Az agrárinformációs rendszerek időszerű kérdései Magyarországon

1. Egy előadás könnyen vitára ösztönözheti a hallgatóságot. A PowerPoint bemutatók használatával azonban megfelelő mederbe terelheti a hozzászólásokat. • Vetítés közben nyomja le a jobb oldali egérgombot • Válassza a Jegyzőkönyvvezetőt • Válassza a Műveletek lapot • Gépelje be a hozzászólásokat az elhangzás sorrendjében • Az OK gombbal a panel kikapcsolható • A vetítés végén önműködően létrejön egy Műveletek című kocka , ami a beírt hozzászólásokat tartalmazza. Az agrárinformációs rendszerek időszerű kérdései Magyarországon KSH-PHARE tréning (HU-9909-03-02): „Agrárinformációs rendszer, agrárstatisztika az EU-ban és Magyarországon” Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

2. Bevezetés • Helyzetértékelés • A magyar agrárstatisztika (projekt-tapasztalatok alapján) nemzetközi összehasonlításban alapvetően példaértékű (nem csak Közép-Kelet-Európában). • A hazai agrárszektor-modellezés esetleges, szervezetlen(mert pl. nem egységes adatokra támaszkodik). • Nem beszélhetünk egységes magyar agrárinformációs rendszerről (mert pl. nincs stratégia & vezető erő). • Célok, ideálok • közhasznú, ellentmondásmentes, aktuális, részletes adatok • rutinszerű és ad hoc adatfeldolgozás egyensúlya, adatelemzés • adatvagyon-gazdálkodás, feszes információ menedzsment • Típusfeladatok • primer adatok prioritása helyett konzisztens szekunder adatok • online adatbázisok, online elemző rutinok • lokális módszerek fejlesztése az elemzés számára Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

3. EU-gyakorlat: előnyök, hátrányok • A primer adatok (NEW-CRONOS) alapvetően hiteltelenek az EU agrárközgazdászai előtt (pl. DG-AGRI, SPEL). • Törekvés a konzisztenciára, az összehasonlíthatóságra (pl. IAP, ASA Bonn), de hiányzik ennek automatizálása. • Komplex modellek léteznek pl. • WATSIM (globális áralakulás), • SPEL (EU-szintű egyensúly, szimuláció), • RAUMIS (német „környezetvédelmi” elemzések), • DIES (német üzemtípus szintű elemzések), … • Rendszeres a papír- és a CD-alapú adatközlés, azonban • Nincs online (pl. kutatási) adatbázis, vagyis: • Projekt-párhuzamosságok • Nem hatékony erőforrás-felhasználás Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

4. Magyar fejlesztések irányai(?) • Egyidejű felzárkózás (F) és innováció (I) • F: metaadatbázisok, konzisztencia, modellek • I: online szolgáltatások • Jogi alapok megteremtése • közhasznúság definiálása (alkotmányosság, verseny, adatvédelem és fogyasztóvédelem) • információs többletérték definiálása (mi számít értéknövelt szolgáltatásnak) • Mennyi legyen az adathozzáférés, az információ, az elemzés ára? • az OSAP és az adatáramlás folyamatos korszerűsítése Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

5. Jól ellenőrizhető részcélok(!) Mottó: az adatvagyon-gazdálkodás nem ad hoc feladat, azaz itt sem nélkülözhető a projektmenedzsment, s a minőségbiztosítás elveinek feszes betartása! A jelenlegi, publikált agrárstatisztikákból (információs rendszerből) többé-kevésbé hiányzó, az EU 5 keret-programunkban egyidejű! minimum elvárásként kezelt minőségi szempontok listája a teljesség igénye nélkül: • Cél: Magyarország területével történő részletes, átfedés és kihagyásmentes, idősorosan is konszolidált, teljeskörű elszámolás… • Cél: A nyitó és zárókészletek egymásra épülésének betartása… • Cél: Az állatállományok létszámváltozása feleljen meg biológiai és tenyésztéspolitikai elveknek… • Cél: A megyék összege/átlaga mindenkor adja meg az országra jellemző értékeket… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

