číslo 108 - Ústav zemědělské ekonomiky a informací

Transkript

Modelování dopadů zemědělské
politiky ČR po roce 2013
Modelling of Impacts
of Czech Agricultural
Policy after 2013
Ivan Foltýn
Ida Zedníčková
VÝZKUMNÁ STUDIE ÚZEI
č. 108/2012
Vydal: Ústav zemědělské ekonomiky a informací
Mánesova 1453/75, 120 56 Praha 2
ISBN 978-80-86671-94-9
č. 108/2012
Ústav zemědělské ekonomiky a informací
RNDr. Ivan Foltýn, CSc.
Ing. Ida Zedníčková
MODELOVÁNÍ DOPADŮ ZEMĚDĚLSKÉ POLITIKY ČR
PO ROCE 2013
MODELLING OF IMPACTS OF CZECH AGRICULTURAL
POLICY AFTER 2013
výzkumná studie
Praha, 2012
Výzkumná studie byla vypracována v rámci řešení Interního výzkumného projektu č. 1267 ÚZEI
„Rozšíření modelu FARMA-4 pro analýzy nových nástrojů zemědělské politiky“.
Oponenti:
doc. Ing. Marian Božík, Ph.D., Výskumný ústav ekonomiky polnohospodárstva
a potravinárstva, Bratislava
Prof. Ing. Jan Váchal, CSc.; Jihočeská univerzita, České Budějovice
Za obsah publikace odpovídají autoři:
RNDr. Ivan Foltýn, CSc.,
Ing. Ida Zedníčková,
Ing. Ladislav Jelínek, PhD.: kapitola 3
Ing. Vojtěch Vávra, CSc.: kapitola 9 a 10
Spolupráce:
Ing. Jan Klír, CSc. – VÚRV
AgroKonzulta Žamberk
©
Ústav zemědělské ekonomiky a informací, 2012
ISBN 978-80-86671-94-9
Obsah
ABSTRAKT ..............................................................................................................................................4
Abstract
...................................................................................................................................4
KLÍČOVÁ SLOVA ....................................................................................................................................4
Key words ...................................................................................................................................4
POUŽITÉ ZKRATKY ................................................................................................................................5
SOUHRN ..................................................................................................................................................6
Executive summary ........................................................................................................................7
ÚVOD .................................................................................................................................................... 10
1
CÍL STUDIE ................................................................................................................................ 11
2
SYSTÉM MODELŮ PRO SIMULACE DOPADŮ AGRÁRNÍ POLITIKY .................................... 11
3
MODELOVÉ SCÉNÁŘE ZEMĚDĚLSKÉ POLITIKY .................................................................. 12
4
MODEL FARMA–4 ..................................................................................................................... 14
4.1 Základní charakteristiky .................................................................................................... 14
4.2 Základní vztahy komodit ................................................................................................... 16
4.3 Biologické a technologické vztahy v ŽV ............................................................................ 17
4.4 Produkce a spotřeba krmiv ............................................................................................... 20
4.5 Agrární politika v modelu FARMA–4 ................................................................................. 21
4.6 Finální ukazatele modelu .................................................................................................. 22
4.7 Aplikace modelu FARMA–4 pro typové farmy .................................................................. 22
4.8 Aplikace modelu FARMA–4 pro konkrétní zemědělský podnik ........................................ 23
4.9 Další možnosti modelu FARMA–4 .................................................................................... 24
5
MODEL RENT–4 ......................................................................................................................... 26
6
MODEL AENVI–2 ....................................................................................................................... 27
6.1 Věcná podstata modelu .................................................................................................... 27
6.2 Matematická báze modelu ................................................................................................ 28
6.3 Odvození vztahů mezi proměnnými.................................................................................. 28
6.4 Další podmínky pro produkční funkce............................................................................... 29
6.5 Ilustrace využití modelu .................................................................................................... 30
6.6 Odvození vstupů N, P, K ................................................................................................... 34
7
PROPOJENÍ MODELŮ FARMA–4, RENT–4, AENVI–2............................................................ 37
7.1 Predikce rentability do roku 2014 s využitím modelu AENVI–2 ........................................ 38
7.2 Propojení modelu FARMA–4 s modelem AENVI–2 .......................................................... 42
8
ODVOZENÍ KOEFICIENTŮ ZTRÁTY INTENZITY A TECHNICKÉHO POKROKU .................. 43
9
OPTIMALIZACE KRMNÝCH DÁVEK PRO SKOT .................................................................... 45
9.1 Konstrukce krmných dávek ............................................................................................... 45
9.2 Hodnocení krmných dávek ............................................................................................... 48
9.3 Průměrná krmiva ............................................................................................................... 50
10
OPTIMALIZACE KRMNÝCH DÁVEK PRO PRASATA ............................................................. 51
10.1 Konstrukce krmných dávek ............................................................................................... 51
10.2 Hodnocení krmných dávek ............................................................................................... 52
10.3 Přepočty dílčích krmných dávek na celoroční průměrné hodnoty .................................... 53
ZÁVĚRY PRO ŘÍDÍCÍ SFÉRU A PRAXI .............................................................................................. 53
LITERATURA ........................................................................................................................................ 55
PŘÍLOHA 1 ....................................................................................................................................
Porovnání modelu RENT–4 a AENVI–2 pro jednotlivé komodity v roce 2014
při různých úrovních vstupů .................................................................................................... 56
ABSTRAKT
Studie představuje výsledky výzkumu Ústavu zemědělské ekonomiky a informací v oblasti
matematického modelování dopadů Společné zemědělské politiky EU po roce 2013 na zemědělství
ČR. Rozvoj modelování ekonomických a ekologických aspektů chování zemědělských podniků (model
FARMA–4) je spojen s vývojem modelového aparátu pro predikce výrobně-ekonomických ukazatelů
zemědělských komodit (model RENT–4) a s využitím produkčních funkcí pro simulace dopadů
intenzivního a extenzivního hospodaření na životní prostředí (model AENVI–2). Studie obsahuje
věcný a matematický popis uvedených modelů, modelové scénáře budoucí zemědělské politiky
a jejich informační zabezpečení (databáze BASELINE) a dále charakteristiky typových 100ha farem
v různých výrobních oblastech ČR, na nichž se dopady simulují. Ve studii je ukázáno propojení
zmíněných modelů a ilustrace jejich využití pro centrální i podnikovou sféru.
Abstract
This study presents results of research of the Institute of Agricultural Economics and Information
in the sphere of mathematical modeling of the CAP EU after the year 2013 on the Czech agriculture.
Development of modeling of economic and ecological aspects of the farm behavior with help of the
model FARMA–4 is connected with progress of modeling tools for predictions of production economic
indicators (model RENT–4) and with the deriving and usage of production function for impact
simulation of extensive and intensive farming on environment (model AENVI–2). The study contains
real and mathematical description of the mentioned models, model scenarios of the future agricultural
policy and their information background (database BASELINE) and further characteristics of type
farms (100 ha) in the different Czech production regions where impacts are simulated. In the study
there is shown connecting of the mentioned models and illustration of their usage for the central and
farm level.
KLÍČOVÁ SLOVA
matematické modelování, ekonomika farem, typové farmy, model FARMA–4, model RENT–4,
model AENVI–2, agrární politika, ekonomická a ekologická optimalizace
Key words
mathematical modeling, farm economics, type farms, model FARMA–4, model RENT–4, model
AENVI–2, agricultural policy, economic and ecological optimization
4
POUŽITÉ ZKRATKY
AEO
agroenvironmentální opatření
AWU
Annual Work Unit (roční pracovní jednotka)
CZV
ceny zemědělských výrobců
ČPH
čistá přidaná hodnota
FADN CZ
Farm Accountancy Data Network (Zemědělská účetní datová síť - ÚZEI)
GAEC
Good Agricultural and Environmental Condition (Dobrý zemědělský
a environmentální stav)
GAMS
optimalizační programovací systém
LFA
Less Favoured Areas (méně příznivé oblasti)
NPK
dusík – fosfor – draslík
šetření NAKL
výběrové šetření nákladů zemědělských komodit (ÚZEI)
SAPS
Single Area Payment Scheme (zjednodušená přímá platba na plochu)
R-S
rentabilita bez započtení podpor
R+S
rentabilita se započtením podpor
SZP
společná zemědělská politika
Top-Up
národní doplňkové platby
TP
technický pokrok
TTP
trvalé travní porosty
VO KR
výrobní oblast kukuřičná a řepařská
VO BR
výrobní oblast bramborářská
VO BH
výrobní oblast bramborářsko-ovesná a horská
VO CR
průměr ČR
5
SOUHRN
Studie se zabývá popisem a aplikací modelového aparátu pro simulace a predikce dopadů
pravděpodobných směrů Společné zemědělské politiky EU (SZP) po roce 2013 na české zemědělství.
Modelový aparát, vytvořený v ÚZEI, sestává ze tří modelů: FARMA–4, RENT–4 a AENVI–2. FARMA-4
je model ekonomiky zemědělského podniku, RENT–4 je model ekonomické efektivnosti 37 vybraných
zemědělských komodit ČR (25 rostlinných a 12 živočišných komodit) a AENVI–2 je model produkčních
funkcí a agro-environmentálních aspektů těchto komodit. Ve studii jsou uvedeny nejnovější dosažené
výzkumné výsledky spojené se zmíněnými modely. Jsou ukázány možnosti a výhody využití
jpropojeného modelového systému pro zkoumání budoucí SZP ve vztahu k trvalé udržitelnosti
zemědělství a pro simulace pozitivních a negativních dopadů zemědělství na životní prostředí ČR.
Vybrané komodity pokrývají zhruba 97 % zemědělské produkce ČR. Všechny modely se opírají
o společnou údajovou databázi BASELINE, vytvořenou v ÚZEI, která obsahuje časové řady údajů za
zemědělství od roku 1995 do současnosti a zahrnuje dostupné údaje Českého statistického úřadu
(ČSÚ), vybrané údaje z každoročního šetření ekonomických výsledků zemědělských podniků ČR
(Zemědělská účetní datová síť FADN CZ) a výstupy z každoročního výběrového šetření nákladů
zemědělských komodit (šetření NAKL). Dále byly pro zmíněné modely vypracovány 3 scénáře
možných budoucích směrů SZP po roce 2013 - bazický, liberální a agroenvironmentální.
Rozvoj modelování ekonomických a ekologických aspektů chování zemědělských podniků
pomocí modelu FARMA–4 je spojen s vývojem modelového aparátu pro predikce výrobněekonomických ukazatelů (model RENT–4) a s odvozením a využitím produkčních funkcí pro simulace
dopadů intenzivního a extenzivního hospodaření zemědělských podniků na životní prostředí (model
AENVI–2).
Propojení modelu FARMA–4 s modelem RENT–4 umožňuje naplnění modelu FARMA–4
vstupními údaji pro modelování ekonomiky podniku v různých výrobních podmínkách ČR. Na bázi
průměrné výrobní struktury zemědělských komodit ve čtyřech výrobních oblastech (kukuřičná
a řepařská, bramborářská, bramborářsko-ovesná a horská a ČR průměr), převzatých ze šetření
FADN, jsou vytvořeny typové farmy těchto oblastí v přepočtu na 100hektarovou podnikovou strukturu.
Jejich základní vstupní údaje o intenzitě výroby (hektarové výnosy/užitkovosti zvířat) a celkových
nákladech (příp. redukovaných nákladech), tržních cenách a podporách, stejně jako počty pracovních
hodin spotřebovaných jednotlivými komoditami, jsou převzaty nebo odvozeny z modelu RENT–4
k příslušnému časovému horizontu, který se opírá o výsledky šetření NAKL,.
Hlavními proměnnými modelu FARMA–4 jsou plochy rostlinných komodit (jak tržních, tak
krmných) a stavy jednotlivých kategorií zvířat chovů dojeného skotu, masného skotu, prasat
a drůbeže, jejichž optimální hodnoty stanovuje model pomocí optimalizačního výpočtu (maximalizace
zisku, resp. čisté přidané hodnoty) v systému GAMS. Model zobrazuje vztahy mezi rostlinnou (RV)
a živočišnou (ŽV) výrobou prostřednictvím bilance krmiv, vycházející z normativů krmné potřeby
jednotlivých kategorií zvířat a produkce krmných komodit. Model vyžaduje vstupní parametry, kterými
jsou

biologicko-technologické parametry: hektarové výnosy, užitkovosti zvířat, parametry produkce
a spotřeby krmiv vyjádřené v krmných živinách;

ekonomické parametry: náklady jednotlivých komodit, tržní nebo realizační ceny;

agrárně-politické parametry: veškeré typy podpor, které lze přiřadit jednotlivým komoditám
(SAPS, Top-Up, podpory LFA, agroenvironmentální platby, případně další podpory, např.
„zelená nafta“);
6

ostatní vstupní parametry: normativy spotřeby práce jednotlivých komodit, bilance živin NPK.
Modelem FARMA–4 lze vypočítat zisk nebo ČPH zemědělského podniku, potřebný počet
pracovníků (AWU) a následně pak poměrové ukazatele zisk/AWU, resp. ČPH/AWU.
Dalším pokrokem v této oblasti bylo vytvoření modelu AENVI–2, který řeší dynamické závislosti
úrovně intenzity produkce jednotlivých komodit na měnící se úrovni nákladových vstupů
prostřednictvím produkčních funkcí. Produkční funkce rostlinných komodit odvozené pro model
AENVI–2 ze šetření NAKL byly stanoveny ve spolupráci s VÚRV a na základě porovnání
s experimentálními výsledky ohodnoceny jako reálně akceptovatelné. Z údajů VÚRV o odběru živin
pro 18 z 25 komodit RV byly vytvořeny bilanční vztahy pro vstupy dusíku jak z průmyslových hnojiv,
tak z ostatních zdrojů včetně vzdušného depozitu a jeho využití rostlinami, resp. jeho únik do životního
prostředí.
Modely FARMA–4, RENT–4 a AENVI–2 tak představují systém vzájemně propojitelných
a kompatibilních modelů využitelný zejména pro centrální decizní sféru, který umožňuje simulovat
dopady zemědělské politiky na české zemědělství.
Model AENVI–2 byl aktualizován z teoreticko-metodologického hlediska pro všech 37 komodit
ze šetření NAKL, čímž bylo dosaženo jeho využití pro stejnou údajovou bázi jako u modelů RENT–4
a FARMA–4.
Propojením modelu RENT–4 a AENVI–2 bylo možné nově stanovit predikce základních
produkčních a nákladových ukazatelů a rentabilit s/bez započtení podpor do roku 2014 respektující
odvozené produkční funkce pro všechny komodity. Rok 2014 přitom reprezentuje období 2014-20, pro
které se připravuje nová SZP.
V poslední části studie je popsána tvorba krmných dávek skotu a prasat pro potřeby modelu
FARMA–4 na základě optimalizačního systému a údajové báze AgroKonzulty Žamberk.
Využití produkčních funkcí umožňuje zkoumat různé úrovně intenzity výroby u jednotlivých
komodit a následně odhadovat jejich negativní nebo pozitivní dopady na životní prostředí. To je
ilustrováno v příloze 1, která v tabulkách pro všechny komodity ukazuje predikce rentability do roku
2014 při různé intenzitě vstupů (70 %, 80 %, 90 %, 100 % a 110 %) v porovnání s průměrnou
intenzitou v modelu RENT–4 (odpovídající 100% úrovni v modelu AENVI–2). Tyto výsledky rovněž
ukazují, že ne vždy a u všech komodit je průměrná úroveň hospodaření ekonomicky optimální.
Executive summary
This study deals with description and using of modeling tools for simulations and predictions of
impacts of the probably directions of the CAP after the year 2013 on the Czech agriculture. The
modeling tool consists of the three models: FARMA–4, RENT–4 and AENVI–2. The model FARMA–4
is a model of farm economics, RENT-4 is a model of profitability of agricultural commodities in the
Czech Republic (25 plant and 12 animal commodities) and AENVI–2 is a model of production
functions and agro-environmental aspects of these commodities. In the study there are presented the
latest research results which are connected with the mentioned models and there are shown
possibilities and advantages of their usage like the model systems for analyzing relations of the future
CAP, agricultural sustainability and positive and negative impacts on the Czech environment. The
chosen commodities cover about 98 % of the Czech agricultural production. All models are based on
the common database BASELINE UZEI which contains time series of the Czech agricultural indicators
from the year 1995 till the present (from the CZSO, FADN CZ and the COST inquiry of Czech farms).
Further there was created a database POLICY containing agrarian-policy analysis of the probable
7
future trends of the CAP after the year 2013 which are focused in the 3 scenarios (basic, liberal and
environmental).
Development of modeling of economic and ecological aspect of the farm behavior with the help
of the model FARMA–4 is connected with the progress of the modeling apparatus for predictions of
production economic indicators (model RENT–4) and with dividing and using production functions for
impact simulations of intensive and extensive farming on the environment (model AENVI–2).
The connecting of the model FARMA–4 with the model RENT–4 enables fill-in the model
FARMA–4 by input data for modeling farm economics in the different production conditions in the CR.
On the base of the average production structure in 4 production regions (corn-sugar beet, potatoes,
potatoes-oats, mountain and the CR average), which are taken over from the FADN CZ inquiry, there
are created type farms of these regions in transformation on the 100 ha farm land. Basic input data of
the type farms: the production intensity (hectare yields and animal intensity indicators), the total costs
(resp. reduced costs), market prices and supports (the others, e.g. number of hours needed for
individual commodities) are taken from the model RENT–4 related to the corresponding time horizon
which come out from the COST inquiry.
The main variables of the model FARMA–4 are land size of the plant commodities (market and
feeding), head numbers of individual animal categories (dairy cattle, suckler cattle, pigs and poultry)
whose optimal values are computed from the model by the optimization procedure (maximizing of
profit, resp. net value added) in the system GAMS. The model pictures relations between plant and
animal production by the help of the feeding balance, going out from the feeding needs of individual
animal categories and the production of feeding stuffs. The model needs following input parameters

biological-technological parameters: hectare yields, animal intensity, feeding nutrients;

economic parameters: cost of commodities, market prices or realizing prices;

agrarian-policy parameters: all types of supports which can be allocated to commodities (SAPS,
Top-Up, LFA supports, agro-environmental payments and further supports, like “green diesel”;

further input parameters: norms of hour consumptions for commodities, balance of N, P, K.
The model FARMA–4 enables computation of farm profit, farm NVA, number of AWU, profit or
NVA for AWU etc.
The next progress in this direction there was creation of the model AENVI–2 which contains
dynamic dependence of intensity level on the input cost level by the commodity production functions.
Production functions were divided from the COST inquiry with the cooperation of the Research
Institute of Plant Production. There were created balance relations for the Nitrogen input from the
mineral and organic fertilizers (incl. air deposition) into plants, using N by plants and its possible outflow in the environment.
The models FARMA–4, RENT–4 and AENVI–2 thus present a model system which is usable for
the central sphere and enables to carry out simulations agricultural policy impacts on the Czech
agriculture.
The model AENVI–2 was actualized from the theoretic-methodological point of view for all
37 commodities of the COST inquiry and the consequence is that all three models have the same
database.
After connection of the models RENT–4 and AENVI–2 there were computed new predictions of
production and cost indicators and profitability till the year 2014 for all commodities. The year 2014
presents the period 2014-20 for which there is presented the new CAP.
8
In the last part of the study there is described methodology of feeding norms for cattle and pigs
for the model FARMA-4 on the base of the optimizing system of AgroKonzulta Žamberk.
The usage of production functions enables to analyze different intensity levels of individual
commodities and consequently to assess their negative and positive impacts on environment. This
situation is illustrated in the annex 1, which contains predictions of profitability till 2014 - results of the
model AENVI–2 with the different intensity of inputs (70 %, 80 %, 90 %, 100 % and 110 %) in
comparing with the average intensity in the model RENT–4 (corresponding to 100 % level in the model
AENVI–2). These results also indicate that not always and not for all commodities it holds that the
average farming is economic optimal.
9
ÚVOD
Pokroky v modelování ekonomických a ekologických aspektů chování zemědělských podniků
pomocí modelu FARMA–4 jsou spojeny s rozvojem modelového aparátu pro predikce vývoje výrobněekonomických ukazatelů (model RENT–4) a s odvozením a využitím produkčních funkcí pro simulace
dopadů intenzivního a extenzivního hospodaření zemědělských podniků na životní prostředí (model
AENVI–2).
Propojení modelu FARMA–4 s modelem RENT–4 umožňuje modelování ekonomiky podniků
v různých výrobních podmínkách ČR. Na bázi průměrných výrobních struktur ve výrobních oblastech
kukuřičná a řepařská, bramborářská, bramborářsko-ovesná a horská a celkem ČR, převzatých ze
šetření zemědělských podniků FADN CZ, jsou vytvořeny typové farmy těchto oblastí v přepočtu na
100ha strukturu. Jejich základní vstupní údaje o intenzitě výroby (ha výnosy/užitkovosti zvířat)
a celkových nákladech (příp. redukovaných nákladech), tržních cenách a podporách jsou převzaty
z modelu RENT–4 k příslušnému časovému horizontu. Z modelu RENT–4 jsou dále převzaty počty
pracovních hodin jednotlivých komodit. Modelem FARMA–4 lze pak vypočítat zisk, čistou přidanou
hodnotu (ČPH) a počet pracovníků (AWU) v přepočtu na farmu a následně pak zisk a ČPH v přepočtu
na AWU.
Základní typy zemědělského hospodaření v modelu FARMA–4 jsou vztaženy k uvedeným
výrobním oblastem, jejichž průměrné ekonomické charakteristiky jsou do modelu přeneseny z modelu
RENT–4, který se opírá o výsledky výběrového šetření nákladů komodit (šetření NAKL), prováděného
každoročně v ÚZEI. Hlavními proměnnými modelu FARMA–4 jsou plochy rostlinných komodit a stavy
zvířat, jejichž optimální hodnoty stanovuje model prostřednictvím optimalizačního výpočtu za pomoci
obecného optimalizačního systému GAMS. Model zobrazuje vztahy mezi rostlinnou a živočišnou
výrobou prostřednictvím bilance krmiv, vycházející z normativů krmné potřeby jednotlivých kategorií
zvířat a produkce krmných komodit v RV.
Optimalizační proces modelu vyžaduje vstupní parametry, kterými jsou

biologicko-technologické parametry: hektarové výnosy, užitkovosti zvířat, parametry produkce
a spotřeby krmiv prostřednictvím krmných živin NEL pro skot a MEP pro prasata, resp. drůbež;

ekonomické parametry: náklady jednotlivých komodit, tržní nebo realizační ceny;

agrárně-politické parametry: veškeré typy podpor, které lze přiřadit jednotlivým komoditám
(SAPS, Top-Up, podpory LFA, agroenvironmentální platby a další, např. zelená nafta);

ostatní vstupní parametry: normativy spotřeby práce jednotlivých komodit, bilance živin NPK.
Tyto vstupy umožňují bilancovat vztah mezi RV a ŽV, spotřebu práce a následně počet AWU na
podnik a dále situaci v koloběhu živin NPK z hlediska životního prostředí, jejichž nedostatek může
způsobovat snižování půdní úrodnosti a přebytek naopak únik živin (zejména dusíku), který může
představovat ekologický problém.
Dalším posunem je vytvoření modelu AENVI–2, který řeší dynamické závislosti mezi úrovní
intenzity produkce jednotlivých komodit a měnící se úrovní nákladových vstupů prostřednictvím
produkčních funkcí. Model AENVI–2 umožňuje zejména simulovat závislost hektarového výnosu na
úrovni vstupů dusíku. Produkční funkce odvozené pro model AENVI–2 ze šetření NAKL byly
zkoumány ve spolupráci s VÚRV a porovnáním s experimentálními výsledky byly ohodnoceny jako
reálně akceptovatelné. Na základě údajů VÚRV o odběru živin 18 hlavními komoditami byly vytvořeny
bilanční vztahy pro vstupy dusíku jak z průmyslových hnojiv, tak z ostatních zdrojů včetně vzdušného
depozitu a jeho využití rostlinami, resp. jeho únik do životního prostředí.
10
1
CÍL STUDIE
Studie představuje výsledky výzkumu ÚZEI za období 2004–2011 v oblasti ekonomicko-
matematického modelování. Jde o vytvoření integrovatelné sady nástrojů pro vyhodnocování stavu
a úrovně jednotlivých aspektů multifunkčního charakteru zemědělství pro účely tvorby opatření
zemědělské politiky a uplatnění těchto nástrojů na příkladech již zavedených či očekávaných změnách
této politiky. Vývoj flexibilních a prakticky využitelných matematicko-modelových aparátů pro decizní
sféru (zejména ministerstvo zemědělství) umožňuje indikovat pravděpodobné dopady možných
budoucích změn SZP EU a jejich implementace do českého zemědělství.
Řešení dané problematiky bylo zaměřeno zejména na:

zdokonalování již využívaných modelových aparátů a jejich upřesnění pro podmínky českého
zemědělství (zejména respektování různých výrobních podmínek ČR, představovaných
výrobními oblastmi, resp. oblastmi se vztahem k LFA);

sjednocení modelových aparátů na bázi stejných nebo vzájemně transformovatelných vstupů:
FADN CZ, šetření NAKL a údaje o zemědělství publikované ČSÚ;

vzájemné propojování modelových aparátů z technického i věcného hlediska umožňující
objektivní posouzení širšího spektra otázek a problémů spojených s tvorbou zemědělské
politiky;

průběžné testování všech inovací jednotlivých složek na reálných nákladově-výnosových
podmínkách a očekávaných změnách v nastavení parametrů politiky.
Soubor modelů vyhovující uvedeným kritériím zahrnuje modely FARMA–4, RENT–4 a AENVI–2
a jejich společnou výchozí bázi – modelové scénáře zemědělské politiky.
2
SYSTÉM MODELŮ
POLITIKY
PRO
SIMULACE
DOPADŮ
AGRÁRNÍ
Systém modelů pro simulaci dopadů zemědělské politiky na české zemědělství, na životní
prostředí a na vybrané aspekty rozvoje venkova je tvořen několika typy modelů. Jde o regionální
optimalizační model FARMA–4, který simuluje optimalizované ekonomické chování průměrných
zemědělských subjektů (typových farem) ve specifických podmínkách výrobních oblastí ČR a při
zohlednění opatření zemědělské politiky. Dále jde o ekonometrický model RENT–4, který zkoumá
dopady různých scénářů zemědělské politiky na ekonomiku jednotlivých zemědělských komodit. Na
oba předchozí modely navazuje model AENVI–2, který zkoumá výrobně produkční vztahy
zemědělských komodit a jejich interakce se životním prostředím. Uvedený modelový aparát se opírá
i o dříve vyvinutý model AGRO-ŽV, který podrobně řeší technologicko-ekonomické vazby rostlinné
a živočišné výroby [2].
Uvedené modely se opírají o stejnou výchozí bázi údajů o zemědělských komoditách
sledovaných od roku 1994 ve VÚZE/ÚZEI v rámci šetření NAKL. V současné době jde o soubor
37 vybraných zemědělských komodit (25 rostlinných a 12 živočišných), které pokrývají zhruba 97 %
zemědělské půdy.
Jedná se o následující rostlinné komodity: A1-PSoz – pšenice ozimá, A2-PSjr – pšenice jarní,
A3-ZI – žito, A4-JCoz – ječmen ozimý, A5-JCjr – ječmen jarní, A6-OV – oves, A7-TRI – tritikale,
A8-KUZ – kukuřice na zrno, A9-HR – hrách, A10-RE – řepka, A11-MAK – mák, A12-SLU –
11
1
slunečnice, A13-CU – cukrovka, A14-BRK – brambory konzumní, A15-LEN – len přadný , A16-CHM –
chmel, A17-HRO – réva vinná, A18-KMI – kmín, A19-KUS – kukuřice silážní, A20-OJP – ostatní
jednoleté pícniny, A21-VLP – víceleté pícniny, A22-LOU – louky, A23-PAS – pastviny, A24-JAB –
jablka, A25-MER – meruňky.
V ŽV se jedná o následující komodity: A26-D1/MLE – dojnice/mléko, A27-TEL – telata do
6 měsíců, A28-JAL – jalovice do 5. měsíce březosti, A29-VBJ – vysokobřezí jalovice, A30-VB – výkrm
býků, A31-KBTPM – krávy bez tržní produkce mléka, A32-PRA – prasnice, A33-PKY – prasničky,
A34-PVP – předvýkrm prasat, A35-VP – výkrm prasat, A36-BRO – jatečná kuřata, A37-NOS/VEJ –
slepice/vejce.
Všechny výše uvedené komodity jsou sledovány v nákladové struktuře podle výrobních oblastí
(VO1, … , VO4), kde VO1 představuje kukuřičnou a řepařskou oblast (KR), VO2 bramborářskou
oblast (BR), VO3 bramborářsko-ovesnou a horskou oblast (BH) a VO4 průměr za ČR celkem (CR).
Pro modelové výpočty jsou využívány časové řady za období 1995-2010. Každá komodita je
reprezentována 10 ukazateli: y = hektarový výnos/užitkovost zvířat a x1, … , x9 nákladové položky ze
šetření NAKL (některé položky jsou agregací výchozích položek šetření). Struktura položek je
následující:
Tab. 2.1 - Struktura položek šetření NAKL
y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
RV (na 1 ha)
ha výnos
nakupovaná osiva
vlastní osiva
nakupovaná hnojiva
vlastní hnojiva
přípravky ochrany rostlin
náklady na mechanizaci
ostatní přímé náklady a služby
mzdové a osobní náklady
fixní náklady pro RV
ŽV (na 100 KD/1000 KD)
užitkovost
nakupovaná krmiva
vlastní krmiva
léčiva
náklady na mechanizaci
ost. přímé náklady a služby
odpisy DHNM
odpisy zvířat
mzdové a osobní náklady
fixní náklady pro ŽV
y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
Položka „náklady na mechanizaci“ je tvořena položkami „ostatní přímý materiál“ a „náklady
pomocných činností“. Položka „fixní náklady RV“ je složena z položek „výrobní a správní režie“
a „odpisy“, zatímco v položce „fixní náklady ŽV“ je zahrnuta jen položka „výrobní a správní režie“.
Pro simulace dopadů zemědělské politiky na komodity, regiony apod. je nezbytné analyzovat
vztahy mezi VO a jednotlivými typy LFA, které jsou základem pro přiznávání podpor zemědělským
subjektům v rámci SZP.
Přiřazení VO a typů LFA. které se využívá u všech modelů k výpočtům podpor uplatňovaných
v jednotlivých výrobních oblastech, je uvedeno v kap. 4.7.
3
MODELOVÉ SCÉNÁŘE ZEMĚDĚLSKÉ POLITIKY
Východiskem pro simulaci dopadů zemědělské politiky, zejména po roce 2013, je vymezení
komplexních scénářů politiky uplatnitelných v modelových nástrojích [3 - rok 2010].
1
Vzhledem k tomu, že se len přadný v ČR již téměř nepěstuje, nebyly výpočty pro tuto komoditu
prováděny.
12
Vymezené scénáře vycházejí jak ze současných trendů, tak z aktuálních předpokladů
o budoucích změnách zemědělské politiky po roce 2013. Výchozím cílem při jejich vytváření bylo
definovat takové podmínky, které představují minimálně střednědobé trvání a jejich uplatnitelnost
přesahuje jednu složku politiky nebo jeden věcný problém. Komplexnost podmínek ve scénářích
předurčuje jejich primární využití při vyjednávání o reformách SZP z pozice ČR, včetně otázek
možných změn zemědělské produkce v důsledku klimatických změn, posilování environmentálních
funkcí zemědělství či liberalizace trhu.
Základními parametry, s nimiž scénáře pracují, jsou:

