi (P421, P422). Pri ostalih usmeritvah je ta delež bolj ali manj blizu povprečja (odstopanja od povprečja za 2 do 3 odstotne točke). Slika 18: Delež plačil prvega stebra v prihodku pred reformo in struktura po velikostnih razredih po proizvodnih usmeritvah (%) Na ravni regij so razlike manjše kot pri proizvodnih usmeritvah (slika 19). Najnižji delež plačil v prihodku imajo v povprečju v Obalno-kraški regiji (vinogradništvo), podpovprečni delež pa je ugotovljen še za Goriško (trajni nasadi) in Savinjsko regijo (hmelj). Slika 19: Delež plačil prvega stebra v prihodku pred reformo in struktura po velikostnih razredih po regijah (%) 0 5 0 UC ,0 15 ,0 2C .0 4 5 0 S 2C >% 40 * Bi IX EC 1% 1« »4 SO/KG 000 EUR ■ 0 ■ do 10* 10-20* ■ 20-30* ■ nad 30* Goriška Pomurska Gorenjska Osrednje slovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroš ka Jugov:hodna Slovenija Podravska Obal no-kraška Zasavska skupaj ■ 11 4 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednjeslovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranji ko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podravska O bal no-kraška Zasavska skupaj S L3,3 3,0 14.7 13,9 15,0 ■ 1 B,4 13, S Podobne ugotovitve kot za regije veljajo tudi za območja težavnostnih razmer (slika 20). Navzdol rahlo odstopata nižinsko in hribovsko območje, medtem ko imajo vsa ostala območja nadpovprečno visoke deleže, razlike pa so razmeroma majhne. Slika 20: Delež plačil prvega stebra v prihodku pred reformo in struktura po velikostnih razredih po območjih težavnostnih razmer (%) 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 0% 20% 40% &o% 100% SO/KG višinska ■ Ifi višinska ODO - EUR itrma 15 strma planince ■ 0 planine LS,2 - ■ CO 10% hribovska ^M 1 hribovska kraška kraška ■ io-2 0% 14, b U 20-30% druga - 14,1 druga ■ nad 30% nižinska □ □ 1 nižinska skupaj 13,S - mm skupaj Na podlagi informacije o pričakovani relativni spremembi plačil prvega stebra in deleža, ki ga ta plačila predstavljajo v prihodku, lahko hitro ocenimo, kakšen bo vpliv spremembe plačil na prihodek. Sprememba plačil za 1 odstotno točko vpliva na relativno spremembo prihodka v višini 1/100 odstotnega deleža teh plačil v prihodku pred spremembo. Ali drugače povedano, 10% sprememba plačil, bo pri 20% deležu teh plačil v prihodku pred spremembo, vplivala na spremembo prihodka za 2 odstotni točki. Učinke reforme plačil prvega stebra na prihodke prikazuje slika 21. Smeri sprememb prihodka so enake, kot je bilo to ugotovljeno pri plačilih, so pa bistveno manj izrazite. Pri nekaterih usmeritvah, kjer plačila v strukturi prihodkov predstavljajo manjši del, vpliva različnih scenarijev in s tem povezanih sprememb skorajda ni zaznati (P32 Sadje, P33 Oljke), ali pa so spremembe majhne (P12 Hmelj, skupina usmeritev zrnojede živali). Izraziteje se učinki različnih scenarijev kažejo na ravni prihodkov pri usmeritvah, kjer je pričakovati občutnejše spremembe plačil in pri katerih je hkrati delež plačil v strukturi prihodkov večji (poljedelstvo P11 in P13, P14 Krma in vse živinorejske usmeritve, razen zrnojedih). Posebnost je vinogradništvo, ki kljub majhnemu izhodiščnemu deležu plačil izkazuje zaradi na novo vključenih plačil kar občutno spremembo prihodka. Podobno velja za vrtnine pri scenarijih PV5 in PV6. Pri teh dveh scenarijih je predvideno, da naj bi bilo za proizvodno vezana plačila za vrtnine namenjeno okoli 2% ovojnice. Pri v podatkovni bazi evidentiranih površinah za pridelavo vrtnin, bi proizvodno vezano plačilo za vrtnine znašalo okoli 1.200 EUR na hektar, kar bi za več kot tri krat povečalo obseg plačil po reformi. Tako povečanje plačil bi se odrazilo na okoli 10% povečanju prihodkov pri tej usmeritvi. Odnos med spremembo plačil in spremembo prihodka je še jasneje razviden iz preglednice 14. Poleg rezultatov za najbolj ugoden oziroma najmanj ugoden scenarij, ki predstavljajo nekakšen teoretičen razpon možnih izidov proučevanih scenarijev (v praksi seveda taka izvedba reforme ni mogoča), prikazujemo podrobneje v preglednici 14 rezultate še dveh scenarijev. Scenarij S11/PV0 (plačila v razmerju 1:1; brez proizvodno vezanih plačil), ki predstavlja nekako najbolj »čisto« obliko izvedbe reforme po predlogu Komisije, in scenarij S21/PV4 (plačila v razmerju 2:1 v korist njiv; proizvodno vezano mleko: 4%, biki, voli: 4%, dojilje: 2%), ki se po rezultatih še najbolj umešča nekje na sredino med najbolj ugodnim in najmanj ugodnim scenarijem. Dodatno prikazanih scenarijev nikakor ni za razumeti kot predlog za morebitno uveljavitev. Slika 21: Povprečno razmerje prihodka 2019/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah Preglednica 14: Indeks plačil in indeks prihodka po reformi v letu 2019 za nekatere scenarije po proizvodnih usmeritvah % plačil v prihodku 2011 S11/PV0 Najbolj ugoden Najmanj ugoden S21/PV4 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 P11 Poljedelstvo1 27,5 84,2 95,7 117,7 104,9 74,8 93,1 94,0 98,4 P12 Hmelj 6,4 67,0 97,9 92,5 99,5 62,3 97,6 78,6 98,6 P13 Poljedelstvo-mešano 23,8 107,7 101,8 123,8 105,7 96,0 99,0 106,3 101,5 P14 Krma 19,1 212,0 121,4 212,0 121,4 145,2 108,6 161,7 111,8 P2 Vrtnine 5,4 94,3 99,7 321,1 112,0 84,2 99,1 102,6 100,1 P31 Vinogradi 1,3 758,1 108,9 1052,0 112,8 673,1 107,7 840,9 110,0 P32 Sadje 3,8 110,3 100,4 138,8 101,5 98,5 99,9 115,5 100,6 P33 Oljke 4,4 104,7 100,2 148,0 102,1 93,7 99,7 116,9 100,8 P34 Nasadi-mešano 3,3 228,0 104,2 298,1 106,5 203,9 103,4 243,3 104,7 P41 Mleko 12,4 74,5 96,8 99,0 99,9 71,6 96,5 81,9 97,8 P421 Dojilje 26,1 94,3 98,5 99,2 99,8 65,4 90,9 86,9 96,6 P422 Biki, voli 22,2 83,3 96,3 102,8 100,6 65,2 92,3 83,3 96,3 P43 Govedoreja-mešano 