Egyéni gazdaságok kockázatkezelése a növénytermesztésben Risk management at individual farms of crop producers

Tóth József 1 Nemes Anna 2 Egyéni gazdaságok kockázatkezelése a növénytermesztésben Risk management at individual farms of crop producers nemes.anna@aki.gov.hu 1 Budapesti Corvinus Egyetem, egyetemi docens 2 Agrárgazdasági Kutató Intézet, tudományos segédmunkatárs Összefoglalás A mezőgazdaságban felmerülő kockázatok köre rendkívül széles. A legnagyobb kockázatot az időjárás, az egyre gyakoribb természeti katasztrófák és a piaci árak ingadozása jelenti a termelők számára. A mezőgazdasági tevékenységek közül a növénytermesztés az időjárási kockázatoknak leginkább kitett ágazat. Az egyre kiszámíthatatlanabb és egyre szélsőségesebb időjárás a gazdálkodókat a kockázataik kezelésére ösztönzi. Kutatásunk során a 2001-2013. évi időszakból három évet emeltünk ki, a 2001., 2007. és 2013. évet, és ezekben az években megvizsgáltuk, hogy az egyes egyéni gazdaságok milyen kockázatkezelési stratégiákkal rendelkeznek és milyen hasonlóságok, illetve különbségek fedezhetők fel közöttük. Elemzésünk során hierarchikus klaszterelemzést alkalmaztunk, és a kapott kategorizálások évenkénti változását vizsgáltuk. Megállapítható, hogy a vizsgált évek során jelentős változások történtek kockázatkezelési szempontból, és ez a változás fejlődésnek tekinthető. Bevezetés Mit értünk kockázat alatt, amikor arra gondolunk, hogy a mezőgazdasági termelésben nő a kockázat? A gazdálkodók leginkább a lehetséges veszteségeket tekintik kockázatnak. Ez a megközelítés a kockázat nem kívánatos következményeit helyezi a középpontba. De ne feledkezzünk meg arról sem, hogy a kockázatvállalás eredménye pozitív is lehet. A gazdaság működését érintő kockázatok elkerülhetetlenek, de számos lehetőség biztosított a kockázat kezelésére, illetve csökkentésére. [Miller et al., 2004] A mezőgazdasági termelést érintő kockázatok köre rendkívül széles. A termelők a működéssel kapcsolatban naponta hoznak döntéseket. A döntéseiket befolyásoló tényezők alakulása nem jelezhető előre teljes biztonsággal, ezért minden döntés bizonyos mértékű kockázattal jár. A gazdálkodók érdeke is, hogy minél jobb kockázatkezelési stratégiát alakítsanak ki, a problémákra előre fel tudjanak készülni, illetve a lehetséges veszteségeket minimalizálni tudják. [Kahan, FAO, 2008] A gazdálkodást érintő kockázatokat az alábbi csoportosítás szerint tekintjük. Termelési kockázat: A növénytermesztés esetén a terméshozamhoz kapcsolódó kockázatot tekintjük termelési kockázatnak. A hozamcsökkenést számos tényező kiválthatja, például a kedvezőtlen időjárás, a természeti katasztrófák, betegségek és kártevők. [Miller et al., 2004] A szárazság ellen öntözéssel lehet védekezni, de Magyarországon csak a termőterület 3-4 százaléka öntözhető, vagyis csak a gazdálkodók szűk rétegének áll módjában alkalmazni ezt az eljárást. A betegségek és kártevők által okozott hozamcsökkenés növényvédő szerek és rovarirtó szerek használatával lehet csökkenteni. A tápanyagok visszapótlása és a talajhibák javítása érdekében műtrágya alkalmazható. Azonban az említett eszközök túlzott használatából adódó káros hatásokról sem szabad megfeledkezni, bár a magas árak miatt a gazdálkodók ideális esetben csak a ténylegesen szükséges mennyiséget veszik igénybe. A 476