cílové období a vstupující aktivity (produkty);

opatření Pilíře I. (přímé platby oddělené od produkce, modulace plateb, jejich alokace, využití čl.
68 pro platby spojené s produkcí citlivých komodit, národní podpory);

opatření Pilíře II. (jednak výše plateb LFA a jejich alokace na TTP nebo na celkovou výměru
z. p., jednak rozsah a výše uplatňovaných agro-environmentálních opatření);

implementace faktorů rizikovosti (variabilita v cenách a výnosech).
Základní klasifikaci tvoří tři scénáře: bazický, liberální a agro-environmentální.
Bazický scénář slouží jako srovnávací základna pro další dva alternativní scénáře a představuje
pokračování stávajících podmínek zemědělské politiky u obou pilířů SZP a zachování dosavadního
vývoje na trzích vstupů a zemědělských komodit;
Liberální scénář je zaměřen na snižování veřejných výdajů zejména pro příjmově (důchodově)
orientované nástroje zemědělské politiky a na posílení schopností zemědělců reagovat na signály trhu
a jeho rostoucí volatilitu.
Agro-environmentální scénář je zaměřen na posílení vlivu agroenvironmentálních opatření
Pilíře II. SZP a zpřísnění podmínek distribuce přímých plateb, tj. zpřísnění podmínek cross compliance
(CC) včetně tzv. dobrých zemědělských a environmentálních podmínek (GAEC). Hlavním cílem
scénáře je formulace podmínek pro politiku orientovanou na přizpůsobování zemědělství klimatickým
změnám, resp. omezování jejich negativních vlivů.
Shrnutí hlavních charakteristik scénářů je uvedeno v tab. 3.1 a 3.2.
Agroenvironmentální
Liberální Bazický
Tab. 3.1 - Poslání scénářů
Pokračování stávajících podmínek v uplatňovaných nástrojích politiky obou pilířů SZP, jakož
i dosavadního (2008-10) vývoje na trzích vstupů a zemědělských komodit;
scénář také slouží jako srovnávací základna pro alternativní scénáře.
Snížení veřejných zdrojů zejména pro příjmově (důchodově) orientované nástroje politiky (přímé
platby a jejich odpojení od produkce, převádění podpor z pilíře I do pilíře II). Posílení schopností
zemědělců reagovat na signály trhu a jeho rostoucí volatilitu. Podmínky II. pilíře SZP zůstávají
nezměněny.
Implementace vybraných nástrojů politiky, které se soustřeďují na snižování negativních vlivů
zemědělství na klima a životní prostředí (tj. na odstraňování příčin) a na přizpůsobení se
zemědělství změnám klimatu (tj. na adaptaci na podmínky). EC deklarovala záměr vytvářet
podmínky pro omezování negativních vlivů zemědělství na klima (96/61/EC). Scénář tak
předpokládá přímou spojitost mezi produkcí skleníkových plynů a změnou klimatu. Vychází
z politiky orientované na
- snižování produkce skleníkových plynů ze sektoru zemědělství,
- podporu omezení uvolňování a naopak vyššího poutání CO 2 v zemědělské půdě
(sekvestrace uhlíku),
- přípravu na extrémní projevy klimatu spojené především s erozí půdy.
Základním východiskem pro změnu opatření je posílení vlivu Pilíře II v rámci SZP. V pilíři I. jde
o zpřísnění podmínek distribuce plateb (CC včetně GAEC a CC).
13
Agroenvironmentální
Liberální
Bazický
Tab. 3.2 - Širší vymezení politik a adaptačních procesů
4
Vychází z předpokládaných podmínek agrární politiky ČR na období 2012/13 (existence přímých plateb,
bez/s modulací, LFA, využití čl. 68 pro citlivé komodity) a podmínek na trhu vzhledem k rokům 2008-10;
exogenní proměnné (změny ceny vstupů, produktivita) odpovídají dosavadnímu trendu.
Alternativně: rizikovost v podnikání; maximalizace zisku/ČPH v účelové funkci, kapitalizace přímých plateb do
cen půdy.
Snížení přímých plateb, snížení garantovaných cen diferencovaně podle komodit.
Ponechání rozsahu a výše plateb pro LFA a agroenvironmentální programy na průměru let 2007-13.
Rychlejší růst výnosů, ale produktivita se nezmění v důsledku nižší investiční aktivity.
Vyšší výkyvy cen na trhu.
Alternativně: rizikovost v podnikání; maximalizace zisku/ČPH v účelové funkci.
Postoj zemědělců k riziku: krátkodobě budou aktéři spíše averzní vůči riziku, dlouhodobě budou volit neutrální
postoj.
Kapitalizace podpor do cen půdy se zpomalí v relaci k Baseline. Cena práce se zvyšuje pouze o inflační růst.
Posílení Pilíře II (částečně na úkor Pilíře I.) pro podpory:
- zřizování bioplynových stanic (s následným rozšířením ploch pro kukuřici),
- zatravňování (včetně zasakovacích pásů atd.), zalesnování a rozšíření ploch meziplodin,
- bezorebních technologií (podpory odpovídajících investic),
- omezování úniků čpavku z ŽV, resp. formou zdanění (investice do skladování statkových hnojiv atd.),
- protierozních opatření v rámci komplexních pozemkových úprav (v rámci osy I PRV),
- dalších energetických plodin s dopady do zvýšení poptávky po zemědělské surovině a diversifikace do výroby
energie z obnovitelných zdrojů; podpory mohou vést ke zvýšení cen energií (vstupů obecně).
Alternativně: maximalizace zisku/ČPH v účelové funkci.
Postoj zemědělců k riziku: předpokládají se větší výkyvy v počasí a tím vyšší variabilita výnosů. Scénář
předpokládá vyšší averzi vůči riziku sníženého příjmu (výnosů).
Kapitalizace podpor do cen půdy na úrovni scénáře Baseline. Cena práce se zvyšuje pouze o inflační růst.
MODEL FARMA–4
Model FARMA–4 je optimalizačním modelem ekonomického a ekologického chování
zemědělských podniků v podmínkách české zemědělské politiky, resp. SZP. Model vyhodnocuje
dopady různých scénářů zemědělské politiky na ekonomické chování podniků, maximalizujících zisk
nebo čistou přidanou hodnotu a kompenzujících či zmírňujících případné ekonomické ztráty. Model se
využívá i pro simulaci dopadů zemědělství na životní prostředí [1.3]
Model FARMA–4 simuluje optimální chování zemědělských podniků s ohledem na:

vnější ekonomické podmínky a ekonomické a strukturální charakteristiky podniků (ekonomická
optimalizace);

ekologické podmínky fungování podniků, zejména pokud jde o vztahy k zemědělské půdě
a dalším složkám životního prostředí (ekologická optimalizace).
Pro simulaci dopadů zemědělské politiky se konstruují tzv. typové farmy, které reprezentují
určité přesně vymezené kategorie podniků s průměrnými ukazateli, vycházejícími z dostupných
šetření o ekonomických výsledcích zemědělských podniků (FADN CZ [11] a šetření NAKL[8]).
4.1 Základní charakteristiky
Zemědělský podnik je charakterizován množinou zemědělských komodit i (i=1, … , n) v členění
na rostlinné komodity (i=1, … , m) a živočišné komodity (i=m+1, … , n).
Rostlinné komodity modelu FARMA–4 zahrnují všechny významné komodity českého
zemědělství, které se až na výjimky extrémně malých komodit vyskytují ve více než jednom
zemědělském podniku. Tyto komodity lze roztřídit do skupin, a to obiloviny, luskoviny, olejniny,
14
technické plodiny, krmné plodiny, trvalé travní porosty (louky a pastviny), zelenina celkem, ovoce
celkem.
Každá komodita i  RV má v modelu několik interpretací, a to plochu pst(i), výnos vyn(i,j)
a produkci pro(i,j), které umožňují modelovat ekonomické, ekologické a další vazby těchto komodit na
hospodaření podniku. Index j indikuje skutečnost, že některé komodity i mohou obsahovat více
produkčních směrů (např. zrno a sláma u pšenice).
Živočišná výroba v modelu FARMA–4 zahrnuje chov mléčného skotu (dojený skot) a chov skotu
v systému bez tržní produkce mléka (skot BTPM), chov prasat a chov drůbeže nosné (s produkcí
vajec) a chov drůbeže masné (s produkcí drůbežího masa zejména z brojlerů). Každý chov je
charakterizován jednotlivými kategoriemi, které reprezentují biologicko-technologický obrat stáda.
Mléčný skot se člení na kategorie dojnice, telata do 6 měsíců, jalovice do 5. měsíce březosti,
vysokobřezí jalovice, výkrm býků včetně výkrmu nadbytečných jalovic. Masný chov zahrnuje krávy bez
tržní produkce mléka s odchovem telat do 7 měsíců, jalovice od odstavu do otelení a masný výkrm.
Chov prasat je členěn na kategorie prasnice, prasničky, předvýkrm a výkrm prasat a chov drůbeže na
kategorie slepice nosné, slepice masné a výkrm brojlerů.
Každá kategorie i  ŽV je v modelu představena základními kvantitativními veličinami, a to
průměrným stavem dané kategorie za rok pst(i), užitkovostí dané kategorie vyn(i,j) a finální produkcí
dané kategorie pro(i,j). Analogicky jako v RV také komodity živočišné mohou mít více finálních
produktů (maso a mléko u dojnic, maso a vejce u slepic), které jsou vyjádřeny indexem j v ukazatelích
užitkovosti komodity i.
Základními ekonomickými ukazateli každé komodity i jsou celkové roční náklady nak(i), dále
podpory ploch a stavů zvířat subpst(i), podpory produkce subpro(i,j) a tržní ceny cen(i,j) produkce
2
pro(i,j), kde j je produkční směr komodity i .
V následující tabulce jsou uvedeny všechny komodit RV a ŽV modelu FARMA–4 a jejich
symbolické označení spolu s indikací hlavní a vedlejší produkce.
2
Krmné plodiny mají všechny atributy jako komodity tržní, tj. plochy, výnosy, produkci, náklady,
podpory a ceny. Vzhledem k tomu, že se jejich produkce neprodává, definuje se v modelu jejich
tržní cena jako nulová. Jejich výskyt v řešení modelu (nenulová plocha) zvyšuje celkové náklady
farmy a celkové příjmy prostřednictvím podpor. U krmných plodin vychází jejich plocha z potřeby
ŽV na vlastní krmiva, která vstupují do nákladů živočišných komodit v nákladové ceně jako
meziprodukt na základě bilance produkce a potřeby krmiv. Z tohoto důvodu jsou náklady na vlastní
krmiva u živočišných komodit z celkových nákladů eliminovány.
15
Tab. 4.1 - Komodity v modelu FARMA–4
Komodita
Označení
Pšenice ozimá
Pšenice jarní
Žito
Ječmen ozimý
Ječmen jarní
Oves
Kukuřice
Tritikale
Hrách
Brambory rané
Brambory konzumní
Brambory průmyslové
Cukrovka
Krmné okopaniny
Řepka
Slunečnice
Mák
Soja
Len olejný
Hořčice
Ostatní olejniny
Len přadný
Chmel
Zbývající technické plodiny
Vinná réva
PSoz
PSjar
ZI
JCoz
JCjar
OV
KUZ
TRI
HR
BRR
BRK
BRP
CU
KOK
RE
SLU
MAK
SOJ
LENo
HOR
OOL
LENp
CHM
ZTP
HRO
Výrobek
hlavní
vedlejší
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
zrno
sláma
hlízy
hlízy
hlízy
bulvy
bulvy
semeno
semeno
semeno
semeno
semeno
semeno
semeno
stonky
šištice
hrozny
Komodita
Označení
Jablka
Ovoce
Cibule
Zelenina
Jednoleté pícniny
Kukuřice silážní
Víceleté pícniny
Louky
Pastviny
Trvalé travní porosty
Dojnice
Telata
Jalovice
Vysokobřezí jalovice
Výkrm býků
Krávy BTPM
Výkrm masných jalovic
Výkrm masných býků
Prasnice
Prasničky
Předvýkrm prasat
Výkrm prasat
Slepice nosné
Slepice masné
Brojleři
JAB
OVO
CIB
ZEL
JLP
KUZ
VLP
LOU
PAS
TTP
D1
TEL1
JAL1
VBJ1
VB1
D2
JAL2
VB2
PRA1
PKY1
PVP1
VP1
SLEvej1
SLEbro1
BRO1
Výrobek
hlavní
vedlejší
zel. hmota
zel. hmota
zel. hmota
zel. hmota
zel. hmota
zel. hmota
mléko
maso, hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
hnůj
maso
kejda
maso
kejda
maso
kejda
maso
kejda
vejce
maso
maso
maso
4.2 Základní vztahy komodit
Pro všechny komodity i  RV a ŽV a pro všechny produkční směry (i,j) jsou definovány základní
vztahy mezi plochou/stavem, ha výnosem/užitkovostí a hlavní i vedlejší produkcí (i,j), které mají tvar
pro(i,j) = pst(i) * vyn(i,j).
Dále platí rozdělovací rovnice
poc(i,j) + pro(i,j) + nak(i,j) – vla(i,j) – krm(i,j) – dej(i,j) – ztr(i,j) – kon(i,j) = 0,
kde
poc, kon je počáteční a konečná zásoba,
nak, dej je nákup a prodej,
vla je spotřeba části produkce pro vlastní účely (např. naturální spotřeba masa),
krm je spotřeba části produkce na krmné účely,
ztr jsou ztráty produkce.
Pro všechny ukazatele rozdělovací rovnice platí podmínky nezápornosti, tj. proměnné mohou
nabývat pouze nezáporné hodnoty, přičemž v mnoha případech mohou tyto ukazatele nabývat
hodnoty nula.
Základní omezení modelu
V optimalizačním modelu FARMA–4 jsou zadána základní omezení, která musí splňovat
komodity modelu, aby model mohl fungovat a poskytoval smysluplné výsledky.
Rozsah zemědělské půdy
 (pst(i) pro i  RV) <= ZPcel,
16
kde
ZPcel je celková výměra farmy v hektarech.
Přípustný rozsah komodit
0 <= MINpst(i) <= pst(i) <= MAXpst(i) <= 
pro i  RV a i  ŽV
Jsou zadány minimální a maximální přípustné rozsahy pěstování/chovu jednotlivých komodit,
které souvisí s biologickými, technologickými a dalšími předpoklady o hospodaření dané typové farmy.
Dolní, resp. horní meze mohou nabývat i hodnot nula, resp. nekonečno ().
4.3 Biologické a technologické vztahy v ŽV
V modelu jsou zobrazeny základní biologické a technologické vazby mezi kategoriemi
jednotlivých chovů, které simulují reálné chování zemědělských podniků. Tyto vazby jsou ilustrovány
na příkladu chovu mléčného skotu.
Význam dále použitých symbolů pro kategorie zvířat D1, TEL, JAL, VBJ a VB:
pocst, konst, prumst je počáteční, koncový, průměrný stav kategorie, pst je plocha v RV nebo
průměrný stav v ŽV, predo je převod zvířat do kategorie, prez je převod zvířat z kategorie, brak je
brakace (jateční vyřazení), koefbrak je koeficient brakace, pockdkat je počet krmných dnů v kategorii,
hmpoc, hmkon je hmotnost počáteční a koncová, hmnar je hmotnost při narození, prir je denní
přírůstek v kategorii, pocnar je počet narozených zvířat, nakup, uhyn, prodej je počet nakoupených,
uhynulých, prodaných zvířat, pockdnak, pockduhy, pockddej je počet krmných dnů nakoupených,
uhynulých a prodaných zvířat, hmnak, hmuhy, hmdej je hmotnost při nákupu, úhynu a prodeji zvířat,
koefuhy je koeficient úhynu, insem je index inseminace jalovic, natalita je počet narozených telat na
dojnici a rok, pockdprip je počet krmných dnů do připuštění jalovic, pockdcel je celkový počet krmných
dnů.
Dojnice (D1)
pocst(D1) = konst(D1) = prumst(D1) = pst(D1)
konst(D1) = pocst(D1) + predo(D1) – brak(D1)
predo(D1) = prez(VBJ1)
brak(D1) = prumst(D1) * koefbrak(D1)
pockdkat(D1) = 365
hmpoc(D1) = hmkon(D1) = 550 kg
(zadání)
Telata do 6 měsíců – jalovičky (TELjal)
hmpoc(TELjal) = hmnar(TELjal) = 35 kg
(zadání)
hmkon(TELjal) = hmpoc(TELjal) + prir(TELjal) * 182,5
konst(TELjal) = pocst(TELjal) + pocnar(TELjal) + nakup(TELjal) – uhyn(TELjal) – prodej(TELjal)
pockdcel(TELjal) = pocst(TELjal) * pockdkat(TELjal) +
+ pocnar(TELjal) * pockdkat(TELjal) +
+ nakup(TELjal) * pockdnak(TELjal) –
17
– uhyn(TELjal) * pockduhy(TELjal) –
– prodej(TELjal) * pockddej(TELjal)
pockdkat(TELjal) = 182,5 (zadání)
pockdnak(TELjal) = (hmkon(TELjal) – hmnak(TELjal)) / prir(TELjal)
pockduhy(TELjal) = (hmkon(TELjal) – hmuhy(TELjal)) / prir(TELjal)
pockddej(TELjal) = (hmkon(TELjal) – hmdej(TELjal)) / prir(TELjal)
prumst(TELjal) = pockdcel(TELjal) / 365
pocnar(TELjal) = prumst(D1) * natalita(D1) / 2
uhyn(TELjal) = prumst(TELjal) * koefuhy(TELjal)
Telata do 6 měsíců – býčci (TELbyc)
Analogické rovnice, kde nahradíme TELjal symbolem TELbyc. Hmotnost býčků při narození je
40 kg.
Telata do 6 měsíců celkem
prumst(TEL1) = pst(TEL1) = (pockdcel(TELjal) + pockdcel(TELbyc)) / 365
Jalovice do 5. měsíce březosti (JAL1)
predo(JAL1) = konst(TELjal)
pocst(JAL1) = pst(JAL1)
hmpoc(JAL1) = hmkon(TELjal)
hmkon(JAL1) = hmpoc(JAL1) + prir(JAL1) * pockdprip(JAL1) + 21 * insem(JAL1) * prir(JAL1) +
+ 5 * 30,4 * prir(JAL1)
insem(JAL1) = 1,6
(zadání)
pockdprip(JAL1) = (380 – hmpoc(JAL1)) / prir(JAL1)
konst(JAL1) = pocst(JAL1) + predo(JAL1) + nakup(JAL1) – uhyn(JAL1) –
– prodej(JAL1) – prez(JAL1)
pockdcel(JAL1) = pocst(JAL1) * pockdkat(JAL1) + predo(JAL1) * pockdkat(JAL1) +
+ nakup(JAL1) * pockdnak(JAL1) – uhyn(JAL1) * pockduhy(JAL1) –
– prodej(JAL1) * pockddej(JAL1)
pockdkat(JAL1) = pockdprip(JAL1) + 21 * insem(JAL1) + 5 * 30,4
pockdnak(JAL1) = (hmkon(JAL1) – hmnak(JAL1)) / prir(JAL1)
pockduhy(JAL1) = (hmkon(JAL1) – hmuhy(JAL1)) / prir(JAL1)
pockddej(JAL1) = (hmkon(JAL1) – hmdej(JAL1)) / prir(JAL1)
prumst(JAL1) = pst(JAL1) = pockdcel(JAL1) / 365
uhyn(JAL1) = pst(JAL1) * koefuhy(JAL1)
18
Zadané parametry: koeficient úhynu, index inseminace, denní přírůstek v kategorii, hmotnost při
nákupu a prodeji, hmotnost při připuštění.
Model vypočítává nákupy a prodeje zvířat z obratu a dalších podmínek modelu tak, aby byly
splněny rovnice obratu.
Vysokobřezí jalovice od 6. měsíce březosti do otelení (VBJ1)
predo(VBJ1) = prez(JAL1)
pocst(VBJ1) = pst(VBJ1)
hmpoc(VBJ1) = hmkon(JAL1)
hmkon(VBJ1) = hmpoc(VBJ1) + 4 * 30,4 * prir(VBJ1)
Vzhledem k tomu, že přírůstky VBJ se v praxi nesledují, v modelu se uvažuje přírůstek
0,4 kg/KD, který odpovídá reálné situaci, kdy jalovice v 5. měsíci březosti dosahují hmotnosti cca
450 kg a po otelení při přechodu do kategorie dojnic dosahují průměrné hmotnosti 550 kg.
prir(VBJ1) = (550 – hmpoc(VBJ1)) / (4 * 30,4)
konst(VBJ1) = pocst(VBJ1) + predo(VBJ1) + nakup(VBJ1) – uhyn(VBJ1) –
– prodej(VBJ1) – prez(VBJ1)
pockdcel(VBJ1) = pocst(VBJ1) * pockdkat(VBJ1) + predo(VBJ1) * pockdkat(VBJ1) +
+ nakup(VBJ1) * pockdnak(VBJ1) – uhyn(VBJ1) * pockduhy(VBJ1) –
– prodej(VBJ1) * pockddej(VBJ1)
pockdkat(VBJ1) = 4 * 30,4
pockdnak(VBJ1) = (hmkon(VBJ1) – hmnak(VBJ1)) / prir(VBJ1)
pockduhy(VBJ1) = (hmkon(VBJ1) – hmuhy(VBJ1)) / prir(VBJ1)
pockddej(VBJ1) = (hmkon(VBJ1) – hmdej(VBJ1)) / prir(VBJ1)
prumst(VBJ1) = pst(VBJ1) = pockdcel(VBJ1) / 365
uhyn(VBJ1) = pst(VBJ1) * koefuhy(VBJ1)
Zadané parametry: koeficient úhynu, index inseminace, denní přírůstek v kategorii.
Výkrm býků (VB1)
predo(VB1) = konst(TELbyc)
pocst(VB1) = pst(VB1)
hmpoc(VB1) = hmkon(TELbyc)
hmkon(VB1) = 600 kg
(zadání)
konst(VB1) = pocst(VB1) + predo(VB1) + nakup(VB1) – uhyn(VB1) – prodej(VB1)
pockdcel(VB1) = pocst(VB1) * pockdkat(VB1) + predo(VB1) * pockdkat(VB1) +
+ nakup(VB1) * pockdnak(VB1) – uhyn(VB1) * pockduhy(VB1) –
19
– prodej(VB1) * pockddej(VB1)
pockdkat(VB1) = (hmkon(VB1) – hmpoc(VB1)) / prir(VB1)
pockdnak(VB1) = (hmkon(VB1) – hmnak(VB1)) / prir(VB1)
pockduhy(VB1) = (hmkon(VB1) – hmuhy(VB1)) / prir(VB1)
pockddej(VB1) = (hmdej(VB1) – hmdej(VB1)) / prir(VB1)
prumst(VB1) = pst(VB1) = pockdcel(VB1) / 365
uhyn(VB1) = pst(VB1) * koefuhy(VB1)
Zadané parametry: koeficient úhynu, denní přírůstek v kategorii, hmotnost při nákupu, finální
prodejní hmotnost výkrmu.
U skotu chovaného v systému bez tržní produkce mléka, chovu prasat a drůbeže je princip
výpočtů ukazatelů jednotlivých kategorií těchto chovů analogický jako u chovu dojeného skotu (viz tab.
4.1).
4.4 Produkce a spotřeba krmiv
Pro vztah RV a ŽV je v modelu FARMA–4 simulována produkce a spotřeba krmiv
krm = SMES, SENO, SILAZ, SENAZ, PASTVA,
kde
SMES jsou jadrná krmiva,
SENO je seno z luk a VLP,
SILAZ je siláž z kukuřice na siláž,
SENAZ je senáž z luk a VLP,
PASTVA je produkce z pastvin v zelené hmotě.
Model obsahuje rovnice převodu krmných plodin na krmiva:
pro(SMES,tuny) = krmpro(PSoz,tuny) + krmpro(PSjar,tuny) + … + krmpro(KUZ,tuny)
pro(SENO,tuny) = (krmpro1(LOU,tuny) + krmpro1(VLP,tuny)) * koefSENO
pro(SILAZ,tuny) = krmpro(KUS,tuny) * koefSILAZ
pro(SENAZ,tuny) = (krmpro2(LOU,tuny) + krmpro2(VLP,tuny)) * koefSENAZ
pro(PASTVA,tuny) = (krmpro3(LOU,tuny) + krmpro(PAS,tuny)) * koefPASTVA
Pro rozdělení krmné produkce pak platí, že musí být splněny rozdělovací rovnice
krmpro(LOU, tuny) = krmpro1(LOU, tuny) + krmpro2(LOU, tuny) + krmpro3(LOU, tuny)
krmpro(VLP, tuny) = krmpro1(VLP, tuny) + krmpro2(VLP, tuny),
kde
pro je produkce,
krmpro je krmná produkce pro výrobu krmných směsí,
20
krmpro1 je krmná produkce zelené hmoty pro výrobu sena,
krmpro2 je krmná produkce pro výrobu siláže,
krmpro3 je krmná produkce pro výrobu senáže,
koefSENO, koefSILAZ, koefSENAZ, koefPASTVA jsou koeficienty převodu produkce v zelené píci na
příslušné krmivo.
Vztahy mezi produkcí krmiv z krmných plodin a potřebou krmiv pro jednotlivé kategorie zvířat
jsou modelovány prostřednictvím bilance krmných živin NEL (netto energie laktace pro skot) a MEP
(metabolizované energie pro prasata) měřené v MJ (megajoule), jejichž hodnoty jsou standardně
sledovány výzkumnými pracovišti (Výzkumný ústav pro chov skotu, Mendlova univerzita Brno,
AgroKonzulta Žamberk).
Pro každou kategorii zvířat i  ŽV a každé krmivo krm = SMES, … , PASTVA jsou v modelu
FARMA–4 definovány produkce, obsah a potřeba živin,
kde
pro(krm,tuny) je produkce krmiva krm v tunách,
obsah(krm,NEL) je množství živin NEL v 1 kg krmiva krm pro všechny kategorie skotu,
obsah(krm,MEP) je množství živin MEP v 1 kg krmiva krm pro všechny kategorie prasat,
potreba(i,NEL,vyn(i)) je potřebné množství živin NEL pro kategorii skotu i s úrovní užitkovosti vyn(i) na
jeden krmný den,
potreba(i,MEP,vyn(i)) je potřebné množství živin MEP pro kategorii prasat i s úrovní užitkovosti vyn(i)
na jeden krmný den.
Model zajišťuje dostatečnou potřebu živin jednotlivých kategorií zvířat 2 základními nerovnostmi
bilance krmiv:
 (krm | pro(krm,tuny) * obsah(krm,NEL) * 1000) >=  (i  SKOT | pst(i) * potreba(i,NEL,vyn(i)) *
365)
 (krm | pro(krm,tuny) * obsah(krm,MEP)*1000) >= (i  PRAS | pst(i) * potreba(i,MEP,vyn(i)) *
365).
V obou nerovnostech bilance krmiv není možné obecně nahradit nerovnost („>=“) rovností („=“),
protože by to mohlo vést v rámci některých zadání k nepřípustným řešením. Na druhé straně v mnoha
typech zadání modelu je výsledkem řešení stav, kdy alespoň jedna a někdy i obě nerovnosti se
stanou rovnostmi.
Model FARMA–4 kromě uvedených 2 základních nerovností obsahuje ještě specifické nároky
zvířat na jednotlivá krmiva (minimální a maximální denní dávky krmiv krm pro kategorii zvířat i):
MINpotreba(krm,tuny) <= potreba(i,NEL,vyn(i)) nebo potreba(i,MEP,vyn(i)) <=
<= MAXpotreba(krm, tuny)
pro každé i  ŽV a krm = SMES, … , PASTVA.
4.5 Agrární politika v modelu FARMA–4
Podpory zemědělské politiky ovlivňují ekonomiku podniků. V modelu FARMA–4 se tyto podpory
mohou implementovat prostřednictvím různých typů podpor jednotlivých komodit. Podpory v modelu
mohou být vázány na plochy, stavy zvířat i jednotlivé formy produkce zemědělských komodit.
V modelu se tedy rozlišují:
21
subpst(i)
podpora plochy / stavu komodity i
subpro(i,j)
podpora produkce pro(i,j) komodity i typu j,
na něž je nutné převést všechny možné podpory, které chceme pro danou kategorii podniků
modelovat. Pokud je u nějaké komodity kumulováno více podpor na plochu/stav nebo produkci, potom
jsou tyto podpory shrnuty do jednoho nebo druhého typu.
4.6 Finální ukazatele modelu
Celková ekonomika zemědělského podniku je v modelu FARMA-4 simulována finálními
ukazateli jako jsou celkové tržby, náklady, podpory, zisk nebo čistá přidaná hodnota. Tyto ukazatele
jsou definovány následujícími vztahy:
Tržby celkem
trzcel =  ((i,j) | pro(i,j) * cen(i,j))
Náklady celkem
nakcel =  (i | pst(i) * nak(i))
Podpory celkem
subcel =  (i | pst(i) * subpst(i)) +  ((i,j) | pro(i,j) * subpro(i,j))
Zisk celkem
ziscel = trzcel + subcel – nakcel
Variabilní náklady celkem
nakvar = (i | pst(i) * nakreduk(i)),
kde
nakreduk(i) jsou celkové náklady dané komodity redukované o fixní a pracovní náklady (zahrnující
odpisy).
Čistá přidaná hodnota (ČPH) celkem
cphcel = trzcel + subcel – nakvar
Optimalizační kritérium
V modelu FARMA-4 se jako optimalizační kritérium používají maximalizace zisku, maximalizace ČPH,
minimalizace nákladů apod.
4.7 Aplikace modelu FARMA–4 pro typové farmy
Základní využití modelu je spojeno se simulací vlivu agrárně politických opatření (současných
nebo budoucích) na ekonomiku farem hospodařících v různých výrobních podmínkách ČR. Pro tyto
účely jsou definovány tzv. 100ha typové farmy, které reprezentují průměrné zemědělské podniky
v různých výrobních oblastech ČR (KR, BR, BH, CR) definovaných v kap. 2. Typová farma v dané VO
je definována jako farma, jejíž výchozí komoditní struktura (tj. rostlinné a živočišné komodity) je
22
odvozena z průměru podniků v uvažované výrobní oblasti zahrnutých do šetření FADN CZ za určitý
(většinou poslední dostupný) rok přepočtená na 100 ha zemědělské půdy. Ekonomické parametry
typové farmy (výnosy / užitkovosti zvířat a náklady na hektar / průměrný kus) jsou převzaty z modelu
RENT–4, který se opírá šetření NAKL. Model RENT–4 poskytuje příslušné ekonomické parametry pro
37 zemědělských komodit jak za skutečnost do roku 2010, tak na predikční období 2011-2014 (viz
kap. 5). Rok 2014 reprezentuje období reformované agrární politiky po roce 2013.
Pro implementaci tržních cen a podpor agrární politiky je třeba definovat předpoklady a jejich
zdůvodnění v souladu s charakteristikami modelových scénářů (kap. 3). Podpory agrární politiky musí
být do modelu FARMA-4 implementovány jako podpory jednotlivých komodit, i když se jedná
o podpory decouplované.
Pro přiřazení podpor LFA jsou definovány následující vztahy mezi VO a oblastmi LFA:

Kukuřičné a řepařské oblasti odpovídá 100 % non-LFA, tj. platba LFA-KR = 0.

