En effektivitetsanalyse av laksefisknæringen i perioden ved bruk av DEA og Malmquistindeks

Transkript

1 En effekiviesanalyse av laksefisknæringen i perioden ved bruk av DEA og Malmquisindeks av Linda Marie Tollefsen Masergradsoppgave i økonomi og adminisrasjon sudierening regnskap (30 sudiepoeng) Handelshøgskolen i Tromsø Fakule for marin biovienskap, fiskeri og økonomi Universiee i Tromsø Juni 2009

2

3 Forord Denne masergradsoppgaven er en obligaorisk del av masergradssudie i økonomi og adminisrasjon ved Norges Universiee i Tromsø. Den er skreve på bakgrunn av krave il 30 sudiepoeng. Sudieiden har vær svær ineressan med mange spennende problemsillinger knye il e fagfel besående av mange innfallsvinkler. De har gi uendelige muligheer for fremiden, og jeg ser frem il å benye meg av ilegne kunnskap i praksis. Jeg ønsker å ree en sor akk for god hjelp il mine veiledere ved Handelshøgskolen i Tromsø, professor Terje Vassdal og sipendia Helen Maria Sørensen. Til sis reer jeg en sor akk il idligere og nåværende medsudener og forelesere ved Norges fiskerihøgskole og idligere Høgskolen i Tromsø. Tromsø, 05. juni 2009 Linda Marie Tollefsen I

4 II

5 Innholdsforegnelse 1 INNLEDNING BAKGRUNN PROBLEMSTILLING AVGRENSING OPPGAVESTRUKTUR OPPDRETTSNÆRINGEN OPPDRETT AV LAKS Begrensninger gjennom lovverk Ressurser PRODUKSJONSPROSESSEN Rogn- og smolproduksjon Produksjon i sjø Slakeri og foredling SYKDOMMER LØNNSOMHET OG KOSTNADER MARKEDET FOR LAKSEFISK TIDLIGERE OPPGAVER TEORI OG METODE MÅLSETTINGER PRODUKTIVITET OG EFFEKTIVITET Produkivie Effekivie Inpu- og oupuorienering Produksjonseknologi Disansefunksjoner Skalaeffekivie DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) CCR-modellen BCC-modellen Slakk og Pareo-effekivie PRODUKTIVITETSENDRINGER MALMQUIST PRODUKTIVITETSINDEKS (MPI) DATAMATERIALE POPULASJON KONSESJONER VARIABELSPESIFIKASJON Inpu Oupu PRISJUSTERING RENSING AV DATA RESULTAT OG DISKUSJON EFFEKTIVITET III

6 5.1.1 Toal eknisk effekivie Ren eknisk effekivie Skalaeffekivie Effekivie eer produksjonssørrelse Innsparingspoensial PRODUKTIVITETSENDRINGER Malmquis Produkiviesindeks Malmquis Produkiviesindeks eer produksjonssørrelse OPPSUMMERING LITTERATURLISTE VEDLEGG... I IV

7 Figuroversik FIGUR 1-1 GJENNOMSNITTLIG NOMINELL SALGSPRIS PR. KG LAKSEFISK OG ØRRET FIGUR 1-2 NORSK HUSHOLDNINGSKONSUM AV LAKS OG ØRRET... 3 FIGUR 2-1 PRODUKSJON AV LAKS I 4 TRINN FIGUR 2-2 TOTAL LØNNSOMHET OG KOSTNADER I LAKSEFISKNÆRINGEN. NOMINELLE TALL FIGUR 2-3 GJENNOMSNITTLIGE PRODUKSJONSKOSTNADER PR. KG LAKSEFISK. NOMINELLE TALL FIGUR 2-4 GJENNOMSNITTLIG DRIFTSMARGIN OG PRODUKSJONSKOSTNAD PR KG LAKSEFISK. KRONER I 2007-VERDI FIGUR 2-5 DE VIKTIGSTE MARKEDENE FOR LAKS, VERDI I MILLIARDER KRONER FIGUR 3-1 PRODUKTFUNKSJON FIGUR 3-2 FARRELLS RADIALE EFFEKTIVITETSMÅL I EN TO-FAKTORPRODUKSJON FIGUR 3-3 INPUT- OG OUTPUTORIENTERING FIGUR 3-4 SKALAUTBYTTE FIGUR 3-5 SKALAEGENSKAPER FIGUR 3-6 DETERMINISTISK (DEA) OG STOKASTISK (SFA) ESTIMERING AV FRONT FIGUR 3-7 SLAKK FIGUR 4-1 INPUT- OG OUTPUTVARIABLER FIGUR 4-2 PRODUKSJON AV LAKSEFISK I NORGE I PERIODEN OPPGITT I TONN FIGUR 4-3 SUPEREFFEKTIVITET FIGUR 4-4 UTDRAG AV ORIGINALT DATASETT FRA 2001 MED EN NULLOBSERVASJON SOM MÅ FJERNES FIGUR 5-1 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-2 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-3 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-4 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-5 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-6 TEKNISK EFFEKTIVITET I CRS (TOTAL EFFEKTIVITET) MOT RELATIV PRODUKSJON FRA PERIODEN FIGUR 5-7 PROSENTVIS FORDELING AV SKALAEGENSKAPER I PERIODEN FIGUR 5-8 TE I CRS ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN FIGUR 5-9 TE I VRS ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN FIGUR 5-10 SE ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN FIGUR 5-11 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-12 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-13 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-14 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-15 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-16 MC OG MF I PERIODEN FIGUR 5-17 MC ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN FIGUR 5-18 MF ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN FIGUR 5-19 MPI ETTER PRODUKSJONSSTØRRELSE I PERIODEN V

8 Tabelloversik TABELL 2-1 SYKDOMMER HOS LAKSEFISK TABELL 4-1 GRUPPERING AV PRODUKSJONSVOLUM PR. LAKSEFISKPRODUSENT FOR BEREGNING AV STORDRIFTSFORDELER TABELL 4-2 GJENNOMSNITTLIG, MINIMUM OG MAKSIMUM FÔRFORBRUK I KG PR. KG LAKSEFISK, SAMT STANDARDAVVIK TABELL 4-3 GJENNOMSNITTLIG, MINIMUM OG MAKSIMUM LØNNSKOSTNADER I KRONER PR. ARBEIDSTIME, SAMT STANDARDAVVIK. NOMINELLE TALL TABELL 4-4 GJENNOMSNITTLIG, MINIMUM OG MAKSIMUM LØNNSKOSTNAD I KRONER PR. KG LAKSEFISK, SAMT STANDARDAVVIK. NOMINELLE TALL TABELL 4-5 GJENNOMSNITTLIG, MINIMUM OG MAKSIMUM SMOLTKOSTNAD I KRONER PR. KG LAKSEFISK, SAMT STANDARDAVVIK TABELL 4-6 TOTALRENTABILITET I % I LAKSEFISKNÆRINGEN PERIODEN TABELL 4-7 TOTALINDEKS OG PROSENTVIS ENDRING FRA 2001 I PERIODEN TABELL 4-8 ANTALL NULLOBSERVASJONER, OUTLIERS, NEGATIVE OBSERVASJONER OG DMU'ER FØR OG ETTER RENSING TABELL 5-1 TOTAL TEKNISK EFFEKTIVITET I PERIODEN TABELL 5-2 REN TEKNISK EFFEKTIVITET I PERIODEN TABELL 5-3 SKALAEFFEKTIVITET I PERIODEN TABELL 5-4 ANTALL ENHETER MED SKALAEGENSKAPENE IRS, CRS OG DRS I DEA-ANALYSENE TABELL 5-5 GJENNOMSNITTLIG FORBEDRINGSPOTENSIAL FOR HVER INNSATSFAKTOR I PERIODEN FOR HELE LAKSEFISKNÆRINGEN TABELL 5-6 GJENNOMSNITTLIG FORBEDRINGSPOTENSIAL FOR HVER INNSATSFAKTOR I PERIODEN FOR INEFFEKTIVE PRODUSENTER I LAKSEFISKNÆRINGEN TABELL 5-7 MALMQUIST PRODUKTIVITETSINDEKS I PERIODEN VI

9 Sammendrag Oppdre av laks og ørre i Norge er verdimessig en av de sørse eksporvarene i lande. I 2007 ble de solg i overkan av onn laks og ørre il en verdi av 17 milliarder kroner. Laksefisknæringen har vær syr av saen gjennom konsesjoner og reglemen for drif av oppdre hel siden saren av 70-alle. Dee lovverke har gjennomgå mange endringer for bes mulig å sikre en lønnsom næring og forsvarlig ressursforvaling. Slike krav kan gå på bekosning av fri produksjon, og kan dermed være med på å redusere effekivieen i laksefisknæringen. I 2003 ble de innfør krav il maksimal illa biomasse (MTB), noe som begrenser analle kg laksefisk pr. konsesjon. I denne oppgaven har man se på effekiviesuviklingen før og eer innføringen, for å karlegge om MTB har ha konsekvenser for effekivieen i laksefisknæringen. Effekiviesanalysene er gjennomfør ved hjelp av DEA (Daa Envelopmen Analysis), som er en ikke-paramerisk meode. Denne danner en fron av de bese (effekive) bedrifene i analysen, med bakgrunn i inpu og oupu i produksjonen. I denne oppgaven er de bruk en inpuoriener modell med fôr, arbeidskraf, smolkosnader, kapialkosnad og annen drifskosnad som innsasfakorer. Produksjon av laksefisk er de ferdige produke av produksjonen. Disse allene er hene fra Fiskeridirekoraes daainnsamlinger. Videre har man bruk Malmquis Produkiviesindeks (MPI) for å beregne produkiviesendringer over id. Denne kan videre dekomponeres i forklaringsvariablene Cach-up -effek og fronendring. Resulaene som fremkommer av analysene viser a effekivieen ikke endres noe uover de som kan regnes som en normal fremgang i laksefisknæringen oal se. Ser man derimo på bedrifenes sørrelse, kan de se u il a bedrifer med 3 5 konsesjoner har ha en sørre økning enn de andre i perioden eer innføringsåre Dee yder på a denne gruppen har dra fordel av MTB. VII

10 VIII

11 Innledning 1 Innledning 1.1 Bakgrunn Oppdre av fisk er en form for akvakulur, som også omfaer dyrking av planer, alger og skjell under vann. Fiskeoppdre har allerede eksiser i flere usen år, hvor idligse eksempel er fra Kina ca år før Krisus. I Norge kom oppdresnæringen ordenlig i gang førs på 1970-alle, da man sare oppdre av laks og ørre i merder. Denne næringen har siden båre preg av svingninger og salige reguleringer, men er i dag en av de sørse eksporsekorene i Norge. I 2007 ble de solg onn laks (og ørre), hvorav onn ble eksporer il ulande (Eksporuvalge, 2008). Flere fiskearer produseres på denne måen, men laks- og ørrebesanden har hele iden vær den sørse. I dag ugjør laksefiskproduksjonen hele 85 % av oppdresnæringen i lande, og 51 % av den oale eksporen av sjøma. Norge var den sørse nasjonen innen oppdre av alanisk laks på verdensbasis i 2007 med hele 51 % av de oale produksjonsvolume. Med hensyn il opografi, srømforhold, salholdighe og emperaur er den langsrake norskekysen ilnærme opimal for oppdre av laksefisk i sjøvann. For disrikene er dee en vikig næring som oppreholder kysens mange eseder gjennom å skape arbeidsplasser. I 2007 sysselsae laksefisknæringen på landsbasis personer fordel på imer 1. Siden saren av lakseoppdre i Norge og frem il i dag har ny og mer kosnadseffekiv eknologi bli uvikle. I 1990 kose de gjennomsnilig kr. 31,51 å produsere 1 kg laksefisk, sammenligne med kr. 18,21 i På denne iden kar konsumprisindeksen øk med 41,7 %, noe som gir bruo produksjonskosnad i 2007 på kr 10,62 pr. kg laksefisk (SSB). Dee har ha konsekvenser for sysselseingen som har minske gjennom årenes løp, og kommer av for eksempel auomaiske fôringsauomaer i anleggene. Konkurransen i laksemarkede er sor blan norske og uenlandske produsener, men de konkurrerer på ulike vilkår. Norge har e forrinn som fiskenasjon, men de er forsa dyr å drive oppdre pga. landes høye prisnivå. Som produsen av laksefisk er de derfor essensiel 1 Baser på Fiskeridirekoraes lønnsomhesmålinger. Ugjør ikke hele årsverk. 1

12 Innledning å kue kosnader. Slik kan man oppreholde konkurranseevnen ovenfor de uenlandske akørene, som har lavere kosnader og derav muligheen il lavere usalgspriser. Produksjonsvolume i Norge har øk koninuerlig siden saren på 1970-alle, med de ufall a markedsprisen har fal berakelig som vis i Figur 1-1. I 1986 var gjennomsnilig nominell usalgspris pr. kilo laksefisk kr. 34,72 sammenligne med kr. 26,12 i Produksjon og salg av ørre er også medberegne i disse allene fordi laks og ørre ikke ble adskil regnskapsmessig før eer (Fiskeridirekorae, 2007) Figur 1-1 Gjennomsnilig nominell salgspris pr. kg laksefisk og ørre. Fra å være en luksusvare er laks bli mer og mer vanlig i de norske og uenlandske kosholde. Figur 1-2 viser de norske konsumenmarkedes økning i kjøp av laks og ørre. 2

13 Innledning Figur 1-2 Norsk husholdningskonsum av laks og ørre Kilde: EFF 2 Fiskeridirekorae deler u konsesjoner for laksefiskproduksjon. Frem il 1991 ble de gi én konsesjon pr. produsen, men en endring i konsesjonsreglene dee åre åpne for a hver konsesjonshaver kunne eie flere. Denne endringen bør ha før il sordrifsfordeler pga. muligheen for felles adminisrasjon og logisikk. Men, for de som forsa driver med bare én konsesjon er forholdene som før. I 2007 fanes 929 akive illaelser il produksjon av mafisk langs den norske kysen. Innenfor hver enkel konsesjon ligger de spesielle krav il oppdree. Tidligere var dee e kompliser sysem som mange mene var lie hensiksmessig og a de arbeide mo opimal konkurransekraf for Norge. De forelå blan anne krav il maksimal illa fôrbruk (MTF) for å møe EU-krav og krav il maksimal illa volum (MTA) for å begrense produksjonen innen én konsesjon. I 2003 kom de derfor en forskrif som skulle gjøre reglene enklere å bruke og mer forsåelige. Produksjonsvolume av mafisk kan nå foregå i m 3 pr. konsesjon, med krav il maksimal illa biomasse (MTB) pr. m 3 vann, alså fiskeeheen. Dee krave sae en øvre grense for produksjonsmengden i laksefisknæringen. Fiskerideparemene anbefaler maksimal 25 kg laks pr. m 3 i en merd, men a de heller ikke bør komme mye under dee da de kan føre il sress for fisken. Regulering i produksjonsvolume har både posiive og negaive sider. De gir en sabil produksjon og forusigbarhe, sam a de sender e signal om en konroller produksjon i 2 Eksporuvalge for fisk (EFF) 3