16,8 106,1 101,0 107,9 101,3 82,4 97,0 95,3 99,2 P44 Drobnica 15,5 159,4 109,2 159,4 109,2 106,1 101,0 119,7 103,1 P45 Pašne-mešano 16,8 153,4 109,0 153,4 109,0 105,5 100,9 122,0 103,7 P51 Prašiči 6,7 91,4 99,4 126,6 101,8 81,0 98,7 101,8 100,1 P52 Perutnina 3,8 74,1 99,0 98,2 99,9 67,9 98,8 84,2 99,4 P53 Zrnojedi-mešano 6,9 82,7 98,8 112,6 100,9 76,2 98,3 92,9 99,5 P6 Rastlinska-mešano 12,8 121,3 102,7 138,0 104,8 108,2 101,0 117,1 102,2 P7 Živinoreja-mešano 15,1 87,8 98,2 94,1 99,1 82,5 97,4 90,3 98,5 P8 Kmetijstvo-mešano 15,9 90,7 98,5 101,7 100,3 82,8 97,3 94,2 99,1 Označeno: rezultati, ki izkazujejo znižanje prihodka za več kot 3% Slika 21 in preglednica 14 kažeta, da v prihodkih na povprečni ravni, kljub razmeroma veliki prerazdelitvi plačil, ni pričakovati občutnejših sprememb. Tudi pri izvedbi reforme v najbolj »čisti« obliki (S11/PV0), prihodki pri nobeni usmeritvi ne bi v povprečju padli za več kot 5%. Kot je razvidno iz preglednic 15 in 16, enake ugotovitve veljajo tudi za rezultate po regijah in območjih težavnostnih razmer. Preglednica 15: Indeks plačil in indeks prihodka po reformi v letu 2019 za nekatere scenarije po regijah % plačil v prihodku 2011 S11/PV0 Najbolj ugoden Najmanj ugoden S21/PV4 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Goriška 11,4 140,0 104,6 140,0 104,6 115,4 101,8 123,5 102,7 Pomurska 16,4 81,8 97,0 109,6 101,6 77,2 96,3 92,8 98,8 Gorenjska 13,9 90,0 98,6 102,0 100,3 79,4 97,1 89,0 98,5 Osrednjeslovenska 15,5 93,6 99,0 97,9 99,7 84,4 97,6 90,9 98,6 Spodnjeposavska 13,3 100,9 100,1 105,5 100,7 95,9 99,5 100,3 100,0 Savinjska 13,0 89,1 98,6 94,1 99,2 78,2 97,2 86,9 98,3 Notranjsko-kraška 14,7 146,2 106,8 146,2 106,8 102,6 100,4 118,1 102,7 Koroška 13,9 90,3 98,6 94,4 99,2 73,0 96,2 84,0 97,8 Jugovzhodna Slovenija 15,0 99,2 99,9 100,2 100,0 92,5 98,9 95,8 99,4 Podravska 12,3 83,2 97,9 97,0 99,6 83,2 97,9 91,2 98,9 Obalno-kraška 8,4 195,9 108,1 195,9 108,1 159,9 105,0 168,4 105,7 Zasavska 16,5 104,7 100,8 108,7 101,4 74,2 95,7 90,2 98,4 Preglednica 16: Indeks plačil in indeks prihodka po reformi v letu 2019 za nekatere scenarije po območjih težavnostnih razmer % plačil v prihodku 2011 S11/PV0 Najbolj ugoden Najmanj ugoden S21/PV4 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Plačila 2019/11 Prihodek 2019/11 Višinska 16,3 109,0 101,5 109,1 101,5 79,3 96,6 92,9 98,8 Strma 15,7 86,7 97,9 90,8 98,5 72,1 95,6 82,5 97,2 Planine 18,2 287,0 134,1 287,0 134,1 176,9 114,0 207,2 119,6 Hribovska 12,8 102,4 100,3 105,0 100,6 91,9 99,0 98,2 99,8 Kraška 14,6 115,4 102,3 115,4 102,3 99,3 99,9 104,8 100,7 Druga 14,1 87,7 98,3 100,4 100,1 87,1 98,2 94,2 99,2 Nižinska 12,8 79,1 97,3 99,8 100,0 79,0 97,3 90,4 98,8 Podrobnejši podatki po proizvodnih usmeritvah, regijah in območjih težavnostnih razmer so prikazani v prilogi 7. Kot je bilo povedano že pri obravnavi sprememb plačil, problem prerazporeditve ni mogoče v celoti predstaviti na ravni povprečij. Glavni problem, ki nastopa ob reformah, so seveda tisti, ki z reformo močneje izgubljajo. Najbolj izostreno se vzroki za večje izgube prihodka pokažejo pri osnovnem reformnem scenariju (S11/PV0). Simulacije kažejo, da bi pri tem scenariju na koncu prehodnega obdobja več kot 10% prihodka izgubilo nekaj več 1.500 KMG_MID (3,3% vseh v standardni shemi). Med njimi je okoli 370 KMG_MID (0,8%), pri katerih bi izguba prihodka znašala več kot 15%. Preglednica 17 kaže razporejenost teh gospodarstev po proizvodnih usmeritvah. Znotraj proizvodnih usmeritev P12 Hmelj, P2 Vrtnine, P31 Vinogradi, P32 Sadje, P33 Oljke, P34 Nasadi-mešano, P44 Drobnica, P51 Prašiči in P52 Perutnina ni primerov, pri katerih bi se prihodek zmanjšal za več kot 10%. V skupini P45 Pašne-mešano in P53 Zrnojedi-mešano je takih primerov le nekaj, zato jih zaradi varovanja podatkov ne prikazujemo. Pri ostalih proizvodnih skupinah je takih primerov več, vsekakor dovolj, da bi kazalo podrobneje proučiti, kakšna so ta gospodarstva in kje lahko iščemo vzroke za take rezultate. Preglednica 17: Pregled deležev KMG_MID z izgubo prihodka več kot 10% po proizvodnih usmeritvah (Scenarij S11/PV0; leto 2019) P13 P43 P6 P7 P8 P11 Polj. P14 P41 P421 P422 Gov. Rast. Živ. Kmet. Skupaj Polj.1 meš. Krma Mleko Doj. Biki meš. meš. meš. meš. Prihodek zmanjšan za več kot 10% do 15% Delež skupine v skupaj (%KMG_MID) 100,0 26,5 3,8 8,6 0,8 5,7 39,2 2,2 3,2 1,1 8,1 Delež v skupini (%) KMG_MID 2,5 6,5 2,3 0,5 0,3 6,3 6,8 0,9 0,7 1,9 2,3 SO 2,2 7,5 2,4 0,6 0,4 5,7 10,2 1,2 1,5 2,3 4,9 KZU 2,9 7,7 2,6 0,4 0,4 5,0 7,8 0,8 1,6 2,4 5,9 GVŽ 2,8 9,5 1,4 2,4 0,3 7,2 10,1 1,2 3,5 2,7 5,3 Prihodek zmanjšan za več kot 15% Delež skupine v skupaj (%KMG_MID) 100,0 16,6 1,2 1,6 1,6 12,7 40,7 3,9 1,6 5,1 14,5 Delež v skupini (%) KMG_MID 0,8 3,3 2,3 1,0 0,1 0,9 2,1 0,2 0,5 0,1 0,4 SO 0,7 2,4 2,9 0,8 0,1 0,6 5,4 0,1 0,2 0,2 0,7 KZU 0,9 2,7 3,0 0,6 0,0 0,5 3,8 0,1 0,3 0,2 0,9 GVŽ 0,8 1,5 0,3 0,2 0,1 0,8 4,5 0,1 0,1 0,2 0,8 Razpoložljiva podatkovna baza ne omogoča poglobljene analize, lahko pa na podlagi nekaterih informacij sklepamo o glavnih vzrokih za izrazito neugodne posledice reforme za nekatera gospodarstva. Po velikosti ta gospodarstva ne odstopajo bistveno od povprečja skupin. Le pri nekaterih proizvodnih usmeritvah se kaže, da gre za nekoliko večja gospodarstva (P422 Biki, P8 Kmetijstvo-mešano). Za vsa gospodarstva prikazana v preglednici 17 je značilno, da imajo občutno manjši delež travinja, kot to velja za povprečje skupine in hkrati večji delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil v strukturi vseh plačil prvega stebra pred reformo. V večini primerov je predvsem ta visok delež proizvodno vezanih in zgodovinskih