Bramborářské oblasti odpovídá 75 % LFA ostatní a 25 % non-LFA, tj. platby LFA-BR = 75 %
průměrné platby LFA-O.

Bramborářsko-ovesné a horské oblasti odpovídá 100 % oblasti LFA horská, tj. platba LFA-BH =
100 % průměrné platby LFA-H.

Pro ČR celkem je v modelu přiřazen průměr za oblasti KR, BR a BH, tj. platba LFA-CR = (LFAKR + LFA-BR + LFA-BH) / 3.
4.8 Aplikace modelu FARMA–4 pro konkrétní zemědělský podnik
Model FARMA–4 je modelovým nástrojem, který se může použít i v konkrétním zemědělském
podniku pro měření jeho skutečných nebo budoucích ekonomických efektů, jestliže jsou k dispozici
konkrétní údaje tohoto podniku nebo údaje typové, kterými se v modelu údaje daného podniku
nahradí.
Přehled požadovaných vstupních údajů modelu FARMA–4 pro daný zemědělský podnik:

Výchozí struktura zemědělských komodit: výčet všech rostlinných a živočišných komodit a jejich
rozsah (plochy /stavy) v určitém (výchozím) roce.

Budoucí struktura zemědělských komodit: vymezení rozsahu možných (přípustných) změn
jednotlivých komodit, které je možné použít pro optimalizaci ekonomiky.

Intenzita výroby: vymezení průměrných hektarových výnosů a užitkovostí zvířat, které podnik
v minulosti dosahoval nebo které v budoucnosti očekává. Pokud nejsou k dispozici věrohodné
údaje, je možné je nahradit typovými údaji modelu RENT–4 (viz kap. 5) po zvážení
převažujících výrobních podmínek, v nichž podnik hospodaří.

Náklady zemědělských komodit: celkové náklady na jednotlivé zemědělské komodity, které
podnik v minulosti dosahoval nebo které v budoucnosti očekává. Pokud nejsou k dispozici
věrohodné údaje daného podniku, mohou se nahradit typovými údaji modelu RENT–4.

Krmiva a krmné technologie: vymezení skladby používaných krmiv a denní krmné dávky pro
jednotlivé kategorie zvířat, které se v podniku používají a jejich porovnání se standardními
krmnými technologiemi, které model obsahuje. Pokud standardní údaje nevyhovují, nahradí se
v modelu specifickými podnikovými údaji.

Tržní ceny: posouzení úrovně dosahovaných cen tržních komodit zemědělského podniku
a zvážení možnosti využití buďto vlastních realizačních cen nebo průměrných CZV pravidelně
sledovaných ČSÚ.
23

Podpory agrární politiky: posouzení všech typů podpor, které podnik dostává nebo může dostat
z titulu výrobních podmínek a typu hospodaření (SAPS, Top-Up, LFA, AEO a příp. další), aby
mohly být věrohodně přiřazeny k jednotlivým komoditám.
Na základě údajů podniku lze provést ekonomickou optimalizaci, tj. výpočet optimální výrobní
struktury daného podniku. Výsledek optimalizace většinou nepředstavuje jediný optimalizační výpočet,
ale více variant těchto výpočtů, kde se expertně posuzuje reálnost a využitelnost dosažených
výsledků. Po úpravách a revizích vstupních údajů, vstupních předpokladů a specifik modelovaných
výrobních vztahů se postupně směřuje ke konečné verzi optimalizace podniku.
4.9 Další možnosti modelu FARMA–4
Aby mohl být model FARMA–4 využit v dalších oblastech, zejména v oblasti ekologických
aspektů hospodaření zemědělského podniku a jeho dopadů na životní prostředí, obsahuje další
sekce, jejichž zapojení umožňuje tyto aspekty modelovat a jejich dopady simulovat a vyhodnocovat.
Sekce organického hnojení a bilance organických hnojiv
Pro každou kategorii skotu i je v modelu definována normativní produkce organické hmoty
(chlévské mrvy) a její potřeba v rostlinné výrobě, která vyúsťuje do bilance organické hmoty
orgpro =  (i  skot  pst(i) * koeforgpro(i, tuny)),
orgspo =  (i  RV  pst(i) * koeforgspo(i, tuny)),
orgbil = orgpro – orgspo,
kde
orgpro je celková produkce organické hmoty skotu,
koeforgpro(i,tuny) je koeficient produkce organické hmoty kategorii skotu i
orgspo je celková spotřeba organické hmoty v rostlinné výrobě,
koeforgspo(i,tuny) je koeficient spotřeby organické hmoty pro komoditu i rostlinné výroby,
orgbil je bilance organické hmoty dané farmy, přičemž kladná (resp. záporná) hodnota tohoto
ukazatele indikuje přebytek (resp. nedostatek) organické hmoty.
Sekce průmyslového hnojení a bilance živin NPK
Pro každou komoditu i  RV je v modelu FARMA–4 definováno normativní množství živin N, P,
K vstupující do půdy z průmyslových (nakoupených) hnojiv, organických (vlastních) hnojiv a dalších
zdrojů (vzdušná depozice dusíku) a na druhé straně spotřeba těchto živin jednotlivými plodinami:
vstupNcel =  (i  RV  pst(i) * koefNvst(i)) +  (i  ŽV  pst(i) * koefNvst(i)) +
+ vstupNdep * ZPfarmy
spotNcel =  (i  RV  pst(i) * koefNspo(i))
Nbil = vstupNcel – spotNcel
vstupPcel =  (i  RV  pst(i) * koefPvst(i)) +  (i  ŽV  pst(i) * koefPvst(i))
spotPcel =  (i  RV  pst(i) * koefPspo(i))
Pbil = vstupPcel – spotPcel
24
vstupKcel =  (i  RV  pst(i) * koefKvst(i)) +  (i  ŽV  pst(i)* koefKvst(i))
spotKcel =  (i  RV  pst(i) * koefKspo(i))
Kbil = vstupKcel – spotKcel,
kde
vstupNcel je celkový vstup dusíku do půdy ze všech možných uvažovaných zdrojů, tj. z rostlinných
komodit (množství dusíku definované pomocí koeficientu koefNvst(i) obsažené v nákladech na
nakoupená hnojiva na 1 hektar rostlinné komodity i), ze živočišných komodit (množství dusíku
definované pomocí koeficientu koefNvst(i) obsažené ve výstupech organické hmoty 1 kusu kategorie i
živočišné výroby) a z atmosférické depozice (množství dusíku definované pomocí koeficientu
vstupNdep vstupující ze vzduchu na 1 ha zemědělské půdy),
pst(i) je počet hektarů, resp. počet kusů komodity i,
ZPfarmy je velikost (počet ha zemědělské půdy) dané farmy,
spotNcel je celková spotřeba dusíku komoditami RV (množství dusíku definovaného pomocí
koeficientu koefNspo(i) spotřebované komoditou i),
Nbil je bilance celkového vstupu a celkové spotřeby dusíku na farmě.
Pro fosfor P a draslík K je použito analogické označení jako pro dusík s tím rozdílem, že u
těchto živin se neuvažuje vzdušná depozice.
Vstupy živin N, P, K jsou do modelu FARMA–4 přeneseny z modelu AENVI–2, kde jsou
průmyslové i organické vstupy živin vypočteny z údajů o nákladech na nakoupená a vlastní hnojiva ze
šetření NAKL.
Sekce skleníkových plynů3
Pro každou kategorii i  ŽV je v modelu FARMA–4 normativně definováno množství amoniaku
v unikajících skleníkových plynech:
unikGAScel =  (i  ŽV  pst(i) * koefGASunik(i)),
kde
unikGAScel je celkový únik skleníkových plynů,
koefGASunik je koeficient úniku skleníkových plynů z jednotlivých komodit,
Sekce spotřeby práce
hodcel = (i  RV a ŽV  pst(i) * koefhod(i))
AWUcel = hodcel / 1800,
kde
hodcel je celkový počet spotřebovaných pracovních hodin pro celou farmu,
koefhod(i) je celkový počet pracovních hodin spotřebovaných na 1 ha komodity i, resp. na 1 ks
kategorie
AWUcel je celkový počet AWU (roční pracovní jednotka), tj. přepočtených pracovníků na farmu
vycházející z normované roční pracovní kapacity 1 průměrného pracovníka (1 800 hodin).
3
Sekce skleníkových plynů a erozního ohrožení byly v době dokončování studie ve stadiu
rozpracování a ladění.
25
Sekce erozního ohrožení
Pro komodity RV se definuje podmnožina erozně nebezpečných komodit se zvláštním režimem
RVero. Pro každou komoditu i  RVero je definován speciální režim na základě vyhodnocení erozního
ohrožení podniku (submodel ERO) tak, že musí platit omezení rozsahu těchto komodit, tj.
MINero(i) <= pst(i) <= MAXero(i)
pro i  RVero,
kde
MINero, MAXero je přípustný rozsah pěstování jednotlivých erozně nebezpečných komodit (přičemž
maximum může být i nula, tzn. eliminace využití půdy).
5
MODEL RENT–4
Model RENT–4 je ekonometrický model pro predikci rentability zemědělských komodit na
období 2011-2017 na bázi vstupních údajů za období 1998-2010. Model obsahuje 37 komodit, jejichž
údaje pocházejí ze šetření NAKL za zmíněné období, kde jsou sledovány za výrobní oblasti KR, BR,
BH a CR [4, 5].
Bazická sekce modelu
Pro každou komoditu se sleduje 10 ukazatelů: y – intenzita (ha výnos/užitkovost)
a 9 nákladových položek x1, … , x9, jejichž suma tvoří celkové náklady dané komodity.
Pro každou komoditu kom  RV nebo ŽV a její ukazatele y, x1, … , x9 a pro každou VO se
vytvoří časové řady výchozích ukazatelů rok = 1998, … , 2010
y(kom,VO,rok), x1(kom,VO,rok), … , x9(kom,VO,rok),
dále časové řady souhrnných ukazatelů (celkové a jednotkové náklady), exogenní vstupy
zemědělské politiky (celkové a jednotkové podpory) a ceny finální produkce zemědělských komodit
nakcel(kom,VO,rok) =  x1(kom,VO,rok) + … + x9(kom,VO,rok)
nakjed(kom,VO,rok) = nakcel(kom,VO,rok) / y(kom,VO,rok)
podcel(kom,VO,rok) = SAPS(kom,VO,rok) + TopUp(kom,VO,rok) + LFA(kom,VO,rok)
podjed(kom,VO,rok) = podcel(kom,VO,rok) / y(kom,VO,rok)
cena(kom,VO,rok) = realceny(kom,VO,rok) nebo CZV(kom,rok)
a nakonec se vypočtou finální ukazatele rentability bez podpor (R-S) a s podporami (R+S)
R-S(kom,VO,rok) = cena(kom,VO,rok) / nakjed(kom,VO,rok) * 100 – 100
R+S(kom,VO,rok) = ((cena(kom,VO,rok) + podjed(kom,VO,rok)) /
/ nakjed(kom,VO,rok) * 100 – 100,
kde
nakcel, nakjed jsou celkové a jednotkové náklady,
podcel, podjed jsou celkové a jednotkové podpory,
cena, realcena, CZV jsou tržní ceny, realizační ceny a ceny zemědělských výrobců.
26
Predikční sekce modelu
Následně se pomocí statistických regresních funkcí (lineární jednofaktorová, kvadratická
jednofaktorová a lineární dvoufaktorová) závisejících na časové proměnné (rok) a na intenzitě
produkce (y) vypočte predikce všech ukazatelů pro rok = 2011, … , 2017.
Predikce ukazatelů y a x1, … , x9 pro každou komoditu probíhá na základě volby regresní
funkce a zvolené časové báze pro každý ukazatel z 6 typů bází:
báze 1 – 1998-2010  2011, … , 2017
báze 2 – 1998-2010  2011, 1999-2011  2012 atd.
báze 3 – 1998-2010  2011, 1998-2011  2012 atd.
báze 4 – 2002-2010  2011, … , 2017
báze 5 – 2002-2010  2011, 2003-2011  2012 atd.
báze 6 – 2002-2010  2011, 2002-2011  2012 atd.
Při využití báze 1 (konstantní báze) se pro predikci 2011–2017 využívají pouze zdrojové údaje
1998-2010.
Při využití báze 2 (posuvná báze) se pro predikci 2011 využívají údaje 1998-2010, pro predikci
2012 se jako zdrojové údaje využijí 1999-2011, pro predikci 2013 údaje 2000-2012, atd.
Při využití báze 3 (rozšiřující báze) se pro predikci 2011 využívají údaje 1998-2010, pro predikci
2012 se jako zdrojové údaje využijí 1998-2011, pro predikci 2013 údaje 1998-2012, atd.
Pro báze 4, 5, 6 platí analogie bází 1, 2, 3 s tím rozdílem že údajová báze se zkracuje a začíná
až od roku 2002.
Význam využití různých druhů bází spočívá v expertním posouzení zobrazovaných trendů
jednotlivých výnosově-nákladových položek jednotlivých komodit. Obecně lze konstatovat, že pro
ukazatele intenzity se používají údaje bází 1-3, zatímco pro nákladové údaje spíše báze 4-6
(nákladové trendy v budoucnosti budou spíše odpovídat vývoji posledních let). Využití posuvných
nebo rozšiřujících bází má smyl při simulování různých nepravidelností a cyklických vrcholů a propadů
v trendech simulovaných ukazatelů.
Podpory agrární politiky vycházejí za období 2004–2010 ze skutečných údajů, pro období
2011–2013 z předpokladů opírajících se o implementaci SZP pro ČR (SAPS, Top-Up a LFA) a po roce
2013 z možných variant budoucí SZP (viz kap. 3).
Predikce cen je založena na lineárních predikcích CZV nebo realizačních cen zemědělských
komodit (šetření NAKL) do roku 2010 a expertně zohledňuje extrémní výkyvy cen, zejména v době
ekonomické krize 2008-10 u některých komodit (např. CZV mléka).
Podrobný popis modelu RENT-4 vč. komoditních projekcí do roku 2014 lze nalézt v [3,4].
6
MODEL AENVI–2
6.1 Věcná podstata modelu
Model AENVI–2 je nákladově produkční model pro simulaci závislosti úrovně intenzity
(ha výnosy/užitkovosti) na úrovni vstupů. Vychází (stejně jako model RENT–4) z údajové báze šetření
NAKL a lze ho v určitém smyslu (viz dále) chápat jako „inverzní model“ k modelu RENT–4 [6,7].
27
Hlavním účelem modelu je zkoumání ekonomických a ekologických dopadů a důsledků
snižování nebo zvyšování intenzity produkce jednotlivých komodit. Dalším účelem modelu je odvození
úrovně vstupů N, P, K do půdy z údajů šetření NAKL, tj. úrovně nákladů na nakupovaná hnojiva
(nákladová položka x3) a případné úniky prvků (zejména N) do půdy a následně do životního
prostředí.
Model AENVI–2 byl původně vytvořen v roce 2008 pro 10 hlavních komodit zemědělství ČR.
V letech 2010-11 byl z teoreticko-metodologického hlediska přepracován a současně byl rozšířen na
37 komodit v souladu se sortimentem komodit z šetřením NAKL a modelem RENT–4. Základem
nového přístupu pro všechny komodity je odvození produkčních funkcí y=f(x1,…,x9), které vyjadřují
závislost ukazatele intenzity y na faktorech (nákladových vstupech) x1, … , x9. Význam proměnných
y, x1, … , x9 je stejný pro všech 37 zemědělských komodit jako v modelu RENT–4.
Model AENVI–2 je založen na obrácení problému modelu RENT–4, tj. intenzita y je funkcí
nákladových položek x1, … , x9 (produkční funkce). Pro všech 37 komodit modelu RENT–4 byly pro
model AENVI–2 odvozeny produkční funkce, které kvantifikují závislost intenzity produkce y na úrovni
nákladů (x1, … , x9) z údajů šetření NAKL za období 1995-2010.
6.2 Matematická báze modelu
Pro každou komoditu je odvozena vícerozměrná kvadratická funkce (produkční funkce)
y = f(x1, … , x9) = a(0) + a(1,1) * x(1) + a(2,1) * x(1) ** e(1) + … + a(9,1) * x(9) +
+ a(9,2) * x(9) ** e(9)
kde koeficienty a(0), a(1,1), a(1,2), … , a(9,1), a(9,2) a exponenty e(1), … , e(9) splňují
následující podmínky:
a(0) je libovolné, a(i,1)  0 a a(i,2)  0
pro i = 1, … , 9,
e(i)  1,5;2
pro i = 1, … , 9.
Podmínky pro koeficienty a exponenty zaručují, že parciální derivace podle každé proměnné x(i)
má lokální extrém (maximum), tj. že zvyšování hodnot proměnné x(i) za hranici maxima již snižuje
intenzitu y. Zmíněné předpoklady jsou v souladu s biologickou podstatou produkčních funkcí
v zemědělství, a to, že růst intenzity (ha výnosů a užitkovosti zvířat) odpovídá růstu jednotlivých
faktorů jenom v omezeném rozsahu.
Produkční funkce jsou odvozeny metodou nejmenších čtverců s výše uvedenými podmínkami
pro koeficienty a exponenty za použití optimalizačního systému GAMS (minimalizace hodnoty
odchylek z časové řady). Obecně se jedná o výpočet 28 parametrů produkční funkce na základě
64 pozorování.
6.3 Odvození vztahů mezi proměnnými
Pro každou komoditu kom  RV a ŽV byl určen tzv. řídící faktor (proměnná xR), kde lze
očekávat největší korelaci s intenzitou y. V případě RV je to zpravidla proměnná x3 (nakupovaná
hnojiva), v případě ŽV proměnná x2 (vlastní krmiva) u skotu, resp. proměnná x1 (nakupovaná krmiva)
u prasat a drůbeže.
Na základě výběru řídícího faktoru jsou pak pro každou komoditu odvozeny nákladové funkce:
x(k) = b(0,k) + b(1,k) * xR ** f(k)
pro k = 1, … ,9,
28
kde
b(0,k), b(1,k) jsou regresní koeficienty a f(k) exponenty, které se stanovují metodou nejmenších
čtverců na základě časové řady za podmínek:
b(1,k)  0 a f(k) 1,2
b(0,k) libovolné.
Výpočet těchto funkcí se provádí opět pomocí systému GAMS.
6.4 Další podmínky pro produkční funkce
Produkční funkce y = f(x1, … , x9) je pro danou komoditu univerzální funkcí pro všechny VO.
Dále uvedené podmínky se zadávají při výpočtu regresních koeficientů a0, a(k,1), a(k,2) a exponenty
e(k) pro k = 1, … , 9.
Deflace nákladových položek
Zavádí se koeficient inflace koefINF(rok), který je definován tak, že koefINF(2002) = 1 (kde rok
2002 je jakýmsi středem časového intervalu 1995-2010), přičemž platí
koefINF(rok) = koefINF(rok-1) * (1+ INF(rok)/100) pro rok = 1995, … , 2010,
kde INF(rok) je míra inflace daného roku podle ČSÚ (nebo alternativně průměrná roční změna vstupů
do zemědělství).
Dále se zavádí substituce proměnných x1, … , x9 proměnnými X1, … , X9 vztahem
X(k,rok) = x(k,rok) / koefINF(rok)
pro rok = 1995, … , 2010.
Jinými slovy proměnné X1, … , X9 jsou deflací proměnných x1, … , x9 na úroveň roku 2002.
Ztráty intenzity ve výrobních oblastech
Zavádí se koeficient ztráty intenzity ve výrobní oblasti koefZTRAT(VO), který je definován tak,
že jsou-li pro danou komoditu a daný rok naměřeny hodnoty pro oblast KR hodnoty
y(KR,rok), x1(KR,rok), … , x9(KR,rok),
potom model vychází z předpokladu, že při stejných vstupech x1, … , x9 se v ostatních VO (BR, BH,
CR) dosáhne teoretického výnosu yteor, který je úměrný zhoršeným výrobním podmínkám
vyjádřeným koeficientem ztráty produkce v těchto oblastech vzhledem k nejlepší oblasti KR. To
znamená, že platí
yteor(BR,rok) * koefZTRAT(BR) = yteor(KR,rok) * koefZTRAT(KR)
yteor(BH,rok) * koefZTRAT(BH) = yteor(KR,rok) * koefZTRAT(KR)
yteor(CR,rok) * koefZTRAT(CR) = yteor(KR,rok) * koefZTRAT(KR),
kde
yteor = teoretická hodnota výnosu y,
koefZTRAT = koeficient ztrát na výnosu y, přičemž koefZTRAT(KR) = 1 a koefZTRAT(VO) >= 1 pro
VO=BR,BH,CR.
Teoretická hodnota yteor je vypočtena z produkční funkce, kde platí
yteor(VO,rok) = f(x1(VO,rok), … , x9(VO,rok))
29
pro VO = KR, BR, BH, CR.
Technický pokrok ve výrobních oblastech
Do výpočtu produkční funkce se dále zavádí koeficient technického pokroku (TP). Tento
koeficient říká, že výnos dosažený v roce r při určité úrovni vstupů bude v roce r+1 při stejné úrovni
vstupů o určité procento vyšší (důsledek kvalitnějších odrůd, kvalitnějších hnojiv apod.) a jeho hodnota
se může lišit podle výrobních oblastí.
Označí-li se koeficient technického pokroku ve výrobní oblasti pro daný rok koefTP(VO,rok),
potom platí pro naměřené hodnoty intenzity y(VO,rok) dané komodity v dané výrobní oblasti vzhledem
k bazickému roku 2002
y(VO,rok) = yteor(VO,2002) * koefTP(VO,rok),
koefTP(VO,rok) = (1 + prumTP(VO) / 100) ** (rok – 2002),
kde
yteor(VO,2002) = teoretická hodnota výnosu y v roce 2002,
koefTP = koeficient technického pokroku,
prumTP = průměrná roční hodnota technického pokroku v procentech.
Koeficienty ztrát intenzity i technického pokroku jsou sekundárním výstupem výpočtu produkční
funkce dané komodity
6.5 Ilustrace využití modelu
Využití modelu AENVI–2 lze ilustrovat na příkladu komodity A1-PSoz pšenice ozimá. Jako řídící
proměnná byla vybrána proměnná x3 – náklady na nakupovaná hnojiva. Pro tuto komoditu byly
pomocí optimalizačního programu v systému GAMS vypočteny všechny parametry produkční funkce
pro pšenici ozimou. Vypočtené parametry produkční funkce jsou uvedeny v tab. 6.1 a 6.2.
Tab. 6.1 - Funkce y=f(x1 …, x9) pro pšenici ozimou
Nákladové
položky
Abs. člen
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
Koeficienty a0, a1j, a2j, exponenty Ej
a0
a1j
a2j
Ej
-10,000
0,001
-1,247
1,500
6,980
-0,001
1,500
1,522
-0,001
1,500
0,001
-0,509
1,500
2,761
-0,350
2,000
0,247
-0,001
1,500
10,000
-3,612
2,000
0,395
-0,001
1,500
0,001
-0,132
1,500
30
Tab. 6.2 - Funkce xj=gj(x3) pro pšenici ozimou - koeficienty b0j, b1j, exponenty - pro všechny výrobní oblasti
Nákladové
položky
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
b0j
1,425
0,194
0,000
0,199
0,826
1,621
0,815
1,780
1,485
Oblast KR
b1j
0,001
0,001
1,000
0,001
0,517
0,097
0,334
0,495
0,169
Fj
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
2,000
1,000
1,000
2,000
b0j
1,226
0,209
0,000
0,246
1,754
1,228
0,121
2,138
0,707
Oblast BR
b1j
0,026
0,001
1,000
0,001
0,095
0,514
0,493
0,188
0,819
Fj
2,000
1,000
1,000
1,000
2,000
1,000
1,000
1,000
1,000
b0j
0,917
0,193
0,000
0,163
1,758
1,054
0,734
1,306
0,039
Oblast BH
b1j
0,150
0,001
1,000
0,001
0,084
0,573
0,101
0,452
1,112
Fj
1,000
1,000
1,000
1,000
2,000
1,000
2,000
1,000
1,000
b0j
1,310
0,199
0,000
0,210
1,525
0,969
0,362
1,820
0,200
Oblast CR
b1j
0,010
0,001
1,000
0,001
0,155
0,564
0,443
0,379
0,986
Fj
2,000
1,000
1,000
1,000
1,682
1,000
1,000
1,000
1,000
Spolu s parametry produkční funkce byly vypočteny i koeficienty ztrát intenzity v jednotlivých
výrobních oblastech (1,000 pro KR, 1,049 pro BR, 1,180 pro BH a 1,030 pro CR). Vypočtené
koeficienty vypovídají o úrovni hektarových výnosů v jednotlivých výrobních oblastech. Nejvyšší
výnosy jsou dosahovány v oblasti KR (koeficient 1), což je v souladu s předpokladem, že se jedná o
nejproduktivnější oblast. V oblasti BR jsou při stejných vstupech jako v KR dosahovány výnosy o cca
5 % nižší. Analogicky v oblasti BH, resp. CR jsou při stejných vstupech dosahovány výnosy o 18 %,
resp. o 3 % nižší než v oblasti KR.
Průběh produkční funkce pro pšenici ozimou ukazuje graf 6.1. Na ose-x jsou znázorněny
hodnoty řídící proměnné x3 v intervalu 1000 – 8000 Kč/ha, na ose-y teoreticky dosahované hodnoty
hektarových výnosů y v rozpětí 0 – 7 t/ha v závislosti na hodnotách proměnné x3. Z grafu je zřejmé,
že z hlediska praktického využití této produkční funkce pro predikce výnosů pšenice ozimé je třeba
omezit možný rozsah vstupu x3 na reálně akceptovatelné rozpětí. Zúžení vstupního intervalu souvisí
s ekonomickou optimalizací, kdy „ekonomické optimum“ je dosaženo v bodě, kdy rozdíl mezi hodnotou
produkce z hektaru (cena * výnos) a celkovými vynaloženými náklady na hektar je největší (tedy
maximální). To musí nastat pro každou výrobní oblast před bodem zvratu (maximum) produkční
funkce, neboť za tímto bodem proměnná x3 dále roste, ale hektarové výnosy již pouze klesají.
V souladu s předpoklady rostou (nebo alespoň neklesají) po bodu zvratu i všechny nákladové položky
x1, … , x9, a tedy i celkové náklady (NC = x1+…+x9), což vylučuje možnost, že by v tomto intervalu
leželo ekonomické optimum při jakékoliv ceně produkce.
Graf 6.1 – Teoretická závislost ha výnosu y na úrovni řídícího vstupu x3 pro pšenici ozimou
podle VO
7,00
6,00
výnos (t/ha)
5,00
y-KR
4,00
y-BR
3,00
y-BH
2,00
y-CR
1,00
0,00
0
-1,00
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
proměnná x3 (Kč/ha)
31
6 000
7 000
8 000
Vztah mezi vynaloženými náklady (jednotlivé nákladové položky x1 – x9) a dosaženým
výnosem v jednotlivých výrobních oblastech ukazují grafy 6.2–6.5. Na ose-x jsou znázorněny hodnoty
řídící proměnné x3 (náklady na nakupovaná hnojiva) a na ose-y jsou znázorněny jednak dosažené
hektarové výnosy y (kg/ha), jednak hodnoty ostatních vstupů x1 – x9 (Kč/ha) v závislosti na úrovni
vstupní proměnné x3. Pokud se vynásobí dosažený výnos cenou, je možné odvodit ekonomické
optimum z grafů 6.2–6.5 na základě výpočtu:
nalézt maximum účelové funkce UF
UF = cena * y – (x1 + … +x9),
kde
y = f(x3) jsou hodnoty výnosu pšenice ozimé,
x1 = g1(x3), … , x9 = g9(x3) jsou hodnoty jednotlivých nákladových položek v závislosti na úrovni
řídící proměnné x3.
Graf 6.2 – Teoretická závislost ha výnosu y-teor a nákladů x1-x9 na vstupní úrovni řídícího
výnos (kg/ha) + náklady x1-x9 (Kč/ha)
faktoru x3 pro pšenici ozimou v oblasti KR
7 000
x1
6 000
x2
x3
5 000
x4
4 000
x5
x6
3 000
x7
2 000
x8
x9
1 000
y-teor
0
0
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
32
6 000
7 000
8 000
Graf 6.3 – Teoretická závislost ha výnosu y a nákladů x1-x9 na vstupní úrovni řídícího
výnos (kh/ha) + náklady x1-x9 (Kč/ha)
faktoru x3 pro pšenici ozimou v oblasti BR
8 000
x1
7 000
x2
6 000
x3
5 000
x4
x5
4 000
x6
3 000
x7
2 000
x8
x9
1 000
y-teor
0
0
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
proměnná x3 (kč/ha)
6 000
7 000
8 000
Graf 6.4 – Teoretická závislost ha výnosu y a nákladů x1-x9 na vstupní úrovni řídícího
faktoru x3 pro pšenici ozimou v oblasti BH
výnos (kg/ha + náklady x1-x9 (Kč/ha)
7 000
x1
6 000
x2
x3
5 000
x4
4 000
x5
x6
3 000
x7
2 000
x8
1 000
x9
y-teor
0
0
-1 000
1 000
2 000
3 000
4 000
5 000
proměnná x3 (kč/ha)
33
6 000
7 000
8 000
Graf 6.5 – Teoretická závislost ha výnosu y (a nákladů x1-x9 (na vstupní úrovni řídícího
výnos (kg/ha) + náklady x1-x9 (Kč/ha)
faktoru x3 pro pšenici ozimou v oblasti CR
8 000
x1
7 000
x2
6 000
x3
5 000
x4
x5
4 000
x6
3 000
x7
x8
2 000
x9
1 000
y-teor
0
0
2 000
4 000
6 000
8 000
Odvozené funkční závislosti reprezentované grafy 6.1-6.5 je možné využít např. pro simulace
optimalizovaných intenzivních a extenzivních způsobů hospodaření jak v zemědělsky příznivých
podmínkách, tak v rámci agroenvironmentálních programů v méně příznivých podmínkách českého
zemědělství. Významné využití lze očekávat zejména v LFA, kdy snížené vstupy (odvozené od
snížené úrovně proměnné x3) povedou k nižším ha výnosům a za pomoci odvozené produkční funkce
bude
možné
odvodit
adekvátní
kompenzace
ekonomických
ztrát
formou
odpovídajících
agroenvironmentálních plateb.
Pro vypočtené teoretické funkce je třeba určit „reálné intervaly platnosti“ vztahu úrovně hnojení
a odpovídajících hektarových výnosů. Na základě expertního posouzení VÚRV lze konstatovat, že tyto
intervaly spadají zhruba do oblasti růstu výnosů před začátkem poklesu těchto funkcí.
6.6 Odvození vstupů N, P, K
Jestliže byla odvozena pro komoditu A1-PSoz produkční funkce závislosti hektarového výnosu
y na vstupech x1, … , x9 v hodnotovém vyjádření ve vztahu k řídící proměnné x3 – náklady na
nakupovaná hnojiva, naskýtá se otázka, jaké množství nakupovaných hnojiv v přepočtu na živiny N, P,
K bylo vloženo do půdy, aby tato množství odpovídala vstupní hodnotě x3 a následně pak
hektarovému výnosu y.
Ve spolupráci s VÚRV byl vypracován následující modelový postup:
Označí se:
x3(NAKL,rok,CR)
náklady na nakupovaná hnojiva
y(NAKL,rok,CR)
hektarový výnos
ze šetření NAKL pro daný rok (2002-2008) za průměr ČR (VO=CR).
Podle výsledků výzkumu VÚRV je hlavním faktorem určujícím výši výnosu obsah dusíku
vstupující do půdy z minerálních hnojiv (tedy ze vstupu x3), ze statkových, příp. organických hnojiv
(tedy standardního organického hnojení půdy) a konečně z depozice vzdušného dusíku (týká se
pouze oblasti KR). Na druhé straně je pro produkci každé tuny zrna pšenice a příslušného množství
34
slámy potřeba stejné množství N (dále označena jako obsahN = 22,1 kg/t produkce zrna
a odpovídajícího množství slámy – konstanta VÚRV nezávislá na výši hektarového výnosu a výrobní
oblasti VO).
Označí se dále:
N(y,rok) = y (NAKL,rok,CR) * koef
množství dusíku odebrané dosaženým výnosem,
hodnN(y, rok) = N(y,rok) * cenaN(kg,rok)
nákladová cena dusíku obsažená v položce x3
při zohlednění ceny kg N v daném roce,
procN(NAKL,rok) = hodnN(y,rok) / x3(NAKL,rok,CR)
procentický podíl dusíku ve vstupu x3.
Pro libovolnou zadanou úroveň vstupu x3(VSTUP,rok,VO) v daném roce a ve výrobní oblasti se
vypočítá modelová hodnota výnosu y(VYSTUP,rok,VO) a z bilanční rovnice se odvodí množství
dusíku vstupující do půdy ze vstupu x3:
Nkg(VSTUP,rok,VO) = x3(VSTUP, rok,VO) * procN(NAKL, rok) / cenaN(kg,rok).
Dále se vypočítá odběr dusíku odpovídající dosaženému výnosu:
odberN(VYSTUP,rok,VO) = y(VYSTUP,rok,VO) * obsahN
Celkový vstup dusíku do půdy pro komoditu A1-PSoz na 1 ha se pak vypočte ze vzorce
Nkg(CEL,rok,VO) = Nkg(VSTUP,rok,VO) + Nkg(ORG,VO) + Nkg(DEP,VO),
tj. z obsahu N ve vstupu x3, z množství N ve standardním organickém hnojení a z případného obsahu
N ve vzdušné depozici.
Vzhledem k tomu, že z celkového množství N vstupujícího do půdy odebere komodita A1-PSoz
pouze část, která odpovídá odběru N s ohledem na dosažený hektarový výnos, vzniká rozdíl, který
můžeme charakterizovat jako nevyužité množství N nebo také ztrátu N v dané výrobní oblasti
a v daném roce, tj.
Nkg(ZTRATA,rok,VO) = Nkg(CEL,rok,VO) – odberN(VYSTUP,rok,VO),
pokud celkové množství N je větší než množství odebrané.
V případě, kdy odběr N by byl větší než celkové množství N v půdě, potom by vznikl teoretický
deficit N, který by musel být krytý z jiných zdrojů.
Vstup živin P2O5 a K2O z celkové hodnoty vstupů z minerálních hnojiv x3 se odvodí následovně:
Označí se hodnota zbytkového množství fosforečných a draselných hnojiv ve vstupu x3 po
odpočtu hodnoty dusíkatých hnojiv pro daný rok a oblast VO, která se vypočte z následujícího vztahu:
Hodn(PK,x3,rok,VO) = x3(VSTUP,rok,VO) – Nkg(VSTUP,rok,VO) * cenaN(kg,rok).
Vzhledem k tomu, že pro dosažení budoucího hektarového výnosu je hlavním intenzifikačním
faktorem dusík, používají zemědělci v rámci minerálního hnojení zpravidla taková hnojiva a v takovém
množství, která odpovídají teoretickým a experimentálním poznatkům VÚRV o vztahu výše výnosů
a hnojení dusíkem [7]. Hnojení fosforem a draslíkem pak představuje pouze „doplňkové hnojení“, které
již není úměrné dosahovanému výnosu (také vzhledem k tomu, že P a K v půdě zůstávají, na rozdíl od
N). Pro základ rozpočtu vstupu živin P a K v oxidové formě se využívají statistické údaje o průměrné
spotřebě N, P, K v jednotlivých letech v ČR, které vykazují v posledních letech výrazný pokles
spotřeby P a K. Pokles spotřeby těchto prvků je spojován s ekonomickou krizí posledních let, která se
projevuje snižováním vstupů, které se však mohou negativně projevit ve snižování zásob P
a K v půdě.
35
Označí-li se spotP(kg,rok), resp. spotK(kg,rok) průměrné statistické hodnoty spotřeby
P a K a cenaP(kg,rok), resp. cenaK(kg,rok), potom vstupy P a K se mohou vypočítat ze soustavy dvou
rovnic:
Pkg(VSTUP,rok,VO) * cenaP(kg,rok) + Kkg(VSTUP,rok,VO) * cenaK(kg,rok) = hodn(PK,x3,rok,
VO)
Pkg(VSTUP,rok,VO) / Kkg(VSTUP,rok,VO) = spotP(kg,rok) / spotK(kg,rok).
Ilustrace závislosti výnosu na hnojení dusíkem pro pšenici ozimou
Odvození vstupu dusíku z produkční funkce pro různé úrovně intenzity hnojení (proměnná x3)
pšenice ozimé v roce 2014 pro všechny výrobní oblasti ilustruje tab. 6.3.
Bylo zvoleno pět úrovní intenzity hnojení (50 %, 75 %, 100 %, 125 % a 150 %) vzhledem
k hodnotě proměnné x3 a danému roku převzaté z modelu RENT-4. Tedy hodnota x3 v modelu
RENT–4 a 100% úroveň intenzity hnojení v tab. 6.3 jsou stejné pro všechny VO.
Na základě výše popsaného postupu bylo k odpovídajícím hodnotám proměnné x3 odvozeno
množství dusíku, vstupující do půdy z minerálního hnojení. Na základě bilance dusíku v půdě (suma
všech vstupů N do půdy minus odběr N z půdy pšenicí ozimou vzhledem k dosaženému hektarovému
výnosu) je potom odvozen přebytek, resp. nedostatek dusíku, tj. kladná, resp. záporná hodnota ve
sloupci „ztráty N“.
36
V případě přebytku N se tyto hodnoty, charakterizované jako unik dusíku do půdy a následně
do životního prostředí, mohou projevit např. kontaminací vod. V posledním sloupci jsou vypočteny
teoretické hodnoty hektarových výnosů odpovídajících vynaloženým vstupům (tj. úrovni proměnné x3
a následně hodnotám proměnných x1, … , x9).
Pokud je vypočten nedostatek N, znamená to, že plodina nebyla dostatečně pohnojena,
a tudíž nelze očekávat dosažení vypočteného teoretického výnosu (uvedeného v tab. 3). Z bilance N
je pak možné vypočítat pravděpodobné snížení teoretického výnosu na úroveň, kdy nedostatek
dusíku klesne na nulu.
7
PROPOJENÍ MODELŮ FARMA–4, RENT–4, AENVI–2
Modely FARMA–4, RENT–4 a AENVI–2 představují různé modelové nástroje použitelné pro
kvantifikace dopadů zemědělské politiky do ekonomiky zemědělských podniků v ČR. Model FARMA–4
odráží ekonomické a ekologické chování zemědělských podniků na základě typizace podniků
v různých podmínkách ČR (typové farmy v přepočtu na 100 ha zemědělské půdy, včetně
odpovídajícího koncentrace zvířat přepočtené na tento rozsah půdy v jednotlivých VO). Model RENT-4
je zaměřen na ekonomiku 37 zemědělských komodit ve výrobních oblastech ČR na bázi průměrných
nákladově-výnosových ukazatelů u těchto komodit vycházejících ze šetření NAKL. Model AENVI–2
ukazuje produkční závislost úrovně intenzity (ha výnosů nebo užitkovosti zvířat) na různých úrovních
vstupů (nákladových položek) těchto komodit a jejich možných dopadů do životního prostředí (např.
snižování průmyslových vstupů – hnojiv do půdy, eliminace úniku dusíku do půdy apod.). Modely mají
využití pro predikce ekonomických a environmentálních efektů v hospodaření zemědělských podniků
při zadaných podmínkách zemědělské politiky. Každý z uvedených modelů zkoumá jednotlivé
závislosti izolovaně. Otázkou je účelné propojení těchto modelů, aby zkoumané efekty bylo možné
posuzovat komplexně a ve vzájemných souvislostech.
Propojení je založeno na vstupním souboru, který obsahuje