14 Innledning bransjen. Den negaive siden er a muligheen for opimal produksjon delvis faller bor, og produksjonspoesiale i Norge unyes ikke full u. I verse fall fører dee il reduser konkurransekraf for produsenene i lande. De flese konsesjonseierne unyer sine kvoer og produserer derfor maksimal av de de har illaelse il. Dee gjør a produksjonsvolume ikke kan økes mer innenfor hver enkel konsesjon, og derav ikke salgsvolume. Innsasfakorene i denne produksjonen kan derimo ha poensial il å effekiviseres ved å unye ressursene på en bedre eller annen måe. 1.2 Problemsilling Produksjonsbegrensningene gjennom MTB i den norske laksefisknæringen kan ha resuler i en ineffekiv produksjon. En måling av effekivie fra e innsasfakororiener syn vil kunne gi svar på om dee er ilfelle. Dee er fordi de ikke foreligger begrensninger i produksjonens innsasfakorer. Ved hjelp av eori og meode som gjennomgås i denne oppgaven, ønskes svar på følgende o problemformuleringer: 1. Har endringene i regelverke rund MTB i 2003 før il en effekiviesendring i produksjonen av laksefisk i Norge? 2. Har endringene i regelverke rund MTB i 2003 ha forskjellig innvirkning eer hvor sor volum de ulike laksefiskprodusenene i Norge har illaelse il å produsere? Laksefisknæringen har vis seg å være lønnsom, med enkele unnak som i 1990, 2002 og 2003 hvor næringen på landsbasis gikk med ap. Siden 2004 og frem il ilgjengelig daa i 2007, har næringen ha e posiiv resula. Dee beyr ikke a produksjonens poensial unyes full u, da de kan være mulig å forbedre unyelsen av innsasfakorer. For å måle effekivieen il de forskjellige laksefiskprodusenene benyes en analysemeode kal Daa Envelopmen Analysis (DEA). Denne meoden viser hvilke enheer som er ineffekiv i forhold il de bese i bransjen, og sier derfor noe om forbedringspoensial. En evenuell effekiviesendring før og eer 2003 vil måles ved hjelp av Malmquis Produkiviesindeks (MPI). Denne meoden ar ugangspunk i e baseår, og foreller om eknologiske endringer og i hvilken grad de ineffekive produsenene er bli bedre. 4

15 Innledning Daasee som benyes i disse analysene er innhene av Fiskeridirekorae, og inneholder mye allinformasjon om laksefisknæringen i Norge. De vil være nødvendig å gjøre e uvalg av variablene, sam en omgjøring av enkele all for å sikre e pålielig resula. Anall konsesjoner pr. oppdreer er regisrer siden 1991, men er kun gjor ilgjengelig frem il og med I påfølgende år er kun produksjonsvolum pr. oppdreer oppgi. For å kunne besvare problemsillingen i denne oppgaven er de derfor nødvendig å omarbeide volumopplysningene il grupper som ilsvarer konsesjoner. Dee vil være e gjennomsnilig produksjonsvolum pr. konsesjon i perioden Avgrensing Produksjonen av laksefisk inneholder mange rinn i en produksjonsprosess over en idsperiode fra 1,5 il 2 år. Denne oppgaven vil begrenes il kun å se på mafiskproduksjonen, alså produksjonen som finner sed i sjøen. Seefiskanleggene vil dermed bli se bor ifra. Både laks og ørre produseres som oppdresfisk i Norge. Likheen mellom disse o fiskeypene og produksjonsprosessen gjør a Fiskeridirekorae samler regisreringer fra oppdresanleggene. Med anke på produksjonsvolum har laksefisken vær og er forsa den dominerende blan de o ypene. Videre i oppgaven vil jeg beegne både laks og ørre som laksefisk, og den samlede næringen laksefisknæringen. En effekivies- og produkiviesanalyse følges gjerne opp av saisiske eser for å måle signifikansnivåe i resulae man har komme frem il. På grunn av idsmessige begrensninger som foreligger ved å skrive en masergradsoppgave vil jeg kun benye effekivies- og produkiviesanalyser for å søke svar på oppgavens problemsillinger. 1.4 Oppgavesrukur Innledningen av oppgaven gir en kor innsik i hisorikken og problemaikken rund begrensningene i laksefisknæringen, og grunner ned il o problemsillinger jeg ønsker svar på i denne oppgaven. For å kunne løse problemsillingene, er en forsåelse av laksefisknæringen og produksjonsprosessen vikig å kjenne. Kapiel 2 er derfor en presenasjon av laksefisknæringen i Norge, som gir en kor beskrivelse av de fysiske oppdree, lovverk og 5

16 Innledning begrensninger, markede for laksefisk og lønnsomhe og kosnader forbunde med produksjonen. I kapiel 3 preseneres eori og meode som benyes i denne oppgaven for å komme frem il en løsning på problemsillingene. De vil hovedsakelig dreie seg om effekivies- og produkivieseori og hvilke verkøy som er nødvendig for å beregne de akuelle målallene. De er lag spesiell vek på eori som omhandler e innsasfakororiener syn, da jeg foruseer a de er kun innsasfakorene som er realisisk å kunne forbedre unyelse av. Daamaeriale er en vikig og avgjørende del av analysen. Fiskeridirekoraes regisreringer er samle i e daase som videre må kvaliesikres. Sammen med valg av variabler og rensemeode vil dee preseneres i kapiel 4. Resulaene fra DEA- og Malmquis Produkiviesindeks-beregningene er gjengi i kapiel 5. E uvalg av resulaene vil diskueres med anke på problemsillingene. Reserende funn vil legges som vedlegg. Til sis vil jeg komme med en oppsummering av funnene i kapiel 6 og se om de kan gi svar på problemformuleringene jeg har sil i kapiel 1. 6

17 Oppdresnæringen 2 Oppdresnæringen 2.1 Oppdre av laks Gjennombrudde for oppdresnæringen i Norge kom allerede i 1959, men skjø far førs på 1970-alle. Verdimessig er fiskeoppdre i dag bli en vikigere næring enn fiskeri i Norge, og de er bare peroleum og meallindusri som sår for sørre eksporinneker. Tiden de ar å produsere laks varierer mye eer hvor ofe og hvor mye den fôres. Hyppigere og sørre mengder fôr gir korere produksjonsid, men på bekosning av naurens gang, alså laksens naurlige ilværelse. Mellom 50 og 60 % av de oale kosnadene i laksefiskproduksjon er fôrkosnader. For a laksefisken skal overleve og rives i oppdre silles de krav il vannkvalie, emperaur, fôr, biologi og miljø. Misligholdelse av disse krieriene kan føre il sykdom eller missrivsel. I dag har gode kunnskaper om miljø og biologi før il gode forhold, mindre sykdom, sørre produksjon og mer forusigbarhe. De er uvikle vaksiner mo bakeriesykdommer, men medisineringen er minimal i forhold il mengden som ble bruk idligere. Dee er bra for miljøe og produksjonskosnadene Begrensninger gjennom lovverk I Norge er akvakulurdrif underlag en rekke lover og forskrifer. Fiskeoppdresloven fra 1985 (Lov nr. 68) og Havbeieloven fra 2000 (Lov ) var i sin id vikige for å sikre a oppdresvirksomhe ble konsesjonsbehandle og dreve i forsvarlige former. I 2005 ble disse lovene avløs av Akvakulurloven (Lov nr. 79). Denne har som formål å fremme akvakulurnæringens lønnsomhe og konkurranseevne, samidig som de as hensyn il bærekrafig uvikling og øk verdiskapning langs kysen ( 1). (Lovdaa, 2009) For å drive laksefiskproduksjon i Norge må man søke om akvakulurillaelse hos Kys- og fiskerideparemene gjennom Fiskeridirekorae (Akvakulurloven 4 7). Dee kalles en konsesjon, og fungerer som en begrensning gi av saen for å regulere og sikre produksjonsforholdene innen lakseoppdre (SSB, 2009). Pga. mange nyeableringer på alle ble de behov for å innføre slike illaelser, og krave om konsesjon kom derfor i

18 Oppdresnæringen De ble gi kun én konsesjon pr. oppdreer. I løpe av iden har vilkårene for konsesjonene endre seg, og i dag as de mer hensyn il fiskens leveforhold og miljøe. De silles krav il srømforhold, bunnforhold og beliggenhe før oppdre kan godkjennes (Akvakulurloven 7, a e). I dag er de lov å eie flere konsesjoner pr. oppdreer. Dee har gjor de mulig å dra fordeler av sordrif med felles adminisrasjon og logisikkfunksjoner som innkjøp og ranspor. Som i så mange andre bransjer er de de senere år en rend i markede a flere slår seg sammen eller blir oppkjøp av sørre enheer, men forsa er de mange som driver med kun én konsesjon. Forskrif om drif av akvakuluranlegg (akvakulurdrifsforskrifen) begrenser produksjonsvolume il hver enkel konsesjon. FOR nr om ehe sier: Fiskeeheen pr. produksjonsenhe med samfisk og mafisk av laks og regnbueørre skal ikke oversige 25 kg/m 3. Ved beregning av fiskeeheen i merd skal volume fiskene har mulighe il å bevege seg i mellom hovedelne og bunnelne, legges il grunn Ressurser Produksjonssørrelsen på landsbasis er reguler av saen gjennom konsesjoner og MTB (maksimal illa biomasse). Dee begrenser ressursknappheen i laksefisknæringen med anke på innsasfakorer. For å produsere laksefisk kreves de e omdiskuer anall kg villfisk. Dee går med il produksjon av fiskemel og fiskeolje. Av disse er de fiskeoljen de kan bli knapphe om. Skulle de komme resriksjoner på dee område for å beskye villfiskbesander, kan de bey ressursknapphe på fiskefôr i oppdresnæringa. Seefiskanleggene i Norge besår av innendørs lokaler som er avhengig av ilgang il ferskvann. Seefisk og oppdresanleggene kan heller ikke ligge for nær hverandre eller for nær andre oppdreere, enen av laksefisk eller annen oppdresfisk. Dee gjør ferskvann og lokalie il en knapp ressurs i laksefisknæringen. I disriker med sor fraflying kan de være knapphe på arbeidskraf il ross for arbeidsledighe i Norge. Ledigheen har øk som følge av dagens finanskrise, noe som kan virke posiiv på arbeidskraf som ressurs i laksefiskproduksjonen. Finanskrisen har også før 8

19 Oppdresnæringen il a kapial kan bli en knapphesfakor. Disse innvirkningene vil derimo ikke ha noe å si for denne oppgaven, da bare daamaeriale frem il og med 2006 er ilgjengelig. 2.2 Produksjonsprosessen Produksjonsiden for laksefisk går over flere år, og skjer i ulike anlegg i løpe av laksens liv. Tiden de ar å oppnå en fullvoksen laks, kan manipuleres ved hjelp av lys, emperaur og fôringsmengde. Regulering av lysmengde, øk emperaur og fôrmengde gjør a fisken vokser hurigere. Sammenlikner man oppdreslaks med villaks, er de ydelig a produksjonsprosessen i oppdresnæringen påvirker produksjonsiden. Villaks bruker 1,5 6 år på å oppnå puberesalder, mens oppdreslaksen gjennomsnilig bruker 20 måneder. Den naurlige befrukningen ue i nauren skjer på høsen. I oppdresnæringen har de flese syr drifsprosessen slik a man har o use av smol i åre, e på våren og e på høsen. På denne måen får man en jevnere produksjon i oppdresnæringa med mulighe for å slake hele åre. Lakseprodusenene har mulighe il å kjøpe ferdig seefisk fra seefiskprodusener eller fra egne seefiskanlegg. De har den senere id vær en økning av verikal inegrering, hvor anleggene bygges opp i ilknyning il hverandre. Slik blir frakruen korere og kosnadene ved flying av smol mindre. Seefiskanleggene kjøper øyerogn fra avls- og samfisksasjoner langs kysen. Disse er de bare noen få av i Norge. Oppdre beskrives av 4 rinn/områder; rognproduksjon, smolproduksjon, produksjon i sjø og slakeri og foredling. Dee går frem av Figur

20 Oppdresnæringen Sryking 1. rinn Klekking Plommesekkyngel Produksjon i seefiskanlegg 2. rinn Smol Produksjon i sjø 3. rinn Slakeri og foredling 4. rinn Figur 2-1 Produksjon av laks i 4 rinn Rogn- og smolproduksjon I laksefiskproduksjon benyes kunsig befrukning av rogn fra samfisk. Dee er voksen laks som brukes i avl. Tidlig på høsen appes samfisken for rogn og melke; noe som kalles sryking, før den befrukede rogna legges i klekkerie. Tiden de ar før rogna klekkes avhenger av emperaur og måles i døgngrader. Eer f. eks. 60 dager ved en vannemperaur på 8 o C, klekkes rogna ved a eggeskalle sprekker. Resulae er yngel med en sor plommesekk på magen, som er mapakken de førse ukene før sarfôringa begynner. Eer ca 1 år i seefiskanlegge er yngelen bli sor nok il å sees i sjøen, og kalles for smol. De har da skjedd en fysiologisk og hormonell forandring i fisken som gjør den i sand il å åle salvann. Denne prosessen kalles smolifisering, og er unik for laksefisken som er en anadrom fisk. Gjennomsnilig er smolen gram og cm når den sees u Produksjon i sjø Produksjonsiden for laksefisk avhenger av useelsesidspunk, smolsørrelse og emperaur, men vanligvis er dee måneder i sjøen. Selve oppdresanlegge besår vanligvis av 10

21 Oppdresnæringen flere merder, fôringsanlegg og forskjellig overvåkingsusyr. Merdene er ofe sa sammen parvis i en rekke, og hver besår av flyeelemener og noposer som fisken svømmer i. Noposene er fese i flyeelemenene og kan være innil 50 meer dype og mellom meer i omkres. Fôringen skjer fra auomaiske fôringsmaskiner i forbindelse med hver merd, og syres eer fiskens appei. Under vann har mange også overvåkningsusyr for å overvåke miljøe og hva som ellers skjer under vann. Den sørse faren i denne delen av produksjonsprosessen er sykdom og rømning. Som idligere beskreve er de norske myndigheer som syrer hvor mye fisk som kan være i anleggene. Forskning har vis a fiskeeheen maksimal kan være 25 kg laks pr. m 3, men bør heller ikke komme mye under dee da de kan føre il sress for fisken. Dee beyr a 97,5 % av volume i noposen besår av vann og 2,5 % besår av fisk Slakeri og foredling Alle slakeri er underlag srenge inernasjonale lover og forskrifer og må derav være godkjen. De er pålag med egenkonrollsysemer (HACCP) som skal godkjennes og jevnlig revideres av ilsynsmyndigheene. Laksen som skal slakes meldes inn il Fiskeridirekoraes konrollverk. Før den slakes må den ha nådd en viss sørrelse, men dee må skje før den når puberesalder. Laksen frakes il slakeri med en brønnbå, for så å bli bedøve og slake. For å unngå a fôrreser ligger i armsyseme, blir fisken sule før slaking. De mese av fisken selges hel og fersk, men mye selges også som file eller går il andre formål. Laksen blir sorer i 3 kvaliesgrader eer en anbefal sandard fra 1998; Superior Konsum, Superior Foredling og Produksjon. Superior Konsum er e førseklasses produk med egenskaper som gjør den anvendelig il alle formål. Superior Foredling er også e førseklasses produk, men kan ha enkele mindre uvendige feil som ikke gjør den egne i usilling. Den er derfor velegne il foredling. Grovere feil enn de som illaes i Superior Foredling ender opp i klassen Produksjon. Denne fisken leveres hodekappe, og kan bare selges i Norge. Dee følger av Fiskekvaliesforskrifen FOR , 1. ledd. Til ekspor brukes derfor kun Superior-klassene. (Prosjek Bransjesandard for fisk, 1998) 11

