Természeti erőforrások vagyonértékelése

Átírás

1 Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar TÁMOP B-11/2/KMR Természeti erőforrások vagyonértékelése (Témaösszefoglaló) Összeállította: Szűcs István DSc alprojekt vezető Ugrósdy György PhD alprojekt koordinátor Gödöllő, 2013.

2 TARTALOMJEGYZÉK Feladat... 3 A programban résztvevő oktatók és kutatók felsorolása... 5 Tanulmányok felsorolása... 6 Tevékenységek leírása A természeti erőforrások vagyonértékelése (A kutatási eredmények összefoglalása) Természeti erőforrások vagyonértéke Elszámolási algoritmusok kidolgozása a természeti erőforrások vagyonértékelésére Módszer kidolgozása a természeti erőforrások nemzeti számlán történő megjelenítésére (Green account) Erőforrás hasznosítása Optimalizációs modellek kidolgozása az erőforrások hatékony felhasználása érdekében A természeti erőforrásokkal való gazdálkodás monitoring rendszerének kidolgozása Technológiai javaslatok kidolgozása vállalkozások energiaszükségletének optimalizálására Fenntarthatóság A fenntarthatóság mérésére alkalmas indikátorok rendszerének kialakítása A klímaváltozással szemben érzékeny területek azonosítása

3 Feladat Az elmúlt években a nemzetközi együttműködések terén erősítettük az alapkutatás jellegű feladatok végzése mellett az alkalmazott kutatási feladatokat. Ennek megvalósítása érdekében a már meglévő, jól kialakult kutatási irányok mellett csatlakoztunk az EU között időszakában kialakuló nemzetközi kutatási áramlatokhoz, amelyek a kutatási kapacitás koncentrálására, a kutatási témák szakosodására irányultak. Az EU kutatási kapcsolatok mellett nagy hangsúlyt helyeztünk a közép- és kelet-európai, EU tagországokon kívüli kutatási kapcsolatok kiépítésére is. Megteremtettük az oktatási-kutatási kapcsolatot azon szerb, ukrán, orosz grúz kutatóhelyekkel, melyekkel együttműködve átfogó kutatási programokat indíthatunk el. Mindezek alapján törekedtünk arra, hogy a Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar továbbra is sikeresen kapcsolódjon és dinamikusan fejlődjön a hazai és nemzetközi tudományos közéletben. Az oktatásban hasznosuló kutatási eredményeken keresztül jelentősen bővült a Kar kutatási tevékenységének ismertsége és az itt dolgozó oktatók publikációs lehetőségei. A Kar jelenlegi kutatói háttere lehetővé teszi a már jelenleg is folyó nemzetközi és országos projektek további bővítését, új irányok kidolgozását. Fontos fejlesztési iránynak tekintettük a Kart támogató intézményekkel közösen kialakított képzési, továbbképzési, kutatási programok koordinációját, kutatási megbízásokban, konzorciumokban való közös részvételt. A Kar kutatás-fejlesztési eredményeinek közzététele érdekében, szükségesnek éreztük a hazai és nemzetközi konferenciákon történő folyamatos jelenlét mellett, hogy bővítsük az intézményen belüli tudományos rendezvények, egyetemi napok, tudományos vitafórumok, megrendezett nemzetközi konferenciák számát. Ezen szakmai rendezvényeken lehetőség nyílt a Kar direkt és indirekt megismertetésére is. Az így szervezett rendezvények jó lehetőséget adtak különböző kurzusok, megrendezésére. Kutatás-fejlesztés A jelenleg folyó kutatások áttekintése mellett, tovább fokoztuk a gazdasági szférával történő együttműködésünk lehetőségeit. Kutatási programokat dolgoztunk ki a Kar támogatóinak gazdasági fejlesztéseire. Fejlesztettük a nemzetközi oktatási-kutatási programokban történő részvételünket. Együttműködéseket kötöttünk hazai és nemzetközi intézményekkel, a publikációs lehetőségek bővítésére. Erősítettük a meglévő kapcsolatrendszerünket az agrár-, területfejlesztési-, munkaügyiszakigazgatási szervekkel, amivel jelentősen bővíti a Kar kapcsolatrendszerét. Fejlesztettük az országos és regionális szaktanácsadási rendszerekben történő koordinációs szerepünket. 3

4 Végrehajtásban résztvevő kar: Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar 1.1. Természeti erőforrások vagyonértéke Elszámolási algoritmus kidolgozása a természeti erőforrások vagyonértékelésére Módszer kidolgozása a természeti erőforrások nemzeti számlán történő megjelenítésére (Green account) 1. Természeti erőforrások vagyonértékelése 1.2. Erőforrás hasznosítás Optimalizációs modellek kidolgozása az erőforrások hatékony felhasználása érdekében A természeti erőforrásokkal való gazdálkodás monitoring rendszerének kidolgozása Technológiai javaslatok kidolgozása vállalkozások energiaszükségletének optimalizálására 1.3. Fenntarthatóság A fenntarthatóság mérésére alkalmas indikátorok rendszerének kialakítása A klímaváltozással szemben érzékeny területek azonosítása 4

5 A programban résztvevő oktatók és kutatók felsorolása Dr. Szűcs István egyetemi tanár Dr. Ugrósdy György egyetemi docens Dr. Molnár József egyetemi tanár Dr. Farkasné Dr. Fekete Mária egyetemi tanár Dr. Illés B. Csaba egyetemi tanár Dr. Lehota József, egyetemi tanár Bedéné Dr. Szőke Éva egyetemi docens Dr. Fogarassy Csaba egyetemi docens Dr. Komáromi Nándor egyetemi docens Dr. Molnár Márk egyetemi docens Naárné Dr. Tóth Zsuzsanna egyetemi docens Dr. Szelényi László egyetemi docens Tóthné Dr. Lőkös Klára egyetemi docens Törőné Dr. Dunay Anna egyetemi docens Dr. Villányi Judit egyetemi docens Vinogradov Sergey egyetemi docens Gábrielné Tőzsér Györgyi mestertanár Dr. Baranyai Zsolt adjunktus Dr. Mahes Kumar Singh adjunktus Bruder Emese tanszéki mérnök Seidel Enikő ügyvivő szakértő Aujeszky Pál a KSH szakmai tanácsadója Cseh Tímea PhD hallgató, a KSH vezető-tanácsosa Dienes Borbély Nóra a KSH tanácsosa Franczen Lajos a KSH vezető-tanácsosa Dr. Laczka Éva KSH elnökhelyettese Szilágyi Gábor a KSH főtanácsosa Bay Zsolt PhD hallgató Bruder Márton PhD hallgató Gonda György PhD hallgató Neubauer Éva PhD hallgató Tóth Roland PhD hallgató Ragoncsa Zoltán PhD hallgató Dr. Valkó Gábor PhD hallgató Vida Adrienn PhD hallgató Troják Miklósné igazgatási ügyintéző alprojekt vezető alprojekt koordinátor alprojekt szervező indikátorok kidolgozása vállalati mendzsment kutatás marketing kutatás föld munkacsoport víz munkacsoport marketig kutatás ásvány vagyon értékelés termőföld értékelés matematikai modellezés termőföld értékelés vállalati mendzsment kutatás levegő munkacsopot termőföld munkacsoport termőföld (ültetvény értékelés) monitoring, termőföld értékelés levegő munkacsoport erdő munkacsoport levegő munkacsoport KSH kihelyezett tanszék, vízvagyon KSH kihelyezett tanszék, nemzeti számlák KSH kihelyezett tanszék, termőföld KSH kihelyezett tanszék, levegő vagyon KSH kihelyezett tanszék, tanszékvezető KSH, anyagáramlás, ásványvagyon földértékelés erdő munkacsoport árindexek; vagyonérték változás víz munkacsoport időtényező kezelése földértékelés indikátorok kidolgozása vállalati menedzsment kutatás Kiadvány-szerkesztés, adminisztráció 5

6 Tanulmányok felsorolása 1. A természeti erőforrások együttes értékelésének elvi-módszertani alapjai 2. Hatékony mutatói-e a reálárak a természeti erőforrások szűkösségének? Esettanulmány a nyersanyagok piacáról 3. Az erdő, mint természeti erőforrás vagyonértékelésének módszertana 4. Vízérték és vízvagyon értékelés Magyarországon 5. A mezőgazdasági eredetű megújuló energiaforrások használatának mikroökonómiai modellezése 6. A mezőgazdaság fenntarthatóságának mérése 7. A természeti erőforrások értékelése. Gyakorlatok, próbálkozások a Központi Statisztikai Hivatalban 8. Az észlelt technológiai és természeti erőforrás kockázatok szintje és a kockázat csökkentés alternatívái a magyar élelmiszerfogyasztói magatartásban 9. A levegő vagyon értékelésének módszertani kérdései 10. A termőterületek klímaérzékenységének megye szintű vizsgálata 11. Kimerülő erőforrások makrogazdaságtani modellezése 12. Természeti erőforrások sajátosságai és értékelésük egyes kérdései 13. Optimalizációs tervezési és termelésprogramozási modellek strukturális kialakítása 6

7 Tevékenységek leírása 1. A természeti erőforrások vagyonértékelése (A kutatási eredmények összefoglalása) 1.1. Természeti erőforrások vagyonértéke Elszámolási agoritmusok kidolgozása a természeti erőforrások vagyonértékelésére Ásványvagyon értékelés algoritmusa Az ásványvagyon értékelésének alapja a természeti és technikai tényezőkre visszavezethető járadékok nagysága, amely a világviszonylatban szemlélt marginális (lelő) kitermelő helyeken kialakult egyéni ráfordításokhoz igazodik. Nemzetgazdasági szemléletű vizsgálatoknál a hozamokat és ráfordításokat az árrendszer sajátosságainak kiküszöbölése érdekében tehát világpiaci árakon, vagy a felhalmozott tiszta jövedelem kiküszöbölése után belföldi termelői árakon kell értékelni. Az értékelés kérdéséhez tartozik még, hogy termelési rendszert képező vertikumok esetén meg kell oldani minden fázisnál az elérhető termelési érték vagy termelésiértéknövekedés meghatározását. Ez esetben lehet ugyanis csak egyrészt a hazai feltételek között hatékonyan megvalósítható termelési fázisokat kiválasztani, másrészt pedig megtalálni azokat a termelési lépcsőket, amelyeknél az egész folyamat komplex hatékonyságának javítása érdekében elsősorban beavatkozásra, módosításokra van szükség. A termelési kapacitások meghatározásánál az időtényező figyelembevételével azok a megoldások kedvezőek, amelyek lehetőleg a beruházás megvalósítási időtartamának növelése nélkül az ásványi nyersanyagvagyon minél gyorsabb az igényekkel összhangban álló leművelését teszik lehetővé. A termékek korszerűsége az értékelésnél azáltal jut szerephez, hogy a gazdasági fejlődés és a versenytárak tevékenységének eredményeként egyrészt mind korszerűbb termékek kerülnek előállításra, másrészt pedig a termelési technika fejlődése révén, változatlan árakon számítva csökkennek a termelés ráfordításigényei és ezzel értéke is. A hatékonyság érdekében tehát szükség van arra, hogy a kiépített kapacitások a termelési érték számottevő csökkenése előtt technikailag kihasználhatók legyenek, ugyanakkor a termékek technikai színvonalának folyamatos fejlesztése az értékesítésnél biztosítsa az előirányzott eladási árak elérését. A termelési tényezők és ezek hozamát jellemző termelési függvények általános formában az Y t = f[x 1 (t), X 2 (t),,x m (t)] alakban írhatók fel, ahol Y t a termelés volumene vagy hozama, vagyis az egész termelési rendszer outputja, X 1 (t),,x m (t) a termeléshez felhasznált termelési tényezők mennyisége, illetve általában a rendszer inputjai, f pedig az átviteli függvény. (Kapolyi László: Ásványi eredetű természeti erőforrások rendszer- és függvényszemlélete. Akadémiai Kiadó. Budapest,

8 A termelés volumene (Y t ) és a termelési tényezők X 1 (t),,x m (t) f mennyisége közötti összefüggés múltbeli tényadatok alapján korrelációs számítással állapítható meg. Az alábbi tényezők és azok eloszlási paraméterei képezik vizsgálat tárgyát: a termelés hozama naturáliában és értékben; lekötött eszközállomány, az állóeszköz bruttó és nettó értéke; a beruházás alakulása; a természeti tényezők hatását tükröző paraméter; a technikai haladás üteme, jellege; a technikai színvonal; a munka technikai felszereltsége; a munka termelékenysége; az egyes tényezők elaszticitása; súlyszámok a termelési tényezők értékelésére; a helyettesítési rugalmasság; a helyettesítési határarányok; a vezetési és szervezési jellegű technikai fejlődés. A gyakorlatban ezek a termelési tényezők különböző dimenziókkal írhatók le az elemzés céljától függően, és becsülhetők homogén vagy nem homogén függvényenként is. Általában ha az egyes termelési tényezők outputra gyakorolt %-os megoszlását akarjuk kimutatni, akkor a homogén függvénykapcsolatok számítása a célszerűbb. A közgazdasági gyakorlat kiemelten foglalkozik azzal a termelési függvénytípussal, amely a termelés volumenét (Y) két termelési tényezőre, a munkaerőre (L) és a tőkére (K) vezeti vissza. Feltételezhető, hogy a két termelési tényező egymást helyettesítheti és elkülönítve mérhető a termelés változására gyakorolt hatásuk. A termelési tényezők fajlagos költségeinek figyelembevételével a helyettesítési határon belül meghatározható az a termelési eljárás, amelynél a termelési tényezők aránya adott (Y) termelési volumen megvalósítását a legkisebb költségekkel teszi lehetővé vagy a termelési tényezők együttesen adott költségével a legnagyobb termelési volumen érhető el. A termelési függvények aggregációs szintje lehet egy termelési folyamat, üzem, vállalat, iparág, vagy az egész nemzetgazdaság. A termelési függvények paramétereinek meghatározásánál a dolog természetének megfelelően az aggregáltság alacsony szintjén a műszaki terveknek, naturális összefüggéseknek van nagyobb szerepe, és azt az aggregáltsági szint növelésével folyamatosan vehető számítások, amelyeknél a tényezők közötti korreláció az aggregációs szint növekedésével egyre erősebbé válik. A kétváltozóra vonatkozó termelési függvényt először Cobb és Douglas írt fel. A legtöbb esetben ma is Cobb-Douglas típusú termelési függvényt alkalmaznak, és az egyéb függvények is ennek az alaptípusnak a módosított változatai. A függvény az Y(t) = AL(t) a K(t) 1-a alakban írható fel, ahol Y(t) a t időszakhoz tartozó termelés (általában hozzáadott érték vagy termelés), az A arányossági tényező pedig mint az a függvény alábbi átalakításából láthat az egységnyi eszközellátottság 1) termelékenység ( L Y ) K ( (esetén elérhető L 8

9 Y L a 1a 1a AL K K A( ). L L A termelési függvény homogenitásának foka, vagyis a volumen hozadéka azt fejezi ki, hogy milyen mértékben nő a termelés, ha mind a tőke, mind a munkaráfordítás azonos viszonylagos mértékben, vagyis azonos százalékkal nő. A Cobb-Douglas termelési függvény esetében a volumen hozadéka konstans, a függvény első fokú homogén Y(t) = AL(t) a K(t) β, α + β 1. A Cobb-Douglas termelési függvény egyik alapvető jellemzője, melyet a függvény korlátjaként tartanak számon hogy a helyettesítési rugalmasság egyégnyi, tehát a tőke és munka termelési rugalmassága nem változik a tőke és a munka közötti arány változtatásával. A tőke munka általi helyettesítési határaránya Y Y dk L L K s.. dl Y Y L K K Azt, hogy a helyettesítési határarány hogyan változik a technikai felszereltségtől függően, a helyettesítési rugalmasság (σ) mutatja: d(k / L) K / L. ds s A Cobb-Douglas termelési függvény korlátlan helyettesítést tételezett fel a termelési tényezők között, vagyis az egyik tényező egyoldalú növelése esetén a Y Y határtermelékenység értéke az, illetve a mindig pozitív marad. L K A paraméterek megállapítása után az összefüggéseket extrapolálva kereshető az bér- és a dologi költségek azon aránya, amely mellett adott termelési volumen a legkisebb költségekkel valósítható meg. Meghatározandó tehát a K k f ( ) L költségfüggvény minimuma. A termelési függvényből a szükséges élő- és dologi jellegű munkát kifejezve, ezek fajlagos költségét pedig P L és P K -val jelölve, az élő- és tárgyiasult munkának a költségek minimumát biztosító aránya meghatározható K(t) pl.. L(t) pk Adott termelés tehát akkor valósítható meg legkisebb költségekkel, ha az élő- és holtmunka aránya megegyezik hozadékuk arányának és az egységáruk közötti arány reciprok értékének a szorzatával. (Ez az összefüggés felhasználható az élőmunka és holtmunka, mint összevont termelési tényező reális értékeléséhez is.) 9

10 A tárgyalt összefüggésben igazolást nyer, hogy adott termelési volument optimálisan megvalósító termelési folyamatban annál nagyobb a holtmunkának az élőmunkához viszonyított aránya, minél fejlettebb technológiát alkalmazunk, minél nagyobb annak hozadéka (β), és minél kisebb a holtmunka fajlagos költsége (p K ) az élőmunka költségéhez (p L ) képest. Az összefüggés felhasználható egyrészt annak vizsgálatára, hogy adott technológia mellett milyen költségtöbbletet jelent a létszámnak az optimális szint alatti korlátozása, másrészt milyen költségtöbbletek fordíthatók a technológiai szintnek és ezzel a holtmunka hozadékának a növelésére az összes költség növekedése nélkül, illetőleg mekkora költségcsökkenést kell elérni ahhoz, hogy a változás biztosítsa a technikai szint fejlesztésére fordított beruházási források hatékony felhasználását. Tinnbergen és Solow olyan formában módosította a Cobb-Douglas termelési függvényt, hogy külön tényezőként figyelembe veszi a meg nem testesült, semleges jellegű műszaki fejlődést Y(t) = Ae λt L(t) a K(t) 1-a, ahol λ a semleges technikai fejlődés évi átlagos növekedési ütemét fejezi ki. Az összefüggés abból indul ki, hogy nincs kapcsolat a beruházás és a műszaki fejlődés között. Solow ezt a feltételt az álló alapokban megtestesült műszaki fejlődés fogalmának bevezetésével kívánta kiiktatni. Feltételezte, hogy az állóeszközök teljes mértékben megfelelnek annak a műszaki színvonalnak, amely a létrehozásuk időpontjára jellemző és ezeket az állóeszközöket további fejlődés nélkül a létrehozataluk időpontjának megfelelő műszaki-fejlesztési színvonalon lehet üzemeltetni. Ezen feltételezések alapjá Y(t) = AL(t) a K γ (t) 1-a, ahol K γ (t) a tőkében megtestesült műszaki fejlődés γ átlagos évi üteme szerint korrigált tőkeállomány. Miután a valóságban a megtestesült és a meg nem testesült műszaki fejlődés egyszerre érvényesült, célszerű e kétféle műszaki fejlődést egy modellben egyesíteni. Az Y(t) = Ae λt L ' (t)k λ (t) alakú termelési függvényre vezet, amelyre először Intriligátor végzett empirikus számításokat. A K λ (t) és L ' (t) a termeléshez felhasznált erőforrásimputok (élő- és holtmunka ráfordítások), a megtestesült technikai fejlődésnek, valamint az alkalmazott munkaerő minőségének megfelelően korrigálva. A termelési függvény gyakorlati használhatóságával foglalkozó kutatók nemzetközi szinten végzett keresztmetszet-elemzéssel tettek kísérletet a technológiai lehetőségektől függő helyettesítési rugalmasság iparágankénti megállapítására. Megállapították, hogy a helyettesítés rugalmassága egytől eltérő. Kutatásaik további eredményeként elvetették a Cobb-Douglas termelési függvényt; s új függvényt szerkesztettek, amely CES megjelöléssel (constant elasticity of substitution) vált közismertté. Jellemzője, hogy homogén, a különböző iparágakban eltérő helyettesítési rugalmassággal számol, de azt állandónak tételezi fel. A CES-függvény formája 10

11 1 Y (t) K(t) (1 )L(t), ahol μ a munka és a tőke együttes hatékonyságát mutató hatékonysági paraméter, 1 ρ a helyettesítési paraméter, 1. A CES-függvény határesetként tartalmazza a Cobb-Douglas termelési függvényt; ha β = 0, akkor σ = 1. A termelési függvények különböző típusainál tehát az alábbi kérések merültek fel: a volumen hozadéka állandó, csökkenő, vagy növekedő, a helyettesítési rugalmasság állandó, vagy változó érték, a semleges (meg nem testesült) és a tőke javakban megtestesült műszaki fejlődés hatása. Kitermelő ágazatoknál a termelési függvények alkalmazásakor figyelembe kell még venni, hogy itt a termelés eredménye az inputként szereplő termelési tényezők mennyisége és műszaki színvonala mellett függ a természeti feltételektől. Ezek hatása a termelési eredményekben, és így a termelési függvények paramétereiben is érvényesül. Ez a hatás különböző természeti feltételek mellett működő munkahelyek keresztmetszeti vizsgálatával állapítható meg. A bányászatban olyan termelési függvény felhasználása tekinthető indokoltnak, amely a két kiemelt termelési tényező mellett külön szerepelteti az állóeszközök meg nem testesült műszaki fejlődésnek és a természeti adottságoknak a bontását. A javasolt képlet alakú, ahol: Y(t) = Ae (λ+μ)t K(t) β L(t) η t = az idő mint folytonos változó, Y = a kitermelt nyersanyag volumene, vagy hozama, A = konstans együttható, e = a természetes logaritmus alapja, μ = a technikai színvonal minőségi paramétere, λ = a természeti tényezők együttes hatását jelző paraméter, K = a termeléshez felhasznált eszközök értéke, L = a termeléshez felhasznált létszám vagy munkaóra, β; η = elaszticitási paraméterek; azt mutatják, hogy hány %-kal nő a termelés volumene vagy hozama, ha 1 %-kal növeljük az egyik termelési tényezőt, miközben a másik változatlan marad. Ennek megfelelően a munkaerő és az állóalapok mellett a nyersanyag-hasznosítási tevékenységek járadéktermő képességét kifejező természeti tényezők paramétere is megjelenik. Ugyanis a függvény transzformált alakja az alábbiak szerint írható fel: logy(t) = loga + (λ+μ)t log e + β log K(t) + μ log L(t), amelyből a [(+ (λ+μ)t log e] tényező a bányajáradékot (B j ) megtestesítő rész %-os hatása az összes kitermelt nyersanyag volumenből: 11