údaje typových farem (100ha farmy) za VO = KR, BR, BH, CR, tj. struktura ploch a stavů zvířat
(zdroj FADN);

ukazatele intenzity (výnosy/užitkovosti) a celkové náklady pro všechny komodity, pro každou
typovou farmu (zdroj: přenos údajů z modelu RENT–4);

tržní ceny komodit - realizační ceny/CZV (zdroj: přenos údajů z modelu RENT–4).
Zemědělská politika je v modelu FARMA–4 reprezentována volitelnými scénáři (bazický,
liberální a agroenvironmentální) popsanými v kap. 3.
Dalšími možnostmi modelu FARMA–4, propojeným na ostatní modely, jsou výpočty bilance
dusíku, výpočet pracovní náročnosti a počtu AWU (tj. počtu pracovníků v přepočtu na plnou roční
pracovní kapacitu) pro modelem vypočtenou optimální strukturu produkce:

bilance N, P, K: vstupy a odběry živin N, P, K jsou do modelu FARMA–4 převzaty z modelu
AENVI–2 v návaznosti na úroveň nakupovaných hnojiv x3 z modelu RENT–4.

únik
dusíku: z bilance
N
je odvozen pravděpodobný únik
přebytku
N
do půdy
s pravděpodobnými negativními dopady na životní prostředí, např. kontaminace spodních vod;

výpočet pracovní náročnosti: spotřeba práce (v hod.) podle komodit vypočtená na základě
rozkladu pracovních nákladů (položka x8) a průměrné mzdy v zemědělství z modelu RENT–4;

výpočet počtu AWU: celková spotřeba práce (v hod.) dělena roční pracovní kapacitou 1 AWU
(1 800 hod.);
37

výpočet minimálního a maximálního zatížení zemědělské půdy nebo TTP skotem příp. všemi
hospodářskými zvířaty na základě koeficientů přepočtu 1 průměrného kusu každé kategorie
zvířat na VDJ.
Jde tedy o možnosti výpočtu jednotlivých indikátorů pro vícekriteriální hodnocení dopadů
zemědělské politiky do multifunkčnosti zemědělství v rámci uvažovaných scénářů politiky.
7.1 Predikce rentability do roku 2014 s využitím modelu AENVI–2
Dále uváděná predikce rentability komodit je založena na propojení modelů RENT–4
a AENVI-2. Protože model AENVI–2 obsahuje produkční funkce pro 37 zemědělských komodit tak
jako model RENT–4, lze metodiku výpočtu rentability R-S a R+S využít i v rámci modelu AENVI–2.
Jedná se o náhradu predikcí ukazatele intenzity y a proměnných x1-x9, které byly původně odvozeny
modelem RENT–4 (viz kap. 5) predikcemi modelu AENVI–2 pro všechny roky predikovaného období.
Model AENVI–2 vyžaduje pro každou komoditu a každý rok projekce následující vstupní údaje:

koeficient inflace pro daný rok (stejný pro všechny komodity)

koeficient technického pokroku pro danou komoditu v členění podle VO

hodnoty řídící proměnné pro danou komoditu a všechny VO.
Skutečné či predikované hodnoty řídící proměnné pro daný rok jsou převzaty z modelu RENT–4
a implementovány do modelu AENVI–2. Návazně jsou výstupem modelu AENVI–2 hodnoty y(rok,VO),
x1(rok,VO), x2(rok,VO), …, x9(rok,VO), které ve výpočtu rentability nahradí analogické hodnoty
z modelu RENT–4.
Všechny ostatní vstupy modelu RENT–4, tj. ceny a celkové podpory potřebné pro výpočet
rentability R-S a R+S jsou i při využití modelu AENVI–2 shodné. Změní se (s ohledem na vypočtené
hodnoty intenzity y) jednotkové náklady, jednotkové podpory a tedy i výsledné ukazatele R-S a R+S.
Využití modelu AENVI–2 pro predikce rentability umožňuje (na rozdíl od modelu RENT–4)
výpočet těchto ukazatelů za předpokladu snížené nebo zvýšené intenzity produkce komodit. Tento
efekt se získá snížením nebo zvýšením vstupních hodnot řídící proměnné dané komodity.
Aplikaci popsaného postupu pro predikci rentability některých zemědělských komodit pro rok
2014 s využitím modelu AENVI-2 ilustrují výsledky uvedené v tabulkách 7.1-7.6. Pro všechny vybrané
komodity byly jako řídící proměnné použity celkové náklady, tj.
xR = NC = x1 + x2 + … + x9.
Pro porovnání predikce rentability pomocí modelu RENT-4 a AENVI-2 bylo vybráno 5 úrovní
vstupů (70 %, 80 %, 90 %, 100 % a 110 %), přičemž úroveň celkových nákladů v modelu RENT-4
odpovídá 100% úrovni vstupů v modelu AENVI-2. Modelové odhady úrovně ha výnosů a jednotlivých
nákladových položek s dopočtem až do finálních ukazatelů rentability R-S a R+S pro rok 2014 za
průměr ČR v závislosti na zvolené úrovni vstupů lze nalézt ve výše zmíněných tabulkách. Do modelu
AENVI-2 se z modelu RENT-4 přebírají kromě celkových nákladů také CZV a celkové podpory.
38
Tab. 7.1 - Vývoj intenzity a nákladů pšenice ozimé v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Osiva (sadba) - nakupovaná
Osiva (sadba) - vlastní
Hnojiva - nakupovaná
Hnojiva - vlastní
Přípravky ochrany rostlin
Náklady na mechanizaci
Ostatní přímé náklady a služby
Mzdové a osobní náklady celkem
Fixní náklady
Náklady celkem
Náklady jednotkové
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
Jednotková podpora celkem
Rentabilita bez podpor R-S
Rentabilita s podporami R+S
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
5,88
1 462
215
3 856
175
2 812
2 566
2 148
2 940
3 164
19 338
3 289
4 336
5 443
926
31,82
59,97
0,70
4,34
1 250
336
1 795
282
1 547
2 380
1 413
2 243
2 662
13 908
3 203
4 336
5 443
1 253
35,38
74,52
AENVI-2 - úrovně intenzity
0,80
0,90
1,00
4,75
5,09
5,39
1 370
1 485
1 596
336
337
337
2 120
2 487
2 898
282
282
282
1 839
2 143
2 457
2 590
2 793
2 990
1 592
1 769
1 943
2 576
2 912
3 249
2 904
3 179
3 486
15 611
17 387
19 239
3 290
3 414
3 568
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
1 147
1 069
1 010
31,80
27,01
21,52
66,67
58,32
49,81
1,10
5,64
1 703
337
3 353
283
2 781
3 181
2 116
3 587
3 825
21 166
3 751
4 336
5 443
965
15,60
41,31
Tab. 7.2 - Vývoj intenzity a nákladů ječmene jarního v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
4,91
1 915
150
2 830
172
2 485
2 217
2 259
2 750
2 802
17 581
3 577
3 853
5 443
1 107
7,72
38,68
39
0,70
3,21
1 257
260
1 150
254
1 122
2 264
1 099
2 362
2 839
12 606
3 925
3 853
5 443
1 695
-1,83
41,35
0,80
0,90
1,00
3,74
4,21
4,64
1 439
1 622
1 804
260
260
261
1 395
1 673
1 983
255
255
255
1 370
1 633
1 912
2 435
2 596
2 749
1 311
1 532
1 761
2 664
2 964
3 259
3 027
3 240
3 478
14 155
15 774
17 463
3 788
3 746
3 765
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 457
1 293
1 173
1,73
2,86
2,36
40,18
37,36
33,53
1,10
5,03
1 988
261
2 327
255
2 205
2 896
1 997
3 553
3 740
19 222
3 824
3 853
5 443
1 083
0,77
29,09
Tab. 7.3 - Vývoj intenzity a nákladů kukuřice na zrno v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
9,05
4 199
31
3 470
253
2 042
3 059
3 582
4 475
4 310
25 422
2 809
4 235
5 443
601
50,77
72,18
0,70
6,66
1 741
41
1 573
244
2 142
3 670
4 149
2 427
3 577
19 563
2 938
4 235
5 443
817
44,14
71,97
0,80
0,90
1,00
7,78
8,80
9,63
2 140
2 575
3 045
41
41
42
1 907
2 260
2 631
266
287
307
2 253
2 358
2 457
3 822
3 965
4 100
4 226
4 312
4 410
2 886
3 406
3 987
3 894
4 254
4 655
21 435
23 458
25 633
2 753
2 666
2 660
4 235
4 235
4 235
5 443
5 443
5 443
699
619
565
53,81
58,85
59,18
79,20
82,06
80,42
1,10
10,22
3 547
42
3 019
327
2 551
4 228
4 517
4 630
5 099
27 959
2 735
4 235
5 443
532
54,84
74,31
Tab. 7.4 - Vývoj intenzity a nákladů řepky v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
3,57
1 843
40
5 425
334
5 680
2 611
2 318
3 162
3 826
25 238
7 065
11 572
5 443
1 524
63,79
85,35
40
0,70
2,83
534
61
2 903
492
2 949
2 484
2 571
2 757
3 545
18 297
6 461
11 572
5 443
1 922
79,11
108,86
0,80
0,90
1,00
3,07
3,26
3,38
697
882
1 089
61
61
62
3 360
3 878
4 457
494
495
496
3 546
4 172
4 825
2 646
2 826
3 023
2 679
2 781
2 877
3 083
3 402
3 715
3 809
4 108
4 443
20 376
22 606
24 986
6 641
6 938
7 393
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
1 774
1 671
1 611
74,24
66,79
56,53
100,96
90,87
78,31
1,10
3,41
1 317
62
5 097
498
5 504
3 236
2 969
4 023
4 812
27 517
8 074
11 572
5 443
1 597
43,33
63,11
Tab. 7.5 - Vývoj intenzity a nákladů cukrovky v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
61,91
6 798
11
4 204
654
7 044
5 556
12 614
8 872
8 244
53 997
872
710
27 150
439
-18,59
31,69
0,70
55,53
4 196
88
2 784
1 206
8 524
6 453
3 829
4 787
9 958
41 825
753
710
27 150
489
-5,74
59,18
0,80
0,90
1,00
58,76
61,25
62,56
4 947
5 720
6 514
89
89
90
3 187
3 591
3 995
1 206
1 207
1 207
8 977
9 404
9 807
6 596
6 754
6 927
5 001
6 328
7 813
5 767
6 877
8 118
9 959
9 959
9 960
45 729
49 929
54 429
778
815
870
710
710
710
27 150
27 150
27 150
462
443
434
-8,77
-12,90
-18,40
50,60
41,48
31,48
1,10
62,16
7 326
90
4 399
1 207
10 190
7 114
9 453
9 489
9 960
59 229
953
710
27 150
437
-25,48
20,35
Tab. 7.6 - Vývoj intenzity a nákladů brambor konzumních v roce 2014 - VO CR
Ukazatel
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
MJ
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
RENT-4
27,29
20 829
2 524
4 206
947
9 873
11 962
3 660
16 975
15 229
86 206
3 159
4 475
5 443
199
41,68
48,00
0,70
17,26
15 711
2 567
2 344
743
6 798
7 162
5 671
9 880
11 808
62 686
3 632
4 475
5 443
315
23,22
31,90
0,80
0,90
1,00
20,51
23,20
25,23
17 479
19 202
20 887
2 568
2 569
2 569
2 752
3 169
3 596
830
923
1 021
7 561
8 304
9 030
8 595
10 096
11 660
5 672
5 672
5 673
11 788
13 774
15 832
13 043
14 442
16 005
70 287
78 150
86 274
3 427
3 368
3 420
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
265
235
216
30,60
32,86
30,87
38,34
39,83
37,18
1,10
26,50
22 538
2 570
4 031
1 123
9 742
13 282
5 673
17 959
17 734
94 653
3 572
4 475
5 443
205
25,27
31,02
Dosažené výsledky lze ilustrovat na příkladu pšenice ozimé (tab. 7.1). Hektarové výnosy rostou
od 4,34 t/ha při NC = 13,9 tis. Kč/ha (úroveň 70 %) až do 5,64 t/ha při NC = 21,2 tis. Kč/ha (úroveň
110 %). Při 100% intenzitě vstupů je dosaženo výnosu 5,39 t/ha. V modelu RENT–4 byl vypočten
výnos 5,88 t/ha. Za předpokladu, že produkční funkce modelu AENVI–2 pro pšenici „objektivněji“
zobrazuje závislost výnosů na vstupech než model RENT–4, dá se konstatovat, že model RENT–4
dává optimističtější výsledky než model AENVI–2, tj. stejným vstupům odpovídá nižší výnos.
Jak již bylo uvedeno výše, je hlavním intenzifikačním faktorem u pšenice hnojení dusíkem, což
odpovídá nákladové položce x3 – hnojiva nakupovaná. Model AENVI–2 pak ukazuje, jakým úrovním
minerálního hnojení odpovídají predikované výnosy. Ovšem model dále ukazuje i adekvátní úrovně
ostatních nákladových položek, které vedou k těmto predikovaným výnosům. Jedná se zejména
o položky x5 – přípravky ochrany rostlin, x6 – náklady na mechanizaci (zahrnující spotřebu pohonných
hmot), x7 – ostatní přímé náklady a služby. Model ukazuje téměř nulovou závislost růstu výnosů na
úrovni položky x4 - vlastní hnojiva a x2 – vlastní osiva. Malou závislost vykazují i osiva nakupovaná
41
(položka x1). Překvapivě silnou vazbu na výši výnosů vykazují položky x8 – mzdové a osobní náklady
a x9 – fixní náklady.
Rentabilita R-S a R+S na úrovni 100% intenzity vstupů vypočtena modelem AENVI–2 ukazuje
nižší hodnoty než model RENT–4. Zvýšení intenzity vstupů sice vede k vyššímu výnosu, ale současně
i k nižší rentabilitě. Naopak snižování vstupů vede k „ekonomické optimalizaci“, tj. nižším výnosům, ale
vyšší rentabilitě. Srovnatelná rentabilita R+S u obou modelů se pohybuje na úrovni zhruba 90 %.
Analogické úvahy pro ostatní komodity lze vyčíst z tabulek 7.2-7.6.
Aplikace modelu AENVI-2 na všechny komodity A1–A37 spolu s výpočtem rentability pro rok
2014 a všechny výrobní oblasti je uvedena v příloze 1.
7.2 Propojení modelu FARMA–4 s modelem AENVI–2
Účelem tohoto propojení je nahrazení původně konstantních ukazatelů intenzity a celkových
nákladů produkčními funkcemi modelu AENVI–2.
V modelu FARMA–4 se v první fázi propojování změní v modelu veličiny vyn(i) (hektarový výnos
nebo užitkovost komodity i) a nak(i) (celkové náklady komodity i) z konstantních parametrů na
proměnné modelu. To znamená, že ukazatele výnosů/užitkovostí a nákladů se mohou v průběhu
optimalizačního výpočtu měnit. Z tohoto důvodu se pro tyto veličiny musí v modelu stanovit dolní
a horní meze, které zabezpečí, aby nebyly překročeny určité přípustné hranice z matematického
i věcného hlediska.
Tím se model mění z původně lineárně optimalizačního modelu na nelineárně optimalizační
model, který umožňuje simulovat dynamické vztahy mezi úrovní nákladů a intenzitou výroby.
Do modelu FARMA–4 se zavádí rovnice propojení pro všechny komodity, pro něž mají působit
produkční funkce.
Pro každou komoditu i  RV nebo ŽV, pro kterou byla odvozena produkční funkce
y(i) = f (i, x1, … , x9) a x(i,k) = g(i,k,xR)
k = 1, … ,9,
xR je řídící proměnná,
musí být rovnice produkční funkce do modelu zavedeny spolu s následujícími spojovými rovnicemi
vyn(i) = y(i),
nak(i) = x(i,1) + … + x(i,9),
kde
y(i) je hodnota výnosu / užitkovosti komodity i, která se vypočte z produkční funkce f(i) této komodity
na základě hodnot nákladových proměnných x(i,1), … , x(i,9), jejichž hodnoty jsou vypočteny pomocí
funkcí g(i,1,xR), … , g(i,9,xR) závislosti nákladových proměnných na úrovni řídící proměnné xR,
vyn(i), nak(i) označuje výnos, resp. celkové náklady komodity i v modelu FARMA-4.
Ve výše uvedených rovnicích se uvažuje pouze hlavní produkce komodity i.
Další kroky propojení jsou ilustrovány za předpokladu, že daná komodita je i  RV a řídící
proměnnou je x3 (nakupovaná hnojiva).
Zavedou se úrovně UR1, … , UR5 a zvolí se hodnoty x3 tak, aby platilo
x3(UR1) < x3(UR2) < x3(UR3) < x3(UR4) < x3(UR5)
a aby takto zvolený interval vystihoval reálné hodnoty proměnné x3.
Potom platí pro x1, … , x9
42
x(i,k, UR1) = g (i,k, x3(UR1)), … , x (i,k, UR5) = g (i,k, x3(UR5))
k =1, … , 9
y (i,UR1) = f (x1(i,UR1), … , x9(i,UR1))
…
y (i,UR5) = f (i, x1(UR5), … , x9 (UR5)).
Dále platí pro celkové a jednotkové náklady NC a NJ vztahy
NC(i,URj) = x1(i,URj) + … + x9(i,URj)
pro j = 1, … , 5
NJ(i,URj) = NC(i, URj) / y(URj)
pro j = 1, … , 5
Následně se zavede proměnná pro jednotlivé úrovně
promUR(UR1), … , promUR(UR5)
promUR(URj) = 0 nebo 1
pro j = 1, … , 5 (celočíselná proměnná)
 (j, promUR(URj) = 1),
což je podmínka, aby jenom jedna z proměnných se rovnala jedné, ostatní se rovnají nule.
Dále se definují optimální proměnné Y(opt), NC(opt), NJ(opt):
Y(opt) =  (j, promUR(URj) * y(URj))
NC(opt) =  (j, promUR(URj) * NC(URj))
NJ(opt) =  (j, promUR(URj) * NJ(URj)).
Potom se v modelu FARMA–4 zavede zisková účelová funkce
ziscel =  (kom, cena(kom) * pro(kom) + jpodplo(kom) * pst(kom) + jpodpro(kom) * pro(kom) –
– nak(kom)),
kde pro komoditu kom je použito označení
cena(kom), pro(kom) je cena, resp. množství hlavní produkce,
jpodplo(kom), jpodpro(kom) jsou jednotkové podpor na plochu, resp. na produkci,
nak(kom) jsou celkové náklady.
Na základě vypočtených produkčních funkcí pro vybrané komodity RV lze vypočítat ukazatele
vstupu dusíku do půdy a ztráty dusíku, které lze interpretovat jako únik dusíku do životního prostředí.
Pokud tyto ukazatele vstupují do modelu FARMA-4, potom lze v modelu FARMA–4 zavést omezení
pro maximálně přípustný vstup N do půdy nebo maximálně přípustné ztráty N.
8
ODVOZENÍ KOEFICIENTŮ ZTRÁTY INTENZITY
A TECHNICKÉHO POKROKU
Model AENVI–2 poskytuje jako výstup při výpočtu produkčních funkcí užitečné informace
o regionálních rozdílech v úrovni intenzity komodit (ha výnosů a užitkovostí zvířat) a technickém
pokroku v jednotlivých výrobních oblastech.
Koeficient ztrát intenzity ukazuje, jaký je rozdíl mezi výnosem / užitkovostí a náklady
v jednotlivých VO, tj jakým koeficientem při stejných vstupech se musí vynásobit intenzita v jedné
výrobní oblasti, aby se dostala stejná intenzita i v jiné výrobní oblasti ve stejném roce.
43
Technický pokrok je definován jako průměrný každoroční růst ukazatele intenzity jednotlivých
komodit v různých VO, tj jakým koeficientem při stejných vstupech v jednotlivých VO se musí
každoročně vynásobit dosažená úroveň intenzity, aby odpovídala reálnému technickému pokroku
dané komodity a v dané výrobní oblasti. Jedná se např. zlepšování odrůd osiv, zkvalitňování secí
a sklizňové techniky, zvyšování účinnosti chemických ochranných prostředků apod. – tj. souhrn vlivů,
které neustále „samovolně zvyšují úroveň“ intenzity komodit.
Hodnoty koeficientů ztrát intenzity a technického pokroku pro všechny komodity v tab. 8.1
vycházejí z předpokladu, že pro všechny komodity byly jako řídící proměnné použity celkové náklady.
Tab. 8.1 - Model AENVI-2 - koeficienty ztrát intenzity a technického pokroku
Komodita
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A9
A10
A11
A12
A13
A14
A16
A17
A18
A19
A20
A21
A22
A23
A24
A25
A26
A27
A28
A29
A30
A31
A32
A33
A34
A35
A36
A37
PSoz
PSjr
ZI
JCoz
JCjr
OV
TRI
KUZ
HR
RE
MAK
SLU
CU
BRK
CHM
HRO
KMI
KUS
OJP
VLP
LOU
PAS
JAB
MER
D1
TEL
JAL
VBJ
VB
KBTPM
PRA
PKY
PVP
VP
BRO
NOS
pšenice ozimá
pšenice jarní
žito
ječmen ozimý
ječmen jarní
oves
tritikale
kukuřice na zrno
hrách
řepka
mák
slunečnice
cukrovka
brambory konzumní
chmel
vinné hrozny
kmín
kukuřice na siláž
ostatní jednoleté pícniny
víceleté pícníny
louky
pastviny
jablka
meruňky
dojnice
telata
jalovice
vysokobřezí jalovice
výkrm býků
masné krávy
prasnice
prasničky
předvýkrm prasat
výkrm prasat
brojleři
nosnice
Koeficienty ztrát intenzity
Koeficienty technického pokroku
výrobní oblast
výrobní oblast
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
1,000
1,043
1,111
1,031
1,005
1,005
1,000
1,004
1,000
1,059
1,143
1,030
1,000
1,000
1,009
1,000
1,101
1,007
1,005
1,000
1,000
1,008
1,008
1,005
1,000
1,045
1,083
1,041
1,008
1,001
1,000
1,002
1,000
1,154
1,213
1,086
1,007
1,001
1,000
1,004
1,000
1,021
1,030
1,021
1,006
1,000
1,001
1,000
1,000
1,015
1,056
1,005
1,001
1,015
1,000
1,005
1,007
1,085
x
1,000
1,038
1,040
x
1,036
1,000
1,056
1,099
1,034
1,002
1,000
1,000
1,000
1,008
1,000
1,045
1,008
1,016
1,011
1,008
1,012
1,041
1,000
1,108
1,025
1,000
1,009
1,005
1,000
1,000
x
x
1,004
1,000
x
x
1,000
1,004
x
x
1,000
1,022
x
x
1,022
1,089
1,000
1,056
1,007
1,027
1,013
1,000
1,005
1,006
x
x
1,000
1,037
x
x
1,037
1,000
x
x
x
1,000
x
x
x
x
x
x
1,000
x
x
x
1,003
1,088
1,000
1,000
1,021
1,002
1,000
1,004
1,021
1,284
1,106
1,000
1,049
1,000
1,012
1,000
1,000
1,081
1,000
1,027
1,030
1,000
1,000
1,000
1,000
1,126
1,000
1,000
1,010
1,001
1,000
1,008
1,004
x
1,010
1,000
1,025
x
1,000
1,011
1,012
1,020
x
x
1,059
1,019
x
x
1,022
1,000
x
x
x
1,000
x
x
x
1,000
1,068
1,128
1,065
1,016
1,019
1,015
1,017
1,000
1,039
1,051
1,031
1,008
1,010
1,013
1,010
1,000
1,030
1,082
1,038
1,005
1,003
1,004
1,004
1,000
1,076
1,149
1,056
1,049
1,059
1,074
1,057
1,000
1,150
1,054
1,016
1,007
1,011
1,011
1,009
x
1,000
1,083
1,042
x
1,000
1,000
1,000
1,016
1,000
1,005
1,002
1,014
1,018
1,000
1,013
1,027
1,008
1,000
1,006
1,008
1,018
1,007
1,012
1,000
1,055
1,040
1,021
1,004
1,010
1,000
1,004
1,006
1,000
1,021
1,003
1,013
1,012
1,001
1,011
x
x
x
1,000
x
x
x
1,011
x
x
x
1,000
x
x
x
1,000
x = komodita se ve výrobní oblasti nevyskytuje; HRO a MER se pěstují pouze v KR;
prasata a důbež nejsou na VO závislé, proto se uvažují jen za ČR celkem.
Koeficienty ztrát intenzity ukazují pro jednotlivé komodity, jak jsou jednotlivé výrobní oblasti
produkčně příznivé.
U pšenice ozimé se nejvyšší výnos dosahuje v oblasti KR. V oblasti BR se dosahují výnosy
v průměru o 4,3 % nižší než v KR, v oblasti BH o 11,1 % nižší a v průměru za ČR celkem (oblast CR)
o 3,1 % nižší výnosy. To potvrzuje reálné očekávání o produkčních předpokladech v jednotlivých
44
výrobních oblastech. Podobné výsledky vykazují i komodity pšenice jarní, ječmen jarní i ozimý, oves,
triticale, hrách a další, i když „míra příznivosti“ jednotlivých VO je u těchto komodit rozdílná, jak ukazují
příslušné koeficienty.
Ostatní rostlinné komodity vykazují jiné produkční priority vzhledem k VO. Např. pro řepku, mák
a brambory konzumní je produkčně nejvýhodnější oblastí BR. U krmných plodin (silážní kukuřice,
ostatní jednoleté pícniny, víceleté pícniny a louky a pastviny) jsou nejpříznivější oblasti BR nebo BH
a naopak nejméně příznivá je oblast KR.
V živočišné výrobě je na výrobních oblastech nejvíce závislý chov skotu, kde dominují vlastní
(objemná) krmiva a pastva. Pro mléčný skot je nejlepší produkční oblastí KR, pro masný skot oblast
BR (výskyt tohoto chovu v oblasti KR je minimální).
U jednotlivých kategorií chovu prasat a drůbeže nejsou produkční priority jednoznačné
a vzhledem k tomu, že hlavním intenzifikačním faktorem jsou nakupovaná krmiva, potvrzují malé
rozdíly mezi koeficienty spíše teorii nezávislosti těchto chovů na výrobních oblastech.
Zajímavé jsou rovněž koeficienty technického pokroku vypočtené modelem AENVI-2.
V modelových simulacích prováděných v minulosti se doposud předpokládal technický pokrok cca
1,5 % ročně jako průměr pro všechny komodity. Tento předpoklad modelové výpočty jednotlivých
komodit až na výjimky neprokázaly.
V rostlinné výrobě byl prokázán u TP výrazně pomalejší trend než zmíněných 1,5 %. Rychlost
TP se většinou pohybuje kolem 0,5 % ročně (např. u pšenice ozimé, ječmene jarního, žita, ovsa).
Rychlost TP větší než 1 % byla vypočtena v některých VO u kukuřice na zrno, řepky, cukrovky,
brambor a chmele.
V živočišné výrobě se poměrně stabilní TP ve všech výrobních oblastech objevuje u dojivosti
krav (1,5–2,0 % ročně). U výkrmu skotu se rychlost TP (denní přírůstek) pohybuje v intervalu
0,7-1,1 %. U jednotlivých kategorií prasat se TP pohybuje v intervalu 1,1–1,3 %, u výkrmu brojlerů
kolem 1,1 % ročně.
9
OPTIMALIZACE KRMNÝCH DÁVEK PRO SKOT
9.1 Konstrukce krmných dávek
Chov skotu, vyžadující objemná krmiva, představuje přímou vazbu na zemědělskou půdu.
Celková potřeba objemných krmiv je dána stavy chovaných kategorií zvířat a jejich předpokládanou
užitkovostí. Proto jsou pro konstrukci propočtů celkových ekonomických dopadů SZP na zemědělské
producenty pomocí modelů AENVI–2 a FARMA–4 nezbytné správně nastavené krmné dávky, které
plně vyhoví nutričním a fyziologickým potřebám skotu.
Dávky jsou konstruovány jak pro chov dojnic s mléčnou produkcí a jejich reprodukční kategorie,
tak pro chov krav bez tržní produkce mléka včetně odchovu telat a výkrmu býků. U mléčného chovu
se předpokládá plemeno s vysokým produkčním potenciálem, u chovu bez mléčné produkce se
předpokládá masné plemeno. Všechny krmné dávky jsou s ohledem na potřeby modelů AENVI–2
a FARMA–4 pojaty jako celoroční, takže se nepředpokládají rozdíly mezi letní a zimní dávkou. Tím
jsou zároveň vyloučena přechodná období, která jsou zpravidla provázena nežádoucími výkyvy
v produkci. Dávky jsou konstruovány tak, aby jejich komponenty včetně jadrné složky byly plně kryty
vlastní produkcí s co největším využitím disponibilních ploch trvalých travních porostů. Dokupované
komponenty se omezují pouze na bílkovinné a energetické nebo minerální a eventuálně vitaminózní
45
doplňky. Při konstrukci dávek jsou zohledněny jak specifické nároky jednotlivých kategorií, tak rozdíly
v pěstebních možnostech podle výrobních oblastí. Týká se to především různého zastoupení trvalých
travních porostů, různé skladby jetelovin a omezujících podmínek GAEC 2 pro pěstování kukuřice na
siláž na svažitých pozemcích. Z tohoto pohledu je zohledněn i význam pěstování víceletých pícnin.
Pro všechny uvažované kategorie skotu jsou dávky generovány pomocí programu vyvinutého
firmou AgroKonzulta Žamberk [9], která kromě standardní databáze krmiv poskytuje redukovanou
databázi objemných krmiv s průměrným obsahem živin. Z ní se pak vychází při sestavování
konkrétních dávek. Databáze živinových ukazatelů zahrnuje 155 položek (od sušiny, vlákniny,
dusíkatých látek, energie přes minerální prvky, vitaminy až po jednotlivé aminokyseliny), ze kterých je
možné volit zadání pro výpočet dané krmné dávky. V běžných provozních podmínkách se pro
standardní krmné dávky užívá 25-30 živinových ukazatelů a 7-10 poměrových ukazatelů. Vlastní
optimalizace dávky může zahrnovat všechny tyto položky, avšak pro běžné provozní podmínky se jich
užívá 12-16 v závislosti na jednotlivých kategoriích. Ve výstupu jsou pak uvedeny všechny uvažované
ukazatele (25-30).
Základem pro výpočet krmné dávky je kategorie zvířat (např. dojnice, telata, jalovice atd.)
a jejich specifikace, která zahrnuje:

hmotnost;

požadovanou užitkovost (dojivost, tučnost mléka, přírůstek);

u dojnic dále podíl krav stojících na sucho, podíl prvotelek, fázi laktace a eventuálně změnu
hmotnosti;

požadovaný vzájemný poměr jadrných a objemových krmiv.
K takto specifikované kategorii je následně přiřazena výživová norma, která uvádí rozpětí
obsahu živin v krmné dávce pro vybraných 25 až 30 živinových ukazatelů. Toto rozpětí stanoví
minimální obsah živin, pod který hodnota vstupující do optimalizace nesmí klesnout a na druhé straně
i maximum živin v dávce, které by nemělo být překročeno. Optima je dosaženo, když obsah živin
v dávce leží uvnitř tohoto intervalu.
Po specifikaci kategorie a vymezení příslušné výživové normy následuje zadávání krmiv
s určením minima, které musí být v dávce obsaženo a maxima, které nesmí být překročeno. Vlastní
výpočet krmné dávky na základě takto specifikovaných vstupních hodnot sestaví výslednou krmnou
dávku s vyznačením všech eventuálních odchylek od normativního rozpětí daného příslušnou normou.
To usnadňuje následné opravné zásahy v zadání krmiv vedoucí k dosažení optimálního složení
dávky. V případech, kdy optima z uvažovaných krmiv nelze dosáhnout, avšak odchylky od
normativních požadavků jsou jen minimální, je taková dávka označena jako přípustná. To znamená,
že ji lze v praxi použít bez toho, že by se chovatel dopouštěl nějaké zásadní krmivářské chyby.
Výpočty krmných dávek vycházejí z českých norem pro mléčný a masný skot a ve všech
kategoriích s výjimkou telat optimalizace zohledňuje následujících 15 položek:

organické složky: sušina, N-látky, PDIE, vláknina, NEL skot;

minerální složky: vápník, fosfor, sodík, draslík, hořčík;

poměrové hodnoty: PDIN/PDIE, NEL/Sušina, % N-látek/ Sušina, Ca/P, K/Na.
U telat nejsou poměrové hodnoty sledovány. Všechny organické a minerální položky jsou
vyjadřovány v gramech, pouze NEL skotu v měrných jednotkách (megajoulech).
Vlastní přístup ke stanovení krmných dávek vychází z těchto hledisek:

Co největší využití trvalých travních porostů a omezování ploch pro krmné plodiny na orné
půdě.

Maximální využití vlastních krmiv a nákupy krmiv jen v omezené míře.
46

Jednoduchost a praktická realizovatelnost dávek (málo komponentů, běžné plodiny).

Dodržení všech fyziologických a nutričních požadavků jednotlivých kategorií zvířat a příslušné
hladiny užitkovosti.

Odstupňování předpokládané užitkovosti (intenzity produkce) v rozpětí v praxi dosahovaných
hodnot.
Požadavky na výživu jednotlivých kategorií mléčného a masného skotu vycházejí pro všechny
agregace výrobních oblastí z následujících hodnot:
Dojnice - hmotnost 600 kg
- fáze laktace – 5. měsíc
- podíl dojnic stojících na sucho ve stádě 18 %
- užitkovost odstupňována na úrovni 15, 17, 20, 23, 26 a 30 lt/den
- tučnost ve všech případech 4 %
Telata v kategorii 40–100 kg
- průměrná hmotnost 80 kg
- přírůstek odstupňován na úrovni 0,40, 0,60 a 0,80 kg/den
Telata v kategorii 100–150 kg
- průměrná hmotnost 140 kg
Jalovice - hmotnost 350 kg
- přírůstek odstupňován na úrovni 0,60, 0,70, a 0,80 kg/den
Vysokobřezí jalovice - hmotnost 550 kg
- dávka dle normy pro dojnice stojící na sucho
Výkrm býků z mléčného chovu - hmotnost 400 kg
KBTPM – pastva - hmotnost 700 kg
- fáze laktace - 5. měsíc
Jalovice masné – pastva - hmotnost 350 kg
- přírůstek odstupňován na úrovni 0,70, 0,80, a 0,90 kg/den
Výkrm masných býků – pastva - hmotnost 150 kg
- přírůstek odstupňován na úrovni 0,80, 1,0, a 1,20 kg/den.
Po každou hladinu užitkovosti dojnic jsou vypočteny odlišné krmné dávky pro výrobní oblasti
KR, BR a BH. U ostatních odchovných kategorií jsou dávky pro oblast BH vzhledem ke stejné skladbě
krmných plodin a vysokému zastoupení trvalých travních porostů stejné jako oblast BR. U všech
pasených kategorií krmné dávky výrobní oblasti nerozlišují. Celý soubor tak po zohlednění uvedených
redukcí představuje 52 různých dávek. Při jejich generování je ověřen velký počet různých variant
s cílem nalézt co nejlepší řešení, která vyhovují požadavkům na výživu skotu a zároveň v co nejvyšší
míře respektují vytyčená hlediska.
Všechny krmné dávky pro jednotlivé kategorie skotu představují základní výchozí podobu
a mohou být dále podle potřeby modifikovány. Jejich výstupní hodnoty jsou využity v modelu
FARMA-4 a jeho prostřednictvím i v modelu AENVI–2 pro hodnocení dopadů GAEC 2 do
hospodářských výsledků zemědělských producentů.
47
9.2 Hodnocení krmných dávek
Celkové hodnocení krmných dávek vychází z míry naplnění fyziologických a nutričních
normativů jednotlivých kategorií skotu. Jedná se především o to, aby dávky měly dostatečný objem
vlákniny a sušiny nejen pro zdárnou funkci trávicího traktu přežvýkavců, ale i pro dosahování pocitu
sytosti zvířat. Nedosycení vyvolává předčasný nástup hladu a tím i neklid ve stádu, což má negativní
vliv na užitkovost. Nutriční normativy zajišťují dobrý zdravotní stav a vytvářejí předpoklad požadované
užitkovosti. Je-li při sestavení krmné dávky dosaženo naplnění všech programem optimalizovaných
normativů, je dávka hodnocena jako optimální. Pokud některý normativ zůstává jen málo nenaplněn,
nebo je mírně překročen (tolerance ± 5 %), je dávka hodnocena jako pro praxi přípustná. V ostatních
případech je hodnocena jako nepřípustná a je nezbytné ji upravit.
Krmné dávky pro dojnice jsou konstruovány pro každou skupinu agregovaných výrobních
oblastí (KR, BR, BH) zvlášť. Zadání výchozích parametrů je voleno pro robustní mléčné plemeno
(hmotnost 600 kg) s dojivostí odstupňovanou do šesti úrovní (15, 17, 20, 23, 26 a 30 l/den) při tučnosti
4 %.
Základem krmných dávek je ve všech případech kukuřičná siláž, která je produkována ve všech
výrobních oblastech v dostatečných objemech. Ve výrobní oblasti KR ji doplňuje vojtěšková a v malém
objemu i travní siláž. Pro dostatečný objem vlákniny je přidávána pšeničná sláma, jejíž objem směrem
k vyšším hladinám užitkovosti rychle klesá. Jiná objemová krmiva, která by v uvedené výrobní oblasti
přicházela v úvahu (vojtěškotravní siláž, luční seno apod.), nejsou do krmné dávky zařazena. Jejich
zařazení znamená nárůst komponent v dávce a její obtížné vyladění, protože vznikají disproporce
mezi fyziologickými a nutričními ukazateli a tím i mezi jejich poměrovými veličinami. Navíc by bylo
nezbytné zařazovat ve vyšší míře nakupované minerální doplňky, což by dávky zbytečně
prodražovalo. Z jadrných krmiv je do dávky zařazován jen pšeničný a ječný šrot a extrahovaný
řepkový šrot s obsahem 33 % dusíkatých látek. Ve výsledku se ve všech výrobních oblastech ukazuje,
že řepkový šrot je pro vyladění energetické bilance zařazován do dávky ve všech případech, zatímco
ječný šrot není v dávkách vůbec uplatňován a pšeničný šrot do dávky vstupuje vždy jen pro nejvyšší
hladiny užitkovosti (26 a 30 l/den). Nakupovaným doplňkovým komponentem je ve všech případech
minerální preparát Premin EX 3, který napomáhá vyrovnávat bilanci především vápníku, fosforu a
sodíku.
Pro dojnice v bramborářské výrobní oblasti je konstrukce krmných dávek obdobná jen s tím
rozdílem, že namísto vojtěškových komponent jsou zařazeny komponenty na bázi jetele a ve větším
zastoupení jsou uplatněna krmiva z travních porostů (především travní siláž a ve velmi omezené míře
i luční seno). Základem zůstává kukuřičná siláž. Skladba jadrných krmiv je shodná s předchozí
výrobní oblastí a jejich užití v dávkách má stejný charakter. Podobně je tomu i s doplňkovými
komponenty.
Krmné dávky dojnic v bramborářsko-ovesné a horské výrobní oblasti jsou velmi podobné
dávkám v bramborářské oblasti. Základem je nadále kukuřičná siláž doplňovaná jetelovou a trávní
siláží, ale mění se jejich poměrné zastoupení. Zároveň s ohledem na větší plochy trvalých travních
porostů se v dávkách zvyšuje zastoupení lučního sena, které však směrem k vyšším užitkovostem
postupně klesá. Jadrná krmiva, jejich skladba i užití v dávkách je stejné jako v předchozích výrobních
oblastech. Totéž platí i pro doplňkové komponenty.
Projektované krmné dávky dojnic jsou v celkovém hodnocení ve všech výrobních oblastech
a pro všechny uvažované hladiny dojivosti shledány jako optimální nebo přípustné. Přitom se ukazuje,
že je obtížné dosahovat u robustního mléčného plemene optimální krmné dávky ze stejných
komponent pro nízké hladiny užitkovosti, zatímco pro vyšší hladiny užitkovosti to nečiní problémy.
48
U nižších užitkovostí při nezbytném naplnění požadavku sytosti zvířat snadno dochází u průměrných
krmiv k překročení některých normativů a je obtížné tyto přesahy zcela odstranit (i nepatrné
překročení hranice byť jednoho normativu již znamená, že řešení není optimální, je jen přípustné).
Pro kategorii telat s hmotností 40–100 kg jsou dávky konstruovány pro hmotnost 80 kg. Je tomu
tak proto, že telata po narození jsou napájena výhradně mlékem a na jinou stravu se převádějí
později, takže hmotnostní střed se posouvá směrem k výsledné hmotnosti. I v tomto případě je
snahou vytvořit jednoduché dávky z běžných komponent s minimem nakupovaných doplňků.
Základem dávek pro všechny hladiny přírůstků je luční seno doplňované vojtěškovým senem nebo
jetelovou siláží, to podle výrobních oblastí. Dávky doplňuje sušené odstředěné mléko, pšeničný šrot,
extrahovaný řepkový šrot a přídavek melasy. S ohledem na dostupnost komponent nejsou mezi
bramborářskou oblastí a oblastmi bramborářsko-ovesnou a horskou činěny žádné rozdíly.
V celkovém posouzení nedosahují dávky pro tuto kategorii optima, ale jsou hodnoceny jako
přípustné. Přitom je dbáno na to, aby eventuální odchylky od normativů byly pokud možno kladné,
tzn., aby vykazovaly mírný přebytek příslušné živiny. Tím je zaručeno, aby v tomto raném věku
nedocházelo k nedostatku důležitých prvků pro zdárný rozvoj organizmu.
V následující odchovné kategorii telata s hmotností 100–150 kg jsou dávky řešeny pro hmotnost
140 kg, která je posazena mírně nad dvě třetiny intervalu. Tím je zajištěna kompenzace zvýšených
nároků ve fázi nadprůměrné hmotnosti a zároveň je tím zaručeno, že i v případě přípustných dávek
bude potřeba všech živin dostatečně sanována. Přístup ke konstrukci dávek je stejný jako
v předchozím případě. Základem ve všech výrobních oblastech zůstává luční seno v kombinaci
s vojtěškovou (KR) nebo jetelotravní siláží (BR a BH). Jadrná krmiva zahrnují stejné komponenty,
vyřazeno je jen sušené mléko. Vznikající nedostatek sodíku je kompenzován přídavkem krmné soli.
Celkové posouzení dávek i pro tuto kategorii nevykazuje optimum a hodnotí je jako přípustné.
V navazujících odchovných kategoriích již dochází k rozdělení podle pohlaví. Býčci přecházejí
do kategorie výkrmu a jalovičky do kategorie jalovice. S ohledem na skutečnost, že v této kategorii
jalovice zůstávají až do 6. měsíce březosti, je pro konstrukci krmných dávek uvažována hmotnost
350 kg. Krmná dávka se skladbou krmiv blíží skladbě dávek pro dojnice. Základem je kukuřičná siláž
doplňovaná v KR oblasti výrazným podílem vojtěškové a vojtěškotravní siláže a ve všech výrobních
oblastech vyšších poloh pak jetelové a jetelotravní siláže, vždy s přídavkem pšeničné slámy. Kromě
obvyklých jadrných krmiv (pšeničný šrot a extrahovaný řepkový šrot s 35 % N látek) je přidávána
krmná sůl a preparát VMD 1 doplňující nezbytnou hladinu potřebných aminokyselin. Výsledné
hodnocení ve všech výrobních oblastech a pro všechny stupně požadované užitkovosti (přírůstky)
vykazuje optimum.
Vrcholovým stupněm odchovných kategorií v obratu stáda skotu jsou vysokobřezí jalovice.
Jedná se o zvířata, která se blíží předpokládané hmotnosti dojnic a svými nároky na výživu odpovídají
kategorii dojnic stojících nasucho. Hmotnostní přírůstky se soustřeďují na růst plodu, a proto se již
nesledují. Na základě uvedeného byly krmné dávky konstruovány podle norem platných pro kategorii
dojnic stojících na sucho s hmotností 550 kg. Rozdíly mezi výrobními oblastmi se omezují jen na
rozdílné zastoupení jetelovin. Základem dávek je vždy kukuřičná siláž doplňovaná podle výrobních
oblastí vojtěškotrávní nebo jetelotravní a jetelovou siláží s přídavkem pšeničné slámy. Z jadrných
krmiv se v malých objemech uplatňuje pouze extrahovaný řepkový šrot. V oblasti KR je nezbytné
doplnit aminokyselinové preparáty VMD 1 a VMD 3, v ostatních oblastech pak namísto nich preparát
Premin EX 8 upravující hladinu mikroprvků, zejména fosforu.
49
Celkové hodnocení vykazuje pro všechny výrobní oblasti přípustné řešení. Lze konstatovat, že
konstruované dávky s preferencí vlastních krmiv jsou reálné a že požadavkům na výživu
vysokobřezích jalovic plně vyhovují.
Do výkrmu vstupují býčci mléčného skotu s hmotností 150 kg a jsou vykrmováni do cca 650 kg,
proto je do výpočtu krmných dávek vzata hodnota střední hmotnosti přírůstkového intervalu, tj. 400 kg.
Intenzita výkrmu je odstupňována ve třech úrovních přírůstku (0,80, 1,00, 1,20 kg/den). Základem
krmných dávek je ve všech oblastech kukuřičná siláž doplňovaná v KR vojtěškotravní nebo
vojtěškovou siláží a v oblastech vyšších poloh (B a BH) pak jetelotravní a jetelovou siláží. Doplňkově
je vždy pro zajištění dostatku vlákniny a sušiny přidávána pšeničná sláma. Z jadrných krmiv je do
dávek zařazen jen pšeničný šrot. Z preparátů upravujících hladinu aminokyselin a minerálů jsou
v minimálních objemech použity přípravky VMD 3 a krmná sůl. Celková úroveň krmných dávek pro
tuto kategorii je ve všech výrobních oblastech a na všech stupních intenzity hodnocena jako optimální.
Specifickou záležitostí z hlediska výživy skotu je pastva. Ta sama o sobě má sezónní charakter,
zejména ve výrobních oblastech s vyšší nadmořskou výškou. Konstrukce celoroční krmné dávky s tím,
že v pastevním chovu nebudou užívána krmiva produkovaná na orné půdě, je možná jen za
předpokladu, že vedle pastvy bude zdrojem veškerých objemových krmiv pouze travní porost
a možným doplňkem jen sláma. To, že nejsou užívána krmiva produkovaná na orné půdě, eliminuje
rozdíly mezi výrobními oblastmi a proto je výsledná krmná dávka pro všechny oblasti stejná.
Základní kategorií spadající do tohoto režimu jsou krávy masného plemene bez tržní produkce
mléka s předpokládanou hmotností 700 kg. V jejich krmné dávce v létě dominuje pastva doplňovaná
siláží z pastevního porostu, v zimě pak se předpokládá pouze travní siláž, v obou případech
doplňovaná pšeničnou slámou. Z jadrných krmiv se přidává jen omezené množství pšeničného šrotu.
K tomu pro vyvážení aminokyselin preparát VMD 3 Plus a pro doplnění sodíku krmná sůl. Celkově je
krmná dávka pro KBTPM hodnocena jako přípustná.
Další kategorií v pastevním chovu jsou jalovice pro reprodukci stáda v systému chovu krav bez
tržní produkce mléka. Dávky jsou konstruovány pro hmotnost 350 kg. Složení krmiv a přidávaných
komponent v dávce je stejné jako u krav, jen poměry jsou jiné. Výsledná dávka je hodnocena jako
optimální.
Zbývající kategorií v pastevním chovu je výkrm býčků do hmotnosti cca 250 kg. Dávky jsou
konstruovány pro střední hmotnost, tj. 150 kg (porodní hmotnost cca 50 kg) v odstupňování intenzity
ve třech stupních. U této kategorie se předpokládá pouze letní krmná dávka, tj. pastva bez přídavků
travní siláže, protože do ukončení pastvy dosáhnou cílové hmotnosti a jsou většinou prodáváni jako
zástav. Zde je proto do krmné dávky vedle pastvy zařazena z objemných krmiv jen sláma a z jadrných
krmiv je uplatněn pšeničný a řepkový extrahovaný šrot a z dalších komponentů jen velmi malé objemy
preparátu VMD 3. Celkově je krmná dávka hodnocena jako přípustná.
9.3 Průměrná krmiva
Pro model FARMA–4 se uvažuje soubor krmiv, která se odvozují od plodin zařazených do
tohoto modelu, a která zároveň představují průměrnou nutriční úroveň s možnou variabilitou. Plodiny
produkující objemná krmiva jsou následující:

víceleté pícniny (vojtěška, vojtěškotráva, jetel, jetelotráva);

kukuřice na siláž;