terméshozamokkal kapcsolatos kockázatot a termelés diverzifikálásával is lehet csökkenteni, ugyanis különböző fajtájú növények eltérően reagálnak az egyes kockázati tényezőkre, ezáltal ha az egyik növény hozama csökken, még van rá esély, hogy a többi növény hozama elérje a kívánatos szintet. Végül, de nem utolsó sorban a növénybiztosítás is a hozamkockázatot csökkenti, mivel a szerződésben szereplő hozamkiesés esetén a biztosító megtéríti a bekövetkezett kár meghatározott részét. A diverzifikáció másik megvalósítási módja a jövedelem diverzifikálása. Ez nem kizárólag a hozamokhoz kapcsolódik, hanem inkább a farmon belüli, illetve farmon kívüli munkavégzéshez. Minél nagyobb arányban származik a termelő bevétele farmon kívüli tevékenységből, annál kevésbé rendíti meg egzisztenciálisan egy esetleges alacsony hozamú időszak. Piaci vagy árkockázat: A piaci kockázat alatt az input és output termékek árainak változását értjük. Ezeket az árváltozásokat az egyes termelők nem tudják befolyásolni. A gazdaság által előállított termék árát a termék iránti kereslet és kínálat, valamint az előállítás költsége határozza meg. Az előállítási költséget nagyban meghatározza az elért hozam, ezért a termelési kockázat és a piaci kockázat szorosan kapcsolódik egymáshoz. [Miller et al., 2004] A piaci kockázatok mérséklése többféle módon történhet. Amennyiben raktározható terményről van szó, a kivárás is jó stratégia lehet alacsony felvásárlási árak esetén. Így a termék különböző időpontokban értékesíthető, ezáltal egy adott időpontbeli kedvezőtlen ár által okozott veszteség csökkenthető. A határidős termékek szintén az árfolyam-ingadozás mérséklésére szolgálnak, ahol az eladó és a vevő előre megegyeznek a majdani árban. Ez történhet szervezett (future) vagy szervezetlen (forward) formában is. [Kahan, FAO, 2008; Kovács et al., 2009] Pénzügyi kockázat: A kamat- és árfolyamváltozásokból, likviditási problémákból eredő bizonytalanság. [Kovács et al., 2009, 7. o.] Pénzügyi kockázatról beszélünk, ha a finanszírozásához hitel szükséges. A kockázat a jövőbeli kamatváltozásból, a hitelező további hitelnyújtási hajlandóságából, illetve a hitelezett visszafizetési képességéből adódik. A sok hitel növeli a termelő kockázatát, a hitel hiánya pedig akár gyenge piaci pozíciót is jelenthet. [Kahan, FAO, 2008] Egyéni gazdaságok esetén a hitelképes üzemek aránya alacsonyabb, mint a társas gazdaságoknál. A pénzügyi kockázat mérséklését szolgálja a likviditás fenntartása is, amely lehetővé teszi, hogy váratlan helyzetben a gazdálkodó gyorsan készpénzhez tudjon jutni. [Kovács et al., 2009] Intézményi kockázat: Az intézményi kockázat mindazokat a kockázatokat foglalja magában, amelyek a gazdasággal kapcsolatban álló intézmények működésével köthetők össze. Ilyenek például a banki szabályozásban, az agrárpolitikában, támogatási rendszerekben bekövetkezett változások. [Kahan, FAO, 2008; Kovács et al., 2009] Az intézményi kockázatok ellen nyújthatnak megoldást a termelői csoportok, illetve az érdekképviselő szervezetek. Humán kockázat: A személyi kockázatot a gazdaságban