12 B j = log Y( ) ( + )t log e 100. A termőföld gazdasági értékelésének módszertani alapjai A földár, mint tőkésített járadék A klasszikus közgazdasági elméletek a föld árát viszonylag egyszerű módon, a földjáradék (a földnek tulajdonítható jövedelemrész) és a tőkésítési kamatláb hányadosaként határozzák meg (Szűcs, 1998, p.50.,51.,52.). Ez a forma nem más, mint egy végtelenített mértani sorozat határértéke. A tulajdonos (eladó) annyiért kívánja eladni a földjét, amely összeget bankba téve az alternatív hasznosítás (bérbeadás) esetén elérhető jövedelmet kapna évente. A kamatos kamat-számítás ismert formája szerint az n év értékösszege q kamatláb mellett: Az egyenlet határértéke: a n a 1 q lim a n vagyis, ha a földértékelés fogalmait használjuk: o n n ao q ahol: FÉ = a földérték, Ft/ha FJ = a földjövedelem, Ft/ha r = a tőkésítési kamatláb. FJ FÉ r Ha a vásárló FÉ forintot kap 1 ha földért, joggal reménykedik abban, hogy ezzel az alaptőkével r kamatláb mellett legalább az FJ járadéknak megfelelő tőkehozadékhoz jut, a vásárló viszont reméli azt, hogy a megvásárolt földön legalább FJ járadékot (földjövedelmet) ér el, illetve bízva saját jó szervezőkészségében, menedzsmentjében ennél többet. Ilyenformán kialakulhat az egyensúlyi ár. Okoskodhatunk másképpen is. Az évek múlásával a föld értékre tesz szert az anticipálható nettó jövedelmek, megtérülések sorozatából, ami remélhetőleg elérhetővé válik a gazdálkodó számára meghatározott n év időtávlatban. Ebben a tekintetben a földnek éppúgy, mint a többi áruknak van értéke. A föld tartósabb és több sajátossággal rendelkezik, mint a többi termelési tényező, ezért jövőbeni jövedelemtermelő kapacitása nagyon fontos értékelése során. Elméletileg a föld értékének egyenlőnek kell lennie a jövőbeni nettó jövedelmek (megtérülések) jelenlegi értékével, vagyis a föld értéke egyenlővé tehető a jövőbeni földjövedelmek mostanra visszadiszkontált összegével. A földpiac keresleti oldalán álló potenciális vásárlók a várt jövőbeni nettó jövedelmek alapján alakítják ki a föld értékét. Elméletileg azt az összeget kínálják fel a földért, ami az általuk elképzelt jövőbeni nettó jövedelmek diszkontált értékének felel meg. A kínálati oldalán a földtulajdonosok, mint potenciális eladók szintén becslésük szerint alakítják ki a jövőbeni nettó jövedelmek értékét. 12

13 A jövőbeni várható nettó jövedelmek diszkontált értéke arra az elképzelésre épül, hogy az emberek a jelenlegi jövedelmüket többre becsülik, mint a jövőbenit. A gazdasági szereplők a mai 100 pénzegység jövedelmet többre becsülik az egy évvel későbbi 100 pénzegységnél, ha a közbülső év folyamán pozitív megtérülési ráta érvényesül. Ha 100 egységhez juthatnak jelenleg, akkor ez r egység értékű lesz egy év múlva, ha pozitív előjelű megtérüléssel lehet számolni. Ha pl. a megtérülési ráta 4%, akkor már példánkban 104 pénzegységet fog érni a mai kereken 100 egység. Ha valakinek FJ pénze van most, r tőkésítési rátával számolva, ez az n-edik évben FÉ FJ 1 r n összeget fog érni, és FÉ FJ. n (1 r) Mivel a földvásárló ténylegesen jogot vásárol a jövőbeni nettó jövedelmek évi sorozatára, diszkontálni kell a jelenlegi helyzetre minden egyes év nettó jövedelmét. A várható nettó jövedelmek diszkontált értékei: FJ 1 FJ 2 FJ n FÉ, 1 2 n (1 r) (1 r) (1 r) ahol: FJ 1 képviseli az első év nettó jövedelmét, az FJ 2 pedig a második év nettó megtérülését és így tovább. Ha az évi nettó jövedelem minden évben ugyanaz, akkor kifejezésünk mértani sorrá válik. A mértani sorok összege pedig a korábbiak szerint írható fel. A viszonylag egyszerű formulának tulajdonképpen több problémája van: leegyszerűsíti az egyik legnehezebb közgazdasági problémát, a földjáradék (vagy földhozadék) tartalmi-mérési gondját, a jövedelem elosztását az egyes termelési tényezők között; nem foglalkozik a termelékenység változásával, tehát az egyensúlyi ár - szempontjából nem kezeli a földek termékenységének, illetve jövedelemtermelő képességének változását; figyelmen kívül hagyja azt, hogy az állam mekkora jövedelmet hagy a termelőnél, illetve milyen állami programok vannak érvényben a mezőgazdasági termelés támogatására. E problémák megoldásával, a módszerek továbbfejlesztésével sokan foglalkoztak, s konkrét javaslatokat dolgoztak ki a tőkésítési formula átalakítására, finomítására. (Ezekkel a későbbiek során foglalkozunk.) Az igazi nagy polémia azonban minden esetben nyitva maradt, hogy ti. mekkora az a járadék, ami a földnek, mint termelési tényezőnek tulajdonítható. Márpedig ez a probléma nem kerülhető meg. Meg kell válaszolnunk, hogy a megtermelt jövedelem a termelési tényezők között hogyan oszlik meg, illetve hogyan osztható szét. Az egyes tényezők parciális hozadékai határozzák ugyanis meg a tényezők árát, többek között a földek hozadéka a földárát. Ha a földhozadékot ismerjük, akkor a földérték meghatározását már egyszerűbb, vagy komplikáltabb módszerekkel megoldhatjuk, egyszerűen tőkésíthetjük a hozadékokat, vagy bonyolultabb jövőérték-számítási eljárásokat végezhetünk. 13

14 A termelési tényezők parciális hozadékainak mérése termelési függvényekkel A módszer logikájának bemutatásához először a három fő termelési tényező és a tiszta jövedelem kapcsolatát leíró módosított C-D típusú függvényből indulunk ki (Szűcs 1998, p.67., 68.). y a F L T ahol: y = a növénytermelés tiszta hozadéka; F = a földminőség; L = a munkaerő; T = a lekötött tőkeérték (földérték nélkül). A függvényből egyszerű átrendezéssel kifejezhető az egyes termelési tényezők jövedelem-hozadékból való részesedése: y F a L T y L a F T y T a F L Megjegyezzük, hogy a termelési függvény fenti típusa helyett használhatjuk a többváltozós lineáris függvényt is, hiszen a gyakorlati számítások során az derült ki, hogy a nem lineáris termelési függvényeknél nagyon magas az illesztés hibája, sokszor használhatatlanok a függvények paraméterei. A lineáris típusú függvény illesztésekor módszertanilag egyszerűbb az egyes tényezők hozzájárulásának becslése. Ha azonban mégis maradunk a nem lineáris termelési függvényeknél, akkor célszerű a függvények logaritmusából kiindulni és az egyes termelési tényezők hozzájárulását az alábbi forma alapján számítani. y af L T log y log a log F log L log T A hozzájárulás megoszlási viszonyszámai: loga m1 log y log F m log y log L m log y logt m log y log y %

15 A föld, mint termelési tényező részesedése az összes jövedelemből m 2 log y. Hozzá kell azonban tenni azt, hogy a tényezők közötti kapcsolat szorossága itt is nagyon fontos, hiszen ellenkező esetben viszonylag nagy az a arányossági tényező súlya és kevés, illetve megbízhatatlan információt kapunk. A földérték meghatározásához használt hozadéki módszerek jellemzője, hogy közvetlenül vagy közvetve a föld jövedelméből, termelésének produktumából indulnak ki. Azt feltételezik, hogy a termelési tényezők ilyen vagy olyan színvonala, megléte vagy hiánya az elért ágazati vagy vállalati eredményben számszerűen kimutatható. Kétségtelen, hogy a tényezők hozadékának mérése összetett feladat, sokkal számításigényesebb, mint bármelyik korábban leírt módszer. De az is igaz, hogy a metodikai és információáramlási problémák sikeres megoldása esetében sokkal egzaktabb földértékeket kapunk. A szántóterület vagyonértéke Mint az jól ismert, Magyarországon hasonlóan a legtöbb 2004-ben, illetve ben csatlakozott új európai uniós tagállamhoz (EU12) jelentősen alacsonyabb a mezőgazdasági földek ára, mint az EU régebbi (EU15) tagországaiban. (Farkasné et al., 2013b) A csatlakozás időszakában a szakmai körök bár azt valószínűsítették, hogy az EU tagságot követő néhány éven belül ezek a jelentős árszint-különbségek csökkenni fognak és a földpiac teljes liberalizálása nem fog drasztikus társadalmi-gazdasági problémákat okozni. A földárak várt harmonizációja ugyanakkor nem, illetve nem olyan mértékben következett be, a teljes liberalizáció viszont vészesen közeleg. Ezt a szituációt alapul véve, kutatásunk kettős célt fogalmaz meg: egyrészt, hogy helyzetértékelést adjon regionális szinten a földárak alakulásáról a közötti időszakra vonatkozóan, másrészt a kapcsolódó közgazdasági elmélet bázisán megvizsgálja azt, hogy milyen összefüggés van a föld közgazdasági értelemben vett értéke, illetve az ára között. (Baranyai et al., 2013a). A magyar mezőgazdaság az elkövetkező években újabb kihívás előtt áll a termőföldpiac közelgő liberalizációja miatt. Hazánk, hasonlóan a legtöbb újonnan csatlakozott uniós tagországhoz, a társulás időszakban fontosnak tartotta, hogy a még kellően meg nem erősödött hazai egyéni gazdaságok részére megtartsa a termőföldszerzés esélyét, ezért átmeneti mentességet kért és kapott a magyar földpiac külföldiek és gazdasági szervezetek előtti megnyitása alól. Ez a moratórium lassan a végéhez közeleg, ugyanakkor bár az elképzeléseknek megfelelően a magyar termőföld ára az Európai Unióhoz történő csatlakozást követően lassú emelkedésnek indult (Baranyai et al., 2013a, Vinogradov et al., 2013b; Takácsné et al., 2012), napjainkra még mindig az uniós átlag alatt van, amely számos súlyos probléma forrása lehet. Ezt a szituációt alapul véve, kutatásunk kettős célt fogalmaz meg: egyrészt, hogy helyzetértékelést adjon regionális szinten a földárak alakulásáról a közötti időszakra vonatkozóan, másrészt a kapcsolódó közgazdasági elmélet bázisán megvizsgálja azt, hogy milyen összefüggés van a föld közgazdasági értelemben vett értéke, illetve az ára között. Ennek keretében az Agrárgazdasági Kutató Intézet (AKI) üzemsoros adatain végzünk elemzéseket a parciális tényezőhozadék-számítás és a földérték klasszikus meghatározása módszertanainak felhasználásával (Baranyai et al., 2013b). 15

16 Elméleti alapvetések A termőföld közgazdasági éréke meghatározásának problémájával számos hazai és nemzetközi irodalom foglalkozik. A vonatkozó irodalmak lényegében három csoportba sorolhatók (Szűcs et al., 2008 alapján): Az egyensúlyi árak meghatározására irányuló mikroökonómiai eljárások és modellek (pl.: Harvy 1974 stb.). A tényleges piaci árak regisztrációja alapján végzett különböző becslési prognózisok készítése (pl.: Featherstone Baker 1987 stb.). A termelési tényező-hozadékok különböző módszerekkel történő szétválasztása után a földjáradék meghatározása, majd ennek tőkésítése után a földárak becslése (pl.: Traill 1980; Szűcs et al stb.). A rendelkezésünkre álló adatbázisra (is) tekintettel, a harmadik földértékelési megközelítésre esett a választásunk, melyekben a termelési függvényeknek kiemelkedően fontos szerepe van. Jelen tanulmány keretei között eltekintünk az általános mérési modell bemutatásától, az érdeklődő olvasóknak javasoljuk a hivatkozott irodalmak tanulmányozását! Anyag és módszer Ha valaki úgy dönt, hogy földet szeretne vásárolni vagy éppen eladni szeretné a földjét, az első lépése az, hogy összehasonlítja a föld (köz)gazdasági értékét annak jelenlegi piaci árával. Ez a megközelítés szolgál annak értékelésére, hogy jövedelmezőbb-e a bérelt földön való munkavégzés a saját tulajdonban lévőhöz képest. Kutatásaink során (Naárné et al., 2013b; Vinogradov-Naárné, 2013a; Vinogradov et al., 2013b; Baranyai et al., 2013a és 2013b) az első kérdés az volt, hogy hogyan tudjuk meghatározni a mezőgazdasági termőföld közgazdasági értékét. Vizsgálódásaink során a szántóföld közgazdasági értékének meghatározására fókuszáltunk, hiszen a mezőgazdasági földterületen belül ez a terület képviseli a legnagyobb arányt. Az alfejezetben ismertetett kutatási részhez (Baranyai et al., 2013a és 2013b) az Agrárgazdasági Kutató Intézet által működtetett tesztüzemi rendszer (magyar FADN) szolgáltatta az adatbázist. Az elvégzett elemzések a 2010-es évre terjednek ki, regionális szinten. Üzemi kör tekintetében megfeleltetve a kutatás célkitűzéseinek a vizsgálatainkat az uniós tipológia szerinti Szakosodott gabona- (a rizs kivételével), olajosmag- és fehérjenövény-termesztő gazdaságok (Kód: 151) adataira végeztük el. A vizsgált években 704 (2006) és 798 (2010) gazdaság adatai voltak elérhetők. Az elemzésekbe az üzemsoros adatokból 14 változót vontunk be. Az Elméleti alapvetések c. szerkezeti részben foglaltak alapján, a szántóföldek közgazdasági értékének (LV) meghatározásában a termelési függvények parciális hozadékán alapuló módszert alkalmaztuk. Mint azt említettük, a módszer abból indul ki, hogy az egyes termelési tényezők parciális hozadékai határozzák meg a tényezők értékét, többek között a földek hozadéka a föld értékét. Az értékmeghatározás első lépéseként definiáltuk azokat a tényezőket, amelyek vélelmezhetően determinálják a növénytermesztés eredményét. A vélelmezett logikai összefüggés matematikailag a következőképp írható le: ( E) f ( A( Q), L( WT), K( AC), R( SC FC PC)) 16

17 ahol: Φ(E) [HUF ha -1 ] = a növénytermesztés 1 hektárra jutó tiszta hozadéka. Kifejezésére egy módosított eredmény mutatót használtunk a földterületeket használó egyéni és társas gazdaságok eltérő földhasználati jellemzői miatt. Az indikátor képzéséhez a gazdaságok üzemi eredményét korrigáltuk a termőföldekért fizetett bérleti díjak és a bérköltségek értékével; A(Q) [AK] = termőföld, mint termelési tényező. A tényező számszerűsítése a földminőséggel, vagyis a jelenleg alkalmazott magyar földminősítési rendszer Aranykorona-értéke alapján történt; L(WT) [h ha -1 ] = munkaerő-felhasználás mértéke. A mezőgazdasági üzemek élőmunka-felhasználását a területegységre jutó munkaidő-lekötéssel fejeztük ki 1 ; K(AC) [HUF ha -1 ] = lekötött tőkeérték. A gazdaságokban a tőkelekötés (eszközellátottság) színvonalának kifejezésére a technikai erőforrásokban lekötött tőke mértékét használtuk; R(SC+FC+PC) [HUF ha -1 ] = termelési ráfordítások értéke (anyagköltségek). Termelési anyagköltségekként figyelembe vett tételek voltak: vetőmagköltség (SC), műtrágyaköltség (FC), növényvédő szer költség (PC). A következő lépésben a négy vélelmezett termelési tényező és a tiszta jövedelem kapcsolatát leíró többváltozós lineáris regressziós becslőfüggvényeket konstruáltunk, melyből az egyes tényezők, köztük a termőföld jövedelem-hozadékból való részesedése került meghatározásra. Végezetül a termőföldnek tulajdonítható jövedelem tőkésítésével jutottunk a termőföld közgazdasági értékéhez. (Kalkulációnkban 7%-os tőkésítési kamatlábbal számoltunk a jelenlegi banki (FHB Bank) gyakorlat alapján). Eredmények A kutatás első szakaszában (Baranyai et al., 2013a és 2013b) a földárak alakulásával összefüggésben végeztük vizsgálatainkat. Eredményeink azt mutatják, hogy a vizsgált terminusban (2006 és 2010 között) országos viszonylatban a szántóföld ára dinamikusan nőtt: 376 ezerről 474 ezerre, amely mintegy 24,5 ezer forintos (6%-os) éves átlagos növekménynek felel meg (1. táblázat). Ugyanakkor e dinamikus növekedés mögött jelentős területi differenciák húzódnak meg: az alföldi régiókban a növekedés éves átlagos mértéke 10, illetve 16,25 ezer forint, míg a három dunántúli régióban, valamint Észak-Magyarországon rendre meghaladta a 35 ezer forintot. Folytatva vizsgálataink régiók szerinti kiterjesztését, az egyes években a földárak alakulása területi bontásban jelentős differenciákat mutat. A 2010-es évet alapul véve, az átlagos földár 391 ezer (Észak-Alföld) és 628 ezer HUF (Dél-Dunántúl) között szóródott. Érdekes további tapasztalat, hogy a földminőség alakulása nem feltétlen támasztja alá a földárak regionális alakulását. Ezen állításunk jeles példája, hogy míg a dél-dunántúli régióban 22,3 AK átlagos szántóföld minőség mellett 628 ezer forintos földár alakul ki, addig a Dél-Alföldön a magasabb, 23,5 AK minőségű szántó átlagosan 405 ezer forintot ér. A kapott adatokat mutatja be az 1. táblázat. 1 A mezőgazdasági munkaerő felhasználás kérdéskörét Magda (2011) is elemzi munkája során. 17

18 1. táblázat: A földár és földminőség alakulása a vizsgált üzemi körben 2006 és 2010 között Régiók Földár Földminőség Földár Földminőség [1000 HUF ha -1 ] [AK] [1000 HUF ha -1 ] [AK] Közép-Magyarország , ,9 Közép-Dunántúl , ,3 Nyugat-Dunántúl , ,1 Dél-Dunántúl , ,3 Észak-Magyarország , ,2 Észak-Alföld , ,1 Dél-Alföld , ,5 Magyarország , ,4 Forrás: Saját számítás az AKI adatok alapján Megjegyzés: a közölt értékeket a 151 kódjelű gazdaságok adatai alapján számítottuk, azok súlyozásával, így az eredmények reprezentatívnak tekinthetők. Az előzőekben feltárt paradoxon okán ANOVA modellel vizsgáltuk üzemi szinten a földminőség és regionális elhelyezkedés földárakra gyakorolt hatását (2. táblázat). Eredményeink azt mutatják, hogy a hierarchikus modellekben mind a földminőség, mind pedig a területi elhelyezkedés érdemben determinálja a földárak alakulását. Külön említendő, fontos tapasztalat, hogy igazolást nyert: a különböző földminőség-kategóriákon belül a földárak statisztikai értelemben is differenciáltak aszerint, hogy melyik régióban található az adott szántóterület. Másként megfogalmazva, ugyanazon minőség-kategóriájú szántóterület ára statisztikailag igazolhatóan különbözik az egyes régiókban. 2. táblázat: A földminőség és a lokalitás földárakra gyakorolt hatása (ANOVA modellek eredményeinek összefoglaló táblázata) Magyarázó változók Földminőség [1-4 kategória]* Régió ETA BETA 0.456** 0.423** 0.431** 0.412** 0.380** ETA [-] BETA 0.341** 0.310** 0.283** 0.299** 0.326** Interakció szignifikáns szignifikáns szignifikáns szignifikáns szignifikáns R 2 /E / / / / /0.30 Forrás: Saját számítás Megjegyzés: *1. kat.: 17 AK alatt; 2. kat.: AK között; 3. kat.: AK között; 4. kat.: 30 AK felett; ** szignifikáns 0.01 szinten. További kutatási kérdésként merült fel ezt követően, hogy a földminőség és a lokalitás, mint két magyarázó tényező közül melyiknek erősebb a hatása a földárak alakulására. Mint az várható illetve remélhető volt a földminőség minden évben jelentősebb determinációval bírt (ezt a változókhoz tartozó BETA-értékek mutatják), ugyanakkor a regionális elhelyezkedés parciális hatása is jelentős. Sőt, fontosnak tartjuk megemlíteni, hogy relációjában a földminőség földárra gyakorolt hatása csökkenő tendenciát mutat, míg a lokalitás magyarázó ereje hozzávetőlegesen azonos 18