22 Oppdresnæringen 2.3 Sykdommer Oppdresanlegg er usa for høyere sykdoms- og parasismie enn i nauren. Dee kan komme av dårlig miljø og helsesiuasjonen i merdene hvor laksefisken lever. Dersom sykdom bryer u kan i verse fall hele besanden dø eller måe slakes ned, noe som fører il sore økonomiske ap for produsenen. Dee har for eksempel vær e sor problem hos mange produsener i Chile de sise årene, hvor lakseanemi har før il sore ap og derav oppsigelser. Ved rømming vil også sykdom og parasier hos oppdreslaks være en fare for villaks ved smie. Sykdoms- og parasirusselen i laksefiskproduksjon forebygges med vaksinasjon og medisinering, men generel er helsesiuasjonen god og bruken av medikamener lav i Norge (Veerinærinsiue, 2007). Parasier er små organismer som lever på andre organismer som for eksempel laksefisk. Disse kan ha negaiv virkning på veren, og kan forårsake skader på huden. Blir de mange nok kan dee føre il dødelighe hos veren. Den vanligse parasien som kan oppså hos oppdreslaks er lakselus. Denne sresser fisken og er bærer av sykdommer. Laksefisk rammes også av ulike yper sykdommer som følge av bakerier og virus. Tabell 2-1 er hene fra Veerinærinsiues Helsesiuasjonen hos oppdresfisk 2007, og viser en oversik over anall lokalieer med påvis infeksiøs lakseanemi (ILA), infeksiøs pankreasnekrose (IPN), pancreas disease (PD), hjere- og skjelemuskelbeennelse (HSMB), piscirickesiosis, furunculosis og bakeriell nyresyke (BKD) på alanisk laksefisk i perioden Tallene er baser på innsende saker il Veerinærinsiue i Norge (Naional Veerinary Insiue), med unnak av PD-allene som i illegg baserer seg på all fra Mailsyne. Tallene fra 2007 er sammenlikne med idligere år. 12

23 Oppdresnæringen Sykdommer ILA IPN PD* HSMB Piscirckesiosis Furunculosis ** 5*** BKD * Tallene fra er juser i forhold il rappor ** 1 seefiskanlegg, 2 elver. *** 4 lokalieer i sjø, 1 elv. Tabell 2-1 Sykdommer hos laksefisk Tabell 2-1 viser en merkbar økning i observere PD-ilfeller i årene Dee vil være vikig å se på i olkningen av analyseresulaene med anke på a MTB kom i Dersom denne begrensingen har før il e sørre sykdomsbilde i oppdresnæringen eller de er en ilfeldighe, vil effeken kunne være reduser effekivie/produkivie i idsperioden. 2.4 Lønnsomhe og kosnader Fiskeridirekorae har samle inn og uarbeide lønnsomhesanalyser hel ilbake fra 1982 og frem il i dag. Dee er regnskapsall som gir god innsik i hver enkel laksefiskprodusen, og gir dermed god kunnskap om økonomien i laksefisknæringen. Med bakgrunn i all hene fra disse analysene, viser Figur 2-2 den oale lønnsomhesuviklingen i laksefisknæringen fra 2001 il Årene 2001 il 2003 var dårlige økonomiske år resulamessig. Dee er begrunne med dårlige markedsider for laksefisk i 2001 il 2002 og nedgang i finansinnekene som følge av e lavere renenivå i I påfølgende år har næringen ha en posiiv uvikling med gode resula. Åre 2006 var e hisorisk oppår med lavere salgspris pr. kg laksefisk og øk gjennomsnilig produkivie pr. årsverk, il ross for høyere produksjonskosnader. I 2007 klare ikke laksefisknæringen å leve opp il de foregående åre, og fikk e reduser resula før ska som følge av økonomisk nedgang og lavere salgspriser. (Fiskeridirekorae, 2007) 13

24 Oppdresnæringen Figur 2-2 Toal lønnsomhe og kosnader i laksefisknæringen. Nominelle all. Av kosnadene som går med il produksjon viser Figur 2-3 a fôr er den sørse kosnadsposen i produksjon av laksefisk. Kosnadsfakorer som smol, forsikring, lønn, avskrivninger og annen drifskosnad ugjør hver for seg en lien del sammenligne med fôrkosnadene, men er beydelig sor når de sees sammen. Figur 2-3 Gjennomsnilige produksjonskosnader pr. kg laksefisk. Nominelle all. De gjennomsnilige produksjonskosnadene er reduser gjennom årenes løp. Figur 2-4 viser denne kurven opp mo gjennomsnilig drifsmargin, som foreller hvor sor andelen drifsresulae ugjør av innekene. I samsvar med Figur 2-2 vises e negaiv resula i perioden

25 Oppdresnæringen Figur 2-4 Gjennomsnilig drifsmargin og produksjonskosnad pr kg laksefisk. Kroner i 2007-verdi. Kilde: Fiskeridirekorae (Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon 2007) 2.5 Markede for laksefisk På verdensbasis er Norge den sørse produsenen av alanisk laks, og so for hele 51 % av den oale produksjonen i Norske eksporører av laksefisk opererer i flere markeder. Figur 2-5 viser a Frankrike har vær de vikigse de sise 3 årene, eerfulg av Polen og Danmark. Figur 2-5 De vikigse markedene for laks, verdi i milliarder kroner Kilde: EFF 15

26 Oppdresnæringen Eerspørselen i laksefiskmarkede er varierende i løpe av e år. Den vikigse iden i sesongen er rund jul og påske, hvor blan anne røkelakssalge øker berakelig. (Rusad, 2005) 2.6 Tidligere oppgaver Tidligere er de skreve mange oppgaver om produkivie og effekivie med laksefisknæringen i Norge som ugangspunk. Dee har vær e populær valg som masergradsoppgave, noe som kan komme av a de er regisrer nyig informasjon om næringen i mange år. Noen av de senese oppgavene er skreve ved Norges fiskerihøgskole av Hansen og Hansen (2008), Kjeldsen og Larsen (2008) og Lagesen og Sørensen (2006). Alle disse oppgavene omhandler en form for effekiviesanalyse, men de er kun Lagesen og Sørensen (2006) som benyer verrsnidaa over flere år og beregning av Malmquis Produkiviesindeks. Deres problemsilling gikk u på å finne effekivieen og produkiviesuviklingen i laksefisknæringen i perioden Både variabler og analysemeoder er lik denne oppgaven, men i illegg har de også benye en varian av Malmquis Produkiviesindeks (MPI) som kjeder alle periodene i daasee (Global Malmquis Index). De er også skreve andre vienskapelige rapporer om samme ema, for eksempel Vassdal (2006). Angående valg av variabler i analysene så er de sore likheer mellom idligere oppgaver og denne. Resulaene blir ofe nokså like fordi samme daase benyes, men de kan oppså små variasjoner som følger av den subjekive innvirkningen når daasee kvaliessikres. Denne oppgaven skiller seg fra de andre gjennom problemsillingen. De er ikke ufør effekivies- og produkiviesanalyser med virkningene av MTB som ugangspunk. 16

27 Teori og meode 3 Teori og meode Denne oppgaven vil være en empirisk analyse av laksenæringen, baser på sekundære verrsnidaa fra Fiskeridirekorae. Oppgaven vil være beskrivende (deskripiv design) med en klar problemsilling, en formening om hvilke variabler som forklarer lakseproduksjonen, hypoeser og en definer populasjon. De er ønskelig å finne u om konsesjonsendringen har påvirke effekivieen il de oppdreerne som driver med flere enn en konsesjon. 3.1 Målseinger Bedrifsøkonomi baserer seg på en bedrifs inneker og kosnader, hvor innekene over id bør være sørre eller lik kosnadene. Dersom kosnadene er for høye i forhold il inneken, vil overskudde minske eller uebli, og i verse fall må drifen legges ned. De er derfor vikig i enhver bedrif å see seg økonomiske og sraegiske målseinger for hvordan akkura denne organisasjonen skal forbli levedykig. De as forbehold om a alle laksefiskprodusenene søker å maksimere si produksjonsvolum pga. gie begrensninger gjennom konsesjoner og MTB. De er da ikke hensiksmessig for en bedrif å legge sraegi for å øke produksjons- og salgsvolume. Da er de mer relevan å se på produkivieen og hvor god bedrifen er i forhold il sine konkurrener. Dee krever informasjonsdeling i bransjen, noe som er påvunge av den norske sa gjennom Fiskeridirekorae. Dee er en ea underlag Fiskeri- og kysdeparemene, og har blan anne som oppgave å drive akvakulurforvalning. Deres overordnede mål er: «Vi skal fremme lønnsom og verdiskapende næringsakivie gjennom bærekrafig og brukerree forvalning av marine ressurser og marin miljø.» (Fiskeridirekorae, 2009) Gjennom å pålegge innrapporering fra alle laksefiskprodusener, er de mulig å danne e konkre bilde av ressursforbruke og produksjonen i næringen. Denne informasjonen er ilgjengelig for alle, og gir derfor ikke e spesiel konkurranseforrinn for den enkele produsen. Brukes daasee på re måe kan man likevel få kunnskap om hvordan 17

28 Teori og meode ressursforbruke er i forhold il konkurrener, og om de foreligger e forbedringspoesial. Over id vil de være ønskelig å se en forbedring i forhold il de andre produsenene, noe som vil gjøre den akuelle produsenen mer konkurransedykig med anke på salgspris. 3.2 Produkivie og effekivie I den daglige ale benyes begrepene produkivie og effekivie om hverandre, men i eorien om produkivie og effekiviesanalyse, har de ulik beydning. Kunnskap om ressursunyelse i produksjon er svær nyig for e selskap med anke på kosnadsbesparelse og profi. De er derfor vikig å skille mellom disse begrepene for å nyiggjøre seg informasjon om produksjonsenheens presasjoner Produkivie Produkivie er e absolu mål og defineres som forholde mellom mengde produsere enheer (oupu, y) og innsasfakorer (inpu, x) i produksjonen. Den gjennomsnilige produkivieen for enhe j beregnes slik: AP( j) Oupu j Inpu j y j x j (1) I en produkfunksjon kal Y f (x) avhenger mengden oupu av inpumengden. Figur 3-1 viser en slik funksjon grafisk. Punkene A, B og C viser mulig gjennomsnilig produksjon for en produksjonsenhe. Ved å rekke ree linjer fra origo og gjennom de observere enheene, finner man helningen som også er represener med produkiviesformelen. Ved å nærme seg selve produkfunksjonen øker den gjennomsnilige produkivieen, og enheene uvinner sørre mengde oupumengde i forhold il inpumengden. Ved å se på helningen på angeringslinjene ser man a jo braere signing, jo høyere gjennomsnilig produkivie. I dee ilfelle ligger både punk C og B på produkfunksjonlinjen. Punk C er likevel mer produkiv enn B som følge av braere helning på angeringslinjen og derav høyere gjennomsnilig produkivie fra (1). Punk B er likevel bedre enn punk A som ligger under produkfunksjonlinjen, men begge kan forbedre sin produkivie ved å nærme seg produkfunksjonen og punk C så mye som mulig. 18

29 Teori og meode y f(x) C A B x Figur 3-1 Produkfunksjon Høy produkivie vil alså følge av høyes mulig produksjonsverdi med laves mulig verdi på innsasfakorer. Innsasfakorenes verdi vil være e produk av innsa mengde og prisen pr. enhe. Alene foreller ikke produkiviesalle noe om produksjonsenheen unyer sine ressurser på en god eller dårlig måe. Ved å see en sandard baser på idligere regisreringer som enen bese idspunk eller e gjennomsni, kan produkiviesalle peke i rening av forbedre eller forverre presasjon eller unyelse av innsasfakorer. Produksjonssørrelsen eller innsassørrelsen, sam eknologien må hele iden være lik. Dee alle vil ikke kunne si noe om ressursunyelsen i forhold il de som er eoreisk mulig eller som er preser av andre. Produkiviesendringer i siuasjoner med bare en inpu og en oupu er enkel å beregne. Har man derimo flere inpus og oupus i produksjonen blir denne beregningen sraks li mer kompliser. Man bruker gjerne pariell produkiviesmåling som for eksempel oupu pr. arbeidsime. Dee gir begrense nye og kan virke misvisende angående bedrifens presasjoner. Toalfakorprodukivie (Toal Facor Produciviy TFP) er mer pålielig, og dermed bedre som presasjonsmål for sammenligning over id eller mellom bedrifer. 19

30 Teori og meode TFP er definer som forholde mellom aggreger oupu og aggreger inpu, og er gi ved: TFP s r r r1 m i1 u v x i y i Veid sum oupu Veid sum inpu (2) Her er u r og v i pris- eller verdivekorer for henholdsvis oupu r og inpu i hvor r = (1,, s) og i = (1,, m). Probleme med denne meoden er a man ikke allid kjenner il vekene og dermed må ana en verdi. I virkeligheen forekommer de sjelden bare en inpu og en oupu i produksjonen, da de for eksempel vanligvis inngår flere yper innsasfakorer for å produsere e sluproduk. For å måle graden av ressursunyelse i en produksjon med flere inpu og oupu kreves de derfor analyseverkøy og -meoder som hånderer denne problemsillingen Effekivie Effekivie er e forholdsall som foreller hvordan en produksjonsenhe ligger i forhold il de mes effekive enheene den er sammenligne med. De bese enheene er beegne som bes pracice eller de bese observasjonene. Effekiviesalle beskriver alså graden av måloppnåelse i forhold il de bese observere enheene. Dersom effekivieen er lik 1 vil denne enheen være en av de bese i sammenlikningen. Dee beyr derimo ikke a ressursene blir unye maksimal, men a ingen andre unyer dem bedre (som i bes pracice ). (Coelli, Rao, O'Donnell, & Baese, 2005) 20