tevékenykedők betegsége, halála, illetve az egyéb előre nem látható személyükhöz kapcsolódó események okozzák. [Kahan, FAO, 2008] Az egyéni gazdaságokban általában nagy arányt képvisel a családi munkaerő. Amennyiben családtag dolgozik a gazdaságban, feltételezhetjük, hogy a munkáját lelkiismeretesen és legjobb tudása szerint végzi el, mivel a családnak (bele értve önmagát is) termelik a jövedelmet. Idegen munkaerő esetén már egyéb motivációs eszközökre is szükség lehet, így ebből a szempontból a családtagok foglalkoztatása a humán kockázat csökkentését szolgálja. A kutatás célja az egyéni gazdaságok csoportosítása kockázatkezelési szempontból. A kiinduló hipotézisünk az, hogy az egyéni gazdaságokban a társas gazdaságokhoz viszonyított kisebb méretüknél fogva - nem a többféle kockázatkezelési eszköz együttes alkalmazása a meghatározó, hanem az egyes csoportokban egy-egy kockázatcsökkentő módszer dominál. Anyag és módszer Az adatok a magyar tesztüzemi rendszerből (Farm Accountancy Data Network - FADN) származnak, főtevékenységben növénytermesztéssel foglalkozó gazdaságokhoz kapcsolódnak. Ide tartoznak a szántóföldi 477 477

növénytermesztő, gyümölcstermesztő, zöldséghajtató, szántóföldi zöldségtermelő, továbbá a szőlőtermelő gazdaságok is. A vizsgálat során kiegyensúlyozott panelt vettünk alapul. Azok az egyéni gazdaságok szerepelnek a mintában, amelyek 2001-től 2013-ig mindvégig megtalálhatóak az adatbázisban, és minden évben valamelyik növénytermesztési ágazat volt a főtevékenységük. Az egyéni gazdálkodásformák között szerepel őstermelő, egyéni vállalkozó, családi gazdaság és összevont gazdaság is. Utóbbi több őstermelő, egyéni vállalkozó, stb. egységes irányítása alatt álló gazdaságot jelent. A kiegyensúlyozott panelben 227 különböző gazdaság található. A vizsgált tulajdonságok egy-egy kockázati csoport kezeléséhez kapcsolódnak. A termelési kockázat tekintetében a koncentráltságot, a növénybiztosítás értékét, a műtrágya és növényvédő szer felhasználását, illetve az üzemen kívüli munkavégzést és az árbevétel megoszlását vesszük figyelembe. A pénzügyi kockázat mérséklését a tőkeellátottsággal és a likviditási rátával, a humán kockázat menedzselését a családi munkavégzés arányával mérjük. Sajnálatos módon az intézményi kockázat és az árfolyamkockázat kezelésére vonatkozó adatok a tesztüzemi rendszerben nem állnak rendelkezésre, de ezek azok a kockázatok, amelyek csökkentésére a legtöbb gazdálkodó esetében nincs lehetőség. Az elemzés során alkalmazott mutatók és részletes leírásuk megtalálható az 1. táblázatban. 1. táblázat: Az elemzés során vizsgált mutatók Változó Tartalma tokeellatottsag Tőkeellátottság (Saját tőke/összes forrás) CR2 Koncentráció, a két legnagyobb termőterületű növény területe a teljes termőterülethez viszonyítva vezeto_munka_megoszl A vezető üzemben töltött munkaideje a teljes munkaidejéhez viszonyítva, beleértve az üzemen kívüli és a háztartásban végzett munkát is. ena_megoszl A főtevékenységhez kapcsolódó árbevétel aránya a teljes árbevételhez képest. A teljes árbevétel tartalmazza a mezőgazdasági és egyéb tevékenységben elért árbevételt is. csaladi_munka_megoszl A családtagok munkavégzése munkaórában az üzemben végzett teljes