19 szinten maradt. Mindezen folyamatok azt bizonyítják, hogy a földárak alakulásában a területi elhelyezkedés relatív súlya növekszik. Kutatásunk további részében (Baranyai et al., 2013a és 2013b) a szántóföldek közgazdasági értékének becslésére tettünk kísérletet a vonatkozó közgazdasági elmélet bázisán, melynek fontosabb tapasztalatairól az alábbiakban adunk számot (3. táblázat). 3. táblázat: Földár (LP) és földérték (LV) alakulása regionális bontásban (2006, 2010) Megnevezés Régiók K-M K-D Ny-D D-D É-M É-A D-A HUN Földár (LP) [1000 HUF ha -1 ] Földérték (LV) [1000 HUF ha -1 ] LP/LV 100 [%] Forrás: Saját számítás A közgazdasági elvek szerint meghatározott földérték relációjában országos szinten de a legtöbb régióban is növekvő tendenciát követ. Párhuzamot vonva a földárak alakulásával, elmondható, hogy a vizsgálat tárgyát képező időszakban a földpiacon kialakuló földár csupán mintegy 50-60%-át teszi ki a föld közgazdasági értékének. Vizsgálataink egyik fontos tapasztalataként kiemeljük, hogy a földérték alakulásában az intézményi tényezőknek (úgymint támogatások) kiemelkedően fontos szerepe van, hiszen kalkulációinkban a támogatási összegek figyelmen kívül hagyása esetén több esetben negatív üzemi eredményt kaptunk, amely nem használható földérték meghatározására. Így kijelenthetjük, hogy a földérték egyik legjelentősebb mozgatójának rövid távon az intézményi tényezők tekinthetők. Ugyanakkor az intézményi környezet folyamatosan változik [lásd Vásáry (2011, 2008), Magda (2012)], amely az előzőeknek megfelelően visszahat a föld árára. Kutatómunkánk tapasztalati (Naárné et al., 2013b) is azt mutatták, hogy a támogatások sokkal nagyobb hatást fejtenek ki a bérleti díjakra, a támogatások földárban való csökkent mértékű tőkésedése részben ezzel is magyarázható (például 2008-ban a magyar szántóföldek átlagos bérleti díjai 12%-kal emelkedtek a földár 7%-os növekedéséhez képest). Területileg vizsgálva a szántóföld közgazdasági értékének alakulását, jelentős eltéréseket tapasztalhatunk az egyes régiók között: számításaink szerint például 2010-ben a földérték 694 ezer (Észak-Magyarország É-M) és 924 ezer HUF (Dél-Alföld D-A) között szóródott. A kapott földértékeket összevetve az egyes régiókban jellemző földárral, szintén vegyes képet kapunk. A régiók egy részében az országos HUN átlagnak megfelelő 50% körüli ráta a jellemző (Nyugat-Dunántúl Ny-D; Észak- Alföld É-A). Három régióban (Közép-Magyarország K-M, Dél-Dunántúl D-D és Észak-Magyarország É-M) a jellemző földárak megközelítik a becsül földérték kétharmadát, míg az egyik legkedvezőbb földellátottsággal rendelkező területi egységben, a dél-alföldi régióban (D-A) a leginkább alulértékelt a szántóterület (Baranyai et al., 2013a és 2013b). A KSH számításai szerint 1 ha szántóföld értéke: Ft, ami közel áll a mi számításainkhoz. 19

20 Következtetések Jelen tanulmány a földár és földérték kérdéskörével foglalkozik. A magyarországi földpiacon az elmúlt időszakban zajló folyamatokat elemezve megállapítást nyert, hogy a szántóföld piaci ára bár dinamikusan növekvő trendet követ, ugyanakkor e növekmény elégtelennek mutatkozik ahhoz, hogy az Európai Unió korábbi (EU15) tagországában megfigyelhető földárakat belátható időn belül elérje. Mindezen megállapítás annak tükrében vet fel számos kérdést, hogy a magyar termőföldet védő már egyszer meghosszabbított moratórium ismételten a végéhez közeleg. Problémaként vetjük fel, hogy a magyar földpiac tervezett teljes liberalizációjának dátuma (2014) megelőzi a támogatási színvonal uniós szintre történő felzárkózásának időpontját, ami spekulációs vásárlásokat generálhat. További mérlegelési szempont, hogy a maximális támogatási érték elérése előtt az EU-15-ökhoz képest kisebb támogatás tőkésedik, ugyanakkor ez a kisebb támogatás a hatékonyságnövelés lehetősége oldaláról is akadályozza a földárak felzárkózását. Kérdésként jelenik meg ezek alapján, hogy ki fogja a jövőben kapitalizálni a megnövekedett támogatási értékeket az újonnan csatlakozott országokban? (Naárné et al., 2013b) A földpiaci vizsgálatokat területileg kiterjesztve, jelentős területi differenciákat tártunk fel a földárak alakulását illetően. Statisztikai vizsgálatokkal igazoltuk, hogy e különbségek mögött nem csupán a föld minőségében megnyilvánuló különbségek állnak, hanem maga a területi elhelyezkedés, lokalitás is jelentős sőt relatíve egyre markánsabb áralakító tényező. Mindezen jelenség véleményünk szerint a földpiacon megjelenő spekulációs földkereslet árfelhajtó hatásával függ össze. A kutatás második logikai egysége a termőföldek (benne szántóföld) közgazdasági értékének becslésre vállalkozott. Az ebben a témakörben szerzett tapasztalatok azt mutatják, hogy az elmúlt időszakban és vélelmezhetően napjainkban is a magyar földpiacon kialakuló földár alig haladja meg a közgazdasági alapelvek mentén meghatározódó közgazdasági érték felét. Természetesen tekintettel kell lennünk az intézményi tényezők (leginkább a támogatások) torzító hatására is, hiszen a Közös Agrárpolitika (KAP) keretében folyósított területalapú támogatások jelentős hatású értékalakító tényezőként jelennek meg. Mindez különösen annak tükrében kiemelkedő jelentőségű, hogy a KAP átalakulóban van, melynek során várhatóan a támogatási összegek elosztásának jelentős átrendeződésére és egyúttal az igényelhető források redukálódására kell felkészülni (Baranyai et al., 2013a és 2013b). A termőföldet és ültetvényt három értékelési módszerrel, a piaci, a hozam, valamint a közvetlen területi alapú támogatás módszereivel és azok súlyozásával értékeli. Az ültetvények vagyonértékének különbségét a telepítmény értékben meglévő különbség határozza meg. A telepítmény-érték különbözőségét a táblázatban láthatjuk, ahol a 2010-es árakon számított telepítmény-értékek vannak a 2010-es területekkel felszorozva. A telepítmény értéket az alábbi képlet alkalmazásával számítottuk ki. ha i = 0, akkor Téi = 0*. ahol: T éi k d 1 J ( jk ) n1 J i k1 100 Téi = a telepítmény értéke az i-edik évben [Ft], Ji = az ültetvény i-edik évhez tartozó adózás előtti jövedelme [Ft], 20

21 J(j+k) = az ültetvény (j+k)dik évhez tartozó becsült adózás előtti jövedelme [Ft], n = az élettartama a telepítéstől (0-dik év) a kivágásig (n-dik év) [év], k = az éveknek az értékbecslés évétől számított sorszáma (az értékbecslés évében, ennek értéke 1, legnagyobb értéke (n-i) [év], d = diszkont kamatláb, * = a telepítés évében a telepítmény értéke 0. Az alábbi táblázatban lévő értékek számítási menetét a 15. évre kapott értékek számain bemutatva. Gyümölcs Szőlő Alma Őszibarack Dió Év Telepítmény érték [ezer Ft/ha] Telepítmény érték [ezer Ft/ha] Telepítmény érték [ezer Ft/ha] Telepítmény érték [ezer Ft/ha] év telepítmény érték számítása: A 15. évi jövedelem megnövelve a 16. évi telepítmény érték 15. évi jelenértékével. Évi jövedelem [ezer Ft] Telepítmény érték [ezer Ft] szőlő alma őszibarack dió szőlő alma őszibarack dió A számításokat a diszkont kamatláb= 8,0%-os értékével végeztük. szőlő (1-8/100)*1398 = ,92*1398 = 1560,15 alma (1-8/100)* 981 = ,92*981 = 1092,28 őszibarack (1-8/100)* 252 = ,92*252 = 350,3 A dió esetében 3 tényezőtől függ a telepítmény értéke: ipari fa, dió és egyéb fa. Mivel az ipari fa csak a kivágás évében realizálódik, amelynek a vizsgált évben a jelenértéke egyenlő a fa jövedelme a kivágás (50.) évében szorozva a diszkont kamatláb (50-15). hatványával. Ehhez adódik az egyéb fa jövedelmének, valamint a dió termés jövedelméből számított telepítmény-érték. A dió telepítmény-értéke a 10. évtől a 40. évig azonos. 4. táblázat: Az ültetvények összes vagyonértéke 2010-ben Ültetvény Földterület Amortizációs idő fele 1 ha szántóföld átlagos értéke 1 ha telepítmény értéke az adott évben Összes ültetvény értéke [ha] [év] [Ft/ha] [ezer Ft/ha] [milliárd Ft] Szőlő ,572 Alma ,588 Őszibarack ,352 Dió ,440 Együtt 353,953 Forrás: KSH és saját számítás 21

22 5. táblázat: A becslés alapja: az ültetvény könyvviteli amortizációs idejének a fele [év] Az ültetvény élet tartama Leírási kulcs, %* Amortizációs idő [év] Amortizációs idő fele [év] Szőlő 27 6,0 16,7 9 Alma 29 6,0 16,7 9 Őszibarack 20 10,0 10,0 5 Dió 50 4,0 25,0 13 Forrás: * 2. számú melléklet az évi LXXXI. törvényhez. Leírási kulcsok jegyzéke 6. táblázat: Az ültetvények összes korrigált vagyonértéke 2010-ben [milliárd Ft] A nettó hozzáadott érték évek értékeinek átlagából számított korrekciós tényezővel Ültetvény Földterület, Amortizációs idő fele 1 ha szántóföld értéke 1 ha szántóföld korrigált értéke 1 ha telepítmény értéke Összes ültetvény értéke [ha] [év] [ezer Ft/ha] [ezer Ft/ha] [ezer Ft/ha] [milliárd Ft] Szőlő ,288 Alma ,821 Őszibarack ,860 Dió ,272 Együtt 509,242 Forrás: KSH és saját számítás A nettó hozzáadott érték évek értékeinek átlagából számított korrekciós tényező: Szőlő: 3,86; Gyümölcsös: 2,30. A kertművelési ág értékelése A konyhakert a gazdaság többi részétől elkülönített vegyes hasznosítású, rendszerint ház körüli terület től csak a gazdasághoz tartozó személyek fogyasztására termesztett növények területét jelenti, innen értékesítésre csak az esetleg képződő kis mennyiségű fölösleg kerülhet. A Nemzeti Földalap vagyon nyilvántartási szabályairól szóló 254/2002. (XII.13.) Kormányrendelet tovább fejlesztette az 54/1997. FM rendelet hozamszámításon alapuló képletét, többek között kiegészítette a képletet egy művelési ág szerinti szorzóval az alábbiak szerint: Szántó: 1 Rét: 0,8 Legelő: 0,4 Kert: 1 2 Ültetvény (alapterület telepítmény nélkül): Külön nem kutattuk az 1 érték realitását, mert reprezentatív adatgyűjtésre történő korrekciószámítás lett volna szükséges, ami nem képezte jelen kutatásunk tárgyát. 3 Számításaink szerint ez az érték szőlő esetében: 3,86, gyümölcsös esetében: 2,3. 22

23 Mivel az általunk alkalmazott szántóföld értékelési módszer szerint Magyarországon 2010-ben 1 ha szántóterület átlagos ára (vagyonértéke) Ft, a ha kert terület összes vagyonértéke 4,2 milliárd Ft. A gyep művelési ág vagyonértékelésének speciális módszertana A gyepterületek értékelésekor nem a gyepen előállított növényi produktumot vették figyelembe, hiszen ennek piaci forgalma, értéke, valamint a piacon való megjelenése nem egységes. Az egységes, közgazdasági szempontból is jól definiálható végtermékmeghatározáshoz a nagyállat egységben kifejezett hektáronkénti állateltartó képességet választották. A korábbiakban ismertetettek alapján a gyep modul pontszámítási rendszerében a következő tényezők szerepelnek (1. ábra): 1. Termőhelyi azonosítás és termőhelyi viszonyok 2. A gyeptípus termőképessége (mennyiségi érték) t/ha 3. A gyep termőképessége (minőségi érték) nyersfehérje kg/ha A gyep állateltartó képessége (nagyállat egység/ha) 1. ábra: A gyep modul pontszámítási rendszere Forrás: Dér-Fábián (2006): Gyep-modul. In: Szűcs I. et al. NKFP /015. számú, a "Földminőség, földérték és fenntartható földhasználat az Európai Uniós adottságok között" című kutatás 2. részjelentése. Gödöllő. pp Az állateltartó képesség meghatározásához elengedhetetlen a táblára jellemző gyeptípus termőképességének ismerete. Az értékelt területeken előállított termés mennyiségén kívül az állateltartó képességet számottevően befolyásolja a termés minősége, táplálóértéke. A táplálóértéket jellemző faktorok megállapításához a téma keretében folytatott, a különböző gyeptípusok vezérfüveinek táplálóérték meghatározását célzó vizsgálatainak eredményeit, valamint szakirodalmi adatokat használunk fel. A gyep állategységben mért hozamának megállapításához az alábbi képletet állíthatjuk fel: T = a gyep típusa, Q = a gyep hozama [t/ha], Q f = a gyep fehérje hozama [kg/t], G = 1 ha gyep fehérjehozama = Q*Q f [kg/ha], Á k = 1 állategység eltartásához szükséges fehérje, Á = (Q*Q f ) / Á k. A vágóállat értékesítési átlagárai és költségei alapján megközelítő pontossággal becsülhető a tiszta jövedelem nagysága. Ebből maradványelv, vagy a termelési tényezők parciális hozadéka módszer segítségével becsülhető a gyepek különbözeti járadéka, melynek tőkésítésével eljuthatunk annak vagyonértékéhez. 23

24 A gyepterületek értékelése a bérleti díjak tőkésítésével A gyakorlatban célravezetőbb, illetve a piaci viszonyokat jobban tükröző módszer segítségével is elvégezhető a gyepterületek gazdasági értékének, ill. vagyonértékének becslése. A számítás alapja az NFA által is használt számítási képlet a gyepterületekre átformálva. A javasolt számítási képlet a következő: Gyepár (G v ) = a gyepek átlagos bérleti díja / tőkésítési reálkamatláb A KSH 2013 júniusában megjelent Mezőgazdasági termőföld árak és bérleti díjak című kiadványában a következőket olvashatjuk a földbérleti díjakkal kapcsolatban ben a szántó művelési ágba tartozó földterületek országos éves bérleti díja Ft/ha volt. Legmagasabb bérleti díjat a szőlő és a gyümölcs művelési ágba tartozó területekért kértek. Az előbbié Ft/hektár, az utóbbié Ft/ha volt. A gyep bérletéért Ft-ot, míg az erdőért Ft-ot kellett fizetni hektáronként. Az országos földbérleti díjak művelési ágak szerinti megoszlását szemlélteti a 7. táblázat. 7. táblázat: Országos földbérleti díjak művelési ágak szerint 2008 és 2011 között[ft/ ha] Művelési ág Szántó Gyep Szőlő Gyümölcsös Erdő Forrás: KSH (2013): Mezőgazdasági termőföld árak és bérleti díjak, KSH június 2008-hoz mérten 2011-re a gyep bérleti díja emelkedett a legnagyobb mértékben, 58%-kal. Az erdő bérleti díja 41, a szőlőé 38, a szántóé 33, a gyümölcsösé 26%-al emelkedett 2008-at alapul véve. A fenti adatok szerint 1 hektár gyepterület ára a következőképpen alakult (5%-os) tőkésítési kamatláb mellett: 2008-ban: Ft/ha, 2009-ben: Ft/ha, 2010-ben: Ft/ha, 2011-ben: Ft/ha. Ezek a becsült adatok közel állnak a gyepterületek országos átlagos piaci földáraihoz (ami arra utal, hogy a bérleti díj értelmezhető e területek járadéktermelő képességeként) és alkalmasak a vagyonérték becslésére is. Ezek szerint Magyarország gyepterületeinek összes értéke a fenti években a következő: 2008-ban: 208 milliárd Ft, 2009-ben: 241 milliárd Ft, 2010-ben: 217 milliárd Ft, 2011-ben: 247 milliárd Ft. 24

25 Nádas művelési ág Magyarországon az adatok alapján hektár nádas művelési ágú területet tartanak nyilván, ez az ország termőterületének 0,88%-a. A hivatalos földhasználati statisztika 1960-ban országosan hektár nádast említ, ez 1975-ben ha, 1990-ben szintén több mint hektár. A növekvő tendencia a nagy lecsapolási program ellenére jórészt a halastavak és mesterséges víztározók építéséből fakadt. Maguk a mesterséges vízfelületek peremrészei gyakran nádasok, de a víztározók környéke a talaj jelentős átvizesedése miatt szintén nádasodásnak indult. A művelésből kivett kategóriába tartozó területek például természetes vízfelület nem elhanyagolható hányada náddal borított, amit statisztikailag nem tartanak számon. A nádasok mind gazdálkodási, mind természetvédelmi szempontból fontosak. A nádas hasznosítása egyike a leginkább extenzív földhasználati módoknak. A nádasok a sekély tavak, mocsarak, víztározók esetében fontos szűrő szerepet töltenek be (Kis- Balaton, Velencei-tó, Tisza-tó stb.). Környezetvédelmi jelentőségük vitathatatlan. A nádasok értékét annak hasznosítási irány szerinti összetétele határozza meg. Ez a minőségi összetétel termőhelyenként, évjáratonként és kor szerint is jelentősen változhat ban a becsült összetétel a következő (800 kéve/ha terméssel kalkulálva), az egyes hasznosítási módok arányai: 30, 10, 20, 10, ha nád árbevételét ismerteti a 8. táblázat. 8. táblázat: 1 ha nád árbevétele [Ft] Megnevezés Nádkéve [db] Nádkéve ára [Ft/kéve] 1 ha nád árbevétele [Ft] Verőnád Szegőnád Nádszövet Nádlemez Brikett Együtt 800 Forrás: Bírósági peranyag szakmai háttéranyaga (2010) Az adatok szerint 2010-ben a 65,4 ezer ha nádas összes értéke 2,4 milliárd Ft-ra becsülhető. A halastavak vagyonértéke A KSH fogalomtára szerint minden olyan természetes vagy mesterséges vízfelület, amelyet haltenyésztésre használnak, ideértve a teleltető és ivadéknevelő tavakat, halastónak nevezünk. A halastavak forgalmi értéke két részből tevődik össze: egyrészt a halastavak által elfoglalt terület természetes állapotban lévő termőföld értékből, másrészt a halastavak létesítési (infrastrukturális) jellegű beruházásainak nettó értékéből. Az utóbbi halastavanként más és más, amelyek értéke a leltári adatokból viszonylag egyszerűen meghatározható. A halastavak fogalmából kiindulva a kutatási team úgy ítélte meg, hogy a halastavak földlekötését átlagos szántóértéken célszerű megállapítani. Ezek alapján 2010-ben a 35,5 ezer ha halastó értéke (a nettó lekötött eszközérték nélkül, 519,3 ezer Ft/ha átlagos szántóértéket véve alapul): 18,435 milliárd Ft. 25

26 Az erdő vagyonértéke A 2008-ban kiadott NKFP kutatási program zárótanulmánya szerint az erdővel történő gazdálkodás jelentősen eltér más gazdasági tevékenységek gyakorlatától: az erdőgazdálkodás hagyományos célja a fatermesztés, de emellett egyre nagyobb jelentőséget nyernek a védelemmel, üdüléssel stb. kapcsolatos célok, a fatermesztés során az emberi tevékenység és a biológiai folyamatok összefonódnak egymással, a biológiai folyamatok adta időkorláton belül a gazdálkodó az adottságokhoz képest maga határozhatja meg a termelés bizonyos tevékenységeinek kezdő és befejező időpontjait, a fatermesztés időtartama fafajtól, termőhelytől és üzemi céltól függően igen tág időhatárok között mozog. A hosszú termelési ciklus meghatározó jelentőségű az ökonómiai vizsgálatok által alkalmazható módszerek megválasztásánál, a gazdálkodás átállításának nehézsége. A hosszú termelési ciklusból adódik, hogy az erdőgazdasági termelés nem képes olyan gyorsan követni a gazdálkodási elvek változásait, az erdőgazdálkodás sajátossága, hogy az újratermelési folyamat költségei csak évtizedek múlva realizálódnak és ez szükségessé teszi a termelési időtartam figyelembevételét. A termőhelyet ökológiailag jellemző legfontosabb adatok erdőparcella bontásban, elektronikusan tárolva, rendelkezésre állnak az Országos Erdőállomány Adattárban. Az adattár statisztikai feldolgozása révén a Bidló András által vezetett szakértői kollektíva az egyes ökológiai jellemzők által meghatározott termőhelyekhez hozzárendelte a megfelelő fafajt és az adott fafaj által átlagosan elért éves fahozamot. Az eredmények felhasználásával kiszámolta a fakitermelés fedezeti értékét: A f AP ( ÁRB KTS 1,2) (1 ) EFJ V 100 ahol: A f = A véghasználati fakitermelés fedezete (Ft/ha), ÁRB = Fajlagos árbevétel (Ft/nettó m 3 ), KTS = Fajlagos költség (Ft/nettó m 3 ), 1,2 = Rezsi szorzó, AP = Apadék (%), EFJ = Erdőfenntartási járulék (Ft/bruttó m 3 ), V = Átlagos véghasználati fatérfogat (bruttó m 3 /ha). A véghasználati időpontra számított értékhozam és költség különbözetet egy örökös korszaki járadéknak kell, illetve lehet tekinteni, amely először a végvágás korában (f. évben) áll elő, és azután minden f. évben. A módszer feltételezi, hogy örökösen ugyanazon fafajt és ugyanazon hozammal és ráfordítással lehet termelni. A tőkésített örökös korszaki járadék adja meg a talaj (a termőhely) hozadéki értékét. 26