31 Teori og meode Figur 3-2 Farrells radiale effekiviesmål i en o-fakorproduksjon Farrell (1957) omale effekivie som eknisk effekivie (echnical efficiency TE) og beskrev hvordan en effekiviesforbedring kunne oppnås ved hjelp av en radial (proporsjonal) endring i innsasfakorkombinasjonen. I en o-fakorproduksjon vil dee si lik reduksjon i begge innsasfakorene, som vis i Figur 3-2. Her er punk C en ineffekiv bedrif med en inpukombinasjon (x 1, x 2 ). Ved en proporsjonal reduksjon i sin kombinasjon av inpus vil C havne på fronen med opimal inpukombinasjon (x * 1, x * 2 ) og dermed bli C *. Punk A og B er referanseenheene il punk C, og fungerer som andelsmessige forbilder. Den ekniske effekivieen er forholde mellom fakisk produkivie og opimal produkivie. En DMU er eknisk effekiv (TE = 1 = 100 %) dersom den ligger på produksjonsfronen, og produserer så mye oupu som mulig gi en viss mengde inpu eller minimerer mengden inpu gi en viss mengde oupu. 21

32 Teori og meode Teknisk effekivie i inpuorienering: y TE I * x x 1 y x (3) * x Teknisk effekivie i oupuorienering: y TE O x y * * y y 1 (4) x Den ekniske effekivieen er enkel å beregne på denne måen i siuasjoner med en inpu og en oupu. Dersom man øker analle innsasfakorer eller sluproduker i en og samme produksjon er ikke dee lenger like enkel. De må finnes en meode som aggregerer inpu og oupu. Denne problemaikken kan for eksempel løses ved hjelp av DEA (Daa Envelompen Analysis). Dee vil senere gjennomgås i kapiel 3 (se 3.3 om DEA). Dersom prisinformasjon på innsasfakorer er ilgjengelig kan man måle så kal kosnadseffekivie (CE). Farrell (1957) definere dee som e produk av eknisk effekivie (TE) og priseffekivie/allokeringseffekivie (AE): CE TE AE (5) Inpu- og oupuorienering Maksimal profi bør være enhver bedrifs langsikige mål for å kunne overleve i markede. Dee gjøres ved enen å øke oal salgsinnek eller minske kosnader i produksjon. Dersom man ikke fokuserer på dee vil de være mulig for konkurrener å gjøre de bedre, og derav ha bedre overlevelsesevne. For å effekivisere produksjonen i en produksjonsenhe kan man gjøre en rekke ilak som enen a) reduserer mengden inpu eller b) øker mengden oupu, begge ce par i en effekiviesanalyse. Slike ilak vil kunne være å redusere sløsing som følge av unøyakighe eller øke produksjonsmengden ved å unye ressursene på en bedre måe. Sisnevne kan være f. eks. kjøp av ny produksjonseknologi. 22

33 Teori og meode Dersom en produsen har begrense ilgang il innsasfakorer, vil de være i drifens ineresse å produsere så mye som mulig med gie begrensninger. I forbindelse med en effekiviesanalyse vil dee kalles oupuorienering. I mosa ilfelle kan en produsen være begrense av kvoer som seer en grense for hvor mye som er lov å produsere. I dee ilfelle vil de være ønskelig å minimere bruken av innsasfakorer, men likevel produsere så mye som er lov. Dee kalles inpuorienering. Figur 3-3 viser forskjellen mellom inpu- og oupuorienering grafisk. CRS (Consan Reurn o Scale) og VRS (Variable Reurn o Scale) vil forklares under kapiel om skalaeffekivie. Figur 3-3 Inpu- og oupuorienering I laksefiskproduksjon er de lag begrensninger på produksjonsvolum gjennom konsesjoner. Dee gjør de hensiksmessig å benye en inpuorienering i denne oppgavens analyser. Slik vil man kunne belyse e forbedringspoensial i effekivieen gjennom å se på forbruke av innsasfakorer. 23

34 Teori og meode Produksjonseknologi For å beskrive siuasjoner med flere inpu og flere oupu kan eknologien bak produksjonen forklares ved hjelp av eknologisee (S). Dee kalles se-eori og går u på å finne de minse inpu-see il e gi oupu-se i inpuorienering, baser på produksjonsmulighesområde (PMO). I oupuorienering finnes de sørse oupu-see il e gi inpu-se. Teknologisee S er gi ved (Färe & Primon, 1995): S x, y : x kan produsere y (6) Her har man en inpuvekor x = (x 1,, x N) og en oupuvekor y = (y 1,, y M ). Teknologisee beskrives alså ved a e gi inpu-se maksimerer oupumengden så lenge x kan produsere y, eller ved a e gi oupuse minimerer inpumengden så lenge x kan produsere y. Teknologisee S deles videre opp i e oupu- eller inpu-se. Teknologisee il oupu er gi ved: P x y : x kan produsere y y : x, y max S (7) Teknologisee il inpu er gi ved: L y x : x kan produsere y x : x, y min S (8) Disansefunksjoner Disansefunksjoner gjør de mulig å måle effekivie og produkivie med flere inpu og oupu ved å beskrive eknologien. Dee kan gjøres uen anagelser om kosnadsminimering eller profimaksimering. Malmquis (1953) og Shephard (1953) inrodusere hver for seg eori om disansefunksjoner. (Coelli, e al., 2005) I oupuorienering beskriver disansefunksjonen eknologien ved hjelp av en maksimal proporsjonal økning av oupuvekoren, gi en inpuvekor. Oupu disansefunksjon med oupusee P(x) er gi ved (Färe & Primon, 1995): D o x y min : y / Px, (9) 24

35 Teori og meode I inpuorienering beskriver disansefunksjonen eknologien ved hjelp av en minimal proporsjonal minskning av inpuvekoren, gi en oupuvekor. Inpu disansefunksjon med inpusee L(q) er gi ved (Färe & Primon, 1995): D I x y max : x / Ly, (10) Disansefunksjoner er de inverse av Farrells beregning av TE: D I 1 x, y TE i (11) Skalaeffekivie En bedrifs produksjonssørrelse kan ha mye å si for lønnsomheen. Høy produksjonskapasie og full unyelse av den beyr ikke nødvendigvis opimal produksjonsvolum (skala). De kan være mer lønnsom å redusere produksjonsvolume (nedskalere) og dermed øke effekivieen i bedrifen. På den andre siden kan også en bedrif produsere mindre enn opimal skala. Da vil de kunne lønne seg å øke produksjonsvolume (oppskalere). Skalaeffekivie (SE) sier noe konkre om hvordan sørrelsen på bedrifens produksjon påvirker effekivieen. Skalaubye (RTS Reurn To Scale) deles opp i variabel og konsan. Variabel skalaubye deles igjen opp i økende og avagende skalaubye (Banker, Charnes, & Cooper, 1984). Skalaubye sier noe om hvor mye en proporsjonal økning i alle inpus, vil øke oupu. CRS RTS IRS VRS DRS Figur 3-4 Skalaubye CRS (Consan Reurns o Scale) er konsan skalaubye. Dee gjør sørrelsen på bedrifens produksjon ubeydelig for effekivieen, da øk eller reduser mengde inpu gir en 25

36 Teori og meode proporsjonal endring i oupu. CRS-fronen har derfor en lineær form og lar alle enheer sammenlignes uavhengig av sørrelse. Dee kan gi e feil bilde med mindre enheene i analysen har ilnærme lik produksjonssørrelse. Dersom man øker inpu med en andel k kan CRS maemaisk skrives som: f ( kx) kf( x) (12) Dee gir en proporsjonal økning i oupu. VRS (Variable Reurn o Scale) er variabel skalaubye, og gir i mosening il CRS, sørrelsen på bedrifen beydning for effekivieen. Her vil man leere kunne idenifisere hvem som produserer i lien og sor skala og ev. sammenligne dem med likesinnede sørrelser. MPSS (Maximum Producive Scale Size) er punke for opimal skala (Banker, e al., 1984). I dee punke angerer CRS- og VRS-fronen, og enheen må være effekiv med anke på både VRS og CRS. IRS (Increasing Reurn o Scale) er økende skalaubye. Dee beyr a produksjonen er for lav i forhold il opimal skala (MPSS), og de vil dermed lønne seg å øke produksjonsvolume (oppskalere). Dersom man øker inpu med en andel k kan IRS maemaisk skrives som: f ( kx) kf( x) (13) Dee gir en sørre økning i oupu enn i inpu. DRS (Decreasing Reurn o Scale) er avagende skalaubye. I slike ilfeller er produksjonen for høy i forhold il den opimale skalaen (MPSS), og de vil lønne seg å redusere produksjonsvolume (nedskalering). Dersom man øker inpu med en andel k kan DRS maemaisk skrives som: f ( kx) kf( x) (14) Dee gir en lavere økning i oupu enn i inpu. 26

37 Teori og meode Figur 3-5 Skalaegenskaper Figur 3-5 viser de ulike skalaegenskapene grafisk. Punk E er ineffekiv og har for sor skala i sin produksjon (DRS). Punk D er effekiv, men har også for sor skala (DRS). Punk A er på lik linje med punk E ineffekiv, men har på sin side for lien skala i produksjonen (IRS). Punk B er effekiv, men har også for lien skala (IRS). I figuren fremkommer de a de er forskjell på TE i CRS (TE CRS ) og TE i VRS (TE VRS ). Dee kommer av a variabel skalaubye gjør de mulig å separere TE og SE. Punk C ligger både på CRS- og VRSfronen, og har dermed opimal skala i sin produksjon (MPSS). Denne enheen er skala- og eknisk effekiv. Produke av TE VRS og SE er de samme som TE CRS : TE CRS TE SE (15) VRS 27

38 Teori og meode Denne kan videre omformes for å finne SE (for punk A, B, G og F, se Figur 3-5): SE TE TE VRS FG FA FB FA CRS (16) TE CRS refereres ofe som oaleffekivie. Bedrifens produksjonssørrelse blir ikke a hensyn il under foruseningen om CRS, men analysen viser om bedrifens skala er opimal (CRS), for lien (IRS) eller for sor (DRS) ved hjelp av kopieringsfakoren λ (gjennomgås i kapiel om CCR-modellens duale formulering). De er derfor vikig i illegg å kunne finne TE VRS, som også er kal ren eknisk effekivie. Slik vil man kunne finne allsørrelsen SE ved hjelp av (16). 3.3 Daa Envelopmen Analysis (DEA) De er uvikle flere meoder for å måle effekivie. Blan disse finnes Daa Envelopmen Analysis (DEA) og Sochasic Fron Analysis (SFA). DEA eller omhyllingsanalyse er en ikkeparamerisk meode som måler besluningsenheers relaive effekivie. Dee beyr a meoden baserer seg på virkelige målinger i en besem populasjon. I mosening il DEA er SFA en paramerisk meode, som baserer seg på saisiske målinger og eorier (Coelli, e al., 2005). Figur 3-6 viser resulae av disse o analysemeodene grafisk. DEA innhyller e produksjonsmulighesområde (PMO), mens SFA baserer seg på e saisisk ufall som viser hvor gjennomsnie ligger. 28

39 Teori og meode Figur 3-6 Deerminisisk (DEA) og sokasisk (SFA) esimering av fron I denne oppgaven skal jeg sammenligne ineffekive lakseprodusener med de bese, finne forbedringspoensial og evenuelle sordrifsfordeler. SFA er en paramerisk modell og krever derfor en funksjonell form (produkfunksjon) for å løse disse problemsillingene, noe som kan være umulig å komme frem il. DEA er som idligere skreve, en ikke-paramerisk modell og krever dermed ikke a man seer en funksjonell form. Meoden har derfor en sor fordel fremfor SFA, og jeg vil derfor benye meg av DEA og eorien rund for å besvare en del av denne oppgavens problemsillinger. I DEA blir bedrifene eller de enheene som analyseres ofe kal DMU (Decision Making Uni). En slik DMU kan være en hel bedrif, en avdeling, en ideell organisasjon uen lønnsomhesmål eller andre besluningsenheer man ønsker å analysere. Videre i oppgaven vil jeg benye beegnelsen DMU som en laksefiskprodusen. DEA-meoden har si opphav i Farrells (1957) eorier. Han foreslo å beregne effekivieen ved hjelp av vekorer og mariseregning, men dee vise seg ubrukelig i virkeligheen. De var førs i 1978 a Charnes, Cooper og Rhodes (CCR) uvikle den førse DEA-modellen som e brøkprogrammeringsproblem. Denne kunne videre omformes il e lineær programmeringsproblem (LP-problem). Effekivieen i ilfeller med flere innsasfakorer eller sluproduker i samme produksjon kan løses ved hjelp av DEA-meoden. Analysen baserer seg på e innsamle daase, hvor alle 29

40 Teori og meode DMU ene må ha e lik anall og like yper innsasfakorer og sluproduker. Ved hjelp av beregninger baser på maemaiske formler (se om CCR-modellen og om BCCmodellen) dannes en visuell fron som viser produksjonsmulighesområde (PMO). Langs denne fronen ligger de bese observere DMU ene. De beregnede resulaes nyeverdi er avhengig av blan anne analle DMU er. Veldig få observasjoner kan gi e feilakig bilde og vil egne seg dårlig il sammenligning. For mange variabler øker også sannsynligheen for reduser sammenlignbarhe. I denne oppgaven vil de as ugangspunk i e daase med over 100 DMU er, med like yper av uavhengige variabler. De mes effekive DMU ene i en slik analyse vil danne en bes pracice -fron. Dee beyr ikke a de unyer sine ressurser opimal, men a de er blan de bese i markede. De vil forsa kunne være rom for forbedringer. DEA er en deerminisisk meode og gir derfor rom for a feilregisreringer kan forekomme. Slike feil kan ha beydelig innvirkning på resulae ved a noen DMU er fremsår som veldig gode eller veldig dårlige. De kan derav feilakig være med å danne fronen eller rekke ned gjennomsnie. For å unngå e slik ufall vil daasee som benyes i en DEA-analyse bli rense på forhånd (se 4.5 om rensing av daa). Selv om DEA er en ikke-paramerisk meode som ikke krever en funksjonell form, silles de likevel en del foruseninger (axiomer) il produksjonseknologien: 1. Alle observere kombinasjoner av inpu og oupu er gyldig. Så lenge y kan produseres av x, er alle sammenseninger av inpu og oupu (x, y) mulige. 2. Produksjonsmulighesområde (PMO) er konveks. Så lenge (x A, y A ) og (x B, y B ) er mulig, så vil også e veke gjennomsni av disse være mulig. 3. De er mulig å sløse med inpu (free disposabiliy). Dersom (x *, y * ) er mulig, så vil for enhver x x * også (x, y * ) være mulig. 4. De er mulig å produsere færre oupu enn de opimale med gi mengde inpu. Dersom (x *, y * ) er mulig, vil for enhver y y * også (x *, y) være mulig. 5. Under foruseningen om konsan skalaubye (CRS) er skalering gyldig. Dersom (x, y) er mulig, vil også (kx, ky) for enhver k 0 være mulig. 30