munkavégzéshez viszonyítva, beleértve az időszaki dolgozók munkavégzését is. novbizt_ena_mghez A növénybiztosításra fordított összeg a mezőgazdasági tevékenység árbevételéhez viszonyítva. mutragya_novvedo_ena_mghez A műtrágyára és növényvédő szerekre fordított összeg a mezőgazdasági tevékenység árbevételéhez viszonyítva. likviditas_mod Likviditási ráta (Forgóeszközök/Rövid lejáratú kötelezettségek) Amennyiben a gazdaság nem rendelkezik rövid lejáratú kötelezettséggel, úgy a likviditási ráta a nullával való osztás miatt nem értelmezett. De ez a minta több, mint 20 százalékának kieséséhez vezet, ezért alternatív megoldást alkalmazunk. Ezekben az esetekben a rövid lejáratú kötelezettségeket egynek tekintjük, így a likviditási ráta a forgóeszközök értékével egyezik meg. [Nyitrai, 2014] A mintában szereplő gazdaságokat hierarchikus klaszterelemzéssel csoportosítottuk a 2001., 2007. és 2013. évre vonatkozóan. A klaszteranalízis elvégzése előtt a változók közötti korreláció erősségét vizsgáltuk, de a korrelációs együtthatók értéke egyik esetben sem érte el a kritikus szintet, amely a változó elhagyására késztetett volna. A korrelációs együtthatók közül a műtrágya és növényvédő szerek felhasználására fordított árbevétel-arányos költség és a növénybiztosításra fordított árbevétel-arányos költség közötti a legmagasabb, azonban ennek értéke is csupán 0,288. A 0,491-es KMO mérték szerint a változók faktorelemzésre alkalmatlanok. 478

A fent említett indokok miatt a változókat nem vontuk össze, a hierarchikus klaszterelemzést a standardizált változókkal végeztük el. A rendelkezésre álló változók metrikus skálán mértek, hasonlóság mérésére távolságmérték alkalmazható. A kiinduló változóink között nagyon gyenge a korreláció, továbbá hasonló nagyságú klasztereket szeretnénk kapni, ezért a Ward-eljárást választottuk. Ennek elvégzése előtt a kiugró értékeket kiszűrtük az adatok közül, mert torzítanák az eredményeket. Az outlierek kezelésére a Simon (2006) által javasolt egyszerű lánc módszert alkalmaztuk. A klaszterek számát a klaszterkönyök módszer és a dendrogram alapján határoztuk meg. A dendrogam 10-es távolságánál lévő klaszterszámot tekintjük megfelelőnek. Az eredmény validálásához a mintát véletlenszerűen két, közel azonos elemszámú részre osztottuk és az almintákon szintén elvégeztük a klaszterelemzést. Az eredeti mintán elért eredményünk akkor tekinthető stabilnak, ha az almintákon is hasonló megoldást kapunk. Eredmények Elsőként tekintsük át az egyes változókra vonatkozó évenkénti leíró statisztikákat, hogy átfogó képet kapjunk az általunk vizsgált változók alakulásáról. A 2-4. táblázatok tartalmazzák a leíró statisztikákat. 2. táblázat: A változók 2001. évi leíró statisztikája Leíró statisztika, 2001. év N Minimum Maximum Átlag Szórás Medián tokeellatottsag 227 0,2375 1,0000 0,8719 0,1548 0,9231 CR2 226 0,3949 1,0000 0,8404 0,1595 0,8576 vezeto_munka_megosz 220 0,0000 1,0000 0,6898 0,3394 0,8473 l ena_megoszl 220 0,0000 1,0000 0,8074 0,2731 0,9199 csaladi_munka_megosz 225 0,0000 1,0000 0,7789 0,3049 1,0000 l novbizt_ena_mghez 225 0,0000 0,2969 0,0053 0,0233 0,0000 mutragya_novvedo_ena _mghez 225 0,0208 6,3195 0,2788 0,5083 0,2049 likviditas_mod 