TTP;

ostatní jednoleté pícniny.
50
Plodiny produkující jadrná krmiva jsou následující:

pšenice (ozimá a jarní);

ječmen (ozimý a jarní);

kukuřice na zrno;

řepka ozimá (jedná se o extrahovaný šrot).
U jadrných krmiv (vyjma řepky) se předpokládá pouze celozrnný šrot. Produkci pšeničné slámy
na dokrmení, která je do krmných dávek zařazována, lze považovat za implicitně naplňovanou,
protože pšenice na zrno je pěstována ve všech výrobních oblastech.
U TTP jako samostatná kategorie vystupuje pastva, kde se uvažuje průměrný pastevní porost.
10 OPTIMALIZACE KRMNÝCH DÁVEK PRO PRASATA
10.1 Konstrukce krmných dávek
Chov prasat na rozdíl od chovu skotu nemá přímou vazbu na zemědělskou půdu. Základem
výživy jsou v tomto případě jadrná krmiva transformovaná do nutričně vyvážených krmných směsí
s přídavky bílkovinných, minerálních, vitaminosních a případně dalších komponent. Jejich průmyslová
výroba umožňuje chovat prasata nejen ve všech výrobních oblastech, ale i v podnicích bez půdy. Toto
specifikum chovu prasat umožňuje generovat univerzální krmné dávky platné pro všechny výrobní
oblasti.
S ohledem na potřeby modelů AENVI–2 a FARMA–4 jsou všechny dávky konstruovány tak, aby
jejich základní komponenty (obilní šroty) byly plně kryty vlastní produkcí. Všechny ostatní komponenty
předpokládají dokoupení. Při konstrukci dávek jsou zohledněny všechny specifické nároky chovných
i výkrmových kategorií v podrobném členění podle hmotnostních stupňů.
V chovu prasat je v současnosti běžně užíván časný odstav selat s dobou kojení 30 dní
a odchov prasniček nebo předvýkrm při hmotnosti selat 8 kg. Tato okolnost byla v konstrukci dávek
zohledněna.
Pro všechny uvažované kategorie prasat jsou krmné dávky generovány pomocí programu
vyvinutého firmou AgroKonzulta Žamberk [10]. Databáze živinových ukazatelů a postup optimalizace
krmných dávek je řešena na stejném principu jako v případě skotu (viz kap. 9). V běžných provozních
podmínkách se pro standardní krmné dávky prasat užívá 30-35 živinových ukazatelů a 2 poměrové
ukazatele. Vlastní optimalizace dávky může zahrnovat všechny tyto položky, ale pro běžné provozní
podmínky se jich užívá 8-10 v závislosti na jednotlivých kategoriích. Ve výstupu jsou pak uvedeny
všechny uvažované ukazatele (30-35).
Základem pro výpočet krmné dávky jsou jednotlivé kategorie prasat (např. prasnice, prasničky,
výkrm atd.) a jejich specifikace, která zahrnuje:

hmotnost;

požadovanou užitkovost (přírůstek);

u prasnic kojení, březost, a změnu hmotnosti.
Další postup při generování a úpravách krmných dávek je stejný jako u skotu (rozpětí minima
a maxima atd.) včetně výsledného hodnocení, tj. že v případech, kdy optima ze zadaných krmiv nelze
dosáhnout, avšak odchylky od normativních požadavků jsou jen minimální, je taková dávka označena
jako přípustná.
51
Výpočty krmných dávek vycházejí z českých norem pro chov prasat a ve všech kategoriích
optimalizace zohledňuje následujících 8 položek:

organické složky: sušina, N-látky, vláknina, netto energie;

minerální složky: vápník, fosfor, sodík, hořčík.

Vlastní přístup k pojetí krmných dávek vychází z těchto hledisek:

maximální využití vlastních zdrojů krmiv;

jednoduchost a praktická realizovatelnost dávek (co nejméně komponent);

dodržení všech fyziologických a nutričních požadavků jednotlivých kategorií zvířat a příslušné
hladiny užitkovosti;

odstupňování předpokládané užitkovosti (intenzity produkce) v rozpětí v praxi dosahovaných
hodnot.
Požadavky na výživu jednotlivých kategorií prasat a jejich hmotnostních stupňů vycházejí
z následujících hodnot:
Prasnice
kojící - hmotnost 175 kg
březí - hmotnost 145 kg
přírůstek březích prasnic 0,50 kg/den
Prasničky
hmotnost odstupňována: 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 kg
přírůstek odstupňován: 0,265, 0,40, 0,45, 0,50, 0,55, 0,60, 0,70 kg/den
Předvýkrm prasat
hmotnost 8 a 15 kg
přírůstek 0,27 a 0,41 kg/den
Výkrm prasat
hmotnost odstupňována: 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 kg
přírůstek odstupňován: 0,35, 0,40, 0,50, 0,55, 0,60, 0,65, 0,70, 0,72 kg/den.
Celý soubor představuje 23 různých dávek. Všechny krmné dávky pro jednotlivé kategorie
prasat představují základní výchozí podobu a mohou být dále podle potřeby modifikovány. Jejich
výstupní hodnoty jsou využity v modelu FARMA–4 a jeho prostřednictvím i v modelu AENVI–2 pro
hodnocení dopadů GAEC 2 do hospodářských výsledků zemědělských producentů.
10.2 Hodnocení krmných dávek
Krmné dávky musí naplňovat fyziologické a nutriční normativy jednotlivých kategorií prasat. Jde
o to, aby dávky naplňovaly nejen nutriční požadavky, ale aby měly i dostatečný objem vlákniny
a sušiny pro dosahování pocitu sytosti zvířat. Nedosycení vždy vyvolává předčasný nástup hladu a tím
i neklid ve skupině, což má negativní vliv na užitkovost. Nutriční normativy zajišťují dobrý zdravotní
stav a vytvářejí předpoklad požadované užitkovosti. Vlastní hodnocení vygenerované krmné dávky je
posuzováno stejným způsobem jako u dávek pro skot a uvádí, zda je dávka optimální nebo jen
přípustná.
Základem krmných dávek jsou ve všech případech obilní šroty (pšenice, ječmen, tritikale).
Kukuřičný šrot není zařazován, protože způsobuje žluté zabarvení tuku, který je českými spotřebiteli
odmítán. V krmných dávkách prasnic není zařazován řepkový ani sójový olej, aby se energetické
52
nároky promítly do spotřeby běžně dostupných obilovin. Podobně není do dávek zařazován
extrahovaný řepkový šrot nebo pokrutiny, protože jejich užití by v žádném případě nemělo překročit
5 % hmotnosti celé dávky. V takovém případě by ale toto množství nepokrývalo potřebné živiny a bylo
by nezbytné stejně doplnit sójový šrot. Navíc řepkový šrot není pro výživu prasat doporučován a je
proto jednodušší vůbec ho nepoužívat. Přes různost nutričních nároků jednotlivých kategorií a jejich
hmotnostních stupňů je nezbytné prakticky ve všech případech vyrovnávat bilanci minerálních látek
a vitamínů nakupovanými preparáty.
Celkové hodnocení krmných dávek vykazuje ve všech případech optimum, tzn., že dávky
splňují fyziologické i nutriční požadavky v plné míře.
10.3 Přepočty dílčích krmných dávek na celoroční průměrné hodnoty
V chovu prasat jsou odchovné a výkrmové kategorie z výživářského hlediska odstupňovány do
hmotnostních intervalů s gradací po 5-10 kg. S tak podrobným členěním modely AENVI–2 a FARMA-4
nepracují. Pro ně je nezbytné stanovit celoroční průměrné krmné dávky jednotlivých kategorií. Protože
doba odchovu nebo výkrmu do dosažení cílové hmotnosti je uvedeným způsobem rozfázována
(u prasnic je rozlišena fáze kojení a fáze březosti) a celková doba odchovu i výkrmu je u všech
kategorií kratší než jeden rok, je nezbytné dílčí krmné dávky jednotlivých fází výkrmu převést na
průměrné denní krmné dávky, které lze vztahovat u každé chované kategorie na celý kalendářní rok.
Vlastní výpočet průměrných hodnot u každé kategorie prasat zohledňuje fázi výkrmu danou
dosaženou hmotností. V každé fázi je směrodatná výchozí hmotnost, průměrný přírůstek pro danou
hmotnostní kategorii a z toho odvozený počet dnů potřebný k dosažení hmotnosti vyšší hmotnostní
kategorie. K těmto hodnotám je přiřazena odpovídající denní krmná dávka a následně podle počtu dní
ve sledované hmotnostní fázi vypočtena spotřeba krmiv za dané krmné období. Kumulace údajů za
všechny fáze výkrmu po dosažení cílové hmotnosti (u prasnic od porodu k ukončení kojení a pak
březost k dalšímu porodu) představuje celkovou délku krmného období a celkovou potřebu
jednotlivých krmiv za toto období. Jejich vzájemný podíl pak představuje průměrnou denní krmnou
dávku příslušné chované kategorie.
Takto získané průměrné krmné dávky (vážené průměry) představují vstupní údaje spotřeby
krmiv v chovu prasat do modelů AENVI–2 a FARMA–4.
ZÁVĚRY PRO ŘÍDÍCÍ SFÉRU A PRAXI
Byl vytvořen, metodicky a věcně rozšířen a odzkoušen systém vzájemně propojitelných
a kompatibilních modelů, umožňující simulace a komplexnější hodnocení dopadů zemědělské politiky
na české zemědělství. Systém zahrnuje modely RENT–4, AENVI–2 a FARMA–4, opírající se o šetření
FADN CZ, výběrové šetření nákladů NAKL a vybrané údaje ČSÚ.
Metodické a věcné rozšíření systému modelů se týká zejména následujících aspektů:

Model AENVI–2 je přepracován z teoreticko-metodologického hlediska a rozšířen z původních
10 komodit na všech 37 komodit ze šetření NAKL, čímž je dosaženo využitelnosti stejné
údajové báze jako u modelů RENT–4 a FARMA–4.

Pro všechny komodity jsou k dispozici optimalizační programy v systému GAMS, s jejichž
pomocí jsou vypočteny produkční funkce s modifikací pro jednotlivé VO.

Produkční funkce umožňují výpočet ukazatelů intenzity a nákladových položek podle
odstupňované úrovně vstupů v závislosti na tzv. řídících proměnných jednotlivých komodit.
53

Pro 18 komodit RV byl vytvořen postup umožňující výpočet rozkladu hlavního intenzifikačního
vstupu - úroveň nakupovaných hnojiv - na odpovídající obsah živin N, P, K a výpočet odhadu
ztrát dusíku v jednotlivých výrobních oblastech.