41 Teori og meode CCR-modellen Den førse DEA-modellen ble uvikle av Charnes, Cooper og Rhodes (1978), hereer kal CCR 3, som e brøkprogrammeringsproblem (LP-problem). Dee var en videreuvikling av Farrells (1957) eorier, som gjorde beregningen av effekivie ved flere inpu og oupu mulig. (Charnes, Cooper, & Rhodes, 1978) E LP-problem har både en primal- og en dualformulering. Dualen er de mosae av primalen, men begge o gir lik resula gjennom en effekiviesscore. Dualen gir derimo illeggsopplysninger om referansesee il de ineffekive DMU ene. CCR muliplikaormodellen (primalen) i inpuorienering: Max h 0 s r1 u r y r 0 (17) m S. v 1 i1 x i i0 (18) s r1 u r y rj u r, v i 0 m i1 v x i ij (19) (20) Primalen i inpuorienering er e maksimeringsproblem som vis i (17). Her er h 0 effekiviesscoren il den akuelle DMU en man analyserer (analyse-dmu). Maksimeringsprobleme følger videre av 3 resriksjoner (18) (20) hvor v i er en vekor for inpu i (i = 1,,m) og u r er en vekor for oupu r (r = 1,,m). I analysen har man j DMU er, hvor j = (1,,n). 3 For en udypende redegjørelse av CCR-modellen, se for eksempel Vassdal (2007). 31

42 Teori og meode CCR envelopmenmodellen (dualen) i inpuorienering: Min w 0 (21) S. n i0w0 jxij j1 x (22) n 0 j j1 y r y rj (23) 0 (24) j Dualen er e minimeringsproblem som vis i (21). Her er w 0 effekiviesscoren il analyse- DMU en og nedskaleringsfakoren il inpu. Også minimeringsprobleme er fulg av 3 resriksjoner (22) (24), men ulik fra primalen vises en λ j som er en kopieringsfakor for inpu og oupu. Dersom λ j > 1 har DMU en avagende skalaubye (DRS), λ j < 1 gir økende skalaubye, mens λ j = 1 viser en skalaeffekiv DMU (MPSS) BCC-modellen CCR-modellen foruseer konsan skalaubye (CRS), og ar dermed ikke hensyn il bedrifens produksjonssørrelse. Slik vil de ikke være mulig å beregne bedrifens skalaeffekivie (SE). CCR-modellen ble derfor videre uvikle il å kunne analysere ulike yper av skalaøkonomi av Banker, Charnes og Cooper (1984), hereer kal BCC 4. Dermed ble de mulig å skille ren eknisk effekivie og skalaeffekivie fra hverandre i DEA. (Banker, e al., 1984) Referansepunke på fronen er ikke uavhengig av sørrelse (som i CCR). En opp- eller nedskalering vil derfor føre il a DMU en havner uenfor produksjonsmulighesområde (PMO). Dee gjør en opp- eller nedskalering ugyldig i BCC-modellen. På grunn av dee la BCC derfor il en eksra resriksjon i CCR-modellen. 4 For en udypende redegjørelse av BCC-modellen, se for eksempel Vassdal (2007). 32

43 Teori og meode BCC envelopmenmodellen (dualen) i inpuorienering har kun en illeggsresriksjon il CCRmodellen: S. n j1 1 j (25) Denne resriksjonen sier a summen av alle λ j skal være lik 1. Slik forhindres opp- og nedskalering, da alle sammenligningspunker nå må være konvekse kombinasjoner av virkelige observasjoner Slakk og Pareo-effekivie En av foruseningene il produksjonseknologien i en DEA-analyse er a sløsing illaes. Dee kalles slakk (S) og beyr a man bruker en sørre mengde av inpus for å produsere en gi mengde oupu. De samme gjelder oupu hvor slakk forekommer dersom man produserer en mindre mengde enn en gi mengde inpus ilsier. Slakk er dermed differansen mellom referanseenheen og de fakiske referansepunke. Beregning av slakk i oupu (S + r ) er gi ved: S r n j1 y y rj j r0 (26) Beregning av slakk i inpu (S i - ) er gi ved: S i w n 0xi0 xij j j1 (27) Her er w 0 den maksimale nedskaleringen (proporsjonal) av observer inpu. Figur 3-7 viser slakkproblemaikken grafisk i e ilfelle med en inpu og en oupu. Punk A E ligger alle på fronen, men punk D og E har slakk i henholdsvis inpu og oupu. Grafisk vises dee ved a punk D kan redusere sin inpumengde (x 1 ) uen å endre på mengden oupu. Ved å redusere inpumengden il de samme som punk A (x * ) vil punk D bli såkal Pareoopimal eller Pareoeffekiv. Pareoopimalie har man så lenge de ikke er mulig å endre mengden inpu eller oupu uen å havne uenfor produksjonsmulighesområde (PMO). Dee gjelder også for punk E som kan øke mengden oupu (y 1 ) uen å endre mengden inpu. 33

44 Teori og meode 34 Slik figuren viser er de kun punk A, B og C som er Pareoeffekiv. Punk D og E kan endre enen inpu eller oupu og er derfor ikke Pareoeffekiv. Figur 3-7 Slakk 3.4 Produkiviesendringer For å beregne produkiviesendringer over id benyes ofe indekser som sammenligner flere perioder. En indeks kan for eksempel se slik u (Coelli, e al., 2005): m i i i s r r r m i i i s r r r x w y p x w y p (28)

45 Teori og meode I (28) er π 1 og π 2 produkivieen il DMU 1 og 2 eller i periode 1 og 2 for samme DMU. Variablene p og w er prisen på henholdsvis oupu r og inpu i. Ved å dividere π 2 på π 1 finner man produkiviesendringen mellom 1 og 2. (Coelli, e al., 2005) Andre kjene produkiviesindekser er Malmquis Produkiviesindex, Fishers indeks og Tornquis Produkiviesindeks. Videre i oppgaven vil jeg benye DEA og Malmquis Produkiviesindeks fordi de ikke krever informasjon om priser. 3.5 Malmquis Produkiviesindeks (MPI) Ved hjelp av Malmquis Produkiviesindeks 5 kan man måle produkiviesuvikling over id. Denne meoden ble uvikle videre av Caves, Chrisensen og Diewer (1982) (CCD) il produksjonseori, men hadde si opphav i Malmquis (1953) som i sin id foreslo å benye indifferenskurver (Malmquis, 1953). CCD benye derimo avsandsfunksjoner med inpueller oupuorienering. Produkiviesindeks (M) for oupu r i periode : MPI O CCD1 D D (29) x 1, y x, y 1 Her måles observasjoner (x, y) fra periode og +1 mo fronen i periode. Produkiviesindeks (M) for oupu r i periode +1: MPI D D 1 O CCD2 x 1 1, y x, y 1 (30) Her måles observasjoner fra periode og +1 mo fronen periode For en dypere redegjørelse av Malmquis Produkiviesindeks, se for eksempel Vassdal (2007) 35

46 Teori og meode 36 Produkiviesindeks (M) for inpu i i periode : 1 1 1,, I CCD y x D y x D MPI (31) Her måles observasjoner (x, y) fra periode og +1 mo fronen i periode. Produkiviesindeks (M) for inpu i i periode +1: ,, I CCD y x D y x D MPI (32) Her måles observasjoner (x, y) fra periode og +1 mo fronen i periode +1. Periode og +1 er alså o perioder som sammenlignes. Ved å a ugangspunk i e baseår kan man sammenligne med periode +/-n hvor n er anall perioder frem eller ilbake i id. For å finne produkiviesindeksen (M) mellom disse periodene ar man gjerne e geomerisk sni: 1 CCD2 MPI CCD MPI MPI (33) Dersom man ikke har kjennskap il paramerene i produkiviesindeksene er de umulig å finne en løsning. Ved hjelp av DEA-meoden kan produkiviesindeksen il CCD derimo løses som e LP-problem. Dee ble presener av Färe, Grosskopf, Lindgren og Roos (1989) som Adjacen Malmquis Produciviy Index. De anok a eknologisee (fronen) ilfredssile konsan skalaubye (CRS) ,,,,,,,, I I I I y x D y x D y x D y x D y x y x MPI (34)

47 Teori og meode 37 Videre kan produkiviesindeksen skrives som: Eller som: MF MC MPI (36) Denne meoden gir mer informasjon fordi den kan dekomponeres il en cach-up -effek (MC) og en fronendring (MF). MC foreller i hvilken grad de ineffekive har a igjen de effekive (fronen) fra periode il periode +1. MF foreller om fronen i periode +1 har skife uover (MF > 1), innover (MF < 1) eller er uendre (MF = 1). Fronendring MF Cach-up effek MC ,,,,,,,,,, I I I I I I y x D y x D y x D y x D y x D y x D y x y x MPI (35)

48 38

49 Daamaeriale 4 Daamaeriale Denne oppgaven vil basere seg på sekundære verrsni- og idsseriedaa fra Fiskeridirekoraes lønnsomhesmålinger. Alle oppdresanleggene er pålag å innrapporere fôrforbruk, forbruke arbeidsimer, emperaur, andre drifskosnader, fiskebeholdning, uak av fisk med mer. Disse regisreringene er samle i årlige daase. 4.1 Populasjon Daasee fra Fiskeridirekorae er anonymiser, og kan derfor ikke deles opp i regioner eller si noe om avsanden il oppdresanlegg med samme eier. De er også en svakhe med daasee a enkele konsern (flere konsesjoner) leverer oale all, mens andre leverer inn all direke fra daerselskapsnivå (Fiskeridirekorae, 2001). 4.2 Konsesjoner Problemsillingen i denne oppgaven er blan anne å søke svar på om produksjonsvolume hver konsesjonseier produserer eer gir sordrifsfordeler eer innføringen av MTB. De er gi opplysninger om analle konsesjoner pr. laksefiskprodusen frem il og med 2004 i daasee som benyes i denne oppgaven. Senere år er kun produksjonsallene gjor synlig. Ved å beregne gjennomsnilig produksjonsvolum pr. konsesjon i en periode før 2004 kan man anslå e ca anall konsesjoner pr. laksefiskprodusen i årene I en beregning gjor i perioden fan jeg a laksefiskprodusenene gjennomsnilig produserer 712 onn laksefisk pr. konsesjon. For å måle evenuelle sordrifsfordeler deles laksefiskprodusenene opp i 4 grupper eer produksjonsvolum/analle konsesjoner, som vis i Tabell 4-1: Produksjonsvolum Tilsvarer ca anall konsesjoner Gruppe onn 1-2 Gruppe onn 3-5 Gruppe onn 5-10 Gruppe 4 > 8000 onn > 10 Tabell 4-1 Gruppering av produksjonsvolum pr. laksefiskprodusen for beregning av sordrifsfordeler. 39

50 Daamaeriale 4.3 Variabelspesifikasjon Variablene som benyes i analysen er innsasfakorer og ferdig produk. I laksefisknæringen er de hovedsakelig fôr, arbeidskraf og smol som er innsasfakorer, alså inpu (x). Dee er sørrelser mål i f. eks. penger (kosnader), kg eller onn, anall osv. I analysen vil de også inngå kapialkosnad og annen drifskosnad som innsasvariabler. Figur 4-1 Inpu- og oupuvariabler Daasee som benyes i denne oppgaven inneholder som idligere skreve en rekke regnskapsall. I DEA- og MPI-analyser benyes all som oppsår i en eller flere gie perioder. I denne oppgaven benyes årlige perioder, og de vil derfor være nødvendig å gjøre enkele beregninger for å nyiggjøre denne informasjonen. I analysemeoder som DEA og MPI vil priser på innsasfakorer kunne påvirke effekivieen på en misvisende måe. Dee er fordi alle bedrifer sår fri il å kunne gjøre egne innkjøpsavaler, og derav forhandle seg frem il bedre priser enn andre. De vil da se u som en produsen har lavere oale kosnader på en innsasfakor sammenlikne med andre, og derav få en feilakig god effekiviesscore. Dee vil være ypisk i siuasjoner med sordrifsfordeler, hvor kvanumsraba kan gjøre innkjøpsprisen lavere. På den andre siden kan man argumenere for a prisene bør være med i analysen, da prisforhandlingen er en del av drifsprosessen. I dee ilfelle mener jeg de blir rikig å benye mengdedaa så lang de lar seg gjøre. Dee er fordi de er sor variasjon i produksjonssørrelsen il de ulike laksefiskprodusenene og fordi jeg i denne oppgaven ønsker å se på effekivieen i selve produksjonen av laksefisk. For å unngå dee probleme er de ønskelig å benye mengdedaa i DEA- og MPI-analysen. Slik uelukker man a prisene får innvirkning på fakorene. 40

51 Daamaeriale Inpu Inpuvariabel 1: Fôrforbruk Den sørse kosnaden i laksefiskproduksjon er fôr, og ugjør mellom 50 og 60 % av de oale kosnadene. De vil kunne ugjøre sor forskjell på effekiviesscoren å bruke en sørre mengde fôr enn de bese DMU ene, og de er derfor vikig å konrollere forbruke. I daasee er sørrelsen på de ulike produsenene forskjellige. En sørre bedrif vil kunne dra fordel av sordrif gjennom kvanumsrabaer, og av den grunn redusere fôrkosnadene pr. kg laksefisk. Ved å bruke fôrkosnad som en innsasfakor vil mindre produsener få dårligere effekiviesscore selv om de unyer fôre på samme måe som de sore produsenene. I analysene er de derfor nødvendig å benye fôrmengde forbruk i perioden, og finnes som vis i formel: IB fôrlager 1.1+ fôrkjøp - UBfôrlager (37) I daasee er inngående (IB) og ugående (UB) varebeholdning, sam fôrkjøp i perioden oppgi. Tabell 4-2 viser en oversik over gjennomsnilig, maksimal og minimal fôrmengde bruk pr. kg produser laksefisk. Tallene varierer lie fra år il år i hele perioden Dee øker pålieligheen il disse observasjonene og de er lie som ilsier a de finnes mye feilregisreringer i denne variabelen Gjennomsni 1,233 1,232 1,269 1,248 1,233 1,226 Sandardavvik 0,187 0,195 0,245 0,194 0,194 0,183 Minimum 0,691 0,803 0,509 0,611 0,529 0,723 Maksimum 1,799 2,010 2,310 1,776 1,960 1,880 Tabell 4-2 Gjennomsnilig, minimum og maksimum fôrforbruk i kg pr. kg laksefisk, sam sandardavvik. Inpuvariabel 2: Arbeidskraf Arbeidskraf er en vikig innsasfakor som kan ha sor påvirkningskraf på effekivieen i enhver bedrif. Anall arbeidsimer pr. produsere kg laksefisk kan si noe om effekivieen il de ansae i produksjonen av laksefisk. Fra laksefisknæringen er de innrapporer oal lønnskosnad og beale og ikke beale arbeidsimer pr. år. Ved å beregne gjennomsnilig 41