27 Az erdő vagyonértéke becsülhető a KSH által közölt hivatalos információk alapján is. A KSH évi kiadványában vizsgálta az egyes művelési ágak piaci forgalmának alakulását ben az erdőterületek ára nőtt a legkisebb mértékben, 4,3%-kal, a gyep ára 13%-kal, a gyümölcsös 19,8 5-kal, legnagyobb emelkedés a szőlőterületek árában tapasztalható (23,2%). Az értékesített területek művelési ágak szerinti megoszlásában nagy különbségek voltak az ország egyes területei között 2012-ben. Minden megyében a szántó művelési ágba sorolt területek értékesítése volt meghatározó, Nógrád megyében volt a legalacsonyabb ennek aránya (közel 47%), míg Békés megyében a legmagasabb (96%). Jelentősebb forgalom a gyep és erdő művelési ágban Zala, Veszprém, Nógrád és Borsod- Abaúj-Zemplén megyében volt. A szőlő művelési ágban történt értékesítés elenyésző volt mind országos, mind megyei szinten és csupán néhány megyében érte el az összes értékesítés 1%-át. A legnagyobb arányban Heves és Bács-Kiskun megyében (3-3%) értékesítettek szőlőterületeket. A gyümölcsösnél is hasonló a tendencia, Szabolcs- Szatmár-Bereg megyében volt a legnagyobb a földforgalom, az összes értékesítés 8%-a. 2. ábra: Az értékesített terület megoszlása művelési ágak szerint (2012) Forrás: KSH (2013): Mezőgazdasági termőföld árak és bérleti díjak, KSH június 9. táblázat: Egy hektár földterület árai művelési áganként, 2009 és 2012 között [Ft/ ha] Művelési ág a) Szántó Gyep Szőlő Gyümölcsös Erdő a) Előzetes adat/nav-adatok alapján KSH számítás Forrás: KSH (2013): Mezőgazdasági termőföld árak és bérleti díjak, KSH június 27

28 A 9. táblázat adatai szerint az erdő művelési ág piaci ára 2009 és 2012 között 24,4%-kal nőtt. A évi erdő ár Ft/ha. Ennek tőkésítésével végeztük az erdővagyon megközelítő becslését. E szerint erdővagyonunk értéke 765,425 milliárd Ft. A magyar mezőgazdaság összevont földvagyona 2010-ben Az egyes művelési ágakra vonatkozó földértékelési módszer kidolgozása, ill. továbbfejlesztése után évre fókuszálva kiszámítottuk hazánk földvagyon értékét. A kapott eredményeket a 10. táblázatban összegeztük. 10. táblázat: Hazánk földvagyon értéke Művelési ágak Alkalmazott értékelési módszer Terület [ezer ha] 1 ha értéke [ezer Ft/ha] Összes vagyonérték [Mrd Ft] Szántó 1-es szorzókulcs 4322,1 519,3 2244,467 Konyhakert 1-es szorzókulcs 81,5 519,3 4,200 Gyümölcsös Szántóérték*szorzókulcs + 93,7-264,746 Szőlő nettó ültetvényérték 82,8-373,288 Gyep Gv = bérleti díj/ tőkésítési kamatláb 762,6 284,00 216,578 Mezőgazdasági terület 5342, Erdő 1912,9 400,40* 765,425 Nádas 1 ha bevétel (kéve*piaci ár) 65,4 37,08 2,425 Halastó 1-es szorzókulcs 35,5 519,3 18,435 Termőterület 7356, megjegyzés: 1-es szorzókulcs = átlagos szántó-minőséget feltételezve *az adat forrása: KSH (2013): Mezőgazdasági termőföld árak és bérleti díjak, KSH június Forrás: Saját számítás A vízvagyon értékelés módszertana A vízhozadék mérése termelési függvényekkel Gazdaságmatematikai módszerekkel kimutatható, hogy egy értékelendő készlethányad egységnyi elemei milyen eredményességgel hasznosulnak a közvetlenvagy végfelhasználóknál. Esetünkben kiszámítható, hogy a termelési folyamat során képződött haszonból mennyi tudható be a vízkészlet egységnyi mennyiségének. A számítások alapját módosított Cobb-Douglas termelési függvények képezik, melyben a vízre vonatkozó elaszticitási együttható képezheti a vízvagyon értékelésének alapját (f ij ). A vízvagyon értéke: E = x ij f ij i j ahol: E = A felhasznált vízkészletek, hasznosított hidrológiai adottságok értéke. A vízkészletnek betudható éves eredmény. 28

29 x ij = A j-edik felhasználónál hasznosítandó vízkészletvolumen az i-edik készletösszetevő vonatkozásában. Tehát az i-edik lelőhelyről igénybe vett vízkészletnek a j-edik felhasználónál felhasználásra kerülő volumene. f ij = A készlethányad egységnyi elemének betudható haszon, (a vízre vonatkozó rugalmassági együttható. Ez a módszer elsősorban azoknál a vízfelhasználási irányoknál célravezető, ahol értelmezhető és számszerűsíthető a haszon és a felhasznált víz, mint termelési tényező közötti korrelációs összefüggés. A vízjáradék-együttható (VJE) A vízlábnyom becslési rendszerét tovább gondolva kerülhetett kidolgozásra a vízjáradék-együttható (VJE), ami az édesvízerőforrás rendelkezésre állás potenciáljaként is megfogalmazható. Ennek alapját Magyarországra nézve főként Neubauer (2010) országos búzatermesztési vízlábnyombecslései előztek és alapozhattak meg. Ebben a meghatározott módszertani lépéseket követve és néhány szükségszerű egyszerűsítést követően valósulhatott meg a becslés a CropWat 8.0-ás szoftver segítségével 4. A búza vízigényének kiszámításhoz a szoftver által kért adatokat több információforrás biztosította. Az éghajlati adatokat a búzatermesztési régiókhoz legközelebb eső szinoptikus meteorológiai mérőállomások szolgáltatták. Egyéb tényezők, például páratartalom-becslés, gyökérmélység, növényi együttható vagy földtani adatok, meglévő FAO adatok alapján kerültek a szoftverbe. Az így kapott vonatkozó eredmények a referenciapárolgás értéke (ETo), a napsugárzás mértéke (Rs), és a búza vízigénye (CWR). A búza termelésével kapcsolatos adatok forrása a KSH volt. Szükségszerű módszertani feltételezés volt, hogy a búza termesztése során a növény vízigénye teljes mértékben kielégített, tehát körülményei ideálisak voltak ahhoz, hogy növekedésében és hozamában semmi ne korlátozza. Így a búza zöld- és kékpárolgása megegyezhetett a növény teljes vízigényével (ETgreen + ETblue = ET = CWR). A búza zöld és kékvízlábnyom becsléséhez ebből a vízigény adatból lehetett tovább kalkulálni a végső eredményig, mivel: ahol: WF búza,green = CWU green és WF búza,blue = Y CWU blue Y WF búza,green /WF búza,blue = A búza zöld/kékvízlábnyoma (m 3 /t vagy l/kg) CWU green /CWU blue = A búza zöld/kékvízhasználata (m 3 vagy l) Y = Hozam (t vagy kg) Ebből: CWU búza,green = CWR green x 10 és CWU búza,blue = CWR blue x 10 4 CropWat 8.0: a FAO Föld- és Vízfejlesztési Osztálya által fejlesztett, döntést támogató számítógépes program. A növények víz- és öntözésigényének kiszámításához használt eszköz, mely talaj-, éghajlat- és termésadatokkal dolgozik. Használatával meghatározható a különböző növények öntözési ütemterve, értékelhető a gazdák öntözési gyakorlata. (FAO, 2010/a) 29

30 ahol: CWU green /CWU blue = A búza zöld/kékvízhasználata (m 3 vagy l) CWR green /CWR blue = A búza zöld/kékvízigénye (m 3 vagy l) (Hoekstra et. al., 2011) A szürkevíz-lábnyom becslése esetén már nem lehet a szoftverre hagyatkozni, más módszert kell alkalmazni. A mezőgazdaságban a trágyázáson kívül felhasznált egyéb tápanyagok, növényvédő és gyomirtó szerek környezetre mért hatásai kevéssé vagy egyáltalán nem vizsgált tényezők. Ezért bizonyos környezetvédelmi normákat kell alkalmazni. Az alapkutatásban ez a US EPA (Egyesült Államok Környezetvédelmi Irodája) által meghatározott norma volt. Eszerint a feltételezés szerint a víztestbe visszaáramló nitrogén mennyisége 10%-a az alkalmazott trágyázás mértékének. A szürkevíz-lábnyomszámításhoz a búza termesztésével kapcsolatos adatok KSH- és FAOadatbázisból elérhetők voltak. A kalkulációk és becslések eredménye a 11. táblázatban található. 11. táblázat: A búza vízlábnyoma és annak alakulása régiónként és országosan, Régió Vízlábnyom (WF) (m 3 /t) Vízlábnyomalakulás (%) WFgreen WFblue WFgrey WF WFgreen WFblue WFgrey WF Dél-Alföld Észak-Alföld Dél-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Közép-Dunántúl Észak-Magyarország Közép-Magyarország Magyarország átlagosan Megjegyzés: WFgreen, WFblue, WFgrey: zöld-, kék- és szürkevíz-lábnyom WF: vízlábnyom Forrás: Neubauer, 2010, p. 43. A vízlábnyomértékelés során általában elmondható, hogy minél alacsonyabb a vízlábnyomérték annál kedvezőbb adott termék előállításának vízerőforrás-felhasználása. Erre utalnak a 12. táblázat utolsó oszlopának zöld értékei (Dél-Dunántúl, Nyugat- Dunántúl, Közép-Dunántúl, Észak-Magyarország), amik az országos értékhez viszonyítva kedvezőbb értéket vesznek fel, míg a piros értékek (Dél-Alföld, Észak- Alföld, Közép-Magyarország) kedvezőtlenebb eltérést mutatnak. Ezek alapján olyan vízjáradék-együttható következtethető, ami meglévő búza-vízlábnyomszámításra alapozva határozható meg, elsősorban regionális szinten. A vízjáradék-együttható a 12. táblázatból a 15. egyenlet szerint alakul. ahol: VJE i = 100 WF búza,i % VJE i = Búza-vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradék-együttható az iedik régióban. WF búza,i = A búzatermesztés vízlábnyomalakulása az iedik régióban, %. 30

31 A VJE régiónkénti értéke nulla és egy közé esik (0 < VJE i < 1), ha a régióban termesztett búzavíz-lábnyomérték magasabb, kedvezőtlenebb az országosénál (WF búza,i > WF búza,nemzeti ). Ha a régiós búzavíz-lábnyom alacsonyabb, kedvezőbb, mint az országos becslés értéke (WF búza,i < WF búza,nemzeti ), akkor egy fölötti értéket mutat (VJE i > 1). Minél kisebb a vízjáradék-együttható értéke egy régióban, vagyis minél jobban közelít a nullához, annál kedvezőtlenebb az adott régióban elérhető vízerőforrások értékelése. Más szavakkal, a nagyobb VJE-értékek növelik az adott régióban elérhető vízerőforrások monetáris értékét. 12. táblázat: A búza-vízlábnyomalakulásán alapuló vízjáradék-együttható típusonként és régiónként, Magyarország = 1 Régió Vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradék-együttható (VJE) VJEgreen VJEblue VJEgrey VJEtotal 100 WFgreen% 100 WFblue% 100 WFgrey% 100 WFtotal% Dél-Alföld 1,01 0,76 0,99 0,91 Észak-Alföld 0,88 0,94 0,86 0,89 Dél-Dunántúl 1,04 1,23 1,23 1,14 Nyugat-Dunántúl 1,12 1,39 1,11 1,19 Közép-Dunántúl 1,12 0,96 1,04 1,05 Észak-Magyarország 1,03 1,45 0,93 1,11 Közép-Magyarország 0,76 0,81 0,81 0,79 Magyarország átlagosan 1,00 1,00 1,00 1,00 Megjegyzés: VJEgreen, VJEblue, VJEgrey: zöld-, kék- és szürkevíz-járadékegyüttható Forrás: 12. táblázat alapján, saját számítás Mivel a vízjáradék-együtthatók alakulása változó a régiók között, ezért rangsor felállításával eltűnnének a régiók értékei közötti távolságok. Ezt kiküszöbölendő dolgozunk közvetlenül a kapott vízjáradékegyüttható-értékekkel. Ez tehát azt jelenti, hogy a búza-vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradékegyüttható (VJE) az országos átlaghoz képest kedvező értékeket vesz fel a Dél- Dunántúlon, a Nyugat-Dunántúlon, a Közép-Dunántúlon és Észak-Magyarországon. Ezekben a régiókban a VJE tehát összességében csökkenti a vízértéket. Ezzel szemben az országos átlaghoz képest kedvezőtlen értékekkel találkozhatunk a Dél-Alföldön, az Észak-Alföldön és Közép-Magyarországon. Ezekben a régiókban a VJE kedvezőtlenül alakítja majd a vízértéket. Megkülönböztethetünk a különféle vízfelhasználások szerinti VJE-típusokat. Ezek szerint a talajban raktározódott esővíz, a talajnedvesség (zöldvíz) mezőgazdasági használata VJEgreen-nel jelölhető. Az öntözővíz (kékvíz) VJEblue-val, míg a szennyezőanyagok hígításához szükséges szürkevíz VJEgrey-jel. Fontos, hogy ezek a VJE-típusok nincsenek a teljes együttható értékkel szinkronban, ezért sem arányaikban, sem irányukban nem azonos mértékben változtatják a vízértéket. Ezt később értékek formájában is láthatjuk. 31

32 Egy összetett szerves egész rendszer alrendszerei olyan szoros kölcsönhatásban állnak egymással, hogy gyakorta nehéz funkcióikat egymástól elhatárolni, mivel közülük egyik sem képzelhető el normális formájában az összes többi nélkül. Hozzárendelt vízérték Konrad Lorenz A civilizált emberiség nyolc halálos bűne A víz természeti erőforráskénti értékelése ezen a ponton kezd a víz piaci árához kapcsolódni, bizonyos monetáris értéket hozzá kell ugyanis rendelni a kidolgozott együtthatóhoz. Ezrét került meghatározásra egy alap fogyasztói ár a hazai felhasználók vízfogyasztási értékeiből. A KSH (2013/a) adatai szerint a 2012-es évben a vízfogyasztás fogyasztói átlagára 331 Ft/m 3 volt. Mivel a visszamenőleges adatokból látható, hogy az évek előre haladtával ez az érték egyre emelkedett, ezért esetünkben átlagszámítás nélkül ezen az áron mérjük a vízdíj m 3 árát. Ezzel az értékkel kiegészítve a KSH (2013/b) adatai alapján összeállítható az alábbi táblázat, ami tulajdonképpen egy technikai segédtábla a vízértékek kiszámításához az alábbi alapján. p,önt,i = önt,i p,fogy ahol: p,önt,i = Az öntözővíz piaci átlagára az iedik régió egy hektárára nézve (Ft/ha). önt,i = Az öntözés átlagmennyisége az iedik régióban (m 3 /ha). p,fogy = A vízdíj átlagára (Ft/m 3 ). 13. táblázat. Egy hektárra felhasznált öntözővíz mennyiségének régiónkénti átlaga (m 3 /ha) ( ) a vízfogyasztás átlagos fogyasztói átlagárával kiegészítve (Ft/ha) Régió Öntözési átlag (m 3 /ha) ( ) önt Átlagár (Ft/ha) p,önt Közép-Magyarország Közép-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Magyarország Észak-Alföld Dél-Alföld Magyarország átlagosan Megjegyzés: A vízdíj átlagára ( p,fogy ) 331 Ft/m 3 áron került meghatározásra. Forrás: KSH (2013/a, 2013/b) alapján, saját számítás A táblázat középső oszlopa a régiók hektáronkénti öntözési átlagát mutatja a időszakban. Az oszlop értékeit megszorozva a vízfogyasztás fogyasztói 32

33 átlagárával (331 Ft/m 3 ) kaptuk meg a harmadik oszlop értékeit. Ezeket az adatokat hozzárendelve az adott régióra vonatkozó vízjáradék-együtthatóhoz, korrekciós faktorként kaphatjuk meg a mezőgazdasági termelésre vonatkozó értékmódosító tényezőket. Az országos átlagösszeg hektáronként közel forint, ami a VJEalakulás- és típusok függvényében változik az egyes régiókban. Eredmények a vízjáradék-együttható kapcsán A vízerőforrás mezőgazdasági felhasználási irányát alapul véve az alábbi eredményekre juthatunk. A vízjáradék-együttható és a hozzárendelt vízérték (VEh) (16. egyenlet és táblázat) előző pontokban leírt eredményeit összekapcsolva kaphatjuk meg a egyenletet és az alábbi táblázat értékeiként a vízjáradék-együtthatóval korrigált régiónkénti eredményeket, kiegészítve a zöld-, kék- és szürkeegyütthatós értékekkel. VEh green = VJE green p,önt,i VEh blue = VJE blue p,önt,i VEh grey = VJE grey p,önt,i ahol: VEh total = VJE total p,önt,i VEh green, VEh blue, VEh grey, VEh total = Hozzárendelt zöld, kék, szürke és teljes vízérték (Ft/ha). VJE green, VJE blue, VJE grey, VJE total = Zöld, kék, szürke és teljes vízjáradékegyüttható. p,önt,i = Az öntözővíz piaci átlagára az iedik régió egy hektárára nézve (Ft/ha) (16. egyenlet). 14. táblázat. A vízjáradék-együttható hozzárendelt, korrekciós értékei régiónként és típusonként (VEh) (Ft/ha) Régió A vízjáradék-együttható hozzárendelt értékei (Ft/ha) (VEh) VEhgreen VEhblue VEhgrey VEhtotal Közép-Magyarország Közép-Dunántúl Nyugat-Dunántúl Dél-Dunántúl Észak-Magyarország Észak-Alföld Dél-Alföld Megjegyzés: VEhgreen, VEhblue, VEhgrey: zöld-, kék- és szürkevíz-érték a vízjáradék-együttható hozzárendelt értékei alapján. A kapott eredmények kismértékű kerekítési torzulást mutathatnak. Forrás: 13. és 14. táblázat és a fenti négy egyenlet alapján, saját számítás 33

34 Az táblázat adatainak alakulása eltér a vízlábnyomértékek regionális alakulásának irányától. Nem ugyanazok a kedvező és kritikus régiók, mint az alapozó számítások eredményei esetén. Ennek oka a vízlábnyomértékek és a vízjáradék-együttható hozzárendelt értékei között beiktatott értékekben és azok eltérő, régiónkénti súlyaiban keresendő, például a hektáronkénti öntözési átlagok eltérésében. A fenti táblázatból kiderülnek további, VEh-típusokkal kapcsolatos értékek is, amiket fogyasztói átlagárakkal képeztünk egy hektárra nézve. Ezekből kiderül például, hogy a csapadékvíz értéke a Dél-Dunántúlon a legkevesebb és a Dél-Alföldön a legtöbb. Kiderül továbbá, hogy a Közép-Dunántúlon fogyasztói átlagárral mérve az öntözővíz értéke igen kedvező a többi régióhoz és értékhez viszonyítva, Ft/ha. A következő kedvező érték ebben a típusban körülbelül Ft/ha-ral drágább értékű, a legdrágább pedig a Nyugat-Dunántúlon és az Észak-Alföldön az öntözővíz VEh-értéke ( és Ft/ha). Az is jól látható a 14. táblázatból, hogy a szennyezőanyag hígításhoz szükséges víz, ami tulajdonképpen egy közvetett vízigény, Észak- Magyarországon a legalacsonyabb és Dél-Alföldön a legmagasabb. Az alábbi ábra régiónkénti bontásban szemlélteti az eredményül kapott VEhértékeket. A legvilágosabb területek értéke a legalacsonyabb és a sötétebb régiószínek felé haladva nőnek. Legkisebb VEh-értéket a Dél-Dunántúl és Közép-Dunántúl mutat. Kimagasló értéke az észak-alföldi víznek van. 3. ábra. A vízjáradék-együttható hozzárendelt értékeinek sematikus, régiónkénti ábrázolása Forrás: saját számítások alapján saját szerkesztés A régiószintű számításokhoz a vízlábnyomon alapuló teljes képlet a következőképpen alakul (21. egyenlet): 100 VEh i = ( WF ) ( önt,i búza,i % p,fogy) ahol: VEh i = A vízjáradék-együttható hozzárendelt értéke az iedik régióban (Ft/ha). WF búza,i = A búzatermesztés vízlábnyomalakulása az iedik régióban, %. 34

35 önt,i = Az öntözés átlagmennyisége az iedik régióban (m 3 /ha). p,fogy = A vízdíj fogyasztói átlagára (Ft/m 3 ). Mezőgazdasági vízérték Magyarországon A módszertan jellegéből adódóan nem lehet az össznemzeti vízerőforrást a regionális értékek összegeként megadni. A Magyarországi vízérték ezért a következőképp alakul: 15. táblázat. Vízlábnyomértékre alapozott és mezőgazdasági célra felhasznált vízértékszámítás és típusai, Magyarország Vízlábnyom típusa Vízlábnyomértékek (m 3 /t) Vízlábnyomértékek alakulása (%) (WFteljes=100%) Vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradékegyüttható (VJE) (100/WF%) A vízfogyasztás piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált víz értéke egy hektárára nézve (Ft/ha) (VEh) Hozzárendelt vízérték típusa WFgreen , VEhgreen WFblue , VEhblue WFgrey , VEhgrey WFtotal VEhtotal Forrás: Neubauer, 2010, p. 43. alapján saját számítás A 15. táblázat adataival kalkulálva teljes értékként meghatározásra került Magyarországon az egy hektárra jutó mezőgazdasági célra felhasznált víz értéke, annak zöld, kék és szürke összetevőjével együtt. Országos átlagban elmondható, hogy legnagyobb értéke az esővíznek van, Ft egy mezőgazdaságilag megművelhető hektárra nézve. Ez a teljes VEh-érték csaknem fele. A következő az öntözővíz, ami közel egyharmada a teljes értéknek. Legkisebb részt pedig a szennyezett víz hígításához szükséges víz értéke képvisel 21%-kal. A táblázat értékei képletekben a következők: ahol: VEh total, Mo = VEh green,mo + VEh blue,mo + VEh grey,mo VEh total, Mo = A VJE hozzárendelt vízértéke, Magyarország (Ft/ha). VEh green = A VJE hozzárendelt zöldvíz-értéke, Magyarország (Ft/ha). VEh blue = A VJE hozzárendelt kékvíz-értéke, Magyarország (Ft/ha). = A VJE hozzárendelt szürkevíz-értéke, Magyarország (Ft/ha). VEh grey Másképpen: VEh Mo = p,mo,wfgreen + p,mo,wfblue + p,mo,wfgrey 35