plačil glavni vzrok za pomembno znižanje plačil in posledično občutno znižanje prihodkov. Znotraj nekaterih rastlinskih in mešanih proizvodnih usmeritev je med temi, ki močneje izgubljajo, veliko takih gospodarstev, ki v strukturi plačil pred reformo izkazujejo zgodovinska plačila iz naslova živinoreje, hkrati pa v letu 2011 niso imeli živali, na katere so se ta zgodovinska plačila nanašala. Takih je največ v skupini P14 Krma (90% vseh ki izgubljajo več kot 10% prihodka), veliko v skupini P13 Poljedelstvo-mešano (skoraj 80%) in P6 Rastlinska-mešano (več kot 50%) ter manj v skupini P11 Poljedelstvo1 (22%) in P8 Kmetijstvo-mešano (3%). Skupaj je med temi, ki močneje izgubljajo, takih gospodarstev 10%, večji pa je ta delež med gospodarstvi, ki izgubljajo več kot 15% prihodka (skupaj 21%). Pri takih gospodarstvih je že pred reformo prišlo do zmanjšanja prihodkov zaradi ukinitve vsaj dela živinoreje. Tudi med živinorejskimi usmeritvami kaže vsaj pri delu gospodarstev, ki močneje zgubljajo, iskati vzroke za take učinke reforme v zmanjšanju obsega živinoreje. To nakazujejo nadpovprečno visoke vrednosti zgodovinskih in proizvodno vezanih plačil iz naslova živinoreje, preračunano na GVŽ travojedih živali. V skupini P422 Biki, voli, ki izkazuje največji delež gospodarstev, ki močneje izgubljajo, je gospodarstev z nadpovprečno visokimi vrednostmi plačil iz naslova živinoreje, preračunano na GVŽ travojedih živali, okoli 75%. Med njimi je več kot 40% takih, pri katerih je ta vrednost plačil dva krat večja od povprečja. Po grobi oceni je vsaj polovica gospodarstev, ki bi po reformi močneje izgubljala, že pred reformo zmanjšala število živali in je to glavni razlog za tako negativne učinke reforme. Pri gospodarstvih iz preglednice 17, kjer iz razpoložljivih podatkov ni mogoče sklepati na zmanjšanje obsega živinoreje, tvorijo znotraj govedorejskih usmeritev razmeroma veliko skupino gospodarstva z nadpovprečno visoko obtežbo (in pri večini tudi podpovprečnim deležem travinja). Pri takih gospodarstvih je učinek reforme izrazito negativen v primeru scenarijev z enotnim osnovnim plačilom brez proizvodne vezanosti. Pri teh scenarijih je na takih gospodarstvih enotno plačilo občutno manjše, kot so bila vsa plačila pred reformo, preračunano na hektar. Tretja večja skupina gospodarstev z občutno negativnimi posledicami reforme na prihodek so poljedelska gospodarstva. Skoraj desetim odstotkom gospodarstev v skupini P11 Poljedelstvo1 bi se lahko prihodki zmanjšali za več kot 10%. Enega od vzrokov smo že omenili (zgodovinska plačila za živinorejo brez živine), pri večjem delu poljedelskih gospodarstev pa gre za druge vzroke. Pri delu gospodarstev je tudi tu opaziti visok delež zgodovinskih plačil. Najverjetneje so to zgodovinska plačila za sladkorno peso. Pri tej skupini je verjetno izguba teh plačil glavni vzrok za negativne učinke. Pri gospodarstvih, kjer tega pojeva ni opaziti, je glavni vzrok za poslabšanje izrazito majhen delež travinja (v povprečju manj kot 3%). Kot že tolikokrat, je treba tudi ob analizi vzrokov za izrazito negativne posledice reforme opozoriti na raznolikost gospodarstev. Znotraj istih skupin gospodarstev se pojavljajo gospodarstva, pri katerih so opazni učinki, ki bi jih z vidika kmetijske politike lahko označili kot zaželene in hkrati učinki, ki so vsaj z vidika vodenja sektorskih politik izrazito negativni. 1.1.8 Sklepne ugotovitve Analiza različnih scenarijev uveljavitve reforme plačil prvega stebra SKP je pokazala, da bodo spremembe kmetijske politike povzročile precejšnje spremembe v višini plačil na ravni posameznih gospodarstev, posledično pa tudi na ravni proizvodnih usmeritev, regij in območij težavnostnih razmer. Ob izhodiščni predpostavki, da bo ob uveljavitvi reforme 60% vseh sredstev za osnovna plačila namenjenih konvergenčni izravnavi plačil tistim gospodarstvom, ki z reformo sicer zgubljajo, je večje prerazdelitvene učinke reforme pričakovati šele po koncu prehodnega obdobja, to je v letu 2019. V prvem letu reforme (2014) bodo spremembe v obsegu plačil pri večini gospodarstev razmeroma majhne. V primerjavi z ravnijo pred reformo se plačila praviloma ne bodo zmanjšala ali povečala za več kot 20%. Večje povečanje plačil po vseh scenarijih lahko pričakujemo le na gospodarstvih z vinogradi, ki pred reformo niso bili vključeni v shemo enotnih plačil, ter na gospodarstvih z vrtninami pri scenarijih, ki vključujejo proizvodno vezana plačila za vrtnine. Spremembe v višini plačil po ukinitvi konvergenčnih plačil v letu 2019 bodo po proizvodnih usmeritvah, regijah in območjih težavnostnih razmer različno intenzivne in odvisne od izbranega scenarija ter izhodiščne višine in strukture plačil na posameznem gospodarstvu. Scenariji, ki predvidevajo enako osnovno plačilo na hektar ne glede na vrsto rabe, so bolj ugodni za gospodarstva, usmeritve in območja, ki imajo v strukturi večji delež travinja. V to skupino sodijo gospodarstva, usmerjena pretežno v rejo pašne živine ter pridelavo krme, gledano po območjih pa Zasavska, Notranjsko-kraška, Obalno-kraška in Goriška regija ter planine, višinska in kraška OMD. Ti scenariji so hkrati manj ugodni za večino usmeritev v rastlinsko pridelavo in za rejo zrnojedih živali oziroma za Pomursko, Podravsko in Posavsko regijo ter druga OMD in nižinska območja. Ob enaki predpostavki osnovnega plačila glede na vrsto rabe so scenariji, ki vključujejo tudi posamezna ali kombinacijo proizvodno vezanih plačil (mleko / biki / mleko, biki / mleko, biki, dojilje / mleko, biki, dojilje, zelenjava / zelenjava, njive) ugodni le za gospodarstva in usmeritve, na katere se nanašajo, medtem ko so pri drugih