227 0,1385 30516,0000 2446,2217 5145,1438 16,0412 3. táblázat: A változók 2007. évi leíró statisztikája Leíró statisztika, 2007. év N Minimum Maximum Átlag Szórás Medián tokeellatottsag 227 0,0872 1,0000 0,8005 0,1956 0,8707 CR2 227 0,3818 1,0000 0,7846 0,1675 0,7682 vezeto_munka_megosz 227 0,0173 1,0000 0,6860 0,3420 0,8523 l ena_megoszl 223 0,0000 1,0000 0,8791 0,2295 0,9983 csaladi_munka_megosz 227 0,0383 1,0000 0,7517 0,2919 0,9599 l novbizt_ena_mghez 225 0,0000 0,2700 0,0063 0,0210 0,0000 mutragya_novvedo_ena _mghez 225 0,0000 3,6662 0,2730 0,4030 0,1980 likviditas_mod 227 0,0005 129586,0000 4201,2940 14748,798 6,1893 4 479 479

4. táblázat: A változók 2013. évi leíró statisztikája Leíró statisztika, 2013. év N Minimum Maximum Átlag Szórás Medián tokeellatottsag 227 0,1131 1,0000 0,8981 0,1332 0,9447 CR2 227 0,3643 1,0000 0,7771 0,1717 0,7466 vezeto_munka_megosz 227 0,0141 1,0000 0,7335 0,3152 0,9091 l ena_megoszl 220 0,0000 1,0000 0,9036 0,2065 1,0000 csaladi_munka_megosz 227 0,0455 1,0000 0,7397 0,2993 0,9229 l novbizt_ena_mghez 225 0,0000 0,0774 0,0044 0,0093 0,0010 mutragya_novvedo_ena _mghez 225 0,0000 6,2055 0,2719 0,4349 0,2171 likviditas_mod 227 0,0084 268856,0000 7398,1656 25459,528 8,8888 0 A leíró statisztikák esetén az outlierek is a mintában szerepelnek, csak a klaszterelemzés során zártuk ki a kiugró értékeket. A családi munkavégzés esetén szembetűnő, hogy a 2001. évben a minimuma 0 volt, azaz volt olyan egyéni vállalkozás, amelyben családtagot egyáltalán nem foglalkoztattak, ezzel szemben a 2007. és a 2013. évben a minimum pozitív, vagyis minden egyéni vállalkozás esetén volt családon belüli foglalkoztatás. A műtrágya és növényvédő szer alkalmazásánál fordított a helyzet, itt a három vizsgált év közül csak 2001-ben nem volt olyan gazdaság, amelynél nem merült fel ilyen jellegű költség. A növénybiztosítás esetén a maximum értékek alapján azt hihetnénk, hogy hatalmas visszaesés történt 2007 és 2013 között a növénybiztosítás igénybe vételében, de ez a szélső értékek hatása. A minimum, maximum és átlag értékek viszonyából adódóan nagyon ferde eloszlásról van szó, ezért inkább a medián értéket tekintsük mérvadónak. A medián növekedett, vagyis általánosságban elmondhatjuk, hogy nőtt a növénybiztosítás iránti igény. Ebben a növekedésben a 2012. évben bevezetett kétpilléres kockázatkezelési rendszernek is van szerepe, hiszen lehetőséget nyújt díjtámogatott biztosítás igénybe vételére. A következőkben tekintsük át az évenkénti klaszterelemzések eredményét. Az 5-7. táblázatok tartalmazzák a klaszterközepeket. A táblázatokban változónként színskálával jelöltük az egyes csoportokra vonatkozó kockázatcsökkentő mértéket. A kék jelöli azt a csoportot, ahol a legkevésbé érvényesül az adott eszköz kockázatcsökkentő hatása, piros pedig azt a csoportot, amelyben a leginkább alkalmazzák a termelők az adott eszközt. Mivel standardizált változókkal dolgozunk, ezért a negatív érték átlag alattit, a pozitív érték pedig átlag felettit jelent. Tekintsük példaként a 2001. évben a növénybiztosítás változót. A 7. csoportban a legnagyobb az értéke, itt alkalmazzák leginkább a növénybiztosítást mint kockázatkezelési eszközt. Ezzel szemben az 1. csoportban veszi fel a legalacsonyabb értéket, itt a legkevésbé fontos eszköz a többi csoporthoz viszonyítva. 