36 ahol: VEh Mo = VJE alapján hozzárendelt vízérték Magyarországon (Ft/ha). p,mo,wfgreen = A vízfogyasztás hazai piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált zöldvíz ára egy hektárára nézve (Ft/ha). p,mo,wfblue = A vízfogyasztás hazai piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált kékvíz ára egy hektárára nézve (Ft/ha). p,mo,wfgrey = A vízfogyasztás hazai piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált szürkevíz ára egy hektárára nézve (Ft/ha). Megint másként: ahol: VEh Mo = [( WF green WF teljes ) ( önt p,fogy)] + [( + [( WF blue WF teljes WF grey WF teljes ) ( önt p,fogy)] +[( ) ( önt p,fogy)] VEh Mo = VJE alapján hozzárendelt vízérték Magyarországon (Ft/ha). WF green, WF blue, WF grey = Hazánk zöld-, kék- és szürkevíz-lábnyoma (m 3 /t). WF teljes = Magyarország vízlábnyoma, esetünkben a búzára számolva (m 3 /t). = Az országos öntözés átlagmennyisége (m 3 /ha). önt p,fogy = A vízdíj fogyasztói átlagára (Ft/m 3 ) es KSH (2013/c) adatok alapján hazánk mezőgazdasági területe hektár. Ezzel az adattal kiegészítve az országos, aggregált VEh értékeket a következő becslést kapjuk (16. táblázat): AVEh = VEh T mg ahol: AVEh = VJE alapján hozzárendelt vízérték aggregátuma Magyarországon (Ft). VEh = VJE alapján hozzárendelt vízérték Magyarországon (Ft/ha). T mg = Mezőgazdasági terület nagysága (ha). 16. táblázat. A vízfogyasztás piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált víz értéke Magyarország egészére nézve Hozzárendelt vízérték típusa Vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradékegyüttható (VJE) (100/WF%) A vízfogyasztás piaci átlagárán alapuló mezőgazdasági célra felhasznált víz értéke egy hektárára nézve (Ft/ha) (VEh) VJE alapján hozzárendelt vízérték aggregátuma Magyarországon (Ft) (AVEh). VEhgreen 0, VEhblue 0, VEhgrey 0, VEhtotal Forrás: KSH (2013/c) és 16. táblázat alapján saját számítás 36

37 A 16. táblázat végeredményeiből leolvashatók a vízlábnyomszámításokon alapuló, vízjáradék-együttható hozzárendelt értékeivel korrigált vízértékek Magyarország egészére nézve a mezőgazdasági vízfelhasználás alapján. E szerint az esővíz (zöldvíz) értéke megközelíti a 912,5 milliárd forintot. Az öntözővíz (kékvíz) értéke meghaladja a 621,18 milliárd forintot, a szennyezőanyag hígításához szükséges víz (szürkevíz) értéke pedig a 407,65 milliárd forintot. Ez alapján a becslés alapján a hazai aggregált vízérték meghaladja az 1 941,211 milliárd forintot. További lehetőségek A vízjáradék-együttható más ágazatokban is képes kimutatni a víz teljes és típusonkénti értékét. A földérték korrekciós tényezőjeként például a megfelelő helyre beépítve módosíthatja a termőföldértéket a zöld, kék és szürke összetevő vonatkozásában. Az ipar és a tercier szektor értékmeghatározásában is érdekes, nem várt eredményeket hozhat a VJE alkalmazása. Ezeknél a számításoknál azonban nem szabad elfeledkezni az urbanizációs hatásról sem, amit például népsűrűségi adatok bevonása tükrözhet mint korlátozó tényező. Ezek a lehetőségek kihívást jelentenek, várhatóan további kutatások eredményeiként ismerkedhetünk meg velük. Eredményeink 1. A szakirodalom természeti erőforrásokkal kapcsolatos általános módszertani áttekintése során egyértelműen kiderült, hogy a széles körben elterjedt értékelési eljárások nem alkalmasak arra, hogy a vizet természeti erőforrásként önállóan értékeljék. 2. Kidolgozásra került egy hazai búzavíz-lábnyomértékre alapozott korrekciós együttható, vízjáradék-együttható (VJE), ami az édesvízerőforrás rendelkezésre állás potenciáljaként is megfogalmazható. Ennek gyakorlati alkalmazása régiónkénti mezőgazdasági vízerőforrás-értkelésen keresztül valósult meg. 3. Minél kisebb a VJE értéke egy régióban, vagyis minél jobban közelít a nullához, annál kedvezőtlenebb az adott régióban elérhető vízerőforrások értékelése. Más szavakkal, a nagyobb VJE-értékek növelik az adott régióban elérhető vízerőforrások monetáris értékét. 4. A búza-vízlábnyomalakuláson alapuló vízjáradék-együttható (VJE) az országos átlaghoz képest kedvező értékeket vesz fel a Dél-Dunántúlon, a Nyugat-Dunántúlon, a Közép-Dunántúlon és Észak-Magyarországon. Ezekben a régiókban a VJE csökkenti a vízértéket. Ezzel szemben az országos átlaghoz képest kedvezőtlen értékekkel találkozhatunk a Dél-Alföldön, az Észak-Alföldön és Közép- Magyarországon. Ezekben a régiókban a VJE növeli majd a vízértéket. 5. Megkülönböztethetünk különféle VJE-típusokat. Ezek szerint a talajban raktározódott esővíz, a talajnedvesség használata VJEgreen-nel jelölhető. Az öntözővíz VJEblue-val, míg a szennyezőanyagok hígításához szükséges víz VJEgrey-jel. Ezek a VJE-típusok nincsenek a teljes együttható értékkel szinkronban, ezért nem változtatják azonos mértékben vagy irányban a vízértéket. 6. A víz természeti erőforráskénti monetáris értékelése a víz kereskedelmi árához kapcsolódik. A meghatározásra került alap fogyasztói ár a hazai felhasználók vízfogyasztási értékeiből 331 Ft/m 3, ez kerül kapcsolatba a régiónkénti átlagos, hektáronkénti öntözések mértékével, amit végül a VJE korrigál. 37

38 7. A csapadékvíz értéke a Dél-Dunántúlon a legkevesebb és a Dél-Alföldön a legtöbb. A Közép-Dunántúlon az öntözővíz értéke igen kedvező a többi régióhoz és értékhez viszonyítva, Ft/ha. Ez az érték a Nyugat-Dunántúlon és az Észak-Alföldön a legdrágább ( és Ft/ha). A szennyezőanyag-hígításhoz szükséges vízérték Észak-Magyarországon a legalacsonyabb és a Dél-Alföldön a legmagasabb. 8. Magyarországon az egy hektárra jutó mezőgazdasági célra felhasznált víz értéke Ft. Ebből legnagyobb értéke az esővíznek van, Ft, ami a teljes VEh-érték csaknem fele. A következő az öntözővíz, ami közel egyharmada a teljes értéknek. Legkisebb részt pedig a szennyezett víz hígításához szükséges víz értéke képvisel 21%-kal. 9. A VJE alapján hozzárendelt vízérték aggregátuma Magyarországon meghaladja az 1 941,211 milliárd forintot. Az esővíz (zöldvíz) értéke megközelíti a 912,5 milliárd forintot. Az öntözővíz (kékvíz) értéke meghaladja a 621,18 milliárd forintot, a szennyezőanyag hígításához szükséges víz (szürkevíz) értéke pedig a 407,65 milliárd forintot. 10. A vízjáradék-együttható más ágazatokban is képes kimutatni a víz teljes és típusonkénti értékét. A földérték korrekciós tényezőjeként a megfelelő helyre beépítve módosíthatja a termőföldértéket a zöld, kék és szürke összetevő vonatkozásában. Egyéb számítások esetén pedig népsűrűségi tényező beépítése is szükséges lehet. A levegővagyon értékelés lehetséges módszerei Levegővagyon értékelés Több szakember egyetért abban, hogy a XXI. század háborúi alapvetően ökológiai indíttatású háborúk lesznek. A kyotói egyezmény óta a tiszta levegő, de fogalmazhatunk úgy is, hogy a tiszta levegő terhelhetősége, kereskedelmi árucikké vált, így természetes, hogy valamilyen módon a nemzeti vagyon részeként kell tekinteni, és megnevezni azt a valamit, ami a tisztább levegőt jelenti. Egyes becslések szerint egyébként optimális körülmények között például Magyarország esetében a teljes gazdasági vagyon, 1,5-2 éves GDP-nek, ez az ökológiai vagyon pedig beleértve a termőföldet, a vizet, a levegőt még ennek is a kétszerese, tehát akár 4-5 évi GDP-nek felel meg. ( Tény tehát, hogy a levegő vagyon-értékelésének problémáját nem lehet figyelmen kívül hagyni. Az alapvető probléma tehát, hogy nincs piac, mely lehetővé tenné az olyan környezeti javak és szolgáltatások értékének mérését, mint a tiszta levegő, az erdők vadjai, a természetes táj, stb. A közgazdaságtan az embernek a gazdaságban tanúsított magatartásával, döntéseivel, illetve ezen döntések gazdasági-társadalmi következményeivel foglalkozó társadalomtudomány, azaz a választás tudománya, amennyiben arról van szó, hogy kifejezzük preferenciáinkat meghatározott tényezők között, hiszen erőforrásaink korlátozottak, tehát a javaknak és szolgáltatásoknak csak egy részét vagyunk képesek birtokolni. A keresleti görbe alapján értékelő módszerek A kinyilvánított preferencián alapuló módszerek Utazásiköltség-módszer. Ezen módszer azon az alapfeltételezésen alapul, hogy egy terület értéke azokkal a költségekkel mérhető, amelyeket az emberek az odalátogatás 38

39 érdekében kifizetnek (vonatjegy, buszjegy ára, benzinár). A becsült keresleti görbe alapján meghatározható a fogyasztói többlet, amely a rekreációs terület, illetve az abban bekövetkező változás értékét jelenti. (Garrod Willis, 1999) Hedonikus ármódszer. Ez az eljárás a környezeti szolgáltatások értékét próbálja meghatározni, mégpedig úgy, hogy azok közvetlenül milyen mértékben hatnak bizonyos piaci árakra, leggyakrabban az ingatlanok árára. Ebben az esetben az ún. egyéb tényezők kiszűrése létfontosságú. Megbecsülhető lesz azáltal, hogy a környezet minőségében bekövetkező egységnyi változás hatására milyen mértékben változik például az ingatlan értéke. A módszer adatigénye igen nagymértékű, és elsősorban ott alkalmazható megbízható eredményességgel, ahol élénk az ingatlanpiac. (Hanley Spash, 1993) Kereseti különbségek. Az alapfeltételezés szerint a bérek tartalmaznak olyan összetevőket, amelyek a munkahelyek környezeti minőségére, annak veszélyességére hatnak. (Munashinge, 1993) Megelőzési költségek. A módszer a nem piaci javak értékét azon az összegen keresztül becsüli, amelyet az emberek hajlandók kifizetni bizonyos piaci javakért annak érdekében, hogy például megelőzzék a környezet degradációja miatt bekövetkező jóléti veszteségüket, vagy jólétnövekedést érjenek el jobb környezetminőséggel. Ha a környezeti minőség javul, az emberek kevesebbet kénytelenek különböző piaci javakra költeni (palackozott víz). Így a kiadásokban bekövetkező változásokkal becsülhetjük az emberek környezeti javulással kapcsolatos értékét. (Garrod Willis, 1999) Mesterséges piac. A módszer kísérleti körülmények között vizsgálja az emberek fizetési hajlandóságát adott javakkal vagy szolgáltatással kapcsolatosan, mégpedig olyan javakra vonatkozóan, amelyek tükrözik egy bizonyos környezeti minőség iránti szükség értékét. A feltárt preferencián alapuló módszerek A feltárt preferencián alapuló módszerek közös jellemzője, hogy az emberek természeti javakkal kapcsolatos preferenciáit előre meghatározott alternatívák rangsorolása, illetve az azok közötti választás alapján mutatják ki (Boxall et al., 1996) Általában feltételezett, hipotetikus helyzetek alapján történik a becslés. Feltételes rangsorolás. A feltételes rangsorolás módszerénél a szóban forgó környezeti javak különböző minőségi szintjei szerepelnek a választást befolyásoló egyéb tényezők mellett, amik alapján rangsorolni kell, és a környezeti javak (illetve minőségi változásuk) értékét a rangsorok alapján számítják. Az eljárás hátránya, hogy a fizetési hajlandóság (WTP) értékei függnek a rangsorolási feladat megtervezésétől, illetve a közvetett hasznossági függvénymeghatározásától. Feltételes választás. A módszer választási helyzetek elemzését foglalja magában egy adott környezeti jószág bizonyos jellemzőire vonatkoztatva. Az egyének azt a hipotetikus szituációt választják ki, amelyet a legtöbbre értékelnek. A többszöri választások eredménye fogja reprezentálni az egyének egyes jellemzők közötti átváltási hajlandóságát. Feltételes értékelés. A feltárt preferencián alapuló módszerek közvetlen eljárásai közé tartozik a megkérdezésen alapuló feltételes értékelés (contingent valuation method, CVM). A felmérésben hipotetikus piacot határoznak meg, ahol a kérdéses jószággal kereskednek. Ekkor a megkérdezetteknek a jószág mennyiségében vagy minőségében bekövetkezett változással kapcsolatos fizetési (WTP) vagy elfogadási (WTA) hajlandóságát közvetlenül ki lehet mutatni. A CVM azt feltételezi, hogy a válaszadók WTP összegei alkalmasak a megkérdezettek preferenciáinak kifejezésére. A módszer a környezet értékelésében egy fontos eszköz, hiszen mélyrehatóan vizsgált eljárás, amely 39

40 alkalmas a nem piaci javak teljes gazdasági értékének meghatározására. A levegőminőség javulásának hasznai Magyarországon a feltételes értékelés, a megkérdezésen alapuló feltételes értékelés módszerével történik. (Marjainé Szerényi, 2001) Keresleti görbe alapján becsülő módszerek feltárt preferencia kinyilvánított preferencia közvetett közvetlen közvetett közvetlen feltételes választás feltételes feltételes értékelés utazási költség módszer közvetlen piaci árak rangsorolás hedonikus ármódszer kereseti különbségek megelőzési költségek mesterséges piac Nem keresleti görbe alapján becsülő módszerek hatás-válasz kiesett jövedelem helyettesítési költségek helyettesítő piaci javak árnyékberuházás módszere védekezési költségek termelékenység-változás hicksi keresleti görbe jólétmértékek marshalli keresleti görbe fogyasztói többlet keresleti görbe nem származtatható valódi jólét mérték nem határozható meg információ a döntéshozónak 4. ábra: A pénzbeli értékelési módszerek összefoglaló felosztása Forrás: Munasinghe [1993], Mitchell Carson [1989), valamint Turner Pearce Bateman [1994] alapján. Feltételes értékelés (contingent valuation) A természeti környezet értékelésében talán leggyakrabban használt módszer a feltételes értékelés, ami az emberek megkérdezésén alapul, miszerint egy bizonyos haszonért, jelen esetben a tisztább levegőért, mennyit hajlandóak fizetni (fizetési hajlandóság, willingness-to-pay). Emellett szempont természetesen az is, hogy mennyiért hajlandóak elviselni, mekkora kompenzációt igényelnek a környezetminőség romlásáért. Olyan árat kell keresni, ami kialakulna, ha a vizsgált környezeti elemre létezne valóságos piac. A módszer annál pontosabb eredményre vezethet, minél jobban sikerül megközelíteni a feltételezett piaccal a valóságos piacot. Természetesen a megkérdezetteknek ismerniük kell a különböző gazdasági feltételeket ahhoz, hogy értékelésük reálisabb legyen. Azt sem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy rendszerint a megkérdezettek környezetbarátabbaknak akarnak tűnni, egészen addig, amíg ténylegesen nem kell fizetni, tehát a megkérdezés idején általában nagyobb hajlandóságot mutatnak, mint akkor, amikor valóságos fizetésről van szó. Mindezek ellenére ezek a nehézségek kellő módszertani felkészültséggel kezelhetőek. A módszer feltétlen előnye, hogy teljesen univerzális. Természetesen az eredmények megbízhatóságát vizsgálni kell és csak akkor szabad elfogadni, ha más módszerekkel is hasonló eredményekre lehet jutni, illetve a keresztelemzések során sem akad ellentmondás az adatok között. (Kerekes, 2007) Módszer kidolgozása a természeti erőforrások nemzeti számlán történő megjelenítésére (Green account) A nemzeti számlák rendszere a szervezeti egységek gazdasági adatait összefüggő számlák sorozatában foglalja össze. A számlák sorozatát a termelési számla, a jövedelem 40

41 (a jövedelem keletkezése, elosztása és újraelosztása, illetve felhasználása számlák), valamint a felhalmozási (a tőke, a pénzügyi és az eszközök egyéb változásai) számlák alkotják. A számlák a gazdasági műveleteknek és az eszközök egyéb változásainak a nettó vagyon változására gyakorolt hatását szemléltetik. Ezt a vagyonváltozást mutatja a beszámolási időszak kezdetén és végén összeállított vagyonmérleg közötti különbség is. Az Európai Unió tagállamaiban a nemzeti számlák statisztikáinak összeállítását rendelettel szabályozzák (Az Európai Parlament és Tanács 549/2013/EU rendelete (2013. május 21.) az Európai Unióbeli nemzeti és regionális számlák európai rendszeréről). A rendelet részletesen leírja a számlarendszer adatainak számításához használatos módszertant (549/2013/EU rendelet A. melléklet, a továbbiakban ESA 2010), ezáltal biztosítva a tagországok gazdasági teljesítményének objektív mérését, összehasonlíthatóságát. Az európai számlák rendszere tartalmilag konzisztens a világszinten elfogadott nemzeti számla módszertannal, az Egyesült Nemzetek által kiadott System of National Accounts (SNA) kézikönyvvel. A vagyont megtestesítő eszközök típusai A nemzeti vagyon a gazdasági eszközök értékét mutatja egy kiválasztott időpontban. A gazdasági eszközök olyan értékhordozó eszközök, melyek azzal, hogy használják vagy birtokolják azokat, tulajdonosaik számára gazdasági előnyöket biztosítanak. A gazdasági hasznot jelentheti a használat által vagy a használati jog átengedésével szerzett jövedelem, valamint az eszköz eladásakor vagy megszűnésekor keletkezezett eszköztartási nyereség vagy veszteség. A gazdaságstatisztika a szervezeti egységek tulajdonában vagy használatában lévő gazdasági eszközöket figyeli meg. Elsőként megkülönböztetjük a pénzügyi 5 és a nem-pénzügyi eszközök 6 (reáleszközök) csoportját. (5. ábra) 5. ábra: Az eszközök osztályozása Forrás: ESA (2010) alapján saját szerkesztés 5 A tanulmány a pénzügyi eszközök értelmezését, a számlarendszerben betöltött szerepének elemzését nem részletezi. 6 A nemzeti számlák rendszere a közgazdasági szakirodalomban elterjedt reáleszköz elnevezés helyett a nem pénzügyi eszköz elnevezést használja. 41

42 A nem pénzügyi eszközöket a termeléshez fűzött kapcsolat (pl. termelt ill. nem termelt eszközök) valamint, fizikai, technikai jellemzők szerint csoportosíthatjuk. A termelt eszközök, az állóeszközök, a készletek és értéktárgyak olyan nem-pénzügyi eszközök, amelyek termelési folyamatok kibocsátásaként jönnek létre. Ezzel szemben a nem-termelt eszközök olyan gazdasági eszközök, melyek nem termelő tevékenységek eredményei. Ide tartoznak a természeti erőforrások, azaz a föld, az ásványkincs- és energiatartalékok, a művelés alatt nem álló biológiai erőforrások, a vízkészletek, és az egyéb természeti erőforrások, valamint a társadalom által alkotott, jogi vagy számviteli műveletek során keletkezett konstrukciók (szerződések, lízingek és licencek, a cégérték és marketingeszközök beszerzésének és eladásának egyenlege). A természeti erőforrások nem foglalják magukban a művelés alatt álló biológiai erőforrásokat (pl. ültetvények). Mivel ezek termelt eszközök, állóeszköznek minősülnek. A föld, mint nem termelt eszköz annak a földterületnek az értékét foglalja magába, melybe a talajtakaró és a hozzá kapcsolódó felszíni vizek tartoznak. A felszíni vizek olyan vízterületek, melyek felett tulajdonjog gyakorolható. Az eszközök és a termelés nemcsak a származást tekintve vannak kapcsolatban egymással. Mind a termelt, mind a nem-termelt eszközök között találunk olyan eszközt, amelyet a termelésben hasznosítanak (pl. állóeszközök, ill. föld) és olyat is, mely a termelésben közvetlenül nem kerül felhasználásra (értéktárgyak, nem gazdasági eszközök). (17. táblázat) 17. táblázat: A nem pénzügyi eszközök és a termelés kapcsolata Eszközök Termelt Nem termelt Termelésben hasznosított Állóeszközök, Készletek Föld, ásványkincsek, rádiófrekvenciák, stb. Termelésben nem hasznosított Értéktárgyak (pl. műkincs) Nem gazdasági eszközök (szabad javak, pl. eső, élővíz) Forrás: HÜTTL VITA [2005] alapján A termelésben hasznosított gazdasági eszközök meghatározó részét az állóeszközök adják. Az állóeszközök a termelési folyamatokból származó nem pénzügyi eszközök, amelyet a termelésben ismételten vagy folyamatosan, több mint egy éven át használnak. Állóeszközök közé tartoznak például az ingatlanok, gépek, a művelés alatt álló biológia erőforrások, valamint a szoftverek és adatbázisok, mint szellemi tulajdont képező termékek. Ez utóbbi elnevezés valójában a korábbi nemzeti számlás módszertanban is használt immateriális javak eszközcsoport elemeit foglalja magában, kiegészítve azt a kutatás-fejlesztés eszközökkel. Mivel nem termelési folyamatból származik, nem állóeszköz sem a föld, sem az ásványkincs. Ezek értékéből csak a talajjavítást, és az ásványkincsek feltárását számítjuk be az állóeszközök értékébe, minthogy ezek termelő tevékenységnek minősülnek. E példákkal azonos módon, a nem termelt eszközökön végzett felújítások, illetve ezen eszközök tulajdon-átruházásának 42