zaradi na ta račun manjših osnovnih plačil ti scenariji praviloma med najmanj ugodnimi. Za gospodarstva, ki nimajo proizvodno vezanih plačil ali pa je obseg teh plačil majhen, je praviloma bolj ugoden scenarij brez proizvodne vezanosti. Rezultati tudi kažejo, da se bodo ponekod plačila po reformi povečala, drugje pa zmanjšala ne glede na izbrani scenarij. Izrazito povečanje plačil lahko pričakujem predvsem pri usmeritvah, ki vključujejo vinogradništvo (nove plačilne pravice), kjer bodo plačila tudi ob uveljavitvi za njih najmanj ugodnega scenarija v povprečju najmanj dva krat večja kot pred reformo ter pri nekaterih usmeritvah z visokim deležem travinja (proizvodnja krme, reja drobnice, mešana reja pašne živine, mešana rastlinska pridelava), kjer lahko pričakujemo povečanje plačil v razponu od 10% do 60%. Več plačil kot pred reformo bodo na ta račun pridobile tudi Obalno-kraška, Goriška in Notranjsko-kraška regija, v okviru OMD pa planine in kraška območja. Na drugi strani bodo v skupini hmeljarstvo ter pri posameznih živinorejskih usmeritvah, kot so mleko, dojilje, perutnina, mešana živinoreja, plačila v vsakem primeru nekaj nižja kot pred reformo. V najslabšem primeru se bodo pri nekaterih od teh usmeritev plačila lahko zmanjšala tudi za več kot 30%. Te usmeritve so pred uveljavitvijo reforme večinoma imele velik delež zgodovinskih in proizvodno vezanih plačil, ob tem pa je zanje značilen tudi podpovprečen delež travinja. Med regijami z reformo po vseh scenarijih izgubljajo Savinjska, Podravska in Osrednjeslovenska regija, med območji težavnostnih razmer pa nižinska območja in druga OMD. Osnovne ugotovitve glede smeri sprememb v plačilih veljajo tudi za spremembe v prihodkih, pri čemer pa je intenzivnost teh sprememb precej manjša. Spremembe v prihodkih so toliko večje, kolikor večje so spremembe višine plačil po reformi in kolikor večji je delež plačil v prihodku v izhodiščnem letu. Kljub precejšnji prerazdelitvi plačil, pri nobenem scenariju prihodki na ravni posamezne proizvodne usmeritve, regije ali območja težavnostnih razmer v povprečju ne bi padli za več kot 9%, pri izhodiščnem scenariju, ki predvideva enako osnovno plačilo brez proizvodno vezanih plačil, pa ne več kot za 4%. Kljub obsežni analizi možnih posledic različnih scenarijev izvedbe reforme plačil prvega stebra v letu 2014, jasnega odgovora, katera od analiziranih variant bi bila najprimernejša, ni mogoče podati. Tudi če se zdi, da bi bil kateri od scenarijev za Slovenijo najbolj sprejemljiv, ne bi bilo modro, da bi v javnosti vzbujali vtis, da bo izvedba reforme po takem scenariju možna, še preden bo jasno, ali bo tako obliko dovolila tudi Komisija. Za enkrat je še precej nejasnosti glede operativne izvedbe reforme. Možne spremembe osnovnega koncepta in njihove pričakovane posledica so s scenarijsko analizo dovolj dobro pokrite. Vemo kaj lahko pričakujemo. Vemo tudi, da ima vsaka od oblik reforme tako dobre, kot slabe strani. Na nekaj primerih smo s podrobno analizo nakazali na nekatere pasti. Podrobna analiza učinkov reforme, ki bi odkrila morebitne izrazito negativne odklone od ciljev, ki jih kmetijska politika zasleduje, je zelo zahtevna, sloneti pa bi morala na preverjeni podatkovni bazi za daljše časovno obdobje. Na velikem številu scenarijev podrobna analiza verjetno ni smiselna, bi pa kazalo najverjetnejši scenarij reforme zelo podrobno analizirati in ugotoviti morebitne anomalije. Kot kaže, se prerazdelitvenim učinkom reforme ne bo mogoče izogniti. To ni nujno slabo. Zelo jasno je treba opredeliti cilje kmetijske politike in v tem kontekstu ocenjevati učinke reforme. Morebitne anomalije je morda mogoče omiliti tudi s kakšnimi drugimi ukrepi, ki niso nujno vključeni v sam koncept reforme. Razmisliti kaže o dodatnih kriterijih za dodelitev plačil, s katerimi bi največje anomalije odpravili že v osnovi. Eden od najavljenih ciljev reforme je tudi poenostavitev administrativnih postopkov. Koncept osnovne sheme ne obeta veliko prihrankov na tem področju. Otipljiv obet v tej smeri je uvedba sheme za male obrate. Na eni strani ta ukrep predvideva poenostavljen postopek na samem gospodarstvu, na drugi strani pa se z vključevanjem obratov v to shemo zmanjšuje število vlog, obravnavanih po standardnem postopku. Pri analizi posameznih scenarijev je bil postavljen razmeroma nizek vrednostni prag za vstop v ta sistem. Morda kaže razmisliti o bolj stimulativnem vstopnem pragu za male obrate. Ob tem kaže ponovno razmisliti tudi o višini in obliki (površina ali znesek) splošnega vstopnega praga za dodelitev plačil. Učinkovitih sektorskih politik s plačili prvega stebra že pri zdajšnjem sistemu ni mogoče voditi, po reformi pa bo za to še manj možnosti. Pomembno je poznati prihodkovne učinke reforme na posamezne sektorje, oziroma, še bolje, na posamezne tipe gospodarstev znotraj sektorja. Več prostora bo na področju spodbujanja razvoja posameznih sektorjev mogoče najti znotraj ukrepov programa razvoja podeželja, predvsem na področju prenosa znanja v prakso in ukrepov za večjo konkurenčnost. Politiko razvoja podeželja je treba načrtovati tudi ob upoštevanju pričakovanih posledic reforme prvega stebra plačil. Priloge Priloga 1: Diagram poteka opredeljevanja proizvodnega tipa KGMMID Pogoj Glavni tip Dodatni pogoj Podtip Dodatni pog °¡ Podtipl P1 >2/3SO da P1 Poljedelstvo ► SO hmelj>2/3P1 da P12hmelj ne^ ne^ ▼ FCP>2/3P1; GL=0 da P14krma ▼ ne^ ▼ SO p01 >2/3P1 da P11poljedelstvo1 ▼ ne^ ▼ ► P13poljed. Mešano P2>2/3SO da P2 Vrtnine ne^ P3>2/3SO da P3 Trajni nasadi ► SO vinogradi>2/3SO da P31vinogradi ne^ ne^ ▼ SO sadovnjaki>2/3SO da P32sadje ▼ ne^ ▼ SO oljčniki>2/3SO da P33oljke ▼ ne^ ▼ ► ► P34 TN mešano P4>2/3SO da P4 Pašne živali ► SO mleko(*)>2/3 GL da P41 mleko ne^ ne^ ▼ (SO d+SO dg) >2/3GL da P42 Drugo govedo ► SO d>1/2 P42 da P421 dojilje ▼ ne^ ne ► ► P422 biki voli ▼ SO vse govedo>2/3GL da P43 mešano govedoreja ne^ ▼ SO drobnica>2/3GL P44 drobnica ▼ ne^ ▼ ► ► P45 Pašne druge in mešano P5>2/3SO da P5 Zrnojede živali ► SO prašiči>2/3SO da P51 Prašiči ne^ ne^ ▼ SO perutnina>2/3SO da P52 Perutnina ▼ ne^ ▼ ► ► P53 Zrnojedi mešano ▼ (P1+P2+P3)>2/3SO da P6 Rastlinska mešano ne^ | | (P4+P5)>2/3SO da P7 Živinoreja mešano ne^ | | SO>0 da P8 kmetijstvo mešano (*) V SO mleko všteta samo gospodarstva s kvoto v 2011 Pomen oznak: SO= SO vseh pridelkov vključno s krmo FCP= SO krmnih rastlin (njive+travinje) GL= SO travojedih živali brez krme (mleko+drugo govedo+drobnica+konji) p0= SO poljedelskih kultur brez krme p01= SO poljedelskih kultur brez krme in brez hmelja P1= SO poljedeskih kultur (vključuje FCP če: GL=0) P2= SO vrtnin P3= SO trajnih nasadov P4= SO travojedih živali in krme P5= SO zrnojedih živali brez krme SO d= SO dojilje; vštete samo dojilje z izplačili za ERG SO dg SO drugo govedo; všteto drugo govedo brez krav ob pogoju da so bila dodeljena historična plačila za govedo Priloga 2: Značilnosti populacije Ekonomska velikost (SO; 000 EUR) do 2 2 do 8 8 do 25 25 do 50 50 do 100 100 do 500 nad 500 Skupaj P11 Poljedelstvo1 1.471 2.296 430 93 25 8 4 4.327 P12 Hmelj 0 0 6 11 14 57 2 90 P13 Poljedelstvo-mešano 400 585 36 1 3 1 0 1.026 P14 Krma 3.106 2.572 176 42 10 4 0 5.910 P2 Vrtnine 12 78 104 56 17 17 0 284 P31 Vinogradi 118 742 560 122 28 7 4 1.581 P32 Sadje 48 391 396 145 107 48 5 1.140 P33 Oljke 1 100 64 8 0 0 0 173 P34 Nasadi-mešano 19 234 239 69 18 3 2 584 P41 Mleko 0 116 1.758 2.248 1.328 453 6 5.909 P421 Dojilje 146 1.566 643 31 5 0 0 2.391 P422 Biki, voli 306 4.087 2.676 291 60 15 1 7.436 P43 Govedoreja-mešano 132 2.994 2.317 269 72 11 0 5.795 P44 Drobnica 333 1.559 424 57 12 4 0 2.389 P45 Pašne-mešano 165 1.395 548 47 12 3 0 2.170 P51 Prašiči 7 47 126 154 114 47 3 498 P52 Perutnina 2 18 10 15 49 134 12 240 P53 Zrnojedi-mešano 16 39 15 3 4 11 0 88 P6 Rastlinska-mešano 1.017 3.360 482 75 37 8 0 4.979 P7 Živinoreja-mešano 89 1.944 1.213 213 68 36 1 3.564 P8 Kmetijstvo-mešano 621 5.030 2.792 415 147 49 4 9.058 Skupaj 8.009 29.153 15.015 4.365 2.130 916 44 59.632 P 2.2: Število KGMMIDpo regijah in velikostnem razredu SO Ekonomska velikost (SO; 000 EUR) SO EUR/ KMG MID do 2 2 do 8 8 do 25 25 do 50 50 do 100 100 do 500 nad 500 Skupaj Goriška 672 1.952 1.114 279 85 26 1 4.129 11.075 Pomurska 1.650 3.699 1.632 652 281 119 10 8.043 14.509 Gorenjska 525 1.708 987 361 262 78 2 3.923 17.139 Osrednjeslovenska 920 3.822 1.845 505 259 93 4 7.448 13.832 Spodnjeposavska 369 2.101 991 233 97 30 2 3.823 12.170 Savinjska 768 4.151 2.540 687 308 167 3 8.624 15.724 Notranjsko-kraška 455 1.465 524 82 32 11 5 2.574 9.562 Koroška 198 946 904 232 109 32 2 2.423 16.499 Jugovzhodna Slovenija 641 3.388 1.474 322 161 71 1 6.058 11.932 Podravska 1.474 4.456 2.344 890 500 268 13 9.945 19.545 Obalno-kraška 210 887 410 87 29 18 1 1.642 11.570 Zasavska 124 569 244 35 7 3 0 982 8.029 Tujina 2 4 0 0 0 0 0 6 3.677 Ni podatka 1 5 6 0 0 0 0 12 9.991 Skupaj 8.009 29.153 15.015 4.365 2.130 916 44 59.632 14.641 P 2.3: Število KGM MID po območjih težavnostnih razmer in velikostnem razredu SO Ekonomska velikost (SO; 000 EUR) EUR/ KMG MID do 2 2 do 8 8 do 25 25 do 50 50 do 100 100 do 500 nad 500 Skupaj Višinska 1.677 6.479 3.537 777 249 60 0 12.779 10.256 Strma 81 944 897 222 103 30 0 2.277 15.825 Planine 2 66 92 37 6 2 0 205 17.360 Hribovska 1.748 7.272 3.338 820 383 147 4 13.712 11.711 Kraška 813 3.594 1.327 252 125 45 5 6.161 10.542 Druga 1.353 4.445 2.183 766 389 178 4 9.318 14.781 Nižinska 2.335 6.353 3.641 1.491 875 454 31 15.180 22.343 Skupaj 8.009 29.153 15.015 4.365 2.130 916 44 59.632 14.641 Goriška Pomurska Gorenjska Osrednje-slovenska Spodnjeposavska Savinjska Notranjsko-kraška Koroška Jugovzhodna Slovenija Podrav-ska Obalno-kraška Zasavska Tujina Ni podatka Skupaj P11 Poljedelstvol 9 2673 37 52 144 47 2 2 72 1281 6 1 1 0 4.327 P12 Hmelj 0 0 0 0 0 84 0 5 0 1 0 0 0 0 90 P13 Poljedelstvo-mešano 18 308 25 81 101 66 25 7 100 282 13 0 0 0 1.026 P14 Krma 604 175 486 1.071 181 651 920 155 771 434 356 100 3 3 5.910 P2 Vrtnine 3 44 17 53 26 30 2 2 8 74 23 2 0 0 284 P31 Vinogradi 625 167 0 16 120 34 1 0 28 366 217 0 0 7 1.581 P32 Sadje 141 101 33 79 135 133 80 22 66 268 67 15 0 0 1.140 P33 Oljke 4 0 0 0 0 0 0 0 1 1 167 0 0 0 173 P34 Nasadi-mešano 217 33 1 5 58 23 2 1 32 93 115 2 1 1 584 P41 Mleko 248 622 781 883 185 1.067 78 393 513 1.057 9 73 0 0 5.909 P421 Dojilje 147 3 279 595 86 460 127 240 134 206 21 93 0 0 2.391 P422 Biki, voli 620 63 880 1.755 288 1.541 373 347 747 459 93 270 0 0 7.436 P43 Govedoreja-mešano 352 105 561 1.190 235 1.279 258 506 499 585 74 150 0 1 5.795 P44 Drobnica 383 34 195 279 95 395 125 135 409 196 58 84 1 0 2.389 P45 Pašne-mešano 179 17 222 450 111 287 229 87 378 102 68 40 0 0 2.170 P51 Prašiči 0 248 3 5 23 12 1 4 5 195 2 0 0 0 498 P52 Perutnina 6 42 4 6 8 38 6 15 4 106 1 4 0 0 240 P53 Zrnojedi-mešano 0 29 1 1 8 3 1 3 2 39 1 0 0 0 88 P6 Rastlinska-mešano 233 988 120 257 651 447 164 48 687 1.119 241 24 0 0 4.979 P7 Živinoreja-mešano 48 489 49 143 402 757 33 174 476 957 6 30 0 0 3.564 P8 Kmetijstvo-mešano 292 1.902 229 527 966 1.270 147 277 1.126 2.124 104 94 0 0 9.058 Skupaj 4.129 8.043 3.923 7.448 3.823 8.624 2.574 2.423 6.058 9.945 1.642 982 6 12 59.632 Priloga 3: Predlog scenarijev MKO 2014 2015 1016 2017 2018 2019 1 OVOJNICA 141.600.000 140.400.000 139.300.000 138.100.000 138.100.000 138.100.000 