5. táblázat: Klaszterközepek a 2001. évben Klaszterközepek 2001. év Klaszter Tőke CR2 Vez. m. ÉNA Csal. m. Bizt. Műtr. Likv. N 1 0,4889 0,4455-1,0982 0,5003 0,6471-0,2166-0,0474-0,1362 37 2-0,1223-0,0977 0,3594 0,2512 0,0028-0,1094-0,1096 2,6887 15 3 0,2071-1,1049 0,7282 0,5391 0,6878-0,1632-0,1383-0,2690 21 4-2,4885 0,3047-0,2940 0,1265 0,5660-0,1288-0,0930-0,3148 14 5-0,0308 0,2341 0,2206 0,3760-0,9003-0,1883-0,1943-0,3587 47 6 0,2732-0,0267 0,2929-0,1081-0,0738-0,2295 0,4747-0,1028 15 7 0,0045 0,0334 0,1658 0,0389 0,0372 0,6725-0,0496-0,1944 23 8 0,2079-0,3675 0,0482-1,6324 0,4940-0,2011-0,2528-0,4167 31 480

A 2001. évi adatok alapján a megfelelő klaszterszám nyolc. Az 5. táblázatban megfigyelhetjük, hogy az első klaszterben szereplő üzemek többféle kockázatkezelési eszköz alkalmazásában is élen járnak. Itt a legmagasabb a tőkeellátottság és a családi munkavégzés aránya, illetve a legalacsonyabb a vezető üzemen belüli munkavégzése, amely a más forrásból történő jövedelemmel van szoros összefüggésben. Ezzel szemben három másik eszköz alkalmazásában alulmúlja a többi csoportot, hiszen itt a legkoncentráltabb a termelés, a legnagyobb a mezőgazdasági árbevétel aránya és a biztosítás értéke is közel a legalacsonyabb értéket veszi fel. Hasonló a helyzet a harmadik csoport esetén is. Itt két eszköz használata intenzív (diverzifikáció és a családi foglalkoztatottság aránya), de másik két tényező tekintetében a legutolsó helyet foglalja el, ezek a vezető munkavégzése és az árbevétel megoszlása. A hatodik és a nyolcadik csoport is hasonlóan jellemezhető, ugyanis mindkettőben előfordul olyan tényező, amelyre nagy hangsúlyt fektetnek és olyan is, amely teljes elhanyagolt. A második és a hetedik csoportban van egy-egy tényező, amelynek használata kiemelkedő, a többi inkább átlagosnak mondható. Ezzel szemben az ötödik csoportban vannak azok a gazdaságok, amelyek minden vizsgált kockázatkezelési eszközt az átlagnál kevésbé alkalmazzák. A 2001. évben ez a legnépesebb tábor 47 gazdasággal. 6. táblázat: Klaszterközepek a 2007. évben Klaszterközepek 2007. év Klaszter Tőke CR2 Vez. m. ÉNA Csal. m. Bizt. Műtr. Likv. N 1 0,1003 0,1896 0,1311 0,4290 0,1141 0,4498-0,0266-0,2490 32 2 0,0980-0,1990 0,3525 0,2989 0,2299-0,1965-0,2106-0,1195 109 3 0,4090 1,1481-1,4231 0,4887 0,0557-0,2529-0,3357-0,2773 21 4-0,1961-0,1112-0,8816 0,3733-0,7103-0,1603 0,4477-0,0821 21 5 1,0197 0,9877 0,9180 0,5266 0,8506-0,2357-0,4722 4,2742 4 6-0,4621-0,8525 0,2798-2,0752-0,2721-0,2639-0,2697-0,2743 22 A 2007. évben az előzetes vizsgálatok alapján a megfelelő klaszterszám hat. Ebben az évben is megfigyelhető, hogy azok a csoportok, ahol van kiemelkedően fontos kockázatkezelési eszköz, azokban olyan eszközök is előfordulnak, amelyekre nem vagy csak alig fordítanak figyelmet. A 2001. évihez képest teljesen eltérő az eszközök alkalmazásának összetétele. Az ötödik csoportról már az elemszámot tekintve is azt gondolhatjuk, hogy szélsőséges elemeket tartalmaz (a kiugró értékek kiszűrése után is). A kockázatkezelési eszközök alkalmazása megerősíti ezt a feltételezésünket, hiszen majdnem minden kockázatkezelési eszközhöz kapcsolódó érték szélsőséges a klaszterközéppont alapján. A második csoport átlagosnak mondható, 109 tagot számlál, és minden eszközhasználat tekintetében átlaghoz közeli értéket vesz fel a középpont. 