52 Daamaeriale lønn pr. arbeidsime pr. produsen kan man avsløre pålieligheen il informasjonen om imeanalle. Tabell 4-3 viser minimums og maksimumsverdier fra denne beregningen, og avslører e sor spenn i den gjennomsnilige imelønnen. Dee gir grunn il å ro a innrapporeringen av anall benyede imer fra noen produsener er baser på anakelser eller er direke feil Gjennomsni 212, , , , , ,858 Sandardavvik 71,906 65,176 68,691 69,902 82,101 82,859 Minimum 45,355 47,476 19,270 68,994 97, ,953 Maksimum 497, , , , , ,221 Tabell 4-3 Gjennomsnilig, minimum og maksimum lønnskosnader i kroner pr. arbeidsime, sam sandardavvik. Nominelle all. En veldig lav imelønn kan indikere a de er innrapporer feilakig mange imer, eller a en arbeider jobber mer enn faslønnen dekker. Sisnevne kan f. eks. være a en eier selv jobber veldig mye, men ikke ar u lønn for al arbeide. Dersom imelønnen er veldig høy kan dee yde på a de er innrapporer for få imer i forhold il de som er reel, a en arbeider får beal for imer som ikke uføres, men må gjøres av en annen eller a en arbeider har mege høy imelønn sammenligne med gjennomsnie. Sore variasjoner som dee vil kunne gi uheldig uslag på effekivieen i en DEA- eller MPIanalyse. Ved å bruke arbeidsimer vil e for lav anall gi en bedre effekiviesscore, mens for mange imer reduserer effekiviesscoren. For å unngå dee probleme benyes derfor oale lønnskosnader i perioden. Tabell 4-4 viser gjennomsnilig, minimums og maksimumskosnader pr. kg laksefisk Gjennomsni 1,482 1,438 1,324 1,310 1,313 1,420 Sandardavvik 0,682 0,763 0,497 0,547 0,591 0,840 Minimum 0,158 0,114 0,091 0,260 0,373 0,327 Maksimum 6,090 5,877 3,356 2,935 3,535 5,560 Tabell 4-4 Gjennomsnilig, minimum og maksimum lønnskosnad i kroner pr. kg laksefisk, sam sandardavvik. Nominelle all. 42

53 Daamaeriale Lønnskosnader er revidere regnskapsall, og de anas derfor a pålieligheen er høyere enn innrapporeringen av imeanalle fra laksefiskprodusenene (Revisorloven 5-1, 1990). En negaiv konsekvens av dee valge er a ulike lønnsrinn vil kunne påvirke resulaene i analysene. Til ross for dee vurderer jeg de som mes rikig å benye oale lønnskosnader i perioden som innsasfakor i produksjonen av laksefisk. Inpuvariabel 3: Smol Smol er en vikig innsasfakor, men er en lien kosnadspos i laksefiskproduksjon. Allerede 1,5 2 år før laksefisken er ferdigproduser benyes smolen. Daasee inneholder ikke en måling av anall eller kg smol i perioden. På grunn av ulik sørrelse og overlevelsesevne, sam vanskeligheer med å måle dee er de mes hensiksmessig å rapporere den oale smolkosnaden i perioden. En konsekvens av å benye oale kosnader i en DEA- eller MPI-analyse er som idligere skreve, a ulike priser kan påvirke effekiviesscoren på en uheldig måe. I ilfelle med smol har ulik sørrelse og vek beydning for hvor mye produsenene av laksefisk må beale. Sordrifsfordeler vil også kunne gi fordeler for sore bedrifer i form av kvanumsrabaer. Jeg anser de likevel som hensiksmessig å innlemme smol som en innsasfakor i analysene. Tabell 4-5 viser en oversik over gjennomsnilig, minimums og maksimumskosnader pr. kg produser laksefisk. Minimumskosnaden var i ugangspunke lik null alle årene, noe som kunne indikere feilrapporeringer eller a en produsen har avslue eller sa produksjonen på hold. Disse observasjonene er fjerne fra daasee for å øke pålieligheen i resulae. Minimumskosnadene er forsa lave, men jeg har valg ikke å fjerne dem pga e lav gjennomsni og sandardavvik Gjennomsni 2,489 2,320 2,191 2,344 2,284 2,388 Sandardavvik 0,984 0,965 1,133 1,024 0,965 1,310 Minimum 0,566 0,589 0,115 0,500 0,100 0,087 Maksimum 7,548 7,220 9,821 8,380 8,789 7,933 Tabell 4-5 Gjennomsnilig, minimum og maksimum smolkosnad i kroner pr. kg laksefisk, sam sandardavvik 43

54 Daamaeriale Videre viser Tabell 4-5 høye maksimumskosnader i forhold il gjennomsnie. Dee kan skyldes dårlig kvalie og sykdom, og dermed høyere dødelighe blan smolen. Jeg har valg ikke å fjerne disse som eksremobservasjoner, da de senker gjennomsnie og ikke vil være med å danne effekiviesfronen i analysene. Dee kommer av a høyere kosnader fører il ineffekivie. Inpuvariabel 4: Kapialkosnad I en bedrif bindes de opp kapial gjennom kjøp av produksjonsusyr, produksjonslokaler og lignende. Slike eiendeler kan ha en forvene leveid på mange år og kosnadsfordeles derfor gjennom avskrivninger over for eksempel 10 år. En slik invesering krever en beydelig ugif ved kjøp, og renger ikke gi avkasning før flere år senere. Dersom en eiendel er finansier med lån vil ugifene komme periodevis gjennom hele eller deler av den forvenede leveiden, men med e illegg av renekosnader. Kosnaden ved å binde opp kapial på denne måen kalles kapial- eller alernaivkosnad og er lik meravkasningen man kunne ha oppnådd ved å plassere kapialen i e alernaiv prosjek. Alernaivkosankegangen er hel fundamenal i all økonomisk virksomhe hvor måle er å unye de knappe ressursene opimal u fra krave il bes mulig lønnsomhe. (Hoff & Köber, 2002) Kapialkosnaden beregnes ved hjelp av følgende formel: Avskrivninger (hisorisk) + renesas (konaner + fordringer + varelager + varige drifsmidler + finansielle anleggsmid ler) (38) Alle komponenene med unnak av renesasen i dee regnesykke er oppgi i daasee. Renesasen skal gjenspeile de fremidige avkasningskrave man kan forvene fra den akuelle inveseringen med bakgrunn i avkasningshisorikken. I dee ilfelle vil jeg benye gjennomsnilig oalrenabilie i laksefisknæringen som e mål på forvene avkasning. Tabell 4-6 viser den årlige, gjennomsnilige oalrenabilieen i laksefisknæringen i perioden (Fiskeridirekorae, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006). For hele perioden gir dee en gjennomsnilig oalkapialrenabilie på 9,7 %. 44

55 Daamaeriale Toalrenabilie 4,7-2,6-3,2 7,6 21,8 30,3 Tabell 4-6 Toalrenabilie i % i laksefisknæringen perioden Kilde: Fiskeridirekoraes lønnsomhesundersøkelser Inpuvariabel 5: Andre drifskosnader Andre drifskosnader fra Fiskeridirekoraes daase omfaer vedlikehold, elekrisie, leiekosnader, konorugifer, reparasjoner og lignende. Dee er kosnader som oal se ugjør en vikig del av produksjonskosnadene, men som ikke kan relaeres direke il laksefiskproduksjonen som en inpuvariabel. Disse kosnadene er likevel vikige å belyse i en beregning av effekivieen. Daasee inneholder også opplysninger om forsikringskosnader for den enkele produsen. Dee er en kosnad alle har, men likevel er enkele regisrer uen. De er grunn il å ro a årsaken il dee ligger i a produsenene selv regisrere dee feilakig under andre drifskosnader. For å unngå dee probleme, velger jeg å legge forsikringskosnadene il andre drifskosnader Oupu Oupuvariabel: Produser laksefisk Som oupu i laksefisknæringen er de naurlig å se på sluproduke voksen laks i en analyse. De er denne variabelen som foreller hvor mye enheen har klar å produsere med sine forbruke innsasfakorer i perioden. Fiskeridirekoraes daase inneholder produksjonsvolum oppgi i kg. De benyer en egen formel for å beregne denne mengden: (Solg mengde (laks og regnbueørre) + Beholdning av frossenfisk pr ) + ((beholdning av levende fisk pr (kg) beholdning av levende fisk (kg)) / 1,1111) (39) 45

56 Daamaeriale For å unngå en blanding av ulike vekyper som levende, rund og sløyd, har Fiskeridirekorae valg å regne om levende fisk i rundvek. Dee er fiskens vek eer suling og bløgging. For å komme frem il denne veken dividerer de den levende fiskens virkelige vek med en omregningsfakor på 1,1111. Figur 4-2 viser produksjonsuviklingen i Norge i perioden omregne il onn. Denne er økende, men hadde e fall i perioden , da de var dårlige ider for laksefisknæringen (se kapiel 2.4 om lønnsomhe og kosnader). Figur 4-2 Produksjon av laksefisk i Norge i perioden Oppgi i onn. 4.4 Prisjusering Prisnivåe i e land øker over id på lik linje med a pengeverdien reduseres. Dee gjør a bruoobservasjoner mål i penger ikke allid direke kan sammenlignes. I noen ilfeller må bruoall gjøres om il neoall ved hjelp av en indeksjusering baser på konsumprisindeksen. I en DEA-analyse er de ikke nødvendig å jusere for denne endringen fordi effekivieen beregnes for e år av gangen. Ved beregning av Malmquisindeksen må derimo daasee balanseres med o og o år sammen. De er derfor nødvendig å jusere for denne endringen. I denne oppgaven har jeg valg å benye 2001 som e ugangsår og dereer juser alle eerfølgende år ned il 2001-nivå. Tabell 4-7 viser en oversik over oalindeksen og endringene i perioden (SSB). 46

57 Daamaeriale Toalindeks 108,7 110,1 112,8 113,3 115,1 117,7 Endring fra ,29 % 3,77 % 4,23 % 5,89 % 8,28 % Tabell 4-7 Toalindeks og prosenvis endring fra 2001 i perioden Kilde: SSB 4.5 Rensing av daa For å sikre e roverdig resula av en hvilken som hels analyse er de vikig a informasjonen man benyer er represenaiv for de akuelle problemområde. Både primære og sekundære daa kan inneholde feilregisreringer og/eller eksreme daa som gir e feilakig bilde. For å redusere og hels eliminere denne formen for feil i daasee, kan forskjellige meoder benyes. Eksreme observasjoner eller ouliers i e daase er ikke nødvendigvis feil, men de kan være gal å anyde a andre DMU er bør kopiere disse. Ouliers kan oppså av o årsaker; ulik produksjonssørrelse og/eller ulik sammensening av inpu-variabler. I en DEA-analyse vil dee være enheer som danner en fron med sor avsand fra de andre, og derav fremsår som mye bedre. Av forskjellige årsaker som geografi, økonomi, marked og lignende er de ikke mulig eller hensiksmessig å kopiere en slik produksjonssørrelse eller sammensening av inpu. Forskjellige meoder kan benyes for å oppdage ouliers. Supereffekivie er en meode som ble uvikle av Andersen og Peersen (1993). Denne meoden benyes il å rangere DMU ene som danner fronen i en DEA-analyse. Jo høyere effekiviesscore de oppnår, jo høyere opp på lisen kommer de. De vil da være ineressan å se på den eller de DMU ene med høyes score, og vurdere om de ligger for lang fra de andre. Dersom man ikke anser disse ouliers ene som gode rollemodeller for resen av DMU ene kan de slees fra daasee for å danne en ny og rikigere fron. Avsanden mellom den veldig gode observasjonen og en ny fron vil være supereffekivieen. (Coelli, e al., 2005; Fried, Lovell, & Schmid, 2008) 47

58 Daamaeriale Figur 4-3 viser a DMU B ligger e sykke fra de andre observasjonene. Supereffekivieen il OB* DMU B vil være 1. OB Figur 4-3 Supereffekivie E daase kan også inneholde mangler og feilregisreringer. Dersom en DMU rapporerer all med mangler vil de akuelle variablene inneholde alle null. Dee vil ikke analyseverkøye a hensyn il, og effekiviesscoren il denne DMU en vil bli for god eller for dårlig i forhold il virkeligheen. Dersom den viser seg for god vil den i verse fall være med på å danne fronen, og derav vise e feilakig bilde av produksjonsmulighesområde. Feilregisreringer påvirker også nøkkelall for hele populasjonen som gjennomsni og sandardavvik. For å sikre roverdigheen il daasee må derfor slike DMU er elimineres fra populasjonen. Figur 2-4 viser e udrag av daasee fra 2001 hvor DMU M_0015 har rapporer null smolkosnader de akuelle åre. De er derfor nødvendig å fjerne alle observasjonene dee åre fra den akuelle DMU en. 48

59 Daamaeriale Figur 4-4 Udrag av original daase fra 2001 med en nullobservasjon som må fjernes. En annen måe å karlegge ouliers på er å see hver enkel inpu opp mo oupu i e (x, y)- diagram. E slik plo kan avsløre om de finnes usannsynlige observasjoner eller DMU er som ikke egner seg som forbilder for de andre i populasjonen. Dee er en nokså subjekiv meode som jeg har valg ikke å bruke i denne oppgaven. Tabell 4-8 viser resulae av rensingen av daasee. Alle årene i perioden innehold nullobservasjoner fra ulike DMU er. De er verd å merke seg a disse observasjonene kun gjald smolkosnader. Dee kan skyldes a noen produsener har lag ned eller frosse produksjonen. Dersom en produsen ikke seer u ny smol e år, beyr de ikke nødvendigvis a de ikke produseres laksefisk. Produksjonsmengden gjelder sise års laksefisk som ble sa u som smol åre før DMU før rensing Nullobservasjoner Ouliers Negaive observasjoner DMU eer rensing Tabell 4-8 Anall nullobservasjoner, ouliers, negaive observasjoner og DMU'er før og eer rensing. Tabell 4-8 viser også a de ikke var observer negaive all i hele perioden Dee kan skyldes a Fiskeridirekorae selv har rense daasee for slike observasjoner eller a produsenene har bli flinkere å innrapporere og luke u sine egne feil. 49