SCENARIJI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 Zelena komponenta 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 30%, 20% 3 Mladi kmetje 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 2%, 0,5% 4 Proizvodno 0% 1 0% 15% 10% 15% 10% 10% 10% ~10% mleko ~10% biki vezano Biki 5% Biki 5% Biki 4% Biki 5% Biki 6,0% Biki 4% ali ali Mleko 5% Mleko 5% Mleko 4% Mleko 2% Mleko 4% Mleko 1,5% Mleko 2% ~2% mleko ~7% biki Dojilje 5% Zelenjava 2% Dojilje 4% Zelenjava 4% Dojilje Zelenjava 4% 2% Zelenjava 2,5% Zelenjava 4% 5 Nacionalna rezerva 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 1% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 6 Mali obrati 10% 10% 10% 10% 10% 10% 10% 10% 10% 10% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% 5% dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini dve višini 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 1:1 7 Osnovno plačilo 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:2 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 1:3 ~100% : 0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% ~100%:0% 8 Osnovno : historika* ~80% : 20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% ~80%:20% (osnovno min. 40%) 100%:0% ~70% : 30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~70%:30% ~40% : 60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% ~40%:60% Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 Mleko 16,1 9 Historika** Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 Govedo 15,6 (mio EUR) Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Sladkor 2,9 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Ovce 1,2 Hmelj ERG 0,2 6,6 Hmelj 0,2 Hmelj 0,2 ERG 6,6 Hmelj 0,2 Hmelj 0,2 Hmelj ERG 0,2 6,6 Hmelj 0,2 ERG 6,6 Hmelj 0,2 ERG 6,6 Hmelj ERG 0,2 6,6 Biki 10,8 Biki 10,8 Mleko (68č) 2,0 * historika za tiste, ki izgubljajo več kot 30% ** v historiko se lahko upošteva le tisto, kar ne bo proizvodno vezano Priloga 4: Izločeni in mali obrati pri različnih vstopnih pragih P 4.1 : Delež izločenih in malih KMG_MID glede na celotno populacijo pri različnih vstopnih pragih - pregled po proizvodnih usmeritvah (%) Prag Ni pravic 0,5 ha 1 ha 2 ha 1 ha 200 EUR 200 EUR 300 EUR Enotna višina plačila za male obrate (EUR) 450 450 450 720 450 720 720 Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali P11 Poljedelstvol 1,6 2,4 27,8 12,2 18,0 34,4 0,9 12,2 36,0 6,0 24,2 6,0 42,2 13,4 34,6 P12 Hmelj 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,1 0,0 0,0 0,0 1,1 0,0 1,1 P13 Poljedelstvo-mešano 4,9 0,3 34,5 4,0 30,8 26,4 8,9 4,0 54,6 4,2 30,6 4,2 54,4 13,5 45,0 P14 Krma 6,7 0,3 37,0 2,0 35,1 21,4 15,1 2,0 59,3 3,6 33,5 3,6 57,7 13,5 47,6 P2 Vrtnine 11,6 2,5 29,9 11,6 20,4 30,3 3,5 11,6 32,0 10,2 21,8 10,2 33,5 15,8 27,5 P31 Vinogradi 1,0 2,6 48,1 11,0 39,6 35,4 14,5 11,0 56,3 15,9 34,7 15,9 51,4 29,3 37,7 P32 Sadje 7,0 1,0 41,4 7,5 34,7 33,2 9,8 7,5 50,0 10,6 31,7 10,6 46,9 22,7 34,6 P33 Oljke 5,8 2,9 71,1 28,9 45,1 66,5 8,7 28,9 57,8 22,5 51,4 22,5 64,2 43,9 42,2 P34 Nasadi-mešano 3,4 0,5 44,2 3,8 40,8 24,5 19,7 3,8 60,8 11,8 32,7 11,8 52,7 22,4 42,0 P41 Mleko 0,2 0,0 0,2 0,0 0,2 0,2 0,1 0,0 1,2 0,0 0,2 0,0 1,1 0,0 1,1 P421 Dojilje 0,0 0,0 3,2 0,1 3,1 3,9 0,7 0,1 10,2 0,1 3,1 0,1 10,2 0,7 9,5 P422 Biki, voli 0,2 0,1 6,4 0,5 6,1 5,6 2,2 0,5 16,7 0,4 6,1 0,4 16,8 1,6 15,4 P43 Govedoreja-mešano 2,3 0,0 8,9 0,3 8,6 5,4 3,9 0,3 20,4 0,8 8,1 0,8 19,9 2,6 18,0 P44 Drobnica 3,0 0,0 26,6 0,8 25,7 14,5 11,7 0,8 49,8 2,1 24,5 2,1 48,5 8,4 41,8 P45 Pašne-mešano 2,9 0,1 13,4 0,6 12,8 6,2 7,1 0,6 32,4 1,0 12,4 1,0 32,0 3,6 29,0 P51 Prašiči 2,8 0,4 6,4 2,8 4,0 6,8 0,6 2,8 8,8 1,4 5,4 1,4 10,2 3,2 8,4 P52 Perutnina 8,8 0,4 10,8 3,8 7,5 9,2 2,5 3,8 12,5 2,1 9,2 2,1 14,2 5,4 10,8 P53 Zrnojedi-mešano 1,1 9,1 38,6 29,5 18,2 48,9 1,1 29,5 27,3 19,3 28,4 19,3 37,5 31,8 25,0 P6 Rastlinska-mešano 3,8 0,6 44,2 5,9 38,8 33,0 12,8 5,9 63,7 6,4 38,3 6,4 63,2 17,5 51,8 P7 Živinoreja-mešano 0,9 0,1 11,6 0,8 10,8 9,7 3,6 0,8 26,3 1,0 10,6 1,0 26,2 3,3 23,7 P8 Kmetijstvo-mešano 1,2 0,7 18,5 4,4 14,8 16,6 4,2 4,4 32,1 2,8 16,4 2,8 33,7 7,6 28,7 Skupaj 2,2 0,5 19,9 3,2 17,1 15,4 5,9 3,2 32,5 3,0 17,3 3,0 32,7 8,0 27,5 P 4.2: Delež izločenih in malih KMG_MID glede na celotno populacijo pri različnih vstopnih pragih - pregled po regijah (%) Prag Ni pravic 0,5 ha 1 ha 2 ha 1 ha 200 EUR 200 EUR 300 EUR Enotna višina plačila za male obrate (EUR) 450 450 450 720 450 720 720 Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Goriška 2,3 0,0 29,1 1,4 27,7 17,0 11,9 1,4 46,5 3,3 25,7 3,3 44,6 11,2 36,3 Pomurska 2,0 1,8 24,7 9,3 17,2 27,3 2,3 9,3 31,9 5,8 20,6 5,8 35,3 12,4 28,6 Gorenjska 1,6 0,0 14,9 0,9 14,0 11,7 4,7 0,9 27,0 1,3 13,5 1,3 26,6 5,6 22,0 Osrednjeslovenska 2,8 0,1 13,1 0,8 12,3 9,0 4,9 0,8 25,7 1,1 12,0 1,1 25,4 4,2 22,1 Spodnjeposavska 1,8 0,4 21,3 3,1 18,6 15,3 6,7 3,1 37,9 3,1 18,5 3,1 37,8 8,0 32,6 Savinjska 2,4 0,0 15,6 1,0 14,5 10,3 5,7 1,0 28,3 1,7 13,8 1,7 27,7 5,3 23,9 Notranjsko-kraška 4,1 0,0 17,2 0,2 16,9 8,2 8,5 0,2 34,9 1,8 15,4 1,8 33,4 5,7 29,2 Koroška 1,4 0,0 11,7 0,5 11,2 9,1 3,6 0,5 22,0 1,1 10,6 1,1 21,4 4,0 18,4 Jugovzhodna Slovenija 2,4 0,1 17,0 0,9 16,0 9,7 7,4 0,9 34,2 1,8 15,2 1,8 33,3 5,6 29,3 Podravska 1,8 0,9 24,7 6,1 19,5 22,0 5,1 6,1 34,5 4,7 20,8 4,7 35,8 11,0 29,3 Obalno-kraška 4,2 0,7 33,3 5,1 28,8 21,6 12,1 5,1 48,5 6,5 27,3 6,5 47,1 15,2 38,1 Zasavska 2,0 0,2 17,1 0,9 16,4 11,8 6,9 0,9 30,5 2,3 15,0 2,3 29,1 6,4 24,9 Skupaj 2,2 0,5 19,9 3,2 17,1 15,4 5,9 3,2 32,5 3,0 17,3 3,0 32,7 8,0 27,5 P 4.3: Delež izločenih in malih KMG_MID glede na celotno populacijo pri različnih vstopnih pragih - pregled po območjih težavnostnih razmer (%) Prag Ni pravic 0,5 ha 1 ha 2 ha 1 ha 200 EUR 200 EUR 300 EUR Enotna višina plačila za male obrate (EUR) 450 450 450 720 450 720 720 Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Prag Mali Višinska 2,2 0,0 15,6 0,4 15,1 9,4 6,2 0,4 29,6 1,4 14,1 1,4 28,6 5,3 24,4 Strma 1,1 0,0 5,2 0,1 5,0 3,0 2,5 0,1 13,9 0,2 4,9 0,2 13,8 1,2 12,6 Planine 3,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,5 0,0 0,0 0,0 1,5 0,0 1,5 Hribovska 2,8 0,1 22,8 1,3 21,5 14,3 8,7 1,3 39,2 2,7 20,1 2,7 37,8 8,3 32,0 Kraška 3,0 0,1 18,4 0,7 17,7 10,2 8,4 0,7 36,4 1,9 16,5 1,9 35,2 5,9 31,0 Druga 2,2 0,5 24,1 4,4 20,2 20,3 5,3 4,4 36,8 4,1 20,5 4,1 37,1 9,9 31,1 Nižinska 1,9 1,4 21,3 7,8 14,8 22,5 2,9 7,8 27,9 4,8 17,8 4,8 30,9 10,7 24,9 Skupaj 2,2 0,5 19,9 3,2 17,1 15,4 5,9 3,2 32,5 3,0 17,3 3,0 32,7 8,0 27,5 P 5.1: Povprečni indeks plačil 2014/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 P11 Poljedelstvo1 94 84 84 85 89 87 107 96 88 88 89 92 90 95 87 87 87 91 89 P12 Hmelj 92 84 94 90 93 93 100 94 87 97 92 95 95 94 86 96 92 94 94 P13 Poljedelstvo-mešano 96 88 91 90 93 91 101 97 90 93 92 94 93 97 90 92 91 94 92 P14 Krma 138 128 130 129 130 128 130 117 110 112 112 112 111 124 116 119 118 118 117 P2 Vrtnine 95 86 86 87 90 304 286 97 90 90 90 93 308 96 88 89 89 92 307 P31 Vinogradi 460 429 435 432 432 429 438 583 530 536 533 532 525 539 495 500 497 497 490 P32 Sadje 97 89 90 90 93 96 96 99 92 94 93 95 99 98 91 93 92 94 98 P33 Oljke 96 88 87 88 91 91 89 100 93 92 93 95 95 98 91 91 91 94 94 P34 Nasadi-mešano 145 136 138 137 137 143 148 171 157 159 159 159 164 162 150 152 151 151 157 P41 Mleko 93 113 87 99 98 97 89 94 113 87 99 99 97 93 113 87 99 99 97 P421 Dojilje 95 86 95 91 85 85 87 94 84 93 89 84 83 94 85 94 90 84 83 P422 Biki, voli 94 85 112 99 97 96 88 94 84 111 98 97 95 94 84 112 98 97 95 P43 Govedoreja-mešano 97 91 101 96 95 94 92 95 89 99 94 93 92 96 90 100 95 94 93 P44 Drobnica 107 101 101 101 102 101 101 99 93 94 94 96 94 101 96 96 96 97 96 P45 Pašne-mešano 108 101 106 104 103 102 102 100 93 98 96 95 94 102 96 101 98 98 97 P51 Prašiči 94 86 86 86 90 88 111 97 89 90 90 93 91 96 88 89 89 92 90 P52 Perutnina 93 84 91 88 91 89 101 95 87 94 91 93 91 94 86 93 90 93 90 P53 Zrnojedi-mešano 94 86 87 87 91 94 109 96 90 91 91 93 97 95 89 89 90 92 96 P6 Rastlinska-mešano 102 94 97 96 98 113 121 101 94 97 96 97 113 101 94 97 96 97 113 P7 Živinoreja-mešano 94 89 97 94 93 92 94 95 90 98 94 94 93 95 90 98 94 94 93 P8 Kmetijstvo-mešano 95 88 96 92 93 94 100 96 89 97 93 94 95 95 88 97 93 94 95 S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Goriška 110 107 111 109 107 107 105 109 106 110 107 106 106 109 106 110 107 106 106 Pomurska 94 90 89 90 93 92 103 96 93 93 93 96 95 96 92 92 92 95 94 Gorenjska 97 109 95 102 101 101 93 96 107 94 100 100 100 96 108 94 101 100 100 Osrednjeslovenska 96 97 98 98 97 98 94 95 96 97 97 96 97 96 96 98 97 96 97 Spodnjeposavska 97 93 97 95 95 98 101 97 94 97 96 96 99 97 94 97 95 95 99 Savinjska 95 96 99 97 96 96 91 95 95 98 96 95 95 95 95 99 97 95 95 Notranjsko-kraška 109 105 109 107 106 106 102 100 97 101 100 98 98 103 100 104 102 101 101 Koroška 95 96 94 93 91 90 88 94 94 92 91 90 88 95 95 92 92 90 89 Jugovzhodna Slovenija 97 99 99 99 99 98 94 96 98 98 98 98 97 96 98 98 98 98 97 Podravska 95 95 94 95 96 95 98 97 97 96 97 97 97 96 96 95 96 97 96 Obalno-kraška 131 123 127 125 126 136 134 126 119 123 121 121 132 128 120 124 122 122 133 Zasavska 97 93 104 97 94 93 89 95 89 100 93 91 90 96 90 101 95 92 91 P 5.3: Povprečni indeks plačil 2014/2011 - pregled po območjih težavnostnih razmer S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Višinska 98 95 99 95 93 92 91 96 91 95 92 90 89 96 92 97 93 91 90 Strma 95 92 97 92 90 90 88 94 90 95 91 89 88 94 91 96 91 90 89 Planine 173 160 160 160 160 158 160 136 129 129 129 129 128 149 140 140 140 140 138 Hribovska 98 101 101 102 100 100 95 98 100 100 101 100 100 98 100 101 101 100 100 Kraška 101 103 103 104 103 102 97 98 100 100 101 100 99 99 101 101 102 101 100 Druga 95 95 95 96 97 96 98 96 96 97 97 98 97 96 96 96 97 97 97 Nižinska 95 95 92 94 96 97 101 97 98 95 97 99 100 96 97 94 96 98 99 P 6.1 : Povprečni indeks plačil 2019/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 P11 Poljedelstvo1 84 75 76 76 76 75 99 118 104 104 104 104 102 106 94 95 94 94 93 P12 Hmelj 67 62 74 68 66 68 79 89 81 92 87 85 86 81 74 86 80 79 79 P13 Poljedelstvo-mešano 108 96 99 98 97 96 110 124 110 113 111 111 109 118 105 108 107 106 105 P14 Krma 212 190 192 191 190 187 192 160 146 148 147 146 145 178 161 163 162 162 160 P2 Vrtnine 94 84 85 85 85 295 281 127 112 113 112 112 321 115 102 103 103 103 312 P31 Vinogradi 758 682 687 684 684 673 688 152 925 931 927 926 905 948 839 844 841 841 823 P32 Sadje 110 99 100 99 100 104 106 139 123 125 124 124 127 129 114 116 115 116 119 P33 Oljke 105 94 94 94 94 96 96 148 129 129 129 129 130 132 117 117 117 117 117 P34 Nasadi-mešano 228 204 206 205 205 210 215 298 263 265 264 264 267 273 242 245 243 243 247 P41 Mleko 74 99 72 85 82 81 74 74 99 72 85 82 81 74 99 72 85 82 81 P421 Dojilje 94 84 94 89 99 99 86 72 65 75 70 80 80 80 72 82 77 87 87 P422 Biki, voli 83 75 103 89 89 89 79 72 65 93 79 80 80 76 69 97 83 83 83 P43 Govedoreja-mešano 106 97 108 103 105 104 99 89 82 93 88 90 90 95 88 98 93 95 95 P44 Drobnica 159 142 143 143 143 142 143 116 106 107 107 107 107 131 119 120 119 120 119 P45 Pašne-mešano 153 137 142 140 142 141 139 116 106 111 108 111 110 129 117 122 119 122 121 P51 Prašiči 91 82 83 83 82 81 107 127 112 113 112 112 110 114 101 103 102 102 100 P52 Perutnina 74 68 76 72 71 70 85 98 88 96 92 91 89 90 81 89 85 84 82 P53 Zrnojedi-mešano 83 76 78 77 