43 költségei már termelő tevékenységből származnak és részét képezik az állóeszközök értékének. Hosszú ideje szakértői viták középpontjában áll, hogy az erőforrások közül mely csoportokat kell számbavenni a nemzeti vagyon meghatározásánál. Jelenleg a nemzeti számlák rendszerében nem gazdasági eszköz, így nem része a vagyon értékének 1. a humán tőke, 2. a természeti kincsek, melyek felett tulajdonjog nem gyakorolható (pl. szabad javak), 3. a háztartások által birtokolt tartós fogyasztási cikkek 7, és 4. a feltételhez kötött nem pénzügyi eszközök és kötelezettségek értéke. A vagyonmérleg, a vagyonelemek értékelésének dilemmái Az ESA 2010 fogalom-meghatározása szerint a vagyonmérleg egy olyan gazdasági kimutatás, amely egy adott gazdasági egység, vagy egységcsoport gazdasági tulajdonában levő gazdasági eszközök és kötelezettségek egy adott időpontbeli (általában december 31-i) értékét mutatja meg. A nemzeti számlákban a vagyonmérleget rendszerint valamilyen aggregáltsági szinten (pl. adott intézményi szektorban) és nem egyedileg (pl. egy adott vállalat eszközeinek kimutatására) állítják össze. A vagyonmérleg állomány adatokat tartalmaz, bemutatja a termelési, a jövedelemelosztási- és felhasználási, valamint a felhalmozási számlák tételeinek a gazdaság vagyonállományára gyakorolt hatását, ezáltal teszi teljessé a számlák sorozatát. A mérleg nyitó és záró állománya közötti különbség közvetlenül megjelenik a felhalmozási számlák folyó tételei közötti elszámolásokban is. Adott időszakban a vagyon értéke változhat 1. eszközökkel kapcsolatos tranzakció (felhalmozás, és állóeszköz-felhasználás) hatására, vagy az 2. eszközök egyéb változásai, mint pl. rendkívüli események (egyéb volumenváltozás) vagy a pénz, mint elszámolási egység értékének változása (átértékelés) miatt. Eszközállomány értéke a nyitómérlegben + beszerzett eszközök értéke csökkentve az eladott eszközök értékével - állóeszköz-felhasználás + eszközök volumenében az egyéb, nem gazdasági műveletekkel összefüggő változások értéke (pl. új ásványlelőhely felfedezése, természeti katasztrófák pusztítása) + eszközök árának változásából adódó névleges eszköztartási nyereség vagy veszteség = Eszközállomány értéke a zárómérlegben az elszámolási időszakban 7 Pl. a háztartások tulajdonában levő személygépkocsi, ha nem vesz részt közvetlenül a termelésben, fogyasztásként kerül elszámolásra a nemzeti számlák rendszerében. Ugyanakkor, ha egy autó vállalati tulajdonban van, és azt a termelési folyamatban több mint egy évig hasznosítják, már gazdasági eszközként kerül a rendszerbe. 43

44 Magyarországon a környezetstatisztika csak nemrég, 2006-ban került be a szakstatisztikák közé önálló témakörként, a fejlett országok nemzetközi gyakorlatának és a fenntartható fejlődés filozófiájának megfelelően. A környezetstatisztika a környezet, vagyis a környezeti elemek, azok rendszerei, folyamatai, és szerkezete állapotát és változásait követi nyomon a környezeti adatok statisztikai módszerekkel történő felvételével, feldolgozásával, tárolásával, átadásával, átvételével, elemzésével, szolgáltatásával, közlésével, valamint közzétételével. Ennek keretében statisztikai módszerekkel kiemelten nyomon követi a környezeti elemeket (a föld, a levegő, a víz, az élővilág, valamint az ember által létrehozott épített (mesterséges) környezet, és ezek összetevői) érő hatásokat és az esetleges káros hatások kiküszöbölése ellen, a megelőzés érdekében tett intézkedések mennyiségi és minőségi paramétereit, nemzetgazdasági szinten. Jelenlegi kutatási program a természeti erőforrások vagyonértékének meghatározásához nyújthat módszertani kapaszkodót. 44

45 1.2. Erőforrás hasznosítás Optimalizációs modellek kidolgozása az erőforrások hatékony felhasználása érdekében Magyarország fosszilis és ásványi nyersanyagvagyona Magyarország éves energiafelhasználása mintegy 1170 PJ, melynek 76%-át importból fedezzük. Az egyes fosszilis energiahordozók import aránya hőmennyiségben / Mt-ban ill. Mrd m 3 -ben: Szén: 46% / 20% Kőolaj: 92% / 88% Földgáz: 77% / 79% (Szén esetén a hőmennyiség és a tömeg mennyiségből számított arány közötti jelentős különbséget a hazai termelés alacsony fűtőértéke okozza.) A hazai termelés volumene 2007-ben a következő volt: Szén összesen: 9,7 Mt, ebből 8,4 Mt volt a lignit, 1,3 Mt a barnaszén (gyakorlatilag a Vértesi Erőműhöz tartozó Márkushegyi Bányaüzem mélyművelés) Kőolaj: 838 kt Földgáz: 2,65 Mrd m 3 Magyarország ellátottsága a jelenlegi termelés szintjén (jelenleg gazdaságosan kitermelhetőnek [un. ipari] ítélt ásványvagyon alapján): Lignit: >300 év Barnaszén: >100 év Feketeszén: 2004 óta nincs termelés, de a szénvagyon jelentős Kőolaj: 20 év Földgáz: 22 év Az összes, technikailag kitermelhető ásványvagyon gazdasági megítélése a kül- és belgazdasági helyzettől, a technikai fejlettségtől, de elsősorban az energiahordozók világpiaci árától függ, ezért időről időre eltér. A jelenlegi (és nagy valószínűséggel tartós) rendkívül magas kőolajárak hatására a hazai kőolaj-, földgáz és szénvagyon is felértékelődik. Ily módon a kitermelhető vagyonból egyre több kerülhet a gazdaságos kategóriába. A technikailag kitermelhető ásványvagyon alapján számított élettartam (a jelenlegi termelés volumene alapján): Lignit: >500 év Barnaszén: >1000 év Feketeszén: 2004 óta nincs termelés, de a szénvagyon igen jelentős Kőolaj: 23 év Földgáz: >1000 év (tartalmazza az ún. Makói árok földgázvagyonát) 45

46 A technikailag kitermelhető ásványvagyon egésze a jövőben sem aknázható ki gazdaságosan. Az alábbi táblázat Magyarország jelenleg gazdaságosan kitermelhető és technikailag kitermelhető fosszilis energiahordozó ásványvagyonát szemlélteti: Fosszilis nyersanyag Gazdaságosan kitermelhető Technikailag kitermelhető Lignit Mt Mt Barnaszén 166 Mt 2 244Mt Feketeszén 199 Mt Mt Szén összesen Mt Mt Kőolaj 17 Mt 19 Mt Földgáz 58 Mrd m * Mrd m 3 * tartalmazza a Makói árok technikailag kitermelhető földgázvagyonát A fosszilis energiahordozókra vonatkozó ellátottság és ásványvagyon alapján megállapíthatjuk, hogy Magyarország primer energiahordozókból összességében jól ellátott, azonban az egyes nyersanyagok között jelentős az eltérés. Kőolaj esetén az ország helyzete behatárolt, jelentős kőolajtelepek felfedezésére nincs remény. Ezért továbbra is jelentős kőolaj importra szorulunk. Földgáz esetén alapvető fontosságú a Makói árok gázvagyonának kitermelésének megoldása. A gáz hagyományostól eltérő, ún. medenceközpontú földgáz, mely nagy mélységben ( m) található. Kitermelése még nem megoldott, sok műszaki probléma merül fel. A Falcon, Exxon Mobil és a MOL együttesen kívánja a technikai problémákat megoldani és a gázt kitermelni. A kitermelés költsége jóval nagyobb lesz, mint a hagyományos földgázmezőkön. A külföldi tőke jelenléte nélkülözhetetlen. Vélelmezhető, hogy az Exxon szállítja a technológiát. A vállalkozás gazdasági kockázata igen nagy. Siker esetén a termelés beindulása várható, mely pár év alatt felfuthat 10 Mrd m 3 /év-re. Pesszimista esetben a termelést a magas költségek miatt meg sem kezdik. (Magyarországon az in situ ásványvagyon az állam tulajdona, mely a kitermelést követően bányajáradék fizetés ellenében kerül a bányavállalkozó tulajdonába. Tehát a bányavállalkozó a társasági adón, iparűzési adón, stb. felül bányajáradékot is fizet. Ennek számítási módját Bányatörvény (1993. évi XLIII. Tv.) és a 118/2003 (VIII. 8.) Korm. rendelet szabályozta. Az éves bányajáradék befizetések elérték a 124 Mrd Ft-ot, melynek 98%-a kőolaj- és földgáztermelésből származott. A jelenleg hatályos (2008-ban módosított) Bányatörvény és az 54/2008. (III. 20.) Korm. rendelet a bányajáradék mértékét változtatta, szénhidrogéneknél lépcsőzetessé tette. A szénhidrogének után fizetendő bányajáradék összege vélelmezhetően nő.) Magyarország földgázfelhasználása elsősorban a szénhidrogén bázisú erőművek miatt az energiafelhasználáson belül aránytalanul magas. További szénhidrogén bázisú erőművek építése nem kívánatos, tovább növelné import kiszolgáltatottságunkat. A hazai erőművek energiahordozó-felhasználása 2006 évi megoszlása hőmennyiségre vetítve: Lignit 13% Barnaszén 4% Feketeszén (import) 3% 46

47 Olaj 1% Földgáz 35% Hasadóanyag 36% Megújuló ( biomassza ) 8% Hatalmas lignit vagyonnal rendelkezünk, az erőmű-fejlesztéseket ehhez kell kapcsolni, azaz hazai nyersanyagból, hazai munkaerővel energiát termelni. Indokolt a külföldi tőke jelenléte. A lignitvagyon akár 4000 MW erőművi kapacitás létesítését is lehetővé teszi. Örvendetes, hogy Visontán az MVM és a Mátrai Erőmű finanszírozásában 400 MW nagy hatásfokú fejlesztés történik (200 MW kis hatékonyságú kapacitást viszont megszüntetnek). Megítélésünk szerint szükség lenne a bükkábrányi lignitbázisú erőmű (1500 MW) megépítésére, de elő kellene venni a korábbi Ny-magyarországi (Torony térsége) lignitbánya nyitás és erőmű építés ügyét is. Legfontosabb hazai fosszilis energiahordozónk a lignit. A lignitbázisú erőművek önköltsége a többi erőműénél kivéve a Paksi Atomerőművet alacsonyabb. A barnaszén további energetikai felhasználása továbbra is kívánatos. Remény van a mecseki feketeszén bányászat beindítására (Máza-Dél lelőhely) és sokcélú hasznosítására (erőmű, kommunális hulladékkal történő együttes elégetés energianyerés céljából, kokszolás, esetleg vegyipari hasznosítás). A feketeszén metántartalma jelentős, kinyerése K+F tevékenységet igényel. Nem zárható ki egyes szénmedencékben a földalatti szénelgázosítást sem (K+F tevékenység). Magyarország ásványi nyersanyagvagyona Az Országos Ásványvagyon Nyilvántartás több mint 3700 ismert lelőhely 37,5 milliárd tonna földtani, és 24,4 milliárd tonna kitermelhető vagyonát foglalja magában. Hazánk január 1-i ásványvagyon készletét, a 2009 és évi termelést az alábbi táblázatokban mutatjuk be a Magyar Bányászati és Földtani Hivatal adataira alapozva. Kőolaj Nyersanyag Földtani vagyon Kitermelhető vagyon Termelés 2010 Földtani vagyon Kitermelhető vagyon I I I I.1. Mt Mt Mt Mt Mt Hagyományos kőolaj 209,4 18,4 0,7 218,6 23,1 Nem hagyományos kőolaj 418,9 25, ,9 25,1 Földgáz* Hagyományos földgáz 280,6 118,1 3,1 535,3 139,8 Nem hagyományos földgáz 3282,4 2274, ,4 2274,8 Szén-dioxid gáz* 45,9 32,2 0,1 45,8 32,1 Feketekőszén 1625,1 1915,5** ,1 1915,5** Barnakőszén 3198,0 2244,3 0, ,9 Lignit (külfejtéses) 5761,0 4356,3 8, , ,7 47

48 Uránérc 26,8 26,8-26,8 26,8 Vasérc 43,1 43,6** - 43,1 43,6** Bauxit 126,0 81,2 0, ,1 80,6 Ólom-cinkérc 90,8 100,2** - 90,8 100,2** Rézérc 781,2 726,5-781,2 726,5 Nemesfémércek 36,6 36,5-36,56 36,5 Mangánérc 79,6 52,6 0,055 79,5 52,5 Ásványbányászati nyersanyagok 4330,2 1270,3 2, ,6 Cement- és mészipari nyersanyagok 2897,5 1460,4 3, ,4 Építő- és díszítőkőipari nyersanyagok 4511, ,1 11, ,6 2985,8 Homok és kavics 8176,4 5408,6 25, ,4 5438,2 Kerámiaipari nyersanyagok 1832,8 1181,1 1, ,4 1182,1 Tőzeg, lápföld, lápimész 182,0 123,3 0,05 182,1 123,4 Magyarország összesen 37935, ,4 57, , ,2 Forrás: MBFH, 2013 KŐSZÉN Feketekőszén Barnakőszén Lignit Magyarország összes szénvagyona Forrás: MBFH, 2013 Magyarország kőszénvagyona Vagyon január január 1. (millió tonna) (millió tonna) Földtani 1625,1 1625,1 Kitermelhető 1915,5 1915,5 Földtani Kitermelhető 2243,8 2242,9 Földtani ,05 Kitermelhető 4356,3 4347,7 Földtani 10584, ,15 Kitermelhető 8515,6 8506,1 Ipari 3283,1 3272,4 Magyarország és évi széntermelése évi termelés évi termelés 1000 t/év 1000 t/év Feketekőszén - - Barnakőszén Lignit Magyarország összes széntermelése Forrás: MBFH,

49 Magyarország széntermelése ig Forrás: MBFH, 2013 Az 1980-as évek végi évi 20 millió tonnás évi széntermelés rohamosan tovább csökkent, 2005-re az évi széntermelés 10 millió tonna alá esett. A hazai termelésű szén részesedése az energiaellátásban 6,5%-ra, az erőművek tüzelőanyag-ellátásában 19,5%- ra csökkent, bár a hazai nyilvántartott szénkészletek több száz év időtartamra garantálhatják a biztonságos energiaellátást. SZÉNHIDROGÉN Magyarország szénhidrogén és CO 2 vagyona Megnevezés január 1. Kőolaj Földtani vagyon 637,5 (Mt) Kitermelhető vagyon 48,2 Földgáz Földtani vagyon 3817,8 (Gm 3 Kitermelhető ) vagyon 2414,6 CO 2 gáz Földtani vagyon 45,8 (Gm 3 Kitermelhető ) vagyon 32 Forrás: MBFH,

50 Kőolaj, földgáz, széndioxid termelés Magyarországon ig Forrás: MBFH, 2013 A legnagyobb kőolajtermelés Magyarországon között volt, amikor meghaladta a 2 millió tonna/év mennyiséget. Ugyanezen az időszak alatt a földgáz termelése 4-7 Gm 3 /év között ingadozott. Az itthon kitermelt szénhidrogének a hazai igények 17-20%-át tudják kielégíteni várhatóan 20 évig. Nagyobb, hagyományos típusú előfordulás felfedezése nem valószínű, azonban jelenleg óriási erőfeszítések történnek a nem konvencionális típusú, medenceközpontú (például a Makói-árok területéhez kapcsolódó), nagymélységű földgázvagyon kitermelésének előkészítésére. Amennyiben a jövőben ezek a technológiai kísérletek eredménnyel járnak, a hazai kitermelésű szénhidrogének részaránya és a termelés várható élettartama jelentősen növekedhet. Ugyancsak kedvezően módosíthatják a jövőképet figyelembe véve a jelenlegi kedvező világpiaci árakat a változó mélységű, elszórtan elhelyezkedő kisebb földgáztelepek korszerű technológiával való feltárásai. ÉRCVAGYONUNK Magyarország több száz éves múltra visszatekintő, egykor igen jelentős, világszínvonalú ércbányászata az elmúlt évtizedekben jelentősen megváltozott ben leállt a vasérc és a szulfid ércek (réz, ólom, cink) termelése. Az uránérc bányászata ben fejeződött be. Napjainkra hazánk ércbányászatából csak a bauxit és a mangánérc bányászata maradt aktív. Magyarország január 1-i ércvagyonát a 6. sz. táblázatban láthatjuk. 50

51 Magyarország 2010-i ércvagyona Földtani vagyon Kitermelhető Termelés vagyon 2010-ben (Mt) (Mt) (Mt) Vasérc 43,1 43,6 - Ólom-cinkérc 90, 8 100,2 - Rézérc 781,2 726,5 - Nemesfémércek 36,6 36,5 - Uránérc 26,8 26,8 - Bauxit 125,1 80,6 0,307 Mangánérc 79,5 52,5 0,055 Forrás: MBFH, 2013 Bauxit termelés Magyarországon ig Forrás: MBFH, 2013 NEMFÉMES ÁSVÁNYI NYERSANYAGOK Magyarország nemfémes ásványi nyersanyag-vagyona, termelése Nyersanyag- Földtani Kitermelhető vagyon Termelés Termelés főcsoport vagyon Mt Mt I. 1. I. 1. I. 1. I. 1. tonna m 3 tonna m 3 Ásványbányászati 4.330, , , , , , , ,2 Tőzeg-lápföld-lápi-mész 182,0 182,1 123,3 123,4 84,7 322,9 54,1 169,5 Cement- és mészipari 2 897, , , , , , , ,0 Építő- és díszítőkőipari 4 511, , , , , , , ,3 Építőipari homok 1 112, ,4 804,6 813, , , , ,6 Építőipari kavics 7 064, , , , , , , ,0 Kerámiaipari 1 832, , , , ,1 974, ,9 671,0 Nemfémes nyersanyagok mindösszesen , , , , , , , ,6 Forrás: MBFH,

52 A 2010-évi nemfémes ásványvagyon termelés összesen 43,9 Mt (21,0 Mm 3 ) volt, mely 16,8 Mt-val kisebb, mint az elmúlt évi érték Tőzeg-lápföld-lápimész Ásványbányászati nyersanyagok Cement- és mészipari nyersanyagok Építő- és díszítőkőipari nyersanyagok Építési homok Építési kavics Kerámiaipari nyersanyagok Nemfémes ásványi nyersanyagok termelése 1992 és 2006 között Magyarországon Kimerülő energiaforrások makrogazdaságtani modellezése Az első lépést a kimerülő erőforrások modellezésének irányába és a fenntarthatóság megfogalmazása felé Malthus tette meg 1798-ban, aki a népességnövekedés és a korlátozottan rendelkezésre álló termőföld problémájával foglalkozott. Jevons 1865-ben a véges szénkészletek és a növekvő energiagények kapcsán tett észrevételeket, a sort Hotelling folytatta (1932) aki a véges erőforrások alapvető gazdasági tulajdonságait vezette le. A Meadows-jelentés (1972) szerint a bolygónk fizikai erőforrásainak hatását érte el civilizációnk és az itt felvetett kérdések termékeny táptalajra hullva számos fontos választ implikáltak, így többek között Dasgupta és Heal ( The Optimal Depletion of Exhaustible Resources 1974), Solow (1974), és Stiglitz ( Growth with Exhaustible Natural Resources: Efficient and Optimal Growth Paths, 1974) adott új ötleteket és gazdagította az elemzés tárházát, amelyet a következő évtized viszonylagos némasága követte. A Brundtland-bizottság jelentése (Our Common Future, WCED, 1987) új lendületet adott az elemzésnek bevonva a környezetvédelmi problémák széles tárházát is, megkérdőjelezve a neoklasszikus közgazdaságtan növekedési dogmáit. A makrogazdasági növekedési elemzés kedvelt eszköze a Solow-féle növekedési modell. A Solow-féle növekedési modell egyik kulcsfontosságú része a termelési 52