60 50

61 Resula og diskusjon 5 Resula og diskusjon I dee kapile preseneres resulae fra analysene gjor på bakgrunn av daamaeriale fra perioden Jeg vil også sammenligne en del av funnene i oppgaven med funn gjor i andre lignende oppgaver. Tallene preseneres førs samle med alle laksefiskprodusenene i næringen, for så å dele dem opp i grupper eer produksjonssørrelse. Analysene og beregningene er gjor ved hjelp av DEA-Solver Professional Version 3.0, SNFMalmquis Version 1.0 (uvikle av Sverre A. C. Kielsen) og Microsof Office Excel Effekivie Under effekivie preseneres oal eknisk effekivie, ren eknisk effekivie, skalaeffekivie og innsparingspoensial for hver enkel innsasfakor. De ulike effekiviesmålene vil førs bli presener for hele laksefiskbransjen, for så å bli splie opp i grupper eer laksefiskprodusenenes produksjonssørrelse Toal eknisk effekivie Toal eknisk effekivie (TE CRS ) baserer seg på konsan skalaubye (CRS) og beregnes ved hjelp av CCR-modellen gi i (21) (24) under kapiel Tabell 5-1 viser a perioden har ha gjennomsnilig TE CRS på 0,788 0,816 eller 78,8 81,6 %. De er forholdsvis små prosenvise endringer i løpe av perioden, og sandardavvike er nokså jevn. Fordi TE CRS ikke ar hensyn il skala og dermed inneholder flere yper ineffekivie, er de å forvene a denne effekiviesscoren er lavere enn ren eknisk effekivie (TE VRS ). 51

62 Resula og diskusjon År Gjennomsni Sandardavvik Minimum Maksimum ,793 0,116 0,527 1, ,788 0,137 0,419 1, ,810 0,132 0,436 1, ,816 0,122 0,498 1, ,805 0,115 0,499 1, ,813 0,128 0,502 1,000 Tabell 5-1 Toal eknisk effekivie i perioden Beregningene i CCR-modellen ar alså ikke hensyn il bedrifens sørrelse, men ved å see TE CRS opp mo produksjonssørrelse i e Salerdiagram (Saler, 1960) kan man få li innsik i om bedrifens sørrelse har ha noe å si for effekivieen. Dee er e søylediagram hvor hver søyle represenerer en bedrif. Bedrifene er sorer i sigende rekkefølge eer hvor effekiv de er. Bredden på søylen foreller noe om sørrelsen på bedrifen. Salerdiagramme kan illusrere fordelingen av effekive eller ineffekive bedrifer, og om fordelingen har endre seg i perioden Salerdiagramme gir en visuell oversik, og de er verd å merke seg a en bred søyle ar like sor plass som veldig mange smale. Dee gjør a man kan la seg ro a brede søyler har e dominerende anall i enkele områder. Se for eksempel Figur 5-2 om oal effekivie mo relaiv produksjon i I produksjonsinervalle 0,3 0,6 ar flere sore bedrifer sor plass. I realieen er de e overall av små bedrifer i dee inervalle. En DEA-analyse krever ikke balansere daa fra periode il periode, da de ikke er avhengig av hverandre. Dee beyr a analle DMU er kan være ulik i alle periodene. Enkele DMU er er også fjerne e eller flere år på grunn av feilregisreringer. Dee må as hensyn il når man suderer e Salerdiagram. Bredden på søylene lar seg dermed ikke sammenligne fra år il år, da analle DMU er er ulik fra periode il periode Figur 5-1 il 5-6 viser Salerdiagram for perioden Ved å sammenligne 2001 mo 2006 ser man a flere bedrifer har bli sørre i sin produksjon. Dee har vær en rend de sise iåre, hvor flere har bli kjøp opp eller har slå seg sammen. Effekiviesmessig ligger både sore, små og mellomsore laksefiskprodusener i een, spesiel i perioden Dee viser a de er mulig å drive effekiv produksjon selv om bedrifen er lien eller mellomsor i sørrelse. Vel og merke er dee eknisk effekivie i CRS. 52

63 Resula og diskusjon Figur 5-1 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden 2001 Figur 5-2 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden 2002 Figur 5-3 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden

64 Resula og diskusjon Figur 5-4 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden 2004 Figur 5-5 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden 2005 Figur 5-6 Teknisk effekivie i CRS (oal effekivie) mo relaiv produksjon fra perioden

65 Resula og diskusjon Ren eknisk effekivie Ren eknisk effekivie (TE VRS ) baserer seg på variabel skalaubye (VRS), og beregnes ved hjelp av BCC-modellen gi i (20) (25) under kapiel og Som forvene er effekiviesscorene i VRS høyere enn i CRS, fordi bedrifens skala nå er a hensyn il. Tabell 5-2 viser en jevn gjennomsnilig skalaeffekivie fra 0,856 0,878 (85,6 87,8 %) i perioden Sandardavvike er også jevn fordel i perioden. År Gjennomsni Sandardavvik Minimum Maksimum ,856 0,112 0,545 1, ,863 0,125 0,458 1, ,878 0,124 0,474 1, ,875 0,111 0,565 1, ,872 0,110 0,630 1, ,874 0,120 0,503 1,000 Tabell 5-2 Ren eknisk effekivie i perioden De har vær en lien prosenmessig økning i ren eknisk effekivie i perioden , noe som ilsier a VRS-fronen har skife uover eller a de ineffekive DMU ene har a de effekive noe igjen. Dee vil ikke TE VRS kunne gi noe eksak svar på, men jeg vil komme ilbake il denne problemaikken i om Malmquis Produkiviesindeks som kan dekomponeres i Cach-up -effeken (MC) og fronendring (MF). Ren eknisk effekivie er også sa opp mo relaiv produksjon i e Salerdiagram 6 på lik linje med oal eknisk effekivie. Ved å sammenligne ufalle av disse o ypene effekivie kan de se u il a i de flese årene er de flere sore bedrifer som har høyere ren eknisk effekivie enn oal effekivie. Resulaene for TE CRS og TE VRS i perioden semmer forholdsvis god med en annen masergradsoppgave (Lagesen & Sørensen, 2006). Deres minimumsobservasjoner er derimo li høyere enn i denne oppgaven fordi de har fjerne flere DMU er fra daasee. Dee fører il a TE CRS og TE VRS i denne oppgaven er noe lavere. Likheene er likevel så sore a jeg anser resulaene som roverdige. 6 For Salerdiagram med TE VRS mo relaiv produksjon, se vedlegg 4. 55

66 Resula og diskusjon Skalaeffekivie De er nødvendig å benye både CCR- og BCC-modellene for å finne skalaeffekivie (SE) jfr. (16) under kapiel Denne foreller i hvilken grad DMU ene opererer med re skala i forhold il de opimale (MPSS eller CRS). Tabell 5-3 viser en jevn gjennomsnilig skalaeffekivie mellom 91,5 93,5 % i perioden U i fra denne abellen kan man ikke si noe konkre om en økende rend, da gjennomsnie varierer opp og ned fra år il år. Skalaeffekivieen er likevel laves i 2001 og 2002 og høyes i 2004 og Dee gjør a man kan ane en lien økning. Sandardavvike er nokså jevn og lav i hele perioden. År Gjennomsni Sandardavvik Minimum Maksimum ,928 0,066 0,638 1, ,915 0,099 0,486 1, ,925 0,092 0,484 1, ,935 0,089 0,563 1, ,925 0,080 0,632 1, ,932 0,082 0,655 1,000 Tabell 5-3 Skalaeffekivie i perioden Fordelingen av de ulike skalaegenskapene er gi i Tabell 5-4. IRS (Increasing Reurn o Scale) er økende skalaubye og beyr a bedrifen produserer i for lien skala i forhold il de opimale (MPSS eller CRS). DRS (Decreasing Reurn o Scale) er avagende skalaubye og beyr a bedrifen må redusere sin skala for å oppnå opimal skala (MPSS eller CRS). Tabellen viser e synkende anall DMU er underveis i analyseperioden, og fordelingen er nokså variabel IRS % % % % % % CRS % % % % % % DRS % % % % % % TOTAL % % % % % % Tabell 5-4 Anall enheer med skalaegenskapene IRS, CRS og DRS i DEA-analysene. Ved å see inn den prosenmessige fordelingen av skalaegenskapene i e andelsdiagram kommer fordelingen bedre frem. Figur 5-7 viser a fordelingen er ujevn i perioden Fordi andelene varierer en del fra år il år er de vanskelig å se noen rend i dee 56

67 Resula og diskusjon andelsdiagramme. De kan se u il a andelen CRS, alså opimal skala, øker, mens andelen av DRS, alså avagende skalaubye, reduseres noe i samme perioden. Figur 5-7 Prosenvis fordeling av skalaegenskaper i perioden Skalaeffekivieen er på lik linje med eknisk effekivie i CRS og i VRS sa opp mo relaiv produksjonssørrelse i e Salerdiagram 7 for hver periode. I mosening il eknisk effekivie i CRS og i VRS viser skalaeffekivieen a de er en overvek av mindre bedrifer som er skalaeffekiv i perioden De flese sore produsenene har lav skalaeffekivie. Når analysen kommer il 2005 og 2006 vises de a analle sore bedrifer har øk. Men forsa er de fles sore og mellomsore bedrifer med laves skalaeffekivie Effekivie eer produksjonssørrelse Ved å dele alle DMU ene inn i grupper eer produksjonssørrelse, kan de ulike effekiviesmålene gi svar på om noen grupper er mer eller mindre effekiv enn andre. I analysen ble de bruk 4 grupper i sigende rekkefølge som ilsvare 1 2, 3 5, 6 10 og flere enn 10 konsesjoner. 7 For Salerdiagram med SE mo relaiv produksjon, se vedlegg 5. 57

68 Resula og diskusjon Figur 5-8 viser e solpediagram med oal eknisk effekivie (TE i CRS) fordel gruppevis eer produksjonssørrelse. Gruppe 2 (3 5 konsesjoner) har, med unnak av 2001 og 2006, nes bes effekiviesscore. I 2006 var denne gruppen bes. Gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) fremsår som noe varierende, men svær god med unnak av 2003 og De er derimo vikig å huske a de er få DMU er i gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) i forhold il de andre gruppene, og de sore produsenene vil derfor leere bli effekive i en DEA-analyse. Figur 5-8 TE i CRS eer produksjonssørrelse i perioden Figur 5-9 viser ren eknisk effekivie (TE i VRS) fordel eer bedrifenes produksjonssørrelse. De er ydelig a gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) er mes effekiv i produksjonen når man ar hensyn il produksjonssørrelse i beregningen av effekivie. Dee samsvarer med Salerdiagrammene, hvor oal eknisk effekivie og ren eknisk effekivie hver for seg er sa opp mo relaiv produksjon. Analle DMU'er er forsa lav i gruppe 4 sammenligne med de andre gruppene, men har øk i perioden Dee kan være årsaken il a ren eknisk effekivie ser u il å reduseres i gruppe 4. Flere DMU er gjør de vanskeligere å bli effekiv. For øvrig ser de u il a den rene ekniske effekivieen varierer mindre hos alle DMU ene fra år il år sammenligne med oal eknisk effekivie vis i Figur 5-8. Dee kan komme av a skalaeffekivieen slår inn på den rene ekniske effekivieen. 58

69 Resula og diskusjon Figur 5-9 TE i VRS eer produksjonssørrelse i perioden Figur 5-10 viser skalaeffekivieen (SE) fordel eer bedrifenes produksjonssørrelse. Her er de gjennomgående a gruppe 2 (3 5 konsesjoner) er mes skalaeffekiv, og da spesiel de o sise årene i perioden (2005 og 2006). Dee kan yde på a de mes opimale, når de kommer il produksjonsvolum, er å produsere med 3 5 konsesjoner pr. laksefiskoppdreer. Gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) har den lavese skalaeffekivieen alle årene, noen som yder på a de ikke lønner seg å produsere i så sor skala (DRS). Figur 5-10 SE eer produksjonssørrelse i perioden U ifra fordelingen av de ulike effekiviesscorene er de mes fremredende funnene a gruppe 2 (3 5 konsesjoner) har høyes skalaeffekivie, mens gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) har bes eknisk effekivie. 59

70 Resula og diskusjon Innsparingspoensial Ved beregning av ren eknisk effekivie i BCC-modellen vil de også fremkomme i resulae hvor evenuell ineffekivie forekommer, for hvilke DMU er de gjelder og hvilke mengder de er snakk om i forhold il de opimale. De opimale i en DMU-analyse vil være de effekives forbruk ( bes pracise ). En ineffekiv DMU måles mo sine referanseenheer som ligger på fronen, og de beregnes u ifra dee hva DMU en opimal burde bruke av innsasfakorer. Forbedringspoensialalle som fremkommer av DEA-analysen inneholder slakk i illegg il ren ineffekivie. Slakk er sløsing av innsasfakorer som kan forbedres uen å påvirke bruken av andre innsasfakorer. Tabell 5-5 viser gjennomsnilig inneffekivie i innsasfakorer på landsbasis. Her er også de effekive DMU ene a med. De er åpenbar a de er mins ineffekivie på fôr som innsasfakor. Ved å sammenligne de prosenvise forbedringspoensiale med gjennomsnilig TE i VRS (se Tabell 5-2) finner man a de også er minimal med slakk på fôr. I 2001 var TE i VRS på 85,6 %. Ved å subrahere denne med forbedringspoensiale il fôr på 14,5 % ugjør dee 100,1 %. Av 14,5 % forbedringspoensial ugjør 14,4 % ren ineffekivie (TE i VRS). Dee beyr a de kun var 0,1 % slakk på fôr i Årsaken er a fôr og produksjon har en nær sammenheng. Reduseres fôrforbruke så sagnerer fiskens vek, økes de så blir fisken yngre. Fôre som benyes av laksefiskprodusenene er også nokså sandardiser. Slik vil ikke ulike fôryper spille inn på effekivieen. Smol Fôr Arbeid Kapial Annen Anall ,7 % 14,5 % 26,5 % 29,9 % 20,4 % ,6 % 14,3 % 21,2 % 22,5 % 18,2 % ,4 % 13,0 % 19,4 % 19,4 % 12,6 % ,3 % 13,4 % 26,1 % 19,9 % 14,8 % ,1 % 13,1 % 17,0 % 18,1 % 18,3 % ,0 % 12,8 % 20,3 % 17,5 % 14,9 % 119 Tabell 5-5 Gjennomsnilig forbedringspoensial for hver innsasfakor i perioden for hele laksefisknæringen. Innsasfakorene arbeid og kapialkosnad viser seg å ha e høy forbedringspoensial de flese årene, med unnak av 2006, hvor ineffekivie på smol er mege høy. A smol har e veldig høy forbedringspoensial en periode kan komme av dårlig kvalie, sykdom og/eller høy dødelighe. 60