76 80 100 113 101 103 102 102 104 102 93 94 94 93 96 P6 Rastlinska-mešano 121 108 112 110 110 127 135 135 120 123 122 121 138 130 115 119 117 117 134 P7 Živinoreja-mešano 88 83 91 87 88 89 89 91 85 94 90 91 92 90 84 93 89 90 91 P8 Kmetijstvo-mešano 91 83 92 87 88 90 96 102 92 101 97 97 99 98 89 98 93 94 96 S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Goriška 140 132 135 134 135 134 129 120 115 118 117 118 118 127 121 124 123 123 123 Pomurska 82 78 79 79 78 77 93 110 102 102 102 101 100 100 93 94 94 93 92 Gorenjska 90 102 89 96 95 95 87 79 93 80 87 86 87 83 96 84 90 89 90 Osrednjeslovenska 94 95 96 95 96 98 91 84 87 88 88 88 90 88 90 91 90 91 93 Spodnjeposavska 101 96 99 98 98 103 104 104 99 102 101 101 106 103 98 101 100 100 105 Savinjska 89 91 94 92 93 94 86 78 82 85 83 84 85 82 85 88 86 87 88 Notranjsko-kraška 146 135 139 137 139 138 133 108 103 107 105 107 107 121 114 118 116 118 118 Koroška 90 94 89 92 94 92 83 73 80 75 77 79 78 79 85 80 82 84 83 Jugovzhodna Slovenija 99 100 100 100 99 100 95 92 95 94 95 94 94 95 97 96 96 96 96 Podravska 83 84 84 84 84 84 88 97 96 96 96 95 96 92 92 92 92 91 92 Obalno-kraška 196 177 181 179 179 188 187 176 160 164 162 163 173 183 166 170 168 168 178 Zasavska 105 100 109 104 107 107 94 74 74 83 79 81 82 85 83 92 88 90 91 P 6.3: Povprečni indeks plačil 2019/2011 - pregled po območjih težavnostnih razmer S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Višinska 109 106 107 107 109 109 99 79 81 82 82 84 84 90 90 91 90 93 93 Strma 87 89 90 89 90 91 81 72 77 77 77 78 79 77 81 82 81 82 83 Planine 287 257 257 257 257 251 257 197 180 180 180 180 177 229 207 207 207 207 203 Hribovska 102 103 104 103 104 105 98 92 94 95 94 95 97 96 97 98 98 98 99 Kraška 115 113 114 114 114 114 108 99 100 101 100 100 101 105 104 106 105 105 105 Druga 88 87 89 88 87 87 92 100 98 99 99 98 98 96 94 96 95 94 94 Nižinska 79 81 79 80 79 81 88 100 99 97 98 97 98 93 93 91 92 90 92 P 7.1: Povprečni indeks prihodka 2019/2011 - pregled po proizvodnih usmeritvah S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 P11 Poljedelstvo1 96 93 93 93 93 93 100 105 101 101 101 101 101 102 98 98 98 98 98 P12 Hmelj 98 98 98 98 98 98 99 99 99 100 99 99 99 99 98 99 99 99 99 P13 Poljedelstvo-mešano 102 99 100 99 99 99 102 106 102 103 103 103 102 105 101 102 102 102 101 P14 Krma 122 118 118 118 118 118 119 112 109 110 110 109 109 116 112 113 113 113 112 P2 Vrtnine 100 99 99 99 99 111 110 102 101 101 101 101 112 101 100 100 100 100 112 P31 Vinogradi 109 108 108 108 108 108 108 113 111 112 112 112 111 112 110 110 110 110 110 P32 Sadje 100 100 100 100 100 100 100 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 101 P33 Oljke 100 100 100 100 100 100 100 102 101 101 101 101 101 102 101 101 101 101 101 P34 Nasadi-mešano 104 104 104 104 104 104 104 107 105 106 106 106 106 106 105 105 105 105 105 P41 Mleko 97 100 97 98 98 98 97 97 100 96 98 98 98 97 100 96 98 98 98 P421 Dojilje 99 96 98 97 100 100 96 93 91 93 92 95 95 95 93 95 94 97 97 P422 Biki, voli 96 94 101 97 98 98 95 94 92 99 95 96 96 95 93 99 96 96 96 P43 Govedoreja-mešano 101 100 101 100 101 101 100 98 97 99 98 98 98 99 98 100 99 99 99 P44 Drobnica 110 107 107 107 107 107 107 103 101 101 101 101 101 105 103 103 103 103 103 P45 Pašne-mešano 109 106 107 107 107 107 107 103 101 102 101 102 102 105 103 104 103 104 104 P51 Prašiči 99 99 99 99 99 99 100 102 101 101 101 101 101 101 100 100 100 100 100 P52 Perutnina 99 98 99 99 99 99 99 100 99 100 100 100 99 99 99 99 99 99 99 P53 Zrnojedi-mešano 99 98 98 98 98 99 100 101 100 100 100 100 100 100 99 100 100 100 100 P6 Rastlinska-mešano 103 101 102 101 101 104 105 105 103 103 103 103 105 104 102 103 102 102 105 P7 Živinoreja-mešano 98 97 99 98 98 98 98 99 98 99 98 99 99 98 98 99 98 99 99 P8 Kmetijstvo-mešano 98 97 99 98 98 98 99 100 99 100 99 100 100 100 98 100 99 99 99 S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Goriška 105 104 104 104 104 104 103 102 102 102 102 102 102 103 103 103 103 103 103 Pomurska 97 96 96 96 96 96 99 102 100 100 100 100 100 100 99 99 99 99 99 Gorenjska 99 100 99 99 99 99 98 97 99 97 98 98 98 98 99 98 99 98 99 Osrednjeslovenska 99 99 99 99 99 100 99 97 98 98 98 98 98 98 98 99 98 99 99 Spodnjeposavska 100 99 100 100 100 100 100 101 100 100 100 100 101 100 100 100 100 100 101 Savinjska 99 99 99 99 99 99 98 97 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 98 Notranjsko-kraška 108 106 107 106 107 107 106 101 100 101 101 101 101 104 102 103 103 103 103 Koroška 99 99 98 99 99 99 98 96 97 96 97 97 97 97 98 97 98 98 98 Jugovzhodna Slovenija 100 100 100 100 100 100 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 Podravska 98 98 98 98 98 98 99 100 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 Obalno-kraška 109 107 108 107 107 108 108 107 105 106 106 106 107 108 106 106 106 106 107 Zasavska 101 100 101 101 101 101 99 96 96 97 96 97 97 98 97 99 98 98 98 P 7.3: Povprečni indeks prihodka 2019/2011 - pregled po območjih težavnostnih razmer S11 S31 S21 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV6 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 PV0 PV1 PV2 PV3 PV4 PV5 Višinska 101 101 101 101 102 101 100 97 97 97 97 97 97 98 98 98 98 99 99 Strma 98 98 98 98 98 99 97 96 96 96 96 97 97 96 97 97 97 97 97 Planine 135 129 129 129 129 128 129 118 115 115 115 115 114 124 120 120 120 120 119 Hribovska 100 100 101 100 101 101 100 99 99 99 99 99 100 99 100 100 100 100 100 Kraška 102 102 102 102 102 102 101 100 100 100 100 100 100 101 101 101 101 101 101 Druga 98 98 98 98 98 98 99 100 100 100 100 100 100 99 99 99 99 99 99 Nižinska 97 98 97 97 97 98 98 100 100 100 100 100 100 99 99 99 99 99 99