Propojením modelu RENT–4 a AENVI–2 jsou aktualizovány predikce vývoje produkčních
a nákladových ukazatelů a rentability komodit do roku 2014, respektující odvozené produkční
funkce komodit.
Modelově odvozené koeficienty ztrát intenzity potvrdily, že pro obiloviny je nejpříznivější výrobní
oblast KR (nejvyšší výnosy), pro olejniny a brambory oblast BR a pro objemná krmiva oblasti BR
a BH. V živočišné výrobě je potvrzeno, že nejpříznivější výrobní oblast pro dojený skot je oblast KR
a pro skot chovaný v systému bez tržní produkce mléka oblast BR. Chovy prasat a drůbeže jsou na
výrobních oblastech závislé jen minimálně.
Koeficienty technického pokroku, odvozené modelem, vykazují výrazně pomalejší trendy, než
se doposud v modelech uvažovalo. Vypočtené hodnoty se v rostlinné výrobě pohybují kolem 0,5 %
ročně (v dřívějších studiích se předpokládal průměrný trend 1,5 %) a v živočišné výrobě kolem 1 %
ročně s výjimkou dojivosti (v průměru 1,7 %).
Využití systému modelů se předpokládá především na úrovni státní správy, zejména MZe, lze
jej však aplikovat i na úrovni zemědělských podniků.
54
LITERATURA
1.
DOUCHA, T., FOLTÝN, I.: Czech Agriculture after Accession to the European Union – Impacts of
the Development of its Multifunctionality. Agricultural Economics, 2008, roč. 54, č. 4, str. 150-157
2.
FOLTÝN, I., KOPEČEK, P., ZEDNÍČKOVÁ, I., ZÍDEK, T.: Modelování ekonomiky chovu
hospodářských zvířat v podmínkách EU. Sborník mezinárodní vědecké konference „Chov
hospodárských zvierat v podmienkách EÚ“, Nitra, Slovensko, říjen 2004
3.
FOLTÝN, I. a kol.: Periodické zprávy o řešení Výzkumného záměru MZE0002725101 „Analýza
a vyhodnocování možností trvalé udržitelnosti zemědělství a venkova ČR v podmínkách EU
a evropského modelu zemědělství“ za roky 2004-2010. VÚZE/ÚZEI Praha
4.
FOLTÝN, I., ZEDNÍČKOVÁ, I.: Rentabilita zemědělských komodit. Certifikovaná metodika MZe,
ÚZEI. Praha 2010
5.
FOLTÝN, I. ZEDNÍČKOVÁ, I.: Rentabilita zemědělských komodit, ekonomicko-matematické
predikce. Výzkumná studie č. 102. ÚZEI. Praha 2010
6.
FOLTÝN, I.: Prezentace „Významné pokroky v modelování agrární politiky pomocí modelů
FARMA–4, RENT–4 a AENVI–2“. Interní seminář ÚZEI, Praha 2011
7.
KLÍR, J. a kol.: Rámcová metodika výživy rostlin a hnojení, metodika pro praxi, VÚRV, Praha
2008, ISBN 978-80-87011-61-4
8.
POLÁČKOVÁ, J. a kol.: Nákladovost zemědělských výrobků za roky 1998-2010 VÚZE/ÚZEI
Praha
9.
AgroKonzulta Žamberk: Výživa zvířat - skot a Optimalizace krmivové základny (software), 2011
10. AgroKonzulta Žamberk: Výživa zvířat - prasata (software), 2011
11. www.fadn.cz
55
PŘÍLOHA 1
Porovnání modelu RENT–4 a AENVI–2 pro jednotlivé
komodity v roce 2014 při různých úrovních vstupů
Podrobné tabulky dostupné na http://www.uzei.cz
56
PŘÍLOHA 1
Porovnání modelů RENT–4 a AENVI–2
při různých intenzitách vstupů v roce 2014
Tab. 1 - Komodity pšenice ozimá a pšenice jarní
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
Intenzita / Náklady
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A1-PSoz - pšenice ozimá
6,22
1 426
190
4 317
158
2 982
2 552
2 348
3 351
3 300
20 626
3 314
4 336
5 443
875
30,83
57,22
AENVI-2
5,15
1 500
342
2 225
313
1 781
2 852
1 865
2 677
3 042
16 597
3 225
4 336
5 443
1 058
34,45
67,25
AENVI-2
5,71
1 695
343
3 141
314
2 425
3 101
2 261
3 544
3 653
20 477
3 586
4 336
5 443
953
20,90
47,48
RENT-4
AENVI-2
5,85
5,08
5,88
4,82
1 567
1 321
1 462
1 394
232
238
215
342
3 628
3 210
3 856
1 844
200
163
175
313
2 702
2 580
2 812
1 480
2 671
2 273
2 566
2 716
2 123
1 698
2 148
1 662
2 729
2 301
2 940
2 264
3 161
2 729
3 164
2 788
19 013
16 514
19 338
14 801
3 253
3 252
3 289
3 072
4 336
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
5 443
931
1 072
926
1 130
33,30
33,32
31,82
41,14
61,93
66,28
59,97
77,92
Úroveň intenzity 0,80
AENVI-2
4,55
3,79
4,75
5,44
1 291
1 208
1 370
1 600
335
330
336
342
2 096
1 871
2 120
2 658
228
207
282
313
2 046
1 546
1 839
2 096
2 314
2 443
2 590
2 980
1 506
1 193
1 592
2 064
2 605
2 249
2 576
3 104
2 949
2 490
2 904
3 331
15 370
13 536
15 611
18 489
3 377
3 570
3 290
3 397
4 336
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
5 443
1 196
1 435
1 147
1 000
28,38
21,47
31,80
27,65
63,80
61,68
66,67
57,09
AENVI-2
5,35
4,38
5,39
5,95
1 552
1 410
1 596
1 786
336
331
337
343
2 818
2 420
2 898
3 675
263
214
282
314
2 625
2 124
2 457
2 768
2 903
2 738
2 990
3 216
1 765
1 466
1 943
2 455
3 138
2 734
3 249
3 995
3 493
3 025
3 486
4 009
18 892
16 462
19 239
22 561
3 529
3 758
3 568
3 794
4 336
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
5 443
1 017
1 243
1 010
915
22,88
15,37
21,52
14,27
51,70
48,44
49,81
38,40
4,03
3,47
4,34
1 165
1 101
1 250
335
330
336
1 795
1 642
1 795
210
202
282
1 763
1 278
1 547
2 021
2 320
2 380
1 398
1 064
1 413
2 331
2 002
2 243
2 722
2 267
2 662
13 739
12 205
13 908
3 406
3 515
3 203
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
1 349
1 568
1 253
27,32
23,35
35,38
66,93
67,94
74,52
4,99
4,10
5,09
1 420
1 311
1 485
335
330
337
2 437
2 130
2 487
246
211
282
2 333
1 828
2 143
2 608
2 582
2 793
1 628
1 327
1 769
2 874
2 493
2 912
3 206
2 742
3 179
17 088
14 955
17 387
3 423
3 652
3 414
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
1 090
1 329
1 069
26,69
18,74
27,01
58,54
55,13
58,32
5,63
4,64
5,64
1 686
1 507
1 703
336
331
337
3 239
2 741
3 353
281
218
283
2 919
2 432
2 781
3 198
2 910
3 181
1 916
1 608
2 116
3 398
2 971
3 587
3 810
3 337
3 825
20 783
18 056
21 166
3 692
3 888
3 751
4 336
4 336
4 336
5 443
5 443
5 443
967
1 172
965
17,45
11,53
15,60
43,64
41,67
41,31
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A2-PSjr - pšenice jarní
4,30
2 186
209
3 365
150
2 106
1 694
1 910
2 391
2 663
16 672
3 876
3 842
5 443
1 265
-0,88
31,77
AENVI-2
3,70
1 841
319
1 660
149
1 172
2 097
1 280
2 357
2 611
13 486
3 644
3 842
5 443
1 471
5,42
45,78
AENVI-2
3,92
2 122
319
2 276
150
1 539
2 178
1 569
2 967
3 349
16 469
4 197
3 842
5 443
1 387
-8,45
24,60
RENT-4
AENVI-2
3,97
4,03
4,10
3,57
1 997
2 211
2 072
1 691
374
209
260
318
2 367
2 411
2 797
1 375
284
275
233
149
937
821
1 565
995
1 725
2 904
1 657
2 052
1 661
2 026
1 747
1 160
2 200
2 255
2 326
2 104
2 600
2 493
2 646
2 304
14 145
15 605
15 303
12 148
3 561
3 877
3 730
3 407
3 842
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
5 443
1 370
1 352
1 327
1 527
7,88
-0,89
3,00
12,77
46,36
33,99
38,57
57,58
AENVI-2
3,28
3,57
3,48
3,82
1 438
1 809
1 625
1 984
399
367
402
319
1 730
1 773
1 665
1 961
156
474
181
149
1 067
857
1 030
1 353
1 847
1 409
1 946
2 139
969
1 389
1 235
1 417
2 198
2 032
2 135
2 645
2 035
2 538
2 278
2 960
11 841
12 648
12 495
14 927
3 611
3 541
3 594
3 906
3 842
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
5 443
1 660
1 524
1 566
1 424
6,38
8,50
6,88
-1,65
52,35
51,54
50,45
34,82
AENVI-2
3,54
3,82
3,75
4,01
1 724
2 125
1 929
2 255
461
367
402
320
2 076
2 040
2 129
2 604
243
535
231
150
1 156
858
1 286
1 729
2 056
2 145
2 125
2 216
1 245
2 059
1 507
1 737
2 541
2 440
2 647
3 322
2 716
2 826
2 981
3 780
14 218
15 394
15 237
18 112
4 016
4 035
4 068
4 521
3 842
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
5 443
1 537
1 427
1 453
1 359
-4,33
-4,78
-5,57
-15,03
33,96
30,58
30,16
15,03
3,13
3,42
3,32
1 290
1 643
1 466
374
366
401
1 552
1 631
1 437
120
440
156
1 019
857
902
1 751
1 103
1 848
835
1 098
1 096
2 056
1 839
1 921
1 751
2 411
1 985
10 746
11 388
11 212
3 429
3 326
3 378
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
1 737
1 590
1 640
12,04
15,50
13,74
62,69
63,30
62,29
3,41
3,70
3,62
1 582
1 969
1 779
428
367
402
1 905
1 909
1 895
197
505
206
1 113
857
1 158
1 949
1 757
2 038
1 106
1 710
1 372
2 360
2 233
2 377
2 356
2 676
2 610
12 998
13 983
13 836
3 806
3 776
3 823
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
1 594
1 470
1 504
0,94
1,73
0,48
42,81
40,66
39,82
3,65
3,91
3,85
1 863
2 276
2 075
497
367
402
2 243
2 165
2 364
294
563
257
1 197
858
1 414
2 167
2 574
2 208
1 385
2 435
1 641
2 741
2 655
2 946
3 113
2 986
3 391
15 501
16 880
16 699
4 242
4 318
4 334
3 842
3 842
3 842
5 443
5 443
5 443
1 490
1 392
1 413
-9,43
-11,03
-11,35
25,68
21,22
21,25
Tab. 2 - Komodity žito a ječmen ozimý
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A3-ZI - žito
3,68
1 993
158
1 805
99
1 674
2 025
1 108
2 284
2 509
13 655
3 713
3 594
5 443
1 480
-3,19
36,67
AENVI-2
2,14
950
240
1 465
227
553
1 463
1 807
1 730
2 674
11 108
5 186
3 594
5 443
2 541
-30,70
18,31
AENVI-2
3,22
1 327
240
1 696
227
829
1 934
2 096
2 244
2 935
13 528
4 205
3 594
5 443
1 692
-14,51
25,72
RENT-4
AENVI-2
5,38
5,22
5,12
1,57
2 240
2 128
2 179
793
80
135
120
240
2 219
1 972
2 050
1 369
232
152
168
227
1 680
1 673
1 680
434
1 947
2 181
2 083
1 238
1 553
1 200
1 311
1 653
2 366
2 248
2 297
1 480
2 941
2 378
2 580
2 565
15 258
14 067
14 468
9 998
2 838
2 693
2 823
6 385
3 594
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
5 443
1 012
1 042
1 062
3 476
26,66
33,47
27,31
-43,70
62,34
72,16
64,93
10,74
AENVI-2
3,83
3,46
3,54
2,70
1 628
1 353
1 456
1 128
205
240
220
240
1 377
1 480
1 478
1 574
179
228
225
227
645
555
588
685
2 194
2 006
2 087
1 695
1 408
1 362
1 440
1 954
2 315
2 026
2 090
1 984
2 526
2 271
2 366
2 797
12 477
11 521
11 949
12 285
3 256
3 326
3 377
4 553
3 594
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
5 443
1 421
1 571
1 538
2 018
10,38
8,07
6,45
-21,06
54,01
55,31
52,00
23,25
AENVI-2
4,63
4,46
4,38
3,68
2 113
1 759
1 877
1 547
205
240
221
241
1 795
1 850
1 798
1 831
216
229
225
228
1 007
866
917
986
2 428
2 369
2 363
2 178
1 616
1 500
1 609
2 234
2 766
2 532
2 600
2 508
3 080
2 710
2 851
3 087
15 227
14 056
14 461
14 838
3 287
3 152
3 305
4 030
3 594
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
5 443
1 175
1 220
1 244
1 478
9,35
14,05
8,76
-10,81
45,10
52,78
46,40
25,88
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A4-JCoz - ječmen ozimý
3,30
2,90
3,05
1 393
1 156
1 251
204
240
220
1 204
1 295
1 345
162
228
224
494
425
450
2 066
1 855
1 972
1 296
1 287
1 347
2 081
1 774
1 834
2 292
2 088
2 163
11 193
10 347
10 807
3 390
3 570
3 543
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
1 648
1 878
1 784
6,03
0,70
1,46
54,66
53,30
51,83
4,28
3,99
3,98
1 868
1 554
1 665
205
240
220
1 575
1 665
1 629
197
229
225
816
702
743
2 315
2 177
2 217
1 514
1 433
1 527
2 543
2 279
2 345
2 788
2 478
2 595
13 821
12 758
13 167
3 231
3 198
3 305
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
1 272
1 365
1 366
11,25
12,39
8,76
50,64
55,05
50,10
4,89
4,86
4,70
2 361
1 968
2 092
205
240
221
2 038
2 035
1 984
238
229
225
1 219
1 048
1 110
2 537
2 581
2 523
1 714
1 564
1 688
2 985
2 785
2 855
3 399
2 966
3 135
16 696
15 417
15 832
3 417
3 170
3 367
3 594
3 594
3 594
5 443
5 443
5 443
1 114
1 119
1 158
5,19
13,37
6,75
37,79
48,68
41,13
5,58
1 531
198
2 572
219
2 536
2 918
1 652
2 888
3 317
17 830
3 193
3 853
5 443
975
20,69
51,22
AENVI-2
5,02
1 300
267
1 848
288
1 355
2 969
1 100
2 666
2 898
14 690
2 925
3 853
5 443
1 084
31,72
68,77
AENVI-2
5,10
1 559
268
2 323
312
1 901
3 288
1 360
3 231
3 570
17 812
3 494
3 853
5 443
1 068
10,29
40,85
RENT-4
AENVI-2
5,12
4,74
5,15
4,89
1 484
1 332
1 460
1 167
213
204
205
267
2 919
2 719
2 811
1 649
259
101
206
278
2 082
2 147
2 202
1 106
2 718
2 599
2 794
2 814
1 484
1 347
1 515
969
2 591
2 531
2 655
2 417
2 975
2 981
3 099
2 618
16 725
15 961
16 947
13 285
3 264
3 364
3 290
2 714
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 062
1 147
1 057
1 112
18,05
14,53
17,12
41,97
50,59
48,64
49,24
82,95
AENVI-2
3,92
3,63
4,08
5,09
988
1 061
1 071
1 431
340
301
314
268
1 618
1 621
1 649
2 072
275
214
286
300
1 449
1 390
1 421
1 620
2 444
2 388
2 546
3 127
1 101
903
1 040
1 230
2 775
2 650
2 761
2 937
2 619
2 474
2 685
3 215
13 610
13 001
13 775
16 200
3 472
3 578
3 377
3 183
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 389
1 498
1 334
1 069
10,99
7,69
14,12
21,08
50,99
49,56
53,63
54,68
AENVI-2
4,31
4,10
4,42
5,04
1 269
1 266
1 342
1 685
341
301
315
268
2 228
2 146
2 256
2 601
305
214
287
326
1 874
1 762
1 888
2 197
2 993
2 917
3 063
3 451
1 340
1 101
1 303
1 489
3 171
3 050
3 180
3 547
3 175
3 126
3 279
3 962
16 697
15 883
16 912
19 525
3 878
3 874
3 823
3 872
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 264
1 328
1 230
1 079
-0,64
-0,54
0,79
-0,48
31,97
33,73
32,98
27,40
3,58
3,30
3,77
851
955
936
340
300
314
1 363
1 402
1 397
259
213
286
1 242
1 234
1 199
2 165
2 119
2 280
979
820
909
2 562
2 436
2 538
2 388
2 203
2 438
12 149
11 682
12 297
3 392
3 542
3 262
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 520
1 650
1 444
13,60
8,80
18,14
58,41
55,40
62,41
4,16
3,90
4,29
1 128
1 165
1 206
340
301
315
1 906
1 869
1 936
290
214
287
1 660
1 566
1 651
2 720
2 654
2 807
1 221
996
1 171
2 978
2 854
2 975
2 882
2 782
2 966
15 125
14 400
15 313
3 637
3 693
3 566
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 309
1 396
1 268
5,94
4,34
8,06
41,93
42,14
43,60
4,37
4,24
4,48
1 412
1 366
1 477
341
301
315
2 583
2 452
2 610
318
214
287
2 092
1 979
2 131
3 264
3 177
3 315
1 457
1 217
1 434
3 358
3 239
3 377
3 500
3 506
3 625
18 326
17 451
18 572
4 195
4 119
4 149
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 246
1 285
1 216
-8,14
-6,45
-7,14
21,56
24,74
22,17
Tab. 3 - Komodity ječmen jarní a oves
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A5-JCjr - ječmen jarní
5,68
2 027
98
3 111
130
2 926
2 138
2 722
3 113
2 865
19 131
3 367
3 853
5 443
958
14,45
42,90
AENVI-2
4,82
1 616
223
1 220
281
1 610
2 624
1 651
2 928
3 243
15 396
3 191
3 853
5 443
1 128
20,75
56,10
AENVI-2
5,79
2 000
224
1 905
281
2 270
2 792
2 220
3 684
3 643
19 018
3 283
3 853
5 443
940
17,37
45,99
RENT-4
AENVI-2
4,42
3,66
4,91
4,32
1 898
1 607
1 915
1 422
169
227
150
223
2 764
2 221
2 830
934
196
185
172
280
2 226
1 698
2 485
1 311
2 276
2 021
2 217
2 533
1 901
1 628
2 259
1 383
2 477
2 243
2 750
2 552
2 832
2 485
2 802
3 077
16 737
14 315
17 581
13 715
3 785
3 909
3 577
3 178
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 231
1 486
1 107
1 261
1,80
-1,42
7,72
21,24
34,32
36,60
38,68
60,93
AENVI-2
3,00
2,26
3,74
5,32
1 306
1 151
1 439
1 808
259
349
260
224
1 657
1 469
1 395
1 544
179
159
255
281
1 273
977
1 370
1 930
2 306
2 030
2 435
2 710
1 133
851
1 311
1 931
2 557
2 174
2 664
3 305
2 901
2 589
3 027
3 432
13 572
11 749
14 155
17 164
4 523
5 210
3 788
3 229
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 814
2 414
1 457
1 024
-14,81
-26,03
1,73
19,35
25,30
20,30
40,18
51,07
AENVI-2
3,86
3,12
4,64
6,25
1 677
1 445
1 804
2 190
259
350
261
224
2 133
1 850
1 983
2 305
227
202
255
282
1 736
1 321
1 912
2 629
2 703
2 382
2 749
2 869
1 444
1 180
1 761
2 520
3 019
2 617
3 259
4 063
3 426
2 969
3 478
3 875
16 625
14 316
17 463
20 958
4 312
4 593
3 765
3 351
3 853
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
5 443
1 412
1 746
1 173
870
-10,64
-16,11
2,36
14,99
22,10
21,91
33,53
40,97
2,52
1,75
3,21
1 125
1 005
1 257
259
349
260
1 459
1 310
1 150
159
141
254
1 058
816
1 122
2 128
1 844
2 264
980
703
1 099
2 316
1 946
2 362
2 678
2 430
2 839
12 159
10 544
12 606
4 828
6 012
3 925
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
2 161
3 104
1 695
-20,19
-35,91
-1,83
24,57
15,72
41,35
3,45
2,71
4,21
1 490
1 298
1 622
259
350
260
1 882
1 649
1 673
202
179
255
1 500
1 146
1 633
2 498
2 209
2 596
1 287
1 010
1 532
2 792
2 398
2 964
3 151
2 769
3 240
15 061
13 006
15 774
4 365
4 803
3 746
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 578
2 010
1 293
-11,72
-19,77
2,86
24,42
22,08
37,36
4,20
3,49
5,03
1 866
1 593
1 988
260
350
261
2 411
2 073
2 327
254
226
255
1 982
1 503
2 205
2 921
2 551
2 896
1 601
1 360
1 997
3 241
2 833
3 553
3 727
3 191
3 740
18 262
15 680
19 222
4 346
4 499
3 824
3 853
3 853
3 853
5 443
5 443
5 443
1 295
1 562
1 083
-11,33
-14,35
0,77
18,47
20,37
29,09
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A6-OV oves
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
3,13
3,15
3,15 x
1 017
1 103
1 093 x
269
350
299 x
1 790
1 596
1 710 x
174
169
168 x
849
740
863 x
1 695
1 647
1 687 x
1 295
1 002
1 276 x
2 028
2 063
2 029 x
2 129
2 265
2 183 x
11 247
10 935
11 308 x
3 596
3 467
3 589 x
3 726
3 726
3 726 x
5 443
5 443
5 443 x
1 740
1 726
1 728 x
3,62
7,47
3,82 x
52,01
57,25
51,95 x
AENVI-2
2,60
2,67
2,69 x
756
754
757 x
395
475
421 x
1 036
1 024
1 014 x
209
183
195 x
286
391
301 x
1 585
1 747
1 762 x
644
856
690 x
2 291
1 746
2 042 x
2 209
1 869
2 191 x
9 412
9 045
9 371 x
3 614
3 388
3 485 x
3 726
3 726
3 726 x
5 443
5 443
5 443 x
2 090
2 039
2 025 x
3,09
9,98
6,90 x
60,93
70,15
64,98 x
AENVI-2
3,00
3,04
3,07 x
935
905
974 x
395
475
422 x
1 351
1 256
1 300 x
219
217
218 x
445
496
469 x
1 973
2 010
2 060 x
892
996
932 x
2 546
2 214
2 404 x
2 567
2 402
2 579 x
11 323
10 971
11 358 x
3 777
3 613
3 703 x
3 726
3 726
3 726 x
5 443
5 443
5 443 x
1 816
1 793
1 775 x
-1,36
3,12
0,62 x
46,71
52,74
48,54 x
2,39
2,48
2,48
682
691
652
395
475
421
905
928
894
204
169
185
219
347
231
1 391
1 606
1 604
530
781
576
2 152
1 515
1 851
2 060
1 633
2 029
8 538
8 146
8 444
3 575
3 286
3 404
3 726
3 726
3 726
5 443
5 443
5 443
2 279
2 196
2 195
4,21
13,39
9,44
67,97
80,21
73,90
2,81
2,86
2,88
840
825
864
395
475
421
1 185
1 133
1 149
214
199
206
361
441
380
1 779
1 881
1 913
765
927
809
2 422
1 979
2 225
2 378
2 126
2 374
10 340
9 987
10 342
3 683
3 497
3 586
3 726
3 726
3 726
5 443
5 443
5 443
1 939
1 906
1 887
1,17
6,53
3,90
53,81
61,03
56,53
3,17
3,21
3,24
1 039
993
1 086
396
476
422
1 534
1 391
1 467
225
236
232
539
557
568
2 166
2 134
2 202
1 025
1 063
1 060
2 664
2 450
2 578
2 776
2 698
2 806
12 363
11 999
12 420
3 895
3 734
3 834
3 726
3 726
3 726
5 443
5 443
5 443
1 715
1 694
1 680
-4,34
-0,22
-2,81
39,69
45,15
41,02
Tab. 4 - Komodity triticale a kukuřice na zrno
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
3,98
1 492
161
2 067
250
1 629
1 272
2 206
1 740
2 373
13 191
3 313
3 472
5 443
1 367
4,80
46,07
AENVI-2
4,11
1 611
236
1 812
235
936
1 172
1 175
1 678
1 961
10 816
2 631
3 472
5 443
1 324
32,01
82,33
AENVI-2
4,46
1 694
237
2 081
276
1 198
1 450
1 615
1 987
2 552
13 090
2 937
3 472
5 443
1 221
18,24
59,82
CR
KR
BR
BH
CR
A8-KUZ - kukuřice na zrno
A7-TRI - triticale
RENT-4
AENVI-2
5,07
4,05
4,61
3,86
1 547
1 212
1 436
1 576
258
184
225
236
2 207
2 335
2 234
1 667
210
173
193
213
1 238
1 233
1 299
808
2 092
1 763
1 892
1 057
1 037
2 106
1 578
971
2 202
1 704
2 010
1 549
2 612
2 184
2 500
1 714
13 403
12 894
13 367
9 792
2 644
3 182
2 898
2 540
3 472
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
5 443
1 074
1 343
1 180
1 412
31,36
9,12
19,84
36,73
71,97
51,34
60,56
92,32
AENVI-2
4,37
3,14
3,72
4,32
1 409
1 821
1 639
1 650
191
241
228
236
1 700
1 929
1 905
1 949
117
151
120
256
980
943
1 026
1 066
1 176
1 210
1 242
1 304
1 195
1 396
1 325
1 390
2 320
1 501
1 876
1 824
2 055
1 515
1 761
2 240
11 143
10 706
11 123
11 915
2 550
3 409
2 992
2 757
3 472
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
5 443
1 245
1 733
1 464
1 259
36,20
1,86
16,07
25,96
85,05
52,70
65,00
71,64
AENVI-2
4,86
3,77
4,35
4,48
1 517
1 821
1 694
1 743
247
260
255
237
2 039
2 217
2 148
2 209
183
194
187
295
1 178
1 107
1 196
1 331
1 752
1 680
1 730
1 612
1 306
1 655
1 476
1 851
2 594
1 831
2 262
2 167
2 656
2 102
2 446
2 897
13 471
12 868
13 396
14 341
2 774
3 415
3 083
3 198
3 472
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
5 443
1 121
1 445
1 253
1 214
25,18
1,68
12,64
8,58
65,59
43,98
53,27
46,53
BR
BH
3,96
2,78
3,25
1 364
1 821
1 609
168
230
216
1 559
1 775
1 803
90
133
92
877
856
937
927
1 014
1 039
1 134
1 261
1 262
2 170
1 363
1 677
1 762
1 270
1 446
10 051
9 723
10 082
2 536
3 501
3 102
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
1 373
1 960
1 675
36,92
-0,81
11,94
91,07
55,17
65,93
4,67
3,48
4,09
1 460
1 821
1 667
218
251
241
1 860
2 076
2 020
148
171
152
1 080
1 026
1 113
1 452
1 432
1 473
1 252
1 527
1 396
2 461
1 657
2 071
2 353
1 792
2 094
12 282
11 753
12 227
2 629
3 377
2 989
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
1 165
1 564
1 330
32,10
2,82
16,19
76,42
49,13
60,70
4,91
3,97
4,46
1 580
1 821
1 719
280
269
271
2 236
2 353
2 291
221
218
226
1 275
1 186
1 277
2 077
1 954
2 014
1 357
1 780
1 565
2 720
2 024
2 451
2 964
2 445
2 815
14 710
14 051
14 629
2 996
3 538
3 283
3 472
3 472
3 472
5 443
5 443
5 443
1 109
1 370
1 222
15,90
-1,85
5,77
52,91
36,89
42,97
9,15
4 264
30
3 602
254
2 136
3 068
3 486
4 634
4 302
25 777
2 818
4 235
5 443
595
50,29
71,41
AENVI-2
7,95
2 628
47
2 004
361
2 087
3 673
4 411
2 702
3 452
21 364
2 686
4 235
5 443
684
57,68
83,16
AENVI-2
9,79
3 343
47
2 741
361
2 375
3 999
4 517
3 988
4 529
25 900
2 647
4 235
5 443
556
60,02
81,03
RENT-4
AENVI-2
8,33 x
9,05
6,85
3 721 x
4 199
2 330
11 x
31
46
2 580 x
3 470
1 662
234 x
253
360
1 372 x
2 042
1 932
3 205 x
3 059
3 494
4 415 x
3 582
4 366
3 497 x
4 475
2 141
4 170 x
4 310
2 934
23 204 x
25 422
19 265
2 786 x
2 809
2 811
4 235 x
4 235
4 235
5 443 x
5 443
5 443
654 x
601
794
52,02 x
50,77
50,68
75,48 x
72,18
78,93
AENVI-2
7,63 x
7,78
8,95
2 331 x
2 140
2 966
21 x
41
47
2 549 x
1 907
2 364
110 x
266
361
2 534 x
2 253
2 235
2 993 x
3 822
3 840
3 660 x
4 226
4 461
2 085 x
2 886
3 318
3 339 x
3 894
3 984
19 622 x
21 435
23 576
2 572 x
2 753
2 633
4 235 x
4 235
4 235
5 443 x
5 443
5 443
714 x
699
608
64,65 x
53,81
60,82
92,39 x
79,20
83,90
AENVI-2
9,21 x
9,63
10,39
2 932 x
3 045
3 761
22 x
42
47
2 848 x
2 631
3 133
159 x
307
362
2 646 x
2 457
2 510
3 661 x
4 100
4 150
4 080 x
4 410
4 577
3 017 x
3 987
4 709
4 095 x
4 655
5 086
23 459 x
25 633
28 334
2 547 x
2 660
2 727
4 235 x
4 235
4 235
5 443 x
5 443
5 443
591 x
565
524
66,29 x
59,18
55,29
89,49 x
80,42
74,50
6,70 x
6,66
2 033 x
1 741
21 x
41
2 386 x
1 573
88 x
244
2 472 x
2 142
2 653 x
3 670
3 485 x
4 149
1 697 x
2 427
3 023 x
3 577
17 858 x
19 563
2 667 x
2 938
4 235 x
4 235
5 443 x
5 443
813 x
817
58,79 x
44,14
89,27 x
71,97
8,48 x
8,80
2 631 x
2 575
21 x
41
2 703 x
2 260
134 x
287
2 591 x
2 358
3 329 x
3 965
3 858 x
4 312
2 525 x
3 406
3 696 x
4 254
21 488 x
23 458
2 535 x
2 666
4 235 x
4 235
5 443 x
5 443
642 x
619
67,04 x
58,85
92,37 x
82,06
9,81 x
10,22
3 233 x
3 547
22 x
42
2 986 x
3 019
187 x
327
2 698 x
2 551
3 990 x
4 228
4 325 x
4 517
3 561 x
4 630
4 536 x
5 099
25 537 x
27 959
2 603 x
2 735
4 235 x
4 235
5 443 x
5 443
555 x
532
62,67 x
54,84
83,99 x
74,31
Tab. 5 - Komodity hrách a řepka
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A9-HR - hrách
2,52
2 765
565
586
77
2 577
2 207
2 432
2 770
3 135
17 116
6 794
6 409
5 443
2 161
-5,67
26,13
AENVI-2
2,61
2 922
417
761
149
2 111
1 726
1 265
1 967
2 696
14 013
5 364
6 409
5 443
2 084
19,47
58,31
AENVI-2
2,68
3 280
552
832
149
2 502
2 240
1 660
2 645
3 290
17 151
6 394
6 409
5 443
2 029
0,23
31,97
RENT-4
AENVI-2
2,43
2,01
2,48
2,53
3 553
3 572
3 286
2 726
339
1 017
446
353
1 566
975
1 075
722
247
285
170
148
2 426
1 666
2 426
1 907
2 292
2 983
2 316
1 476
2 655
1 522
2 464
1 076
2 588
2 869
2 684
1 647
3 102
3 343
3 096
2 449
18 768
18 231
17 965
12 504
7 739
9 065
7 233
4 933
6 409
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
5 443
2 245
2 707
2 192
2 148
-17,19
-29,30
-11,40
29,91
11,81
0,55
18,90
73,44
AENVI-2
2,41
2,46
2,50
2,66
1 888
2 156
2 247
3 106
387
492
420
484
616
782
671
797
295
133
223
149
2 006
2 451
2 093
2 309
2 183
2 070
2 068
1 981
841
1 143
1 036
1 461
2 553
2 332
2 312
2 299
3 337
3 298
3 081
2 977
14 105
14 857
14 151
15 562
5 861
6 034
5 657
5 849
6 409
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
5 443
2 262
2 211
2 176
2 046
9,34
6,22
13,29
9,58
47,93
42,86
51,75
44,56
AENVI-2
2,48
2,45
2,55
2,68
2 481
2 480
2 705
3 447
425
768
508
622
889
830
834
865
295
198
224
149
2 403
2 474
2 457
2 691
2 628
2 758
2 528
2 505
1 263
1 293
1 393
1 865
2 994
2 909
2 893
3 001
3 763
3 796
3 607
3 637
17 141
17 505
17 149
18 781
6 925
7 157
6 734
7 011
6 409
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
5 443
2 199
2 226
2 137
2 032
-7,45
-10,46
-4,83
-8,59
24,30
20,63
26,91
20,39
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A10-RE - řepka
2,33
2,47
2,44
1 603
2 019
2 034
370
377
378
503
755
603
295
105
223
1 800
2 438
1 901
1 954
1 763
1 834
665
1 080
886
2 321
2 044
2 022
3 160
3 032
2 861
12 670
13 613
12 743
5 438
5 511
5 221
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
2 336
2 204
2 230
17,86
16,29
22,74
60,82
56,27
65,46
2,45
2,45
2,54
2 180
2 310
2 470
405
622
464
745
807
748
295
164
224
2 207
2 463
2 278
2 408
2 402
2 299
1 040
1 214
1 205
2 777
2 621
2 603
3 539
3 552
3 329
15 595
16 154
15 619
6 353
6 582
6 158
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
2 217
2 218
2 146
0,88
-2,63
4,06
35,78
31,07
38,91
2,47
2,44
2,53
2 788
2 666
2 949
447
929
554
1 048
852
929
296
235
224
2 597
2 485
2 631
2 845
3 137
2 754
1 509
1 381
1 602
3 204
3 196
3 184
4 012
4 031
3 914
18 745
18 912
18 741
7 593
7 762
7 396
6 409
6 409
6 409
5 443
5 443
5 443
2 205
2 234
2 148
-15,60
-17,43
-13,35
13,44
11,35
15,69
3,91
2 009
17
5 667
256
6 098
2 467
2 263
3 916
4 119
26 811
6 863
11 572
5 443
1 393
68,62
89
AENVI-2
3,24
824
43
3 387
482
3 964
2 619
2 991
3 170
3 914
21 394
6 593
11 572
5 443
1 677
75,51
101
AENVI-2
3,53
1 287
43
4 606
483
5 341
2 910
3 178
4 130
4 546
26 525
7 523
11 572
5 443
1 544
53,82
74
RENT-4
AENVI-2
3,54
3,22
3,57
3,02
1 788
1 770
1 843
632
44
54
40
42
5 644
4 550
5 425
2 879
397
287
334
482
5 436
5 605
5 680
3 316
2 802
2 311
2 611
2 476
2 479
2 062
2 318
2 889
3 054
2 589
3 162
2 706
3 827
3 428
3 826
3 651
25 472
22 655
25 238
19 073
7 201
7 039
7 065
6 321
11 572
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
5 443
1 539
1 691
1 524
1 804
60,71
64,41
63,79
83,09
82,08
88,44
85,35
111,63
AENVI-2
3,12
2,66
3,07
3,42
638
657
697
1 043
62
76
61
43
3 427
3 064
3 360
3 963
524
392
494
482
3 561
2 972
3 546
4 639
2 713
2 498
2 646
2 764
2 547
2 509
2 679
3 087
3 174
2 775
3 083
3 645
3 985
3 386
3 809
4 213
20 630
18 328
20 376
23 879
6 604
6 894
6 641
6 981
11 572
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
5 443
1 742
2 047
1 774
1 591
75,23
67,86
74,24
65,75
101,61
97,56
100,96
88,55
AENVI-2
3,37
3,07
3,38
3,54
996
1 026
1 089
1 557
64
77
62
44
4 593
3 948
4 457
5 318
548
403
496
483
4 758
4 267
4 825
6 066
3 220
2 782
3 023
3 059
2 781
2 716
2 877
3 265
3 718
3 229
3 715
4 624
4 580
4 014
4 443
4 915
25 258
22 461
24 986
29 330
7 498
7 316
7 393
8 281
11 572
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
5 443
1 616
1 773
1 611
1 537
54,33
58,16
56,53
39,75
75,88
82,40
78,31
58,31
2,89
2,40
2,83
489
503
534
61
75
61
2 941
2 655
2 903
512
386
492
2 995
2 394
2 949
2 475
2 379
2 484
2 419
2 397
2 571
2 887
2 534
2 757
3 737
3 124
3 545
18 516
16 447
18 297
6 402
6 863
6 461
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
1 882
2 271
1 922
80,76
68,61
79,11
110,16
101,71
108,86
3,29
2,89
3,26
807
831
882
63
76
61
3 977
3 495
3 878
536
398
495
4 150
3 597
4 172
2 961
2 632
2 826
2 667
2 615
2 781
3 450
3 006
3 402
4 266
3 682
4 108
22 878
20 333
22 606
6 955
7 036
6 938
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
1 655
1 884
1 671
66,38
64,47
66,79
90,18
91,24
90,87
3,34
3,18
3,41
1 205
1 241
1 317
65
77
62
5 273
4 420
5 097
561
408
498
5 384
4 980
5 504
3 489
2 948
3 236
2 889
2 811
2 969
3 978
3 445
4 023
4 928
4 380
4 812
27 772
24 710
27 517
8 312
7 778
8 074
11 572
11 572
11 572
5 443
5 443
5 443
1 629
1 713
1 597
39,22
48,78
43,33
58,82
70,81
63,11
Tab. 6 - Komodity mák a slunečnice
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
A11-MAK - mák
0,79
1 194
45
3 876
371
4 132
2 745
4 101
3 612
4 292
24 368
30 682
34 229
5 443
6 853
11,56
33,90
AENVI-2
0,78
448
44
1 212
255
4 198
2 687
3 992
3 005
4 137
19 978
25 495
34 229
5 443
6 946
34,26
61,51
AENVI-2
0,77
641
45
1 876
393
4 788
3 200
4 383
3 965
5 032
24 323
31 514
34 229
5 443
7 052
8,62
31,00
RENT-4
AENVI-2
0,91
0,69
0,81
0,78
1 048
1 302
1 138
361
23
77
43
44
3 195
2 469
3 248
933
504
317
377
198
4 050
3 383
3 760
3 881
2 770
3 916
2 994
2 420
3 894
3 237
3 659
3 777
3 477
3 781
3 579
2 546
4 560
4 353
4 325
3 764
23 521
22 834
23 122
17 924
25 894
33 110
28 619
22 896
34 229
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
5 443
5 992
7 893
6 737
6 953
32,19
3,38
19,60
49,50
55,33
27,22
43,15
79,87
AENVI-2
0,91
0,81
0,81
0,78
484
352
365
541
24
114
48
44