71 Resula og diskusjon Tabell 5-6 viser forbedringspoensiale på innsasfakorer kun blan de ineffekive DMU ene i analysen. På lik linje med Tabell 5-5 er de e høy forbedringspoensial i innsasfakorene arbeid og kapialkosnad de flese årene. Fôr er også her den fakoren med laves forbedringspoensial. Smol Fôr Arbeid Kapial Annen Anall ,8 % 17,6 % 31,8 % 35,8 % 24,4 % ,9 % 18,9 % 28,1 % 29,8 % 24,1 % ,8 % 18,2 % 27,3 % 27,3 % 17,7 % ,8 % 17,3 % 33,6 % 25,6 % 19,1 % ,1 % 17,7 % 23,0 % 24,4 % 24,7 % ,4 % 18,6 % 29,4 % 25,4 % 21,6 % 82 Tabell 5-6 Gjennomsnilig forbedringspoensial for hver innsasfakor i perioden for ineffekive produsener i laksefisknæringen. 5.2 Produkiviesendringer Produkiviesendringer mellom perioder beregnes ved hjelp av Malmquis Produkiviesindeks, og foreller om der har vær en posiiv, negaiv eller ingen endring over id. Førs vil oale all for hele laksefiskbransjen preseneres, eerfulg av grupperinger eer produksjonssørrelse Malmquis Produkiviesindeks Resulae fra Malmquis Produkiviesindeks (MPI) er gi i Tabell 5-7. Score under 1 er en ilbakegang, lik 1 ilsvarer ingen endring og over 1 er en forbedring i forhold il åre før. MPI er dekomponer i MC ( Cach-up -effek) og MF (fronendring). MC foreller i hvilken grad de ineffekive DMU ene har klar å a igjen de effekive fra en periode il den nese. Sammenhengen mellom disse komponenene er idligere vis i (36): MPI MC MF De fem førse periodene i Tabell 5-7 er fra e år il de påfølgende. Den sjee perioden er kun baser på baseåre 2001 og sammenligningsåre 2006, og er men som en 61

72 Resula og diskusjon illusrasjon på endringen fra begynnelsen il sluen av analyseperioden i oppgaven. Årene i mellom er dermed ikke a hensyn il i denne uregningen. Alle periodene er balanser med de samme DMU ene i hver enkel periode. Dee har gjor a sammenligningen mellom 2001 og 2006 har svær få DMU er i forhold il de andre periodene. Dee kommer av a daasee fra periodene ikke er kjede. De er heller ikke uproblemaisk å summere de fem førse periodenes endring for å finne oal endring. Om dee skal gjøres hel re må periodene være kjede. Periode MC MF MPI Anall DMU ,961 1,089 1, ,030 1,057 1, ,065 0,931 0, ,974 1,072 1, ,983 1,013 0, ,958 1,161 1, Tabell 5-7 Malmquis Produkiviesindeks i perioden Tabell 5-7 viser a MC varierer mye rund 1,00, men oal ugjør svingningene en lien endring (MC 1 = Endring i MC). Ved å summere endringene de fem førse periodene har MC endre seg med 1,3 %. Dee beyr a de ineffekive DMU ene har a igjen de effekive svær lie på denne iden. Observasjonene i MC er bedrifsindividuelle, og varierer mye på grunn av søy. Søy kan komme av variabel regisrering av innsasfakorer som igjen fører il uregelmessigheer i innsasfakorbruken. MF er derimo bransjespesifikk, alså gjennomsnilig, og viser om selve produksjonsfronen ( bes pracise ) endrer seg. Ved å legge sammen MF-endringene (MF 1 = Ending i MF) de fem førse periodene i Tabell 5-7, viser de seg a fronen har ha en oal endring på 16,2 %. Dee beyr a de gode bedrifene har bli enda bedre i løpe av perioden Bare i perioden hadde fronen en ilbakegang på 6,9 %. Selve Malmquis Produkiviesindeks (MPI) har oal se ha en økning på 17,3 % ved å legge sammen de fem førse periodene. I periodene og var de en ilbakegang på henholdsvis 0,8 og 0,4 % som er ilnærme lik null. MC og MF sin variasjon rund 1,0 vises bedre dersom man ploer dem i en graf i de ulike periodene. Figur 5-11 il 5-16 viser slike plo fra alle periodene, hvor hver enkel plo er en DMU fra analysen. Her kommer de ydelig frem a MC varierer mye, mens MC har en 62

73 Resula og diskusjon jevnere uvikling. Disse observasjonene semmer god overens med resulaene i en idligere masergradsoppgave (Lagesen & Sørensen, 2006). Figur 5-11 MC og MF i perioden Figur 5-12 MC og MF i perioden Figur 5-13 MC og MF i perioden

74 Resula og diskusjon Figur 5-14 MC og MF i perioden Figur 5-15 MC og MF i perioden Figur 5-16 MC og MF i perioden

75 Resula og diskusjon Ved å sudere ploediagrammene fremkommer de en endring i selve produksjonsfronen (MF) i periodene og Eer en jevn fremgang i , begynner fronen å spre seg noe i I har de flese som danner fronen en ilbakegang (MPI er også reduser i samme perioden), for så å øke igjen i Her har de flese DMU ene i fronen en fremgang. Disse observasjonene kan komme av innføringen av MTB i De flese bedrifer vil ikke kunne ilpasse seg en slik endring umiddelbar. På denne måen har fronen få en ilbakegang i , for så å øke igjen i Figur 5-16 viser a om lag 50 % av DMU ene har bli mer effekiv i perioden (MC), mens den andre halvparen har bli mer ineffekiv. Man ser også a der har vær en posiiv eknologisk endring i dee idsromme, da overveken av DMU ene ligger over 1 i MF-ploe. Dee kan komme av ekniske forbedringer, auomaisering av produksjonsprosessen, øk konsenrering av fôr slik a mengden reduseres eller lignende Malmquis Produkiviesindeks eer produksjonssørrelse På lik linje med eknisk effekivie i CRS og VRS i kapiel er de også beregne MPI, MC og MF eer produksjonssørrelse. Forskjellen er a MPI foreller om en endring fra en periode en il annen, mens eknisk effekivie sier noe om en akuell periode. I analysen ble de bruk 4 grupper i sigende rekkefølge som ilsvare 1 2, 3 5, 6 10 og flere enn 10 konsesjoner. De må igjen nevnes a de er svær få DMU er i gruppe 4 sammenligne med de andre gruppene. Dee lave analle 8 gjør de dermed leere å bli effekiv for de sore bedrifene. Figur 5-17 viser uviklingen av MC ( Cach-up -effeken) for de 4 ulike gruppene i perioden De er ingen spesielle ulikheer mellom gruppene, med unnak av gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) som i øke avsanden il fronen (ble dårligere enn de bese), mens i redusere avsanden il de bese mer enn de andre gruppene. 8 Se vedlegg 8 for oversik over anall DMU er og resula i gruppevis Malmquis Produkiviesindeks. 65

76 Resula og diskusjon Figur 5-17 MC eer produksjonssørrelse i perioden Figur 5-18 viser uviklingen av selve produksjonsfronen (MF) eer produksjonssørrelse i perioden Gruppe 1 og 2 varierer mindre rund MF = 1, mens gruppe 3 og 4 ser u il å svinge mer. De o sørse gruppene har den bese uviklingen i periodene og , hvor fronen ser u il å ha bli enda bedre. De må også nevnes a disse gruppene redusere avsanden il fronen mer enn de andre gruppene i perioden Figur 5-18 MF eer produksjonssørrelse i perioden

77 Resula og diskusjon Figur 5-19 viser Malmquis Produkiviesindeks (MPI) eer produksjonssørrelse i perioden Gruppe 2 og 4 har en nokså jevn uvikling av MPI som svinger lie og holder seg på MPI 1. Av disse o ser de u il a gruppe 2 har ha den mes posiive uviklingen de sise o periodene, men forskjelliene er svær små. Både gruppe 1 og 3 har en noe mer varierende uvikling av MPI. Figur 5-19 MPI eer produksjonssørrelse i perioden Dersom noen av gruppene hadde skil seg u som bedre enn andre i en eller flere av periodene eer 2003, kunne de ha anyde a MTB har ha ulik effek på bedrifene eer hvilke volum de produserer eer. 67

78 68

79 Oppsummering 6 Oppsummering Ved hjelp av DEA-analyse og Malmquis Produkiviesindeks er de beregne effekivie og produkiviesall for den norske laksefisknæringen i perioden For å løse problemsillingene i kapiel 1.2 er resulaene presener på ulike måer slik a evenuelle funn blir belys. Analysene er ufør med bakgrunn i Fiskeridirekoraes innsamlinger av regnskapsall. Fra DEA-analysene er de rukke frem ulike effekiviesmål; oal effekivie (TE CRS ) som ikke ar hensyn il produksjonsskala, ren eknisk effekivie (TE VRS ) som ar hensyn il bedrifens sørrelse, sam skalaeffekivie (SE) som foreller hvor god bedrifen drar nye av sin sørrelse. Både TE CRS og TE VRS har ha små, men posiive endringer i løpe av perioden Ved å sammenligne endringene i Salerdiagram fremkommer de a fles sore bedrifer har høyes ren effekivie (TE VRS ), mens sørrelsen på bedrifene er mere spredd når de kommer il den oale effekivieen (TE CRS ). Skalaeffekivieen (SE) varierer en del i perioden, men de kan se u il a også denne ypen effekivie har ha en lien, men posiiv endring. Ved å gruppere bedrifene eer produksjonsvolum fremkommer de a gruppe 2 (3 5 konsesjoner) er mes skalaeffekiv i hele perioden, med en eksra sor økning i 2005 og Gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) har laves skalaeffekivie så å si alle årene, noe som yder på a de produserer med for høy skala i forhold il de opimale. I følge skalaeffekivieen vil de mes opimale være å produsere med 3 5 konsesjoner (gruppe 2). TE CRS og TE VRS ble også mål eer produksjonssørrelse. Den oale effekivieen (TE CRS ) er nokså varierende i alle gruppene og de er vanskelig å se om noen skiller seg u som spesiel god. I ren eknisk effekivie (TE VRS ) fremsår derimo gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) som bes i hele perioden. De er derimo vikig å merke seg a analle DMU er i denne gruppen er svær lav i forhold il de andre, og dermed er de leere å fremså som effekiv. Produkiviesendringene er beregne ved hjelp av Malmquis Produkiviesindeks (MPI) som videre er dekomponer i Cach-up -effek (MC) og fronendring (MF). Toal se har de inneffekive i lien grad klar å a igjen de bese bedrifene (fronen) i perioden MC har varier mye, noe som mes sannsynlig kommer av søy forårsake av variabel rapporering av produksjonsall il Fiskeridirekorae. Fronen (de bese DMU ene) har derimo ha en posiiv uvikling i samme periode. En nedgang i MF i kan være 69

80 Oppsummering en reaksjon på innføringen av MTB; bedrifene er ikke raske nok il å reagere på denne endringen. Når da fronen igjen har en posiiv uvikling i ser de u il a alle de gode DMU ene som danner fronen har ilpasse seg endringen; de aller flese har bli bedre i denne perioden. På bakgrunn av funn i resulaene ser de u il a innføringen av MTB i 2003 ikke har ha noen påvirkning i effekivieen uover de som kan regnes som en normal fremgang i laksefisknæringen. En evenuell virkning kan derimo skjules av a andre fakorer har virke inn på den samme effekivieen, og dermed veid opp for en økning eller reduksjon som en konsekvens av MTB. Ser man på bedrifenes produksjonssørrelse og deres skalaeffekivie (SE), kan de se u il a gruppe 2 (3 5 konsesjoner) har ilpasse seg den nye resriksjonen bes ved å ha den sørse økningen i 2005 og De andre gruppene har lavere skalaeffekivie, og da er de gruppe 4 (mer enn 10 konsesjoner) som kommer dårligs u. Om gruppe 2 har innhene sørre fordeler effekiviesmessig enn de andre gruppene er vanskelig å si, men de er en mulighe for dee. Denne gruppens øke skalaeffekivie kan også skyldes andre fakorer som ikke har noe med MTB å gjøre. 70

81 Lieraurlise 7 Lieraurlise Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some Models for Esimaing Technical and Scale Inefficiencies in Daa Envelopmen Analysis. 18. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring he efficiency of decision making unis. 16. Coelli, T., Rao, D. S. P., O'Donnell, C., & Baese, G. (2005). An Inroducion o efficiency and produciviy analysis (2nd ed.). New York: Springer. Eksporuvalge (2008). Hovedabeller Månedssaisikk Desember 2008, from hp:// Fiskeridirekorae (2001). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon laks og ørre. Fiskeridirekorae (2002). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon laks og ørre. Fiskeridirekorae (2003). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon laks og ørre. Fiskeridirekorae (2004). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon laks og ørre. Fiskeridirekorae (2005). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon, laks og ørre. Fiskeridirekorae (2006). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon, laks og ørre. Fiskeridirekorae (2007). Lønnsomhesundersøkelse for mafiskproduksjon laks og ørre. Fiskeridirekorae (2009). Oppgaver og rolle i havressurs- og akvakulurforvalningen Rerieved , 2009, from hp:// 71

82 Lieraurlise Fried, H. O., Lovell, C. A. K., & Schmid, S. S. (2008). The Measuremen of Producive Efficiency and Produciviy Growh. New York: Oxford Universiy Press. Färe, R., & Primon, D. (1995). Muli-oupu producion and dualiy : heory and applicaions. Boson, Mass.: Kluwer Academic Publishers. Hoff, K. G., & Köber, S. (2002). Grunnleggende bedrifsøkonomisk analyse (4. ug. ed.). [Oslo]: Universiesforl. Lagesen, M. P., & Sørensen, H. M. (2006). Effekivie og produkivie i norsk mafisknæring for perioden mål ved bruk av DEA og MPI. Tromsø: M.P. Lagesen. Lovdaa (2009). Akvakulurloven Rerieved 31.03, 2009, from hp:// hml#1 Malmquis, S. (1953). Index Numbers and Indifferenceurfaces. Trabajos de Esadisca y de Invesigacion Operaiva, Volume 4, Prosjek Bransjesandard for fisk (1998). Kvaliesgradering av oppdree laks : sandard elekronisk ressurs. Bergen: Prosjek Bransjesandard for fisk. Rusad, K. (2005). Markedsmuligheer for foredle laks i Frankrike. Tromsø: Fiskeriforskning. Saler, W. E. G. (1960). Produciviy and echnical change. Cambridge [Eng.]: Universiy Press. SSB. Saisikkbanken, from hp://sabank.ssb.no/saisikkbanken/defaul_fr.asp?pxsid=0&nvl=rue&plangua ge=0&ilside=selecable/hovedabellhjem.asp&kornavnweb=kpi SSB (2009). Fiskeri og havbruk, from hp:// Veerinærinsiue (2007). Helsesiuasjonen hos laksefisk

83 Vedlegg 8 Vedlegg VEDLEGG 1: Variabler deskripiv saisikk Smol (kr) Fôr (kg) Arbeid (kr) Kapial (kr) Annen (kr) Produksjon (kg) 2001 Gj sni Sd avvik Min Maks Gj sni Sd avvik Min Maks Gj sni Sd avvik Min Maks Gj sni Sd avvik Min Maks Gj sni Sd avvik Min Maks Gj sni Sd avvik Min Maks i

84 Vedlegg VEDLEGG 2: Fiskeridirekoraes beregningsprinsipper og definisjoner bruk i lønnsomhesundersøkelsene ii

85 Vedlegg iii

86 Vedlegg iv

87 Vedlegg v

88 Vedlegg vi

89 Vedlegg VEDLEGG 3: Teknisk effekivie i CRS SALTERDIAGRA M vii