6. táblázat: Klaszterközepek a 2013. évben Klaszterközepek 2013. év Klaszter Tőke CR2 Vez. m. ÉNA Csal. m. Bizt. Műtr. Likv. N 1 0,7652 0,1504 0,6613 0,3085 0,5039 0,0826-0,0790 1,3573 20 2 0,4159 0,1390-0,7488 0,3071-0,2310-0,2742-0,1926-0,2397 56 3 0,0572 0,4738-0,3436 0,4045-0,2297-0,1406 0,5146-0,2523 26 4-0,0986-0,2506 0,5640 0,2092 0,4053-0,2328-0,1464-0,2748 68 5-0,0345-0,4583-0,0975-2,5565-0,5139-0,3187-0,2910-0,2032 17 6-2,4239-0,6980-0,0367 0,2006-0,7898-0,1945-0,1018-0,2905 12 481 481

7 0,2083 0,0821-0,1500 0,0197-0,1674 1,9977 0,0023-0,1382 9 Az utolsó vizsgált évben, 2013-ban az előzőekhez hasonló mintázatot fedezhetünk fel. A hetedik csoport kivételével minden csoportban található olyan kockázatkezelő eszköz, amelyet kiemelkedően használ a gazdaság, és olyan is, amelynek alkalmazása elmarad a többi csoportétól. A hetedik csoport minden eszközt átlagon felül használ. Bár ehhez a megállapításhoz hozzá kell tenni, hogy csak kilenc gazdaság tartozik ehhez a csoporthoz. Változások a vizsgált három évben: Elsőként a 2001. és 2013. év eredményeit vetjük össze, majd a 2007. évi értékeket tekintjük át, mivel utóbbi jelentősen eltér a másik két év eredményétől. A 2013. évben a 2001. év csoportosításhoz képest a tőkeellátottság a kezdeti egy csoporttal szemben két csoportban is kiemelkedő, továbbá a koncentráció is kettő helyett három csoportban meglehetősen alacsony. Ezek a változások már az előző két változó mediánjában is megjelentek, amelyek a leíró statisztikákat tartalmazó táblázatok alapján is nyomon követhetők (2. és 4. táblázat). A vezető munkavégzését tekintve a két évben kialakult csoportok hasonlóak, bár 2013-ban a szélsőséges csoportok közelebb kerültek az átlaghoz. 2001-ben - 1,0982 volt a vezetői munkavégzésben leginkább diverzifikált csoport középpontja, ezzel szemben 2013-ban ez az érték már csak -0,7488. Hasonlóan, 0,7282-ről 0,6613-ra változott az eszközt legkevésbé alkalmazó csoport centruma. Az árbevétel aránya esetén 2001-ben még három csoport volt, amelyek átlagon felül alkalmazták, ez 2013-ra egyre csökkent. Csupán az ötödik csoport alkalmazza kiemelkedően az árbevétel diverzifikációját. A családi munkavégzéssel kapcsolatban már a leíró statisztika is sejteti a nagy változást, a medián 1-ről 0,9229-re csökkent. A klaszterelemzésnél ez a csökkenés úgy jelent meg, hogy 2001-ben mindössze két csoport teljesített átlagon alul, míg 2013-ban ez a szám jelentősen megnövekedett, ebben az évben öt csoport centruma átlagon aluli. A növénybiztosítások tekintetében is szembetűnő a változás a 2001. és a 2013. év között. Az átlagon felül teljesítő csoportok száma egyről kettőre nőtt, illetve a legnagyobb érték közel háromszoros lett. A műtrágya és növényvédő szer alkalmazására is hasonló változások érvényesek, bár ebben az esetben nem figyelhető meg a biztosításhoz hasonló nagymértékű növekedés. Végül tekintsük át a likviditási mutató helyzetét. Mindét évben egy csoportban vesz fel pozitív