6. Jól ellenőrizhető részcélok(!) (folytatás_2): • Cél: Az egyéb csoportosítások összege (pl. egyéni, társas vállalkozás, vagy intenzív-extenzív, vagy fajta szerinti) országos és területi szinten is adja ki a az ún. 100 %-ot… • Cél: Aggregált adat (pl. búza termelési érték) aktualizálásakor legyen revidiálva a termékmérleg minden pozíciója… • Cél: Az átlagárak valóban az egyedi árak és mennyiségek alapján képződjenek… • Cél: Legyen annyi termelt (saját termelésű + visszavásárolt), ill. importált vetőmag egy naptári évben (készletváltozás?), mely mennyiségben, árban és költségben lefedi a növénytermesztés szakmai elvárásait… • Cél: A készletek (üzemi, piaci) idősora legyen logikus és kiegyensúlyozott… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

7. Jól ellenőrizhető részcélok(!) (folytatás_3): • Cél: Legyen annyi takarmány (saját termelésű+visszavásárolt, ill. importált) kimutatva a termékmérlegekben, melyek alapján takarmányozási szempontból helyesen, közgazdaságilag logikusan meg lehet etetni a mindenkori állatállományokat… • Cél: Az állattenyésztés egyéb szakmai mutatószámai (vágósúly, egy anyára jutó utódok száma) legyenek mindenkor logikusak… • Cél: Az energiaköltség, ill. a gyógyszerek, növényvédőszerek értéke fedje le az átlagos technológiai szükségletet… • Cél: Legyen szakmailag védhető trágya-, szalmamérleg ágazatonként… • Cél: Az árindexek és volumenindexek idősora ágazatonként legyen összhangban a technológiai fejlődéssel… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

8. Jól ellenőrizhető részcélok(!) (folytatás_4): • Cél: Legyen szakmailag védhető az ágazatonkénti bérköltség, órabér és munkaóra-felhasználás… • Cél: Minden esetben, ahol naturális adat gyűjthető (takarmány, vetőmag, munkaidő, trágya, műtrágya, stb.) a Ft/ha költség volumen- és árindexek alapján álljon elő… • Cél: … • Cél: … • Cél: … Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

9. Antagonizmusok • A piaci árral nem rendelkező takarmányok értéke nem meghatározható, így a növénytermesztés és állattenyésztés közgazdasági sikeressége relatív… • Az újrabeszerzési értéken számított amortizáció egy üres (éppen ezért néha hasznos) fikció… • A támogatások ágazatokra bontása számos, logikus módon megoldható… • … • Általában igaz: nincs végső igazság ennyi ellenőrzés mellett sem, vagyis több, alternatív (konzisztens) megoldás létezik, melyek eltérő gazdaságpolitikai következményeket vonnak maguk után… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

10. Modellezés • Ne csak sertésállomány prognózis készüljön, hanem minden más ágazat modellje kerüljön kialakításra… • Az árak idősorai alapján készülhessenek (online) árprognózisok… • A meteorológiai adatok és előrejelzések képezzék szerves részét az agrárinformációs rendszernek… • … • A modellek pontossága mindenkor legyen dokumentálva… • A kutatás folyamatosan keressen újabb, pontosabb modellek után, azaz legyen verseny a modellezésben… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

11. Szolgáltatás • Minden közpénzből gyűjtött (nem védett) adat legyen online elérhetőség mellett közhasznúan hozzáférhető, vagyis legyen az alapadat-szolgáltatás ingyenes és technológiailag stabil… • Csak az előrejelzés és adatelemzés legyen fizetős, s ne legyen állami monopólium (adatbányászat, információs brókerség szabadsága)… • Intranet jelleggel álljon fel egy szakértői testület a kormányzat előrejelzési igényeinek kielégítésére… • … • Legyen világos a feladat-meghatározás, a finanszírozás, a minőség-ellenőrzés és a fejlesztési stratégia! Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

12. Összefoglalás • Minőségi alapadatok (Konzisztencia Bizottság?) • Regionalitás, üzemtípus szerinti bontás… • Közhasznúság (online!) • Rutinszerű modellezés(Szakértői Hálózat?)(Agrárszektor-modellek!) • Feszes „projekt”-menedzsment és szigorú minőségbiztosítás… Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.

13. Köszönöm a figyelmet!email: pitlik@miau.gau.huwww: http://miau.gau.hu(Használja a magyar agrárinformációs rendszerről szóló egyetlen aktuális és szinte teljeskörű digitális kiskönyvtárat, mely CD-n is megrendelhető!) Dr. Pitlik László, SZIE Gödöllő, 2001.10.01.