53 függvény, amely az Y F( K, A L) alakban adott. A függvényben a szokásos jelölésekkel K a felhasznált tőkeállományt, L a munkaerő mennyiségét, és A a technológiai fejlődést, a felhalmozott tudást jelöli amellyel a munkaerő hatékonysága multiplikatív módon növelhető. A modell kiegészítésével az a célom, hogy az erőforrásokat és azok hatékonyságát megjelenítve, bizonyos további következtetéseket vonjunk le, amelyek az egyensúlyi megoldást módosíthatják, kiegészíthetik, árnyalhatják. Bár a következőekben elsősorban az energiára vonatkoztatjuk az elemzést, de ideérthetőek az olyan természeti erőforrások, amelyek végesek, nehezen vagy egyáltalán nem helyettesíthetőek. A modell kibővítése során vizsgálom egyrészt az energiaforrások mint makrogazdasági tényező figyelembevételével kapható módosuló eredményeket, másrészt az energiahatékonyság bevezetésével milyen változások adódnak. A szokásos jelölésekkel definiáljuk a (nemzetgazdasági) makroszintű termelési függvényt az alábbiak szerint Y F ) ahol: K tőke mennyisége E felhasznált (nem-megújuló) erőforrások vagy energiahordozók (energia) mennyisége L felhasznált munka mennyisége α + β + γ = 1 γ 1 (α + β): α, β, γ 0. Felteszem továbbá, hogy a skálahozadék állandó (a gazdaságunk hatékony szakaszán működik) α + β + γ = 1 γ 1 (α + β): α, β, γ 0 a gazdaságban az egyes termelési tényezők egységnyi kibocsátáshoz szükséges arányát jelöli 8. ( K, E, L K E L (1a) Feltételezem tehát, hogy a termelési függvény egy Cobb-Douglas típusú (vagy egy homotetikus függvényből megfelelő monoton transzformációval Cobb-Douglas típusúvá alakítható termelési függvény). A termelési függvényben az energiafelhasználás gyakorlatilag, mint az egész gazdaság energiahordozó-igénye, illetve tágabb értelmezésben naturáliákban vett nyersanyagigénye szerepel. További feltevéseim az egyes tényezők dinamikájára vonatkoznak: E E K sf( K, E, L) K sy K (1b) L nl s, ε, n, δ 0 Az energiafelhasználás és a munkafelhasználás illetve népesség növekedése (tehát feltesszük, hogy a népesség lélekszáma és az aktív népesség ugyanolyan ütemben változik) tehát egy exponenciális folyamatot követ, ahol és n rendre az energiafelhasználás változásának és a népességnövekedés ütemének jelölésére szolgál, s a megtakarítási hányadot jelenti, pedig az amortizációs rátát. Az első egyenlet az energiafelhasználás növekedésének változását, a második a tőkeállomány változására vonatkozó szokásos feltevést (megtakarítás és amortizáció különbsége) tartalmazza. A népességnövekedésre vonatkozó feltevés (harmadik egyenlet (1b)-ben) számos 8 Eltérő esetben a kitevők normalizálásával elérhető ugyanez a forma, természetesen a termelési szint változhat adott ráfordítási szerkezet mellett, ez azonban a levezetéseket érdemben nem befolyásolja. 53

54 54 szakirodalmi elemzés és a főáramú közgazdaságtan alapvetése, az energiafelhasználásra vonatkozó feltevésre a dolgozatban szereplő szakirodalmi áttekintés adhat elégséges hátteret. A továbbiakban a termelési függvényünk munkaintenzitásra jutó redukált változatával (egy főre jutó össztermék) foglalkozunk, amelyet f(k,e)-vel jelölünk és az alábbiak szerint származtatunk: e k L E L K L L E K L L E K L L E K F e k f )) ( (1 ),, ( ), (, (2) ahol a konvenciókat megtartva k és e jelöléssel az egy főre jutó (munkaintenzív) tőkefelhasználást és energiafelhasználást illettük: L K k és L E e (3) Ezt felhasználva vizsgáljuk meg az egyes munkaintenzív mutatók idő szerinti deriváltját. Az egy főre jutó tőkefelhasználást azonnal kapjuk a számos helyen megmutatott levezetés szerint: k n e k sf LL LK L K L E K sf L LK KL t L K k ) ( ), ( ),, ( 2, (4) felhasználva az (1)-ben és (3)-ban szereplő egyenlőségeket. Az egy főre jutó energiafelhasználás változása az alábbiak szerint adódik: e n L E n L E L LE EL t L E e ) ( 2. (5) A fenti összefüggés azt mondja ki, hogy az egy főre jutó energiafogyasztás növekedése az energiafelhasználás növekedési ütemének és a népességnövekedés ütemének különbségeként adódik. Vizsgáljuk meg most a termelési függvényünk idő szerinti deriváltját, a termelési függvény változását az idő szerint. ), ( ) ( ), ( ), ( 1 1 e k f n e e k f k k e e k e k k e k e k e k e k t e k f Felhasználva (4) és (5) jobboldalát, adódik, hogy )) ( ) ) ( ), ( ( ( ), ( ln ), ( )) ( ) ) ( ), ( ( ( ), ( n k k n e k sf t e k f e k f n k k n e k sf t e k f (6)

55 A fenti levezetésekből levonható az alábbi következtetés. A kiegészített modellben az egy főre jutó termelést a hagyományos modellben szereplő első tag mellett az energiafelhasználás is befolyásolja, minél nagyobb az energiafelhasználás, annál nagyobb az egy főre jutó termelés (GDP/fő). Az energiafelhasználás és a népességnövekedés különbségével arányosan nő a kibocsátás, vagyis a népességnövekedés önmagában nem feltétlenül jelent termelésnövekedést, hiszen egyre növekvő erőforrásmennyiséget kell az önfogyasztás (létfenntartás) számára átcsoportosítani. Hipotetikus országunkat növekvő vagy akár stagnáló népesség esetén csak akkor tudjuk növekvő kibocsátásra sarkallni, ha az energiafelhasználást vagy erőforrásfelhasználást tudjuk növelni (modellünkben a hatékonyságjavulást még nem vezettük be). Modellünkből így az a következtetés is levonható, hogy bolygónk növekvő népessége szükségszerűen növekvő erőforrásigényt támaszt majd, és egy idő után ezt egyrészt a termelés nem tudja majd követni, másrészt, természetesen intuitív módon az erőforráskorlátok fognak határt szabni. Ugyanakkor érdekes következtetés, hogyha (6) egyenleteit megvizsgáljuk, hogy a népesség negatív növekedése (csökkenése) pozitív hatással lehet az egy főre jutó termelés változására. Azt, hogy ez az össztermelést növeli, vagy csökkenti-e az dönti el, hogy a globális, makroszintű termelési függvény mennyire rugalmas szakaszán leszünk majd. A modern társadalmak csökkenő népességszáma az egy főre jutó energiafelhasználás (és így fogyasztás) maximalizálásával lehet összefüggésben. Energiahatékonyság a modellben A probléma behatóbb vizsgálata érdekében bővítsük ki fenti egyszerű modellünket az energiahatékonysággal (hatásfokkal). Ezt mint látni fogjuk, egyfajta multiplikátorként fogjuk értelmezni. Vizsgáljuk meg tehát a nem munkanövelő (munkaintenzív) hanem energiafogyasztásnövelő (energiaintenzív) fejlődés hatását. Ez fontos, hiszen az iparosodás óta, az ipari forradalom kezdete óta ilyen típusú a gazdaság fejlődése, a munkatényező háttérbe szorulása a gépesítéssel kezdődött, és elmondható, a korábbiakkal összefüggésben is, hogy termelésünk, gazdaságunk energiaintenzív, gazdasági fejlődésünk egyik kulcstényezője az előbbiekben megmutatottak szerint is az energiafelhasználás, az energia fogyasztásának növelése. A termelés munkatényező-intenzitásának csökkenésének a szakirodalomban is bő teret szentelnek. Ez következik az ipari kor összes eddigi eseményéből, a gépesítés, automatizálás, termelésirányítás mind az emberi tényező korábbi feladatainak átvételéről szól. Egyetlen példa: amíg korábban egy gépelem megtervezését, méretezését, próbapados vagy egyéb tesztelését akár 100 mérnökóráig tartó munka kísérte, és anyagveszteséggel, selejttel járhatott, ma egy számítógépes munkaállomással ez párórás feladat a feladat komplexitásától függően, és számos vizsgálat szimulálását is a legyártás nélkül el tudja végezni a szoftver. A probléma vizsgálata érdekében vezessük be most a gazdaságban a munkaerő és az energia (vagy anyagi erőforrások) felhasználásának hatékonyságát makroszinten, melyeket jelöljünk rendre η L -lel és η E -vel. Az energiahatékonyságot értelmezhetjük akár megújuló/meg nem újuló energiák arányaként is, minél magasabb ez az arány, annál hatékonyabb egy gazdaság, hiszen annál kevesebbet fordít energiaköltségként nem megújuló energiákra (pl. fosszilis tüzelőanyagokra, így olajra). Ez a felírás tehát kellő rugalmasságot enged meg az értelmezés terén. 55

56 Írjuk fel a termelési függvényt az alábbi formában: Y K ( E) E ( L) 1 1 ( ) L (7) Vegyük észre, hogy a lenti felírásban az η-k nem a termodinamikai összefüggésben értelmezett hatásfokok 9, hanem egyszerű multiplikátorok, amelyek az adott tényezőfelhasználás hatékonyságát közgazdaságilag értelmezhető módon fejezik ki. Ez egy igen rugalmas és kényelmes megközelítés. Az alábbi további feltevésekkel élünk: h L E L E L h E (8) vagyis a tényezőhatékonyságok változnak, és javulnak. Ez logikusnak tűnő feltételezés. A szokásos népességnövekedésre vonatkozó feltevésünk mellett élünk azzal a feltevéssel is, hogy a technológiai-társadalmi fejlődés hatására a munkahatékonyság és az energiahatékonyság is konstans (h L, h E ) ütemben javul, ez jelentősen egyszerűsíti a feladatot. Feltesszük továbbá az egyszerűség kedvéért, hogy az erőforrások (energiahordozókészletünk véges) mennyisége E 0 =E t minden t időpontban. Vegyük észre, hogy ez nem az energiaforrások kimerülését jelenti, hiszen ez az energiamennyiség minden időszakban rendelkezésre áll, hanem csupán azt, hogy egy adott időszakban nem áll korlátlan mennyiség rendelkezésre. Ha a munkaerő és a hatékonyságok növekedésére vonatkozó elsőrendű differenciálegyenleteket megoldjuk, akkor triviálisan adódnak az alábbi összefüggések L L e t Lt Et 0 nt e L0 E0 e hlt het (9) A következőekben loglinearizálást használva vizsgáljuk meg a termelési függvény idő szerinti deriváltját: Y lny lny ln K lne ln E ln L ( ) (1 ( ))( t t t t t ln K he 0 (1 ( ))( hl n) t ln L ) t (10) Jelöljük most -val (nem összekeverve k-val) a tőke kibocsátásegységre (kibocsátás tőkeintenzitása) jutó részét: K Y ezt (10)-be helyettesítve: ln ln K lny ln ln K lny t t t 9 Egy lehetséges átalakítás a termodinamikai hatásfok ( TD ), és a termelési függvényben alkalmazott hatásfok (pl. L ) között például az L = 1/(1- TD ) összefüggés lehet. 56

57 ln ln K ln K ( he (1 ( ))( h t t t ln K (1 ) he (1 ( ))( hl n) t L n)) (11) ln K K Felhasználva, hogy a szokásos feltételek mellett, a logaritmusfüggvény és t K összetett függvények deriválási szabályaiból, és felhasználva (1)-ből K definícióját, adódik, hogy Y ln ( 1)( s ) he (1 ( ))( hl n) (12) K t Amennyiben a szokásos egyensúlyi növekedési pályát vizsgáljuk, akkor megkívánjuk, hogy a kibocsátás-tőke aránya állandó maradjon, vagyis a (12) jobb oldala nullával legyen egyenlő, ekkor az egyensúlyi tőkeintenzitás az egyenletet κ-ra átrendezve adódik: s e he (1 ( )) hl 1 1 (1 ( )) n 1 (13) A nevezőben vegyük észre, hogy a két hatékonyságnövekedés súlyozott átlaga szerepel, ezt jelöljük h-val, ( 1 ( )) h L he h (14) 1 1 és így az alábbira redukálódik az egyensúlyi tőkenövekedési ütem képlete: s e ( 1 ( )) n h 1 (15) Látjuk, hogy az energia-, vagy erőforrásfelhasználás és a munkaerőigényesség, illetve annak változása jelentőséggel bír, és módosítja, hatékonyságnövekedés esetén csökkenti az egyensúlyi tőkeigényességet/tőkeintenzitást. Az összkibocsátás helyett vizsgáljuk az egy főre jutó kibocsátás változását, felhasználva, hogy és Y ln( ) ln( y) L (ln Y ln L) lny ln L lny L lny n t t t t t t L t (16) Y K ln K ln lny (16b) Helyettesítsük (10)-be a fenti összefüggéseket, és az előbb kapott egyensúlyi intenzitást, κ E t, adódik, hogy: 57

58 ln( Y ) ln K ln lny he (1 ( ))( hl n) ( ) t t t t h (1 ( ))( h n) E ln( Y ) ln (1 ) h(1 ) (1 ( )) n t t ln( Y) ln (1 )) n h h n n t 1 t 1 1 Ekkor (16)-t felhasználva, adódik L ln( y) h ) L he hl ( he n h n n t (17) A fenti eredményből kitűnik, hogy a termelési függvényben az energiahordozók/erőforrások felhasználásának aránya (β) szerint jelentkezik a népességnövekedés negatív hatása, a hatékonyságjavulás üteme pedig az egy főre jutó termelés növekedését okozza. Megállapíthatjuk, hogy a népességnövekedés makrokibocsátásra gyakorolt hatása azon keresztül is jelentkezik, hogy a növekvő populáció energiafelhasználása is csökkenti az egy főre jutó összjövedelmet, és elfogyasztható energiát (emlékezzünk vissza, hogy E-t rögzítettük). A hatékonyság növekedése pedig a felállított modell szerint egyenes arányban növeli a gazdaság kibocsátását. Az energiahatékonyság javulásának hatása Rögzítsük most energiafelhasználásunkat, tegyük fel, hogy sikeres kormányzati és lakossági erőfeszítések lehetővé teszik ezt. Egyszerűsítő feltevések mellett vizsgáljuk tovább modellünket, tfh. a munkaerőfelhasználás elérte optimális, tovább már nem növelhető hatékonyságát, és η L =1. Tételezzük fel, hogy a gazdagabb társadalmak népessége, és így munkaerőkínálata is gyorsabban nő, (megugrik) amennyiben egy kritikus szinten (Y e /L e ) túllép az egy főre jutó jövedelem Yt Ye nt ( ) L L (18) t ahol n a népességnövekedés üteme, és ν valamilyen konstans tényező. Keressünk egyensúlyt, ahol a munkaegység termelékenysége állandó, a munkatőkearány állandó, és feltételezzük az indulófeltevés szerint, hogy az energiaforrások felhasználásának hatékonyságának javulása és a népességnövekedés sebessége megegyezik: n=h e, így biztosítva azt, hogy a népességnövekedés nem okoz további energiafogyasztás-növekedést (E t = konst. fth. E t = 1 az egyszerűség kedvéért), ekkor (18)-ból Y/L-t kifejezve, Y Y n Y h L L L e E t E E E E (20) 58

59 továbbá mivel a munkahatékonyság állandó, ezért annak növekedési üteme h L =0, (13)- ba visszahelyettesítve: s e he (1 ( )) hl (1 ( )) n s s he (1 ( )) n he 1 1 (21) Az egyensúlyi tőkeállománynövekedés tehát - amennyiben a multiplikátorként értelmezett energiahatékonyság növekedése biztosított (beruházásokkal, megújulók használatával, energiatakarékossággal, stb.), és így az energiafelhasználás stabilizálható - megegyezik a megtakarítási hányad és az amortizációs ráta és az energiahatékonyság növekedési ütemének arányával. Az egyensúlyi növekedési pálya (κ e ) mentén a munkaerőegységre jutó kibocsátás összefüggésébe behelyettesítve és felhasználva a hatékonyság statikusságára vonatkozó feltevésünket adódik az egy főre jutó kibocsátás: Y K ( E) ( L) E L Y K ( E) ( L) Y E L L L L L L 1 1 E L e E L Y Y e E 1 L L L Y L e E L e E L (22) Felhasználtuk, hogy α + β + γ = 1, κ = K/Y, E = 1, és a munkatermelékenység (hatékonyság) tovább nem nő, konstans, értéke 1. Fejezzük ki (22) utolsó összefüggéséből L-et, behelyettesítve (21)-et, adódik L 1 L L 1 L E Y E Y s Ye h e L h L e e 1 E 1 (22b) Ha most Y * =Y e /L e jelölést alkalmazunk, akkor adódik az alábbi összefüggés s L 1 * E he y he (23) Az eredmény szerint a munkaerőfelhasználás további bővülését teszi lehetővé az energiahatékonyság növelése. Jelöljük (23) jobboldalának első két szorzótényezőjét λ- val, ez egy adott gazdaságra jellemző konstansként értelmezhető 59

60 s * he y he 1 (24) Helyettesítsük (23)-at (7)-be és adódik Y K ( E) ( L) K ( E) ( ) E L E L E K E K E L E Y K E (25) felhasználva az alábbi átírásokat, és azt hogy η L állandó és az energiafelhasználást stabilizáltuk (E t = 1), tehát λ-val egybefoglalva egyetlen konstanssal reprezentálhatjuk: L A Θ konstans egy adott országra jellemző állandó, amely számos makrogazdasági állandótól függ az energetikai tényezők mellett. A (25)-ben kapott eredményt tanulmányozva, látható, hogy egy olyan gazdaságban, ahol sikeresen stabilizáltuk az energiafogyasztás nagyságát, a munkaerőfelhasználás hatékonysága elérte az optimális szintet, a gazdaság kibocsátását, a makrojövedelmet a további energiahatékonyság növelésével az energiafelhasználás tényezőként várt arányánál (β) nagyobb arányban (β + γ) tudjuk növelni. Ez az eredmény módszertani igazolást ad arra a sejtésre, hogy az energiahatékonyság javítása segítségével intenzív módon, további energiafogyasztásnövekedés nélkül biztosítható a gazdasági fejlettség szintje. Megjegyzem, hogy a modellben az energiahatékonyságot tágabb értelemben, multiplikátorként használtam, és az egységnyi energiaforrásból előállítható többletenergiaként értelmeztem. Világos, hogy az energiahatékonyságot javító intézkedések közé minden különösebb korlátozás nélkül besorolhatóak a megújuló energiák felhasználását célzó intézkedések is, hiszen egységnyi energiaforrás előállításával (amelyet például a megújulókat hasznosító berendezések telepítésére, előállítására fordítunk) magas energetikai megtérülést érhetünk el, javítva makroszinten az energiafelhasználás hatékonyságát. Hazai makrokibocsátási függvény egy lehetséges becslése és alkalmazása A hazai F(K,L,E) alakú makrokibocsátási függvényt a fenti eredményre (25) támaszkodva egy egyszerű alkalmazás érdekében becsültük. A becsléshez felhasználtam az Eurostat és a KSH adatbázisait. Az Eviews futtatása során a logaritmizált adatsorokra jó illeszkedéssel (R 2 adj=0.984) adódik ln Y *ln E *ln K *lnL (26) vagyis Y E K L (27) alakban a makrokibocsátás a felhasznált energia, a tőkejavak, és felhasznált munkaerő függvényében. Vizsgáljuk most meg a hazai Energiahatékonysági Akcióterv 60

61 makrokibocsátásra gyakorolt hatását. Az előzetes elképzelések szerint az akcióterv 12%- kal növelné a hazai energiahatékonyságot. Ekkor az egyszerűség kedvéért minden mást változatlannak feltételezve, és feltételezve a (25)-ben kapott eredményekhez vezető feltételeket az energiafogyasztás szintjének stabilizálása 10 a makrokibocsátás változása a komparatív statika módszere szerint az alábbiak szerint adódik: Y K 0 E E1 E0 Y K K (1.12 ) 1.12 K 1 E1 E0 E Y Y0 (27) Mezőgazdasági vállalati termelési szerkezet optimalizációs modell Jelen kutatási munkánk során két célt tűztünk magunk elé. Egyrészt a mezőgazdasági termelők számára olyan modell szerkesztését, amely elősegíti a vállalkozók számára a termelési struktúra tekintetében való döntéshozatalt, másrészt olyan módszertani megoldást, amely élve a korszerű számítástechnikai lehetőségekkel a vállalati méretre tetszés szerint igazítható módszertani hátteret biztosít. Első kutatási célkitűzésünk egy könnyen áttekinthető, rugalmas kisebb mezőgazdasági vállalkozások számára is jól használható LP modell elkészítése. A modell egy fiktív gazdaságra, mintatechnológiára készült tanulmány, de bármely gazdaságra kidolgozható. Gazdaságonként változhatnak a szóba jöhető növények, a számba vehető erőforrások korlátai, és a piaci lehetőségek. Ugyanez a helyzet a terméshozamot illetően. Az egységárak is mindig változnak, s ezt a változást a rendszer logikája szerint kezelni tudjuk. Második célkitűzésünk a modell copyright változatának kidolgozása CD formátumban. A CD-n megtalálható lesz az alapmodell, gyakorlatilag egy adatbázis a termelés szempontjából szóba jöhető növények általános technológiai paraméterekkel, ajánlott feltételrendszerrel, ajánlott célfüggvényekkel mely az adott gazdaság paramétereihez igazítható. Az adott gazdaság adataival feltöltve gyorsan és egyszerűen készíthetők el a tervváltozatok. A rendszer az Operációkutatás oktatásában használt WINQSB szoftver általunk egyszerűsített változatával működtethető. A termelés optimalizációs modellje lineáris programozáson alapul és lehetővé teszi, hogy egy általunk kiválasztott mezőgazdasági területre vonatkozóan meghatározzuk az optimális vetésszerkezetet, különböző célfüggvények esetén. A modell szerkezeti logikája az 1. ábrán látható. 10 Megjegyzendő, hogy az energiafogyasztási szint stabilitását a modell szerint is a nem-megújuló energiahordozókra vonatkoztatom csupán. 61