értéket a klaszterközéppont, de 2013-ra csaknem felére csökkent ez az érték. A 2007. évben eltekintve a négy üzemet számláló szélsőséges csoporttól- mindössze öt csoportba rendeződnek a vizsgált gazdaságok. Ez jelentősen eltér mind a 2001-es, mind a 2013-as csoportosítástól. Ebben az évben megtalálható egy nagy elemszámú csoport, amely az összes megfigyelés több, mint felét tartalmazza. Ez a csoport átlagosnak tekinthető, egyik eszköz esetén sem figyelhetünk meg nagy nullától való eltérést. A 2007. évhez képest 2001-ben és 2013-ban is intenzívebb a kockázatkezelési eszközök alkalmazása. Következtetések A mezőgazdasági termelők számos kockázattal néznek szembe nap mint nap, és ezekre a kockázatokra különbözőképpen reagálnak. Kutatásunk során az elmúlt 13 évből három évet emeltünk ki, 2001., 2007. és a 2013. évet. Vizsgálataink során megállapítható, hogy ez alatt az időszak alatt átalakultak a kockázatkezelési csoportok. A 2007. év jelentősen eltér a 2001. év 2013. évitől, ebben az időszakban a gazdaságok több, mint 50 százaléka egy csoportba sorolható, tehát hasonlónak, kockázatkezelési szempontból átlagosnak mondhatók. A többi gazdaság valamelyik kockázatkezelési eszköz tekintetében kiemelkedő, illetve elmaradott. A három év eredményeit összevetve az átalakulást tekinthetjük fejlődésnek, hiszen a 2013. évben már nincs olyan csoport, amelyben egyik kockázatkezelési eszköz használatára sem fektetnek hangsúlyt. Továbbá több kockázatkezelési eszköz tekintetében is számottevő javulás figyelhető meg. A tőkeellátottság és a termésszerkezet 482

diverzifikációja is növekedett, és kiemelhetjük a növénybiztosítás fokozott alkalmazását is. Ezzel szemben a családi munkaerő alkalmazása az elmúlt 13 év alatt csökkent. Érdekes észrevétel, hogy amennyiben a csoport valamelyik kockázatkezelési eszközre hangsúlyt fektet, és a többi csoporthoz képest kiemelkedő, akkor nagy valószínűséggel van olyan eszköz is, amelynek használatában alulmúlja a többi csoportot. Az eredmények az eredeti feltételezéseinknek részben ellent mondanak, mivel nem minden csoportban teljesül az a feltevés, hogy egyetlen kockázatkezelési eszköz dominál, és ez határozza meg a teljes kockázatkezelési stratégiát. De a szélsőségesség valóban fennáll, hiszen a legtöbb csoportban felfedezhettük a kockázatkezelési ellentéteket. A kutatás folytatásaként célunk a változások okának kiderítése és nyomon követése, illetve az esetleges ágazatonkénti eltérések feltérképezése. Felhasznált irodalom Kahan, D. (2008): Managing risk in farming, Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, 2008 Miller, A., Dobbins, C., Pritchett, J., Boehlje, M., Ehmke, C. (2004): Risk management for farmers. Department of Agricultural Economics, Purdue University, West Lafayette, Indiana, 2004 Kovács et al. (2009): Kockázatok és kockázatkezelés a mezőgazdaságban. Agrárgazdasági Kutató Intézet, Budapest, 2009, ISBN 978 963 491 536 2 Nyitrai T. (2014): Validációs eljárások a csődelőrejelző modellek teljesítményének értékelésében. Statisztikai Szemle, 92. évfolyam 4. szám, 2014 Simon J. (2006): A klaszterelemzés alkalmazási lehetőségei a marketingkutatásban. Statisztikai Szemle, 84. évfolyam 7. szám, 2006 483 483