62 Érzékenységvizsgálati eredmények Optimális megoldások maximális jövedelem átlagos terméseredmény esetén optimista becslés szerint pesszimista becslés szerint Változók potenciálisan szóba jöhető növények Termelési erőforrások korlátai Különböző kapacitásszintek Parametrikus modellváltozatok 1. ábra: A modell szerkezeti logikája Forrás: Szűcs I. et al. (2009) alapján, saját szerkesztés A termelés célja általában az elérhető maximális jövedelem. A célfüggvények együtthatónak meghatározásához a termésátlagok vonatkozásában a KSH 20 éves adatsorát, az átvételi árakat, termelési költségeket tekintve a www. farmit.hu és www. agrarkamara.hu adatait használtuk fel. E kutatási téma keretén belül foglalkoztunk a klímaváltozás hatásának matematikai becslésével (Tóthné Lőkös Klára ifj. Lőkös László: A hazai őszi búza termőterületek klímaérzékenységének megye szintű vizsgálata). Az ott kapott eredményeket is figyelembe véve állítottuk fel a célfüggvények különböző variánsait. Ezt azért tartjuk fontosnak kiemelni, mert a különféle prognózisok szerint a klímaváltozás nagymértékben átalakítja a magyar mezőgazdaság szerkezetét. Ennek megfelelően három célfüggvényt fogalmaztunk meg: 1. Elérhető maximális jövedelem átlagtermés alapján. 2. Elérhető maximális jövedelem optimista becslés szerint. 3. Elérhető maximális jövedelem pesszimista becslés szerint. Az elkészített modell különböző célfüggvényekre történő optimalizálását a WinQSB program segítségével végeztük el. A számítógépes program által megadott táblázatokból hosszadalmas számítások nélkül meghatározható a primál- és duálváltozók értéke, megállapítható az optimális termelési szerkezet. A redukált költség és az árnyékárak pedig érzékenységi vizsgálatokra adnak lehetőséget. 62

63 A természeti erőforrásokkal való gazdálkodás monitoring rendszerének kidolgozása Értelmezésünk szerint a monitoring-rendszer a természeti erőforrásokat érintő társadalmi- és gazdasági változások számadatok révén történő leírása, figyelemmel kísérése. Ez a monitoring-rendszer alkalmas a természeti erőforrások jelenlegi állapotának jellemzésére, az in situ érték megállapítására irányuló kutatómunka segítésére, továbbá a belőlük nyerhető intermedier, illetve nyersanyag számbavételére és az elsődleges hasznosítás jellemzőinek rögzítésére. Az alábbiakban kutatói körben kitöltött kérdőívezéssel összegyűjtöttük, hogy a gyakorlatban milyen adatbázisok szolgálják a megfogalmazott feladatok teljesítését. A gyűjtött információk a következőképp rendszerezhetők: Megjegyzések: 1. Amennyiben egy adatbázis több kutatási feladathoz is hozzárendelhető, azt kérjük külön soron feltüntetni az adatbázis ismételt beírásával! 2. Amennyiben egy kutatási feladathoz több adatbázis is kapcsolható, azt is külön soron szíveskedjen feltűntetni! Az adatokból látható, hogy a különböző természeti erőforrások leírását és hasznosítási folyamatát végigkövető információk nem egyforma mélységűek, melyből következik, hogy eltérő mélységű lehetőséget nyújtanak a területtel foglalkozó elemzők számára. Ez a tendencia érvényes nemzetközi szinten is, ezért egyre határozottabbak azok a törekvések, melyek a nemzeti vagyon számításához szükséges számadatokat egységes módon és egységes módszerekkel veszik nyilvántartásba. Magyarországon is folyamatban vannak ezek a módszertani megközelítések, mely magába foglalja a statisztikai rendszerek szinkronizálását, valamint a nemzeti számlák rendszerének egységes elvek szerinti kialakítását. A Központi Statisztikai Hivatalban készül egy tanulmány a természetei erőforrások egységes értékelése témakörben, mely az előbbiekben vázoltakról részletes áttekintést ad. Megjegyezzük, hogy e tanulmányban mi is szándékozunk közreműködni. 63

64 Sorszám Az Ön kutatási feladatához kapcsolódóan rendelkezésre álló adatbázis(ok) pontos megnevezése (amennyiben van, akkor elérhetősége is!) Természetei erőforrás megnevezése 1 EUROSTAT ( Termőföld 2 FADN (AKI) Termőföld KSH adatbázisa ( European Commission Agriculture and Rural Development Statistics and indicators Agricultural statistics: EU agriculture - Statistical and economic information ( cultural/index_en.htm) ITMR (Integrált Területhasználati Monitoring Rendszer) Termőföld Termőföld Termőföld Az adatbázisból felhasználható legfontosabb adatok/információk köre Az egyes európai országok földár adatait jellemző indikátorok (idősoros adatok) A tesztüzemi rendszerben szereplő vállalatok földhasználati viszonyait jellemző indikátorok (idősoros adatok), illetve földáradatok A földárat, földbérleti díjakat stb. jellemző idősoros adatok A piaci földárak és bérleti díjak átlagos értékei az egyes európai országokban Integrált térinformatikai adatbázis a Közép-Magyarországi Régió földrajzi adataival (környezeti adatok és szennyezők, tematikus háttértérképek, KSH területi statisztikai adatok, Budapest Agglomerációs Területrendezési Terve) Az adatbázis esetleges problémái A számos ország esetében megjelenő adathiány megnehezítette korrekt elemzések készítését. x A 2011-es földár adatok feldolgozása már megtörtént, viszont a 2012-es adatok feldolgozása még nem. Az adatok csak regionális és megyei bontásban érhetőek el. A földpiaci adatok esetében nincs egységes összehasonlítási alap, mivel más-más művelési ágra (szántó, gyep stb.) vonatkozólag gyűjtik ezeket, valamint az adatgyűjtési szintek is elkeverednek: az adatok egy része a művelési ágakra, a másik pedig a mezőgazdasági terültekre vonatkozik. A szolgáltatás nyilvánosan csak Web Map Service formában érhető el, a shapefájlok nem letölthetőek és így térinformatikai elemzésre alkalmatlanok. Esetleges javaslatok az adatbázis fejlesztésére x x x A földpiaci adatok gyűjtésének egységesítése a nemzeti FADNrendszerekben Az.shp fájlok nyilvánossá tétele legalább a közérdekű kutatások számára. Az integráció kiterjesztése az ország teljes területére. 64

65 6 7 MePAR (Mezőgazdasági Parcella Azonosító Rendszer) (mepar.hu) TeIR (Területi Információs rendszer) (teir.vati.hu) Termőföld Termőföld Mezőgazdasági parcella adatok, beleértve azok minőségi, érzékenységi adatait, valamint az egyes parcellákhoz kapcsolódó támogatásokat. A VÁTI gondozásában üzemelő információs rendszer széleskörű statisztikai adatokat tartalmaz területi bontásban. 8 KSH Termőföld megyeszintű termésátlag idősor adatok 9 Országos Erdőállomány Adattár (erdoterkep.mgszh.gov.hu/) Erdő Az adattár az erdőgazdálkodók adatainak nyilvántartásán túl erdőgazdálkodási adatokat tartalmaz erdőrészlet szinten. Az erdőtervi adatok is elérhetőek az adattáron keresztül. Nyilvánosan csak böngésző alapú és korlátozott információhozzáférés lehetséges. Az adatok térbelileg nem referáltak, így azok elemzése térinformatikai módszerekkel nem lehetséges. mélyebb szintű elemzést nem tesz lehetővé Az adatok nyilvánosan csak nagyon korlátozott formában érhetőek el, csak böngészőn keresztül van közzétéve, így elemzésre alkalmatlan. Az adatbázis teljes és elemezhető nyilvánossá tétele legalább a közérdekű kutatások számára. Az adatok térbeli referálásával jelentősen megnőne az elemzésre használható módszerek köre. x Az.shp fájlok nyilvánossá tétele legalább a közérdekű kutatások számára. Az adatok integrálása a MePAR rendszerrel STADAT (Statisztikai Adattáblák) ( Platinum Today ( ons/market-data-tables/) Erdő Makroszintű idősoros erdőgazdálkodási adatok. Az adatok csak makrogazdasági szinten érhetőek el, így részletesebb területi elemzések készítésére alkalmatlan. Az adatok közzététele a lehető legkisebb területi szinten, illetve az adatok térbeli referálása. Ásványvagyon Kereslet és kínálat adatok x x 65

66 12 U.S. Bureau of Labor Statistics (ftp://ftp.bls.gov/pub/special.requests/cpi/cpi ai.txt) Ásványvagyon Fogyasztói árindex x x 13 U.S. Geological Survey ( Ásványvagyon Kitermelésre és felhasználásra vonatkozó adatok x x 14 U.S. Geological Survey ( modity/) Ásványvagyon Készletekre vonatkozó adatok x x 15 U.S. Geological Survey ( al_prices/) Ásványvagyon Árra vonatkozó adatok x x 16 EUROSTAT ( Egyéb Sokrétű adat, elsősorban a fenntartható mezőgazdasággal összefüggésben Adathiányok, adatminőség X (nincs) 17 Józsefmajor tejelő szarvasmarha állomány alapadatai Egyéb termelési adatok x x 66

67 Technológiai javaslatok kidolgozása vállalkozások energiaszükségletének optimalizálására A biomassza feldolgozás folyamata A folyamat elemzésének következő lépése az energetikai alapanyagok feldolgozása, amely során víz, segédanyagok és energia kerül felhasználásra. Ezek és a keletkezett CO 2 mennyisége, a visszaforgatás lehetősége határozza meg a technológia értékelését, és a kinyert bioüzemanyag mennyiségét. Folyékony biomassza A 1. ábra mutatja be a biodízel gyártási folyamatát, amely során az anyagáramlást a szakirodalom 1 hektárra vagy 1 tonna alapanyagra vetítve adja meg. 1 hektár esetében 2 tonna olajosmaggal számolva 1,15 tonna olajdara, 0,75 tonna biodízel, és 0,1 tonna nyers glicerin keletkezik, amelyet megtisztítva 0,07 tonna gyógyszerészeti glicerin nyerhető. 1 tonna alapanyagból 0,58 tonna olajdara, 0,375 tonna biodízel, 0,5 tonna nyers és 0,04 tonna gyógyszerészeti glicerin készül az észterezési folyamat során. A biodízel előállítása során keletkező melléktermékek a kozmetikai ipar alapanyagaként, valamint állati takarmányozásra vagy biomasszaként (égetve vagy erjesztve) használhatók fel. Ez utóbbi esetében jelentősen javítja az energiamérleget, ha a keletkezés helyéhez közel esik a hasznosítás, ezért jellemző, hogy a bioüzemanyaggyárakhoz kapcsolt technológiaként biomassza-üzemet is csatolnak, ezáltal tovább javítva a hatékonyságot a gyártási (fosszilis) energia mennyiségének csökkentésén keresztül. 1. ábra: A biodízel gyártási folyamata és anyagáramlásai Forrás: Hancsók, 2004., Barótfi, ; in Katz Neményi, 1998.; 84. o. 67

68 A folyékony biomassza előállítása legyen szó akár biodízelről, akár bioetanolról az összetett kémiai folyamatok miatt rendkívül energia és vízigényes folyamat, amely számos esetben felveti a bio kötőszó használatának létjogosultságát. Emiatt kiemelten fontos, hogy a technológia hatékonyságát ne csupán az anyagi, de a kapcsolódó energiafelhasználás és keletkezés szempontjából is vizsgáljuk. Ezt a szemléletet követi a 2. ábra. 2. ábra: A biodízel előállításának energiamérlege Forrás: Barótfi, ; in Katz Neményi, 1998.; 84. o. A melléktermékként keletkező olajpogácsa hasznosítása több módon történhet, a glicerin kezelése azonban számos kérdést vet fel, mert az elsődleges felvevő, a kozmetikai ipar ilyen mennyiségben már nem tart igényt alapanyagra. Míg Európában biodízelt meghatározóan repcéből készítenek, addig a bioetanol előállítására több növény is felhasználható feltételezve, hogy nem energetikai célú növénytermesztés, hanem a feleslegek levezetése történik. A biodízelhez képest a bioetanol összetettebb, meg nem szakítható gyártási folyamatot jelent 11. A 3. ábrán látható anyagáramlás átlagos értékeket tartalmaz, amelyek az egyes technológiák és alapanyagok (száraz vagy nedves őrléses) szerint eltérést mutathatnak a keményítő feltárásához szükséges segédanyagok mennyiségétől, fajtájától és hőmérsékletétől függően. Ehhez szervesen kapcsolódik a CO 2 kibocsátás, amely fermentáció közben keletkezik. A melléktermékként keletkező DDGS az olajpogácsához hasonlóan állati takarmányozásra vagy biomasszaként biogáz előállítására használható fel. Az ábra tartalmazza minkét, Európában etanol előállítására felhasznált alapanyagot: a kukoricát és a búzát. A 3. ábra ugyan nem jelöli, de a melléktermékként keletkező gabonatörköly párologtatása és a desztilláció során technikai víz keletkezik, amely a folyamat végén 11 Az észterezés előtti tisztított növényi olaj is alkalmas hajtóanyagként történő felhasználásra, míg a víztelenített alkohol nem. Ebben a tekintetben a folyamat ugyan bontható, a termék azonban funkcióját nem látja el. 68

69 visszanyerhető, amely jelentősen javítja nem csupán a technológia környezetbarát megítélését, de az ökonómiai jellemzőket is. 3. ábra: Bioetanol gyártásának folyamata és anyagáramlása (kukorica alapanyagot feltételezve) Forrás: Hancsók, 2004, Barótfi, ; in Katz Neményi, 1998 Annak ellenére, hogy a kitűzött vizsgálati célok elsősorban számadatok segítségével valósíthatók meg, kvalitatív jellemzők érvényesítése is lehetségessé válhat, továbbá az eredmények értékelését jelentősen segíti az alábbi összefoglaló táblázat. 1. táblázat: A bioetanol és a biodízel termelés legfontosabb jellemzőinek összefoglalása Bioetanol Biodízel Alapanyag gabona (búza, kukorica) GHG megtakarítá s mérsékelttő l alacsonyig Előállítási költség Bioüzemanyag előállítás hektáronként Földszükséglet mérsékelt mérsékelt termékeny talaj cukornád magas alacsony magas termékeny talaj Olajos mag (repce, napraforgó) mérsékelt mérsékelt alacsony termékeny talaj Pálmaolaj Forrás: BNDES, 2008.; p. 65. mérsékelt mérsékelttő l alacsonyig mérsékelt nedves vagy parti talaj Az 1. táblázat első három oszlopa korábbiakban már kifejtésre került, ezért záró gondolatként az utolsó, ám napjainkban egyre fontosabb kérdés maradt. Látható, hogy mind a bioetanol, mind a biodízel alapanyagául felhasznált alapanyagok előállításához termékeny talaj szükséges, ezért a számos esetben megfogalmazott, és elvárt előny, vagyis a kedvezőtlen adottságú területek termelésbe történő bevonása a bioüzemanyagokon keresztül nem realizálható. 69

70 Szilárd biomassza A szilárd biomassza keletkezésének és anyagi folyamatainak velejét foglalja össze a 4. ábra. Az ábra azt a szemléletet követi, hogy kizárólag a más célra fel nem használható biomassza használható energetikai célra, vagyis elsődlegessé a szervesanyag visszapótlás szükségességét teszi. Ez a megközelítés nem csupán a fenntartható mezőgazdasági termelés folytatásával, de a valóban zöld energia előállításával is összhangban áll. A szilárd biomassza hasznosításának legegyszerűbb módja az elégetés, amely mint korábban említettük, az erdészeti ágazathoz kötődve leginkább fizikai folyamatokat jelent, a problémák jelentős része pedig inkább a termesztéshez és az ellátási lánc szervezéséhez kapcsolódik. A másik felhasználási módot a biogáztechnológiák alkalmazása jelenti, a gazdasági és környezeti kérdések pedig leginkább a bioüzemanyag előállításhoz hasonlónak tekinthetők. 4. ábra: A szilárd biomassza mezőgazdasági keletkezésének sematikus ábrája Forrás: Saját szerkesztés, 2013 A gazdasági vizsgálatok, valamint az energetikai szempontból önellátó mezőgazdaság lehetőségének vizsgálata során az alapanyagok és a technológia megismerése jelenti az első lépést. A 2. táblázat a biogáz-előállítás alapjául szolgáló biomassza csoportosítási lehetőségeit mutatja be. 2. táblázat: A biomassza csoportosításának lehetőségei a megjelölt szerzők szerint Biológiai eredet szerint Patay (2007) dendromassza, növényi fő és melléktermékek, másodlagos biomassza, harmadlagos biomassza. Ágazati eredet szerint Rákosi Nagy (1982) mezőgazdasági, erdőgazdasági és faipari, állattartási másodlagos biomassza. Forrás: Saját szerkesztés a jelölt források alapján, 2013 Eredet a mezőgazdasági tevékenység szerint Boros (1994) hagyományos mezőgazdasági termények melléktermékei és hulladéka, erdőgazdasági és feldolgozási hulladék, energetikai célra termesztett növény, másodlagos (állati) biomassza (trágya). 70

71 A biogáz előállítási technológiáját tekintve lehet mezofil, azaz közepes hőmérsékleten (32-40 C), valamint termofil, azaz magas hőmérsékleten (40 C fölött) történő. A két eljárás jelentős különbségeket hordoz a felhasználható alapanyagok átalakítása eredményessége, és az adott hőmérsékleten megélő, és ott hasznosan működő baktérium-csoportok tekintetében. A szilárd és folyékony biomassza feldolgozásának, az előállítható hő és villamos energia nyerésének több útja lehetséges, az alábbi ábra mutatja be az általános sémát, amelynek első lépése a szerves alkotóelemek bontása. 5. ábra: A biogáz-előállítás általános folyamata Forrás: Barótfi, 2000 A kinyerhető energia mennyisége szempontjából egyrészt az alapanyagok mennyisége és minősége, másrészt a technológia fejlettsége lehet meghatározó. 6. ábra: A legfontosabb szántóföldi növények minőségi jellemzői Forrás: Saját szerkesztés, 2013 Hajdú, 2009 alapján 71

72 A gyártási folyamat során a biogáz termelésre a hidrolízis fázis sebessége jelentős befolyással bír. Ebben a gyártási szakaszban az alkalmazott baktériumok összetétele kulcsfontosságú, ezért a biomassza és a baktériumkultúra összetételének optimalizálása jelenti az elsődleges feladatot. Amint az ábrán is látható, a második generációs technológia minden lehetséges növényi alapanyag esetében, valamint a környezetvédelmi hatások szempontjából kiemelkedően fontos energiamérleg tekintetében is kedvezőbb értékeket biztosít. 7. ábra: Az első és második generációs technológiák összehasonlítása Forrás: Barótfi, 2000 Az egy tonna szbsztrátumra jutó biogázhozam és metántartalom az élelmiszeripari melléktermékek esetében a legmagasabb, amelyek az állati trágyával jelentős biogázkihozatalt biztosíthat. 8. ábra: A tipikus alapanyagok legjellemzőbb tulajdonságainak összehasonlítása Forrás: Saját szerkesztés, 2013 Hajdú, 2009 alapján 72

73 A mikroökonómai elemzés módszertana A megújuló energiaforrások mikroökonómiai vizsgálatára a rendelkezésre álló számos metódus közül két módszertant választottunk. Az életciklus-elemzés (LCA) lehetővé teszi a vizsgálat logikai keretének meghatározását, a bevont változók körének pontosítását, míg az operáció kutatás körébe tartozó lineáris programozás az optimalizálás lehetőségét biztosítja. Életciklus-elemzés (LCA) A természeti erőforrások használatára irányuló fokozott társadalmi figyelemre és a makroökonómai folyamatokra számos szektor a zöld(ebb) termékek és zöld(ebb) folyamatok alkalmazásával reagált. Ennek érdekében számos vállalat alkalmazza az életciklus-elemzést környezeti teljesítményének mérésére. Annak ellenére, hogy az LCA alapelve szerint a bölcsőtől a sírig szükséges vizsgálni egy termék vagy szolgáltatás előállításának, használatának és használat utáni fázisának környezetre gyakorolt hatását, lehetséges egy-egy fázis elemzése is. Az elemzés eredményeként megállapítható a kumulált környezeti hatásokat, gyakran olyan hatásokat és folyamatokat számszerűsítve, amelyeket más, tradicionális metódusok nem vesznek figyelembe. Az életciklus-elemzés egy nemzetközileg standardizált módszertan, szabályozottsága révén szigorú és megbízható segítséget jelent a vállalati környezetmenedzsment során. Az életciklus elemzés folyamatát a 9. ábra mutatja be. 9. ábra: Életciklus-elemzés folyamata Forrás: Curran, 2006 Az LCA sajátossága, hogy lehetővé teszi a lehetséges környezeti tényezők és hatások elemzését a termék, folyamat vagy szolgáltatás viszonylatában: 73

74 A releváns energia és alapanyag inputok és környezeti terhelések leltárának összeállítása. A lehetséges környezeti hatások értékelése az azonosított inputok és környezeti terhelések viszonylatában. Az eredmények alkalmazása a döntéshozók támogatása a megalapozott választás meghozatala érdekében. Az életciklus elnevezés arra utal, hogy a legfontosabb tevékenységeket kell figyelembe venni a termék vagy szolgáltatás élete során, mely tevékenységekhez lépésenként csatolja a szükséges inputokat és az egyes rész-, végeredményként pedig a teljes folyamattal járó outputokat. Az LCA alkalmazásával lehetővé válik (Curran, 2006): a környezeti terhelés értékelésének fejlesztése egy adott termékre vonatkozóan, a környezeti optimum elemzése egy vagy több speciális termék vagy folyamat vetületében, egy tervezett projekt érintettjeinek meggyőzése érdekében, a környezeti hatások (víz, levegő, földhasználat) számszerűsítése, az életciklus minden egyes stádiumára és/vagy a meghatározó folyamatokra vonatkozóan, az anyag-felhasználás és a környezet-használat emberre és ökoszisztémára gyakorolt hatásának megállapítása, egy vagy több kiemelt környezeti területet érő hatások azonosítása. Az elméleti háttérnek megfelelően a 10. ábra tartalmazza a biomassza hasznosítására vonatkozó LCA egy lehetséges logikai felépítését, figyelembe véve a legfontosabb gyártási folyamatokat. 10. ábra: A biomassza életciklus-elemzésének logikai kerete Forrás: Heller et al., 2002 Mivel az életciklus-elemzés létjogosultságát mindenekelőtt a felhasznált adatok minősége befolyásolja, további, ellenőrző kalkulációk készítése lehetséges: 1. bizonytalansági elemzés, 2. érzékenységi vizsgálat, 74