1 658
1 014
1 132
1 526
542
368
416
320
3 412
2 198
3 555
4 500
2 766
4 258
3 011
2 946
2 353
2 367
3 114
4 193
3 322
3 634
3 117
3 478
4 415
3 790
4 166
4 560
18 976
18 096
18 923
22 109
20 967
22 242
23 492
28 344
34 229
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
5 443
6 014
6 690
6 757
6 978
63,26
53,90
45,71
20,77
91,94
83,98
74,47
45,38
AENVI-2
0,89
0,78
0,79
0,76
672
549
569
747
30
123
52
45
2 175
1 584
1 768
2 262
626
389
472
472
4 098
2 779
4 136
5 065
3 355
4 926
3 546
3 448
2 856
2 908
3 553
4 564
4 106
4 470
3 981
4 463
5 384
4 946
5 034
5 554
23 302
22 675
23 111
26 620
26 279
29 026
29 211
35 095
34 229
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
5 443
6 139
6 968
6 880
7 176
30,25
17,93
17,18
-2,47
53,61
41,93
40,73
17,98
CR
KR
BR
BH
CR
A12-SLU - slunečnice
0,91
0,82
0,81
400
270
279
21
109
46
1 442
777
867
506
357
392
3 090
1 912
3 247
2 465
3 902
2 730
2 143
2 094
2 878
2 926
3 211
2 692
3 983
3 235
3 804
16 977
15 867
16 935
18 728
19 278
21 011
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
6 004
6 613
6 753
82,77
77,56
62,91
114,83
111,86
95,05
0,90
0,80
0,80
574
445
461
27
119
50
1 902
1 283
1 432
582
379
443
3 748
2 487
3 851
3 063
4 599
3 282
2 591
2 639
3 338
3 715
4 054
3 547
4 882
4 361
4 576
21 085
20 365
20 980
23 466
25 466
26 202
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
6 058
6 806
6 798
45,87
34,41
30,64
71,69
61,14
56,58
0,87
0,76
0,78
776
665
688
33
128
54
2 477
1 916
2 139
674
399
503
4 460
3 073
4 413
3 643
5 243
3 802
3 149
3 175
3 758
4 496
4 883
4 420
5 918
5 546
5 540
25 626
25 028
25 318
29 482
33 024
32 613
34 229
34 229
34 229
5 443
5 443
5 443
6 262
7 182
7 011
16,10
3,65
4,96
37,34
25,40
26,46
2,57
3 038
17
3 086
177
3 574
2 715
2 133
3 633
4 883
23 257
9 057
8 366
5 443
2 120
-7,63
15,77
AENVI-2
1,66
1 783
26
1 480
239
4 284
2 725
2 528
3 059
3 442
19 567
11 807
8 366
5 443
3 285
-29,15
-1,33
AENVI-2
2,52
2 282
27
2 061
258
4 406
3 229
2 631
3 833
4 678
23 406
9 300
8 366
5 443
2 163
-10,05
13,21
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
2,56
0,99 x
x
0,98
x
3 007
1 539 x
x
1 536
x
22
26 x
x
30
x
3 110
1 214 x
x
1 189
x
174
230 x
x
225
x
3 607
4 232 x
x
4 299
x
2 713
2 462 x
x
2 441
x
2 207
2 485 x
x
2 453
x
3 644
2 737 x
x
2 764
x
4 895
2 926 x
x
2 929
x
23 378
17 851 x
x
17 865
x
9 143
18 011 x
x
18 320
x
8 366
8 366 x
x
8 366
x
5 443
5 443 x
x
5 443
x
2 129
5 492 x
x
5 582
x
-8,51
-53,55 x
x
-54,34
x
14,78
-23,06 x
x
-23,87
AENVI-2
x
1,64
2,17 x
x
2,16
x
1 778
2 031 x
x
2 022
x
30
27 x
x
31
x
1 458
1 763 x
x
1 745
x
234
248 x
x
243
x
4 348
4 342 x
x
4 403
x
2 704
2 981 x
x
2 960
x
2 503
2 577 x
x
2 560
x
3 078
3 425 x
x
3 434
x
3 442
4 026 x
x
4 023
x
19 575
21 418 x
x
21 422
x
11 944
9 848 x
x
9 941
x
8 366
8 366 x
x
8 366
x
5 443
5 443 x
x
5 443
x
3 321
2 503 x
x
2 526
x
-29,96
-15,05 x
x
-15,84
x
-2,15
10,36 x
x
9,57
AENVI-2
x
2,50
2,65 x
x
2,63
x
2 270
2 535 x
x
2 520
x
31
27 x
x
31
x
2 050
2 375 x
x
2 371
x
253
267 x
x
262
x
4 465
4 477 x
x
4 532
x
3 209
3 472 x
x
3 453
x
2 623
2 689 x
x
2 692
x
3 832
4 285 x
x
4 272
x
4 674
5 400 x
x
5 392
x
23 406
25 528 x
x
25 526
x
9 376
9 629 x
x
9 699
x
8 366
8 366 x
x
8 366
x
5 443
5 443 x
x
5 443
x
2 180
2 053 x
x
2 068
x
-10,77
-13,12 x
x
-13,75
x
12,48
8,20 x
x
7,58
Tab. 7 - Komodity cukrovka a brambory konzumní
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
61,95
6 814
11
4 231
603
6 995
5 550
12 456
9 137
8 251
54 048
872
710
27 162
438
-18,62
31,63
AENVI-2
59,18
4 985
92
3 163
1 210
9 037
6 493
4 942
5 712
9 987
45 621
771
710
27 162
459
-7,90
51,64
AENVI-2
63,33
6 558
93
4 003
1 211
9 811
6 854
7 722
8 186
9 988
54 426
859
710
27 162
429
-17,38
32,52
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
CR
KR
BR
BH
CR
A14-BRK - brambory konzumní
A13-CU - cukrovka
RENT-4
AENVI-2
x
61,91
55,59 x
x
55,53
x
6 798
4 230 x
x
4 196
x
11
92 x
x
88
x
4 204
2 748 x
x
2 784
x
654
1 210 x
x
1 206
x
7 044
8 613 x
x
8 524
x
5 556
6 337 x
x
6 453
x
12 614
3 784 x
x
3 829
x
8 872
4 681 x
x
4 787
x
8 244
9 986 x
x
9 958
x
53 997
41 681 x
x
41 825
x
872
750 x
x
753
x
710
710 x
x
710
x
27 150
27 162 x
x
27 150
x
439
489 x
x
489
x
-18,59
-5,31 x
x
-5,74
x
31,69
59,85 x
x
59,18
AENVI-2
x
58,76
61,93 x
x
61,25
x
4 947
5 761 x
x
5 720
x
89
93 x
x
89
x
3 187
3 582 x
x
3 591
x
1 206
1 211 x
x
1 207
x
8 977
9 435 x
x
9 404
x
6 596
6 665 x
x
6 754
x
5 001
6 255 x
x
6 328
x
5 767
6 880 x
x
6 877
x
9 959
9 987 x
x
9 959
x
45 729
49 869 x
x
49 929
x
778
805 x
x
815
x
710
710 x
x
710
x
27 150
27 162 x
x
27 150
x
462
439 x
x
443
x
-8,77
-11,83 x
x
-12,90
x
50,60
42,64 x
x
41,48
AENVI-2
x
62,56
62,82 x
x
62,16
x
6 514
7 373 x
x
7 326
x
90
94 x
x
90
x
3 995
4 427 x
x
4 399
x
1 207
1 212 x
x
1 207
x
9 807
10 170 x
x
10 190
x
6 927
7 059 x
x
7 114
x
7 813
9 343 x
x
9 453
x
8 118
9 630 x
x
9 489
x
9 960
9 988 x
x
9 960
x
54 429
59 294 x
x
59 229
x
870
944 x
x
953
x
710
710 x
x
710
x
27 150
27 162 x
x
27 150
x
434
432 x
x
437
x
-18,40
-24,78 x
x
-25,48
x
31,48
21,03 x
x
20,35
BR
BH
32,89
23 999
205
7 737
984
14 383
9 987
8 558
13 818
16 057
95 728
2 911
4 475
5 443
166
53,74
59,43
AENVI-2
30,60
24 330
271
3 337
898
5 147
11 484
4 258
14 913
14 045
78 683
2 572
4 475
5 443
178
74,02
80,94
AENVI-2
32,14
25 576
333
5 143
1 233
7 248
12 941
6 652
17 984
18 667
95 777
2 980
4 475
5 443
169
50,15
55,84
RENT-4
AENVI-2
27,70
25,23
27,29
28,97
22 863
16 642
20 829
23 649
2 152
3 269
2 524
240
4 249
3 530
4 206
2 576
1 044
732
947
743
10 419
7 902
9 873
4 266
11 946
11 541
11 962
10 693
1 240
6 862
3 660
3 260
18 300
13 736
16 975
13 332
16 031
13 663
15 229
12 007
88 244
77 877
86 206
70 766
3 186
3 087
3 159
2 443
4 475
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
5 443
196
216
199
188
40,48
44,98
41,68
83,20
46,65
51,97
48,00
90,89
AENVI-2
21,78
15,28
20,51
31,65
19 267
19 676
17 479
24 971
2 183
2 889
2 568
302
2 907
3 150
2 752
4 193
637
1 146
830
1 061
7 942
7 876
7 561
6 141
8 693
6 353
8 595
12 232
4 828
4 957
5 672
5 389
11 498
10 869
11 788
16 462
14 057
11 547
13 043
16 267
72 013
68 464
70 287
87 016
3 307
4 480
3 427
2 749
4 475
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
5 443
250
356
265
172
35,33
-0,12
30,60
62,78
42,89
7,83
38,34
69,04
AENVI-2
26,78
21,53
25,23
32,04
22 665
20 605
20 887
26 152
2 185
3 087
2 569
363
3 599
3 724
3 596
6 187
901
1 147
1 021
1 412
9 679
8 297
9 030
8 469
11 499
9 926
11 660
13 618
4 829
5 550
5 673
8 049
15 549
14 191
15 832
19 481
17 056
13 802
16 005
21 240
87 961
80 331
86 274 104 971
3 285
3 732
3 420
3 276
4 475
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
5 443
203
253
216
170
36,23
19,92
30,87
36,60
42,42
26,70
37,18
41,78
18,57
11,51
17,26
17 483
19 169
15 711
2 183
2 781
2 567
2 559
2 850
2 344
517
1 145
743
7 056
7 691
6 798
7 353
4 865
7 162
4 827
4 700
5 671
9 811
9 266
9 880
12 807
10 607
11 808
64 596
63 072
62 686
3 479
5 480
3 632
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
293
473
315
28,64
-18,33
23,22
37,07
-9,70
31,90
24,54
18,70
23,20
20 992
20 154
19 202
2 184
2 991
2 569
3 254
3 441
3 169
765
1 146
923
8 816
8 078
8 304
10 076
8 041
10 096
4 829
5 241
5 672
13 411
12 512
13 774
15 473
12 612
14 442
79 799
74 216
78 150
3 252
3 968
3 368
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
222
291
235
37,61
12,79
32,86
44,43
20,12
39,83
28,42
23,46
26,50
24 293
21 034
22 538
2 185
3 179
2 570
3 943
4 001
4 031
1 045
1 147
1 123
10 532
8 532
9 742
12 958
12 010
13 282
4 830
5 885
5 673
17 911
15 904
17 959
18 806
15 118
17 734
96 502
86 810
94 653
3 395
3 700
3 572
4 475
4 475
4 475
5 443
5 443
5 443
192
232
205
31,81
20,94
25,27
37,45
27,21
31,02
Tab. 8 - Komodity chmel a vinné hrozny
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
1,36
1 134
170
8 217
1 514
17 813
31 694
33 942
59 702
43 414
197 601
145 672
129 568
5 443
4 013
-11,05
-8,30
AENVI-2
0,59
1 362
226
3 960
1 896
15 419
26 222
29 823
44 464
36 152
159 524
272 068
129 568
5 443
9 283
-52,38
-48,96
AENVI-2
1,64
1 591
228
5 584
1 897
17 129
32 864
34 863
57 763
45 206
197 125
120 480
129 568
5 443
3 327
7,54
10,30
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
1,36
1 111
157
8 255
1 485
17 809
31 998
33 909
59 951
43 577
198 254
145 874
129 568
5 443
4 005
-11,18
-8,43
0,80
0,25
1 913
223
3 908
1 691
14 088
25 131
30 313
42 185
40 241
159 694
635 343
129 568
5 443
21 656
-79,61
-76,20
1,00
1,62
1 920
225
5 546
1 693
16 653
32 193
35 171
57 144
47 538
198 083
122 532
129 568
5 443
3 367
5,74
8,49
AENVI-2
-0,18
1 242
225
3 224
1 895
14 662
22 910
27 163
38 516
31 626
141 464
-783 767
129 568
5 443
-30 157
-116,53
-112,68
AENVI-2
1,21
1 478
227
4 748
1 897
16 242
29 540
32 385
50 887
40 678
178 082
147 717
129 568
5 443
4 515
-12,29
-9,23
AENVI-2
1,84
1 700
228
6 467
1 898
18 077
36 194
37 267
65 075
49 734
216 641
117 946
129 568
5 443
2 963
9,85
12,37
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
KR
BR
BH
CR
A17-HRO - vinné hrozny
A16-CHM - chmel
RENT-4
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
CR
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,70
-0,84
1 910
222
3 170
1 690
12 746
21 670
27 733
35 178
36 653
140 972
-167 752
129 568
5 443
-6 477
-177,24
-173,38
0,90
1,08
1 916
224
4 701
1 692
15 389
28 641
32 787
49 515
43 871
178 736
165 952
129 568
5 443
5 054
-21,92
-18,88
1,10
1,85
1 923
226
6 441
1 694
17 887
35 785
37 476
65 055
51 238
217 724
117 677
129 568
5 443
2 942
10,10
12,60
3,25
414
113
105
110
11 119
7 456
20 101
27 679
20 106
87 203
26 817
19 627
5 443
1 674
-26,81
-20,57
AENVI-2
-0,15
649
101
1 239
130
10 645
11 207
5 535
22 461
19 666
71 634
-484 718
19 627
5 443
-36 832
-104,05
-96
AENVI-2
2,30
650
128
1 240
131
11 856
11 208
8 648
29 644
23 813
87 319
38 001
19 627
5 443
2 369
-48,35
-42,12
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,80
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
1,00
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
-1,23
649
87
1 239
129
10 130
11 206
4 238
19 024
17 539
64 242
-52 263
19 627
5 443
-4 428
-137,55
-129,08
AENVI-2
1,03
650
114
1 240
130
11 221
11 208
7 005
26 004
21 756
79 328
77 150
19 627
5 443
5 294
-74,56
-67,70
AENVI-2
3,66
651
142
1 241
132
12 551
11 209
10 464
33 375
25 840
95 604
26 120
19 627
5 443
1 487
-24,86
-19,17
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,70
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,90
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
1,10
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Tab. 9 - Komodity kmín a kukuřice na siláž
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Prům. real. cena - Náklad. cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A18-KMI - kmín
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
1,25 x
x
675 x
x
52 x
x
3 039 x
x
169 x
x
1 757 x
x
2 816 x
x
3 427 x
x
3 417 x
x
4 149 x
x
19 502 x
x
15 662 x
x
33 459 x
x
5 443 x
x
4 371 x
x
113,64 x
x
141,55 x
AENVI-2
x
-0,08 x
x
1 256 x
x
107 x
x
1 655 x
x
198 x
x
4 803 x
x
1 828 x
x
1 457 x
x
2 385 x
x
2 491 x
x
16 181 x
x
-212 552 x
x
33 459 x
x
5 443 x
x
-71 503 x
x
-115,74 x
x
-82,10 x
AENVI-2
x
0,32 x
x
1 256 x
x
107 x
x
2 121 x
x
199 x
x
4 973 x
x
2 384 x
x
2 205 x
x
2 966 x
x
3 202 x
x
19 414 x
x
61 080 x
x
33 459 x
x
5 443 x
x
17 125 x
x
-45,22 x
x
-17,18 x
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A19-KUS - kukuřice na siláž
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,70
-0,27
1 255
106
1 427
198
4 710
1 596
1 146
2 143
2 195
14 777
-55 681
33 459
5 443
-20 511
-160,09
-123,25
0,90
0,12
1 256
107
1 887
199
4 890
2 090
1 810
2 660
2 827
17 726
149 008
33 459
5 443
45 756
-77,55
-46,84
1,10
0,52
1 256
107
2 358
199
5 051
2 709
2 641
3 305
3 617
21 245
40 974
33 459
5 443
10 498
-18,34
7,28
33,02
3 419
222
2 890
782
2 124
3 043
2 237
3 597
3 560
21 872
662
662
5 443
165
0,00
24,89
AENVI-2
27,23
1 907
188
1 758
1 074
1 588
3 012
1 792
2 734
3 714
17 767
652
652
5 443
200
0,00
30,64
AENVI-2
30,32
2 558
264
2 386
1 075
1 963
3 587
2 143
3 665
4 206
21 847
720
720
5 443
179
0,00
24,92
RENT-4
AENVI-2
35,75
35,20
35,21
25,04
3 543
3 351
3 470
1 600
374
242
312
153
3 265
2 992
3 130
1 465
754
590
718
1 074
1 976
1 903
1 975
1 399
2 887
2 826
2 936
2 712
1 737
1 458
1 737
1 611
3 030
2 963
3 173
2 294
3 932
3 749
3 884
3 509
21 498
20 073
21 334
15 817
601
570
606
632
601
570
606
632
5 443
5 443
5 443
5 443
152
155
155
217
0,00
0,00
0,00
0,00
25,32
27,12
25,51
34,41
AENVI-2
32,47
32,61
31,48
29,00
2 108
2 083
2 021
2 227
240
255
217
225
2 428
2 252
2 164
2 066
1 033
654
977
1 075
1 353
1 164
1 390
1 776
2 536
2 539
2 771
3 303
1 234
1 150
1 425
1 970
2 901
2 800
2 859
3 191
3 720
3 486
3 626
3 946
17 552
16 382
17 451
19 778
541
502
554
682
541
502
554
682
5 443
5 443
5 443
5 443
168
167
173
188
0,00
0,00
0,00
0,00
31,01
33,23
31,19
27,52
AENVI-2
35,58
36,05
34,54
31,17
2 748
2 671
2 670
2 899
338
305
304
305
2 910
2 654
2 666
2 719
1 057
730
992
1 075
1 702
1 484
1 739
2 148
3 132
3 071
3 297
3 866
1 536
1 467
1 724
2 313
3 513
3 397
3 543
4 154
4 434
4 198
4 310
4 493
21 370
19 976
21 245
23 972
601
554
615
769
601
554
615
769
5 443
5 443
5 443
5 443
153
151
158
175
0,00
0,00
0,00
0,00
25,47
27,25
25,62
22,71
30,54
30,60
29,60
1 798
1 795
1 711
195
229
178
2 220
2 085
1 955
1 021
613
970
1 180
1 006
1 215
2 287
2 312
2 544
1 083
994
1 272
2 586
2 494
2 515
3 423
3 190
3 342
15 794
14 717
15 701
517
481
530
517
481
530
5 443
5 443
5 443
178
178
184
0,00
0,00
0,00
34,46
36,99
34,67
34,17
34,44
33,14
2 425
2 375
2 341
287
280
259
2 658
2 442
2 401
1 044
693
984
1 527
1 323
1 564
2 817
2 792
3 022
1 385
1 308
1 576
3 209
3 101
3 202
4 058
3 823
3 949
19 411
18 135
19 299
568
527
582
568
527
582
5 443
5 443
5 443
159
158
164
0,00
0,00
0,00
28,04
30,01
28,20
36,64
37,38
35,63
3 078
2 970
3 008
391
329
351
3 182
2 888
2 959
1 070
765
1 000
1 877
1 646
1 913
3 480
3 376
3 595
1 686
1 628
1 870
3 813
3 690
3 883
4 851
4 614
4 708
23 428
21 906
23 288
639
586
654
639
586
654
5 443
5 443
5 443
149
146
153
0,00
0,00
0,00
23,23
24,85
23,37
Tab. 10 - Komodity ostatní jednoleté pícniny a víceleté pícniny
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A20-OJP - ostatní jednoleté pícniny
13,60
1 788
121
994
74
-230
1 012
1 979
1 919
3 228
10 884
800
800
5 443
400
0,00
50,01
AENVI-2
11,77
1 748
124
522
119
615
1 947
1 602
1 396
1 263
9 336
793
793
5 443
462
0,00
58,30
AENVI-2
12,92
1 894
170
814
120
615
1 948
1 650
1 837
1 972
11 021
853
853
5 443
421
0,00
49,39
RENT-4
AENVI-2
22,56
17,54
18,88
11,22
1 579
2 167
1 766
1 687
724
187
393
103
1 265
515
999
400
454
384
399
119
336
277
254
615
1 924
2 122
1 711
1 947
726
717
836
1 576
2 148
2 030
1 901
1 185
3 011
3 023
2 554
967
12 168
11 422
10 813
8 598
539
651
573
766
539
651
573
766
5 443
5 443
5 443
5 443
241
310
288
485
0,00
0,00
0,00
0,00
44,73
47,66
50,34
63,31
AENVI-2
19,32
20,20
17,61
12,35
957
560
758
1 817
555
421
441
146
965
1 545
1 182
660
564
639
580
119
447
410
458
615
1 524
2 102
1 611
1 947
445
296
529
1 627
2 080
1 728
1 985
1 614
2 394
1 649
1 692
1 598
9 931
9 349
9 236
10 144
514
463
525
822
514
463
525
822
5 443
5 443
5 443
5 443
282
269
309
441
0,00
0,00
0,00
0,00
54,81
58,22
58,93
53,66
AENVI-2
20,98
20,74
18,53
13,49
1 225
874
1 009
1 979
718
422
498
194
1 245
1 545
1 273
985
614
639
581
120
447
410
459
616
1 967
2 424
1 930
1 948
541
390
608
1 673
2 350
2 177
2 214
2 066
2 951
2 475
2 394
2 386
12 057
11 356
10 964
11 967
575
548
592
887
575
548
592
887
5 443
5 443
5 443
5 443
259
262
294
404
0,00
0,00
0,00
0,00
45,14
47,93
49,64
45,49
18,38
19,97
17,16
845
429
653
476
421
418
828
1 544
1 144
537
639
580
446
409
458
1 309
1 930
1 446
396
252
487
1 968
1 505
1 890
2 163
1 293
1 374
8 968
8 421
8 450
488
422
492
488
422
492
5 443
5 443
5 443
296
273
317
0,00
0,00
0,00
60,70
64,64
64,42
20,18
20,46
18,06
1 083
708
876
636
422
468
1 104
1 545
1 225
590
639
580
447
410
459
1 744
2 266
1 772
493
342
569
2 208
1 952
2 093
2 657
2 043
2 032
10 961
10 327
10 074
543
505
558
543
505
558
5 443
5 443
5 443
270
266
301
0,00
0,00
0,00
49,66
52,71
54,03
21,69
21,04
19,00
1 381
1 057
1 155
802
422
530
1 389
1 545
1 326
637
639
581
447
410
459
2 193
2 576
2 085
587
438
646
2 508
2 403
2 347
3 275
2 945
2 777
13 219
12 436
11 905
609
591
627
609
591
627
5 443
5 443
5 443
251
259
287
0,00
0,00
0,00
41,18
43,77
45,72
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A21-VLP - víceleté pícniny
31,76
506
188
392
130
382
1 913
1 349
2 140
2 016
9 017
284
284
5 443
171
0,00
60,37
AENVI-2
26,26
864
168
199
253
236
1 530
889
1 301
1 892
7 332
279
279
5 443
207
0,00
74,24
AENVI-2
28,00
880
200
256
253
298
1 939
1 091
1 859
2 176
8 952
320
320
5 443
194
0,00
60,81
RENT-4
AENVI-2
37,06
33,15
34,67
25,32
688
667
630
854
390
168
279
155
335
420
366
176
296
213
210
253
357
293
348
205
1 980
1 784
1 978
1 328
618
412
774
786
1 720
1 703
1 972
1 052
1 891
2 188
2 111
1 773
8 274
7 849
8 667
6 583
223
237
250
260
223
237
250
260
5 443
5 443
5 443
5 443
147
164
157
215
0,00
0,00
0,00
0,00
65,78
69,35
62,80
82,69
AENVI-2
29,77
27,47
28,75
27,16
753
783
798
872
458
289
327
183
311
250
263
226
287
279
312
253
311
207
250
267
1 208
1 487
1 436
1 734
357
380
584
990
1 432
1 328
1 376
1 570
1 760
1 415
1 772
2 026
6 876
6 417
7 120
8 122
231
234
248
299
231
234
248
299
5 443
5 443
5 443
5 443
183
198
189
200
0,00
0,00
0,00
0,00
79,16
84,82
76,45
67,02
AENVI-2
32,72
30,76
31,26
28,79
785
790
823
888
471
289
337
219
376
343
335
289
335
279
313
253
348
261
313
329
1 692
1 840
1 881
2 146
476
425
709
1 191
1 782
1 702
1 841
2 165
2 032
1 899
2 111
2 341
8 297
7 828
8 663
9 821
254
254
277
341
254
254
277
341
5 443
5 443
5 443
5 443
166
177
174
189
0,00
0,00
0,00
0,00
65,61
69,53
62,83
55,43
28,24
25,88
27,45
740
780
785
451
288
323
283
211
233
261
278
312
295
180
219
988
1 309
1 222
300
356
520
1 256
1 145
1 156
1 646
1 213
1 631
6 222
5 761
6 401
220
223
233
220
223
233
5 443
5 443
5 443
193
210
198
0,00
0,00
0,00
87,48
94,48
85,04
31,28
29,10
30,03
768
787
811
465
289
332
341
294
297
311
279
313
328
234
282
1 443
1 664
1 656
415
403
647
1 607
1 514
1 605
1 888
1 644
1 932
7 568
7 107
7 874
242
244
262
242
244
262
5 443
5 443
5 443
174
187
181
0,00
0,00
0,00
71,92
76,59
69,13
34,07
32,45
32,44
803
794
834
476
289
342
414
397
378
358
279
313
369
289
344
1 954
2 015
2 111
539
445
770
1 956
1 892
2 086
2 191
2 182
2 309
9 061
8 583
9 486
266
264
292
266
264
292
5 443
5 443
5 443
160
168
168
0,00
0,00
0,00
60,07
63,42
57,38
Tab. 11 - Komodity louky a pastviny
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
Nákladová cena
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A22-LOU - louky
12,97
89
30
194
108
25
979
947
1 047
913
4 333
334
334
5 443
420
0,00
125,61
AENVI-2
10,02
65
47
235
166
52
896
559
733
828
3 582
357
357
5 443
543
0,00
151,95
AENVI-2
11,09
92
48
257
166
56
1 099
642
980
1 030
4 370
394
394
5 443
491
0,00
124,55
RENT-4
AENVI-2
14,07
17,09
15,39
9,46
66
57
64
53
75
107
89
47
76
97
98
226
206
179
192
166
24
1
15
50
1 141
1 168
1 146
793
234
499
393
524
998
1 090
1 026
617
985
1 305
1 065
727
3 805
4 503
4 089
3 203
271
263
266
339
271
263
266
339
5 443
5 443
5 443
5 443
387
318
354
575
0,00
0,00
0,00
0,00
143,06
120,87
133,12
169,95
AENVI-2
11,92
14,43
12,63
10,56
82
64
67
78
75
112
106
48
513
429
454
245
148
212
191
166
47
29
41
54
498
867
653
998
153
140
127
598
887
895
817
855
857
981
878
929
3 259
3 729
3 335
3 971
273
258
264
376
273
258
264
376
5 443
5 443
5 443
5 443
457
377
431
515
0,00
0,00
0,00
0,00
167,02
145,95
163,23
137,06
AENVI-2
13,12
15,93
13,96
11,60
83
69
75
106
81
133
112
48
514
430
454
270
190
227
217
167
47
30
41
58
750
1 135
924
1 199
170
218
182
690
1 039
1 062
1 006
1 110
979
1 195
1 041
1 131
3 853
4 499
4 051
4 778
294
282
290
412
294
282
290
412
5 443
5 443
5 443
5 443
415
342
390
469
0,00
0,00
0,00
0,00
141,29
120,98
134,36
113,92
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A23-PAS - pastviny
11,38
13,71
12,01
81
62
63
72
102
103
513
429
454
130
205
180
46
29
41
390
738
531
146
107
104
806
825
721
806
891
811
2 992
3 388
3 008
263
247
250
263
247
250
5 443
5 443
5 443
478
397
453
0,00
0,00
0,00
181,95
160,64
180,97
12,50
15,17
13,28
82
67
71
78
123
109
514
429
454
168
219
203
47
30
41
618
1 000
784
161
177
153
964
974
912
914
1 082
955
3 546
4 100
3 682
284
270
277
284
270
277
5 443
5 443
5 443
435
359
410
0,00
0,00
0,00
153,50
132,77
147,81
13,77
16,71
14,66
83
72
78
85
143
114
514
430
455
214
236
232
48
30
41
894
1 274
1 071
180
263
215
1 112
1 160
1 100
1 050
1 318
1 135
4 179
4 927
4 441
303
295
303
303
295
303
5 443
5 443
5 443
395
326
371
0,00
0,00
0,00
130,25
110,48
122,58
0,00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5 443
0
0,00
0,00
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
8,02
9,91
10,16 x
-42
10
-8 x
1
15
17 x
-101
-47
-89 x
94
68
75 x
-5
0
-3 x
457
415
445 x
-63
242
106 x
481
536
527 x
692
665
670 x
1 514
1 904
1 739 x
189
192
171 x
189
192
171 x
5 443
5 443
5 443 x
679
549
536 x
0,00
0,00
0,00 x
360
286
313 x
AENVI-2
8,68
10,21
10,54 x
13
23
18 x
6
27
12 x
57
69
48 x
63
93
82 x
5
13
21 x
514
295
507 x
20
106
109 x
269
470
357 x
413
538
536 x
1 360
1 635
1 690 x
157
160
160 x
157
160
160 x
5 443
5 443
5 443 x
627
533
516 x
0,00
0,00
0,00 x
400,11
332,94
322,13 x
AENVI-2
8,97
10,78
10,91 x
20
35
27 x
8
28
17 x
88
86
74 x
78
93
90 x
6
14
21 x
527
381
529 x
31
128
122 x
341
532
443 x
506
626
598 x
1 603
1 923
1 919 x
179
178
176 x
179
178
176 x
5 443
5 443
5 443 x
607
505
499 x
0,00
0,00
0,00 x
339,48
283,09
283,61 x
8,55
9,94
10,38
10
18
14
5
27
10
44,39
61,30
36,95
56
93
78
5
13
20
508,00
253,06
498,11
16
97
103
233
444
314
366,23
501,34
510,57
1 244
1 507
1 585
145
152
153
145,40
151,57
152,71
5 443
5 443
5 443
636
547
524
0,00
0,00
0,00
438
361
343
8,82
10,49
10,72
16
29
22
7
28
14
71,78
77,55
60,19
71
93
86
6
14
21
519,91
337,66
517,33
25
116
115
305
499
400
459,59
579,58
565,36
1 480
1 773
1 801
168
169
168
167,83
169,02
167,99
5 443
5 443
5 443
617
519
508
0,00
0,00
0,00
367,71
306,94
302,23
9,13
11,09
11,11
23
42
32
9
28
19
106
94
89
85
93
94
7
15
21
535
425
541
37
141
129
377
568
485
551
677
634
1730
2083
2044
189
188
184
189
188
184
5 443
5 443
5 443
596
491
490
0,00
0,00
0,00
314,68
261,32
266,24
Tab. 12 - Komodity jablka a meruňky
Ukazatel
MJ
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
Hektarový výnos
Hnojiva - vlastní
Fixní náklady
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
t/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/ha
Kč/t
Kč/t
Kč/ha
Kč/t
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
16,88
327
113
1 305
26
16 657
8 101
33 200
40 321
25 946
125 996
7 463
8 946
5 443
322
19,87
24,19
AENVI-2
20,78
181
151
1 009
41
13 731
9 625
13 731
37 987
24 934
101 390
4 879
8 946
5 443
262
83,36
88,73
AENVI-2
22,56
233
179
1 183
42
15 763
10 416
19 434
47 314
30 250
124 814
5 532
8 946
5 443
241
61,72
66,08
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
17,23
133
119
1 243
13
16 399
8 048
31 873
40 142
26 635
124 605
7 233
8 946
5 443
316
23,69
28,05
0,80
20,93
443
127
1 127
40
13 476
9 125
15 626
35 693
24 388
100 045
4 780
8 946
5 443
260
87,18
92,62
1,00
22,47
445
160
1 248
42
15 428
9 965
20 805
45 419
29 866
123 378
5 490
8 946
5 443
242
62,96
67,37
AENVI-2
19,42
156
137
928
40
12 643
9 275
11 154
33 453
22 613
90 398
4 656
8 946
5 443
280
92,14
98,17
AENVI-2
21,86
207
165
1 094
42
14 768
10 006
16 494
42 610
27 481
112 868
5 164
8 946
5 443
249
73,25
78,07
AENVI-2
22,81
259
193
1 275
43
16 719
10 855
22 542
52 092
33 233
137 212
6 016
8 946
5 443
239
48,71
52,67
KR
BR
BH
CR
A25-MER - meruňky
A24-JAB - jablka
RENT-4
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
CR
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,70
19,66
443
110
1 069
40
12 428
8 753
13 166
30 980
22 048
89 038
4 528
8 946
5 443
277
97,59
103,70
0,90
21,90
444
144
1 186
41
14 473
9 529
18 175
40 509
26 995
111 497
5 092
8 946
5 443
249
75,69
80,57
1,10
22,57
445
177
1 311
42
16 345
10 432
23 511
50 415
32 997
135 676
6 011
8 946
5 443
241
48,83
52,84
2,76
-825
0
1 982
14
2 635
2 833
4 976
18 606
11 742
41 964
15 210
19 183
5 443
1 973
26,12
39,09
AENVI-2
2,30
678
8
643
53
1 636
2 417
3 243
13 671
11 976
34 326
14 903
19 183
5 443
2 363
28,72
44,58
AENVI-2
2,91
812
9
719
54
2 048
3 062
4 066
17 419
13 673
41 862
14 385
19 183
5 443
1 870
33,35
46,36
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,80
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
1,00
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
2,01
609
8
602
53
1 464
2 098
2 833
11 826
11 268
30 760
15 317
19 183
5 443
2 710
25,24
42,93
AENVI-2
2,60
746
9
682
54
1 831
2 739
3 654
15 536
12 777
38 027
14 603
19 183
5 443
2 090
31,36
45,68
AENVI-2
3,22
876
9
754
54
2 287
3 388
4 478
19 318
14 663
45 829
14 228
19 183
5 443
1 690
34,83
46,70
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Úroveň intenzity
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,70
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
0,90
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
1,10
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Tab. 13 - Komodity dojnice a telata do 6 měsíců
Ukazatel
MJ
Dojivost - Přírůstek
Krmiva (steliva) - nakupovaná
Krmiva (steliva) - vlastní
Léčiva a desinfekční prostředky
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Fixní náklady pro ŽV - pouze režie
Náklady celkem
Náklady na mléko - na fin. hmotnost
CZV (ČSÚ) - Nákladová cena
Podpory celkem - přímé a nepřímé
l/rok - kg/100 KD
Kč/rok - Kč/100 KD
Kč/l - Kč/kg/ž. hm.
Kč/ks
%
%
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
l/rok - kg/100 KD
Kč/ks
%
%
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
l/rok - kg/100 KD
Kč/ks
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
7 987
9 616
16 201
1 474
4 991
8 925
12 915
3 358
6 222
9 779
73 481
8,65
8,16
9 922
1,24
-5,64
8,72
AENVI-2
6 807
8 222
11 424
721
4 148
4 969
12 634
1 726
6 433
8 966
59 243
8,18
8,16
9 922
1,46
-0,26
17,56
AENVI-2
7 749
10 152
15 494
1 046
5 215
7 036
14 045
2 633
7 034
10 307
72 961
8,85
8,16
9 922
1,28
-7,81
6,66
CR
KR
BR
BH
CR
A27-TEL - telata do 6 měsíců
A26-D1 - dojnice
RENT-4
AENVI-2
7 822
6 963
7 576
6 306
10 552
8 524
9 731
7 248
15 624
14 649
15 390
9 519
1 478
748
1 245
578
3 063
4 030
3 678
3 617
8 092
7 425
8 016
4 108
12 808
12 591
12 764
12 046
2 993
3 511
3 210
1 341
6 194
5 849
6 093
6 173
10 501
9 490
10 051
8 406
71 304
66 817
70 178
53 035
8,57
9,02
8,71
7,91
8,16
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
9 922
1,25
1,40
1,26
1,57
-4,77
-9,54
-6,29
3,22
9,84
5,99
8,14
23,12
AENVI-2
6 391
5 330
6 143
7 291
7 347
6 952
7 382
9 190
11 896
10 657
11 330
13 417
692
404
608
878
2 890
3 518
3 443
4 681
5 191
4 928
5 035
5 945
12 795
12 114
12 502
13 300
1 670
1 613
1 641
2 157
6 517
6 230
6 398
6 720
8 219
7 040
7 978
9 599
57 216
53 455
56 316
65 887
8,42
9,43
8,62
8,49
8,16
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
9 922
1,53
1,83
1,55
1,36
-3,04
-13,45
-5,31
-3,93
15,17
5,97
12,68
12,09
AENVI-2
7 328
6 150
7 045
8 168
10 058
9 024
9 720
11 108
15 174
13 644
14 750
17 649
1 003
571
876
1 226
3 549
4 350
4 190
5 750
6 958
6 500
6 800
8 241
14 270
14 149
14 202
14 868
2 500
2 480
2 505
3 153
7 048
6 702
6 930
7 375
10 299
8 975
9 843
11 087
70 859
66 396
69 817
80 457
9,09
10,15
9,32
9,26
8,16
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
9 922
1,34
1,59
1,35
1,21
-10,23
-19,59
-12,41
-11,88
4,47
-3,96
2,10
1,24
BR
BH
5 825
4 883
5 636
6 089
5 948
6 262
10 284
9 253
9 676
554
329
488
2 555
3 098
3 061
4 455
4 273
4 300
12 181
11 039
11 641
1 312
1 246
1 274
6 287
6 025
6 168
7 181
6 226
7 127
50 896
47 436
49 997
8,21
9,13
8,34
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
1,68
2,00
1,69
-0,65
-10,65
-2,14
19,81
11,23
18,11
6 893
5 757
6 616
8 672
7 978
8 536
13 527
12 122
13 023
842
485
737
3 221
3 935
3 819
6 026
5 670
5 869
13 492
13 149
13 355
2 066
2 024
2 051
6 771
6 455
6 652
9 258
7 957
8 884
63 873
59 775
62 926
8,71
9,76
8,94
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
1,42
1,69
1,44
-6,32
-16,40
-8,73
9,99
0,97
7,36
7 692
6 497
7 422
11 502
10 087
10 933
16 836
15 219
16 509
1 176
662
1 024
3 875
4 763
4 557
7 989
7 417
7 830
15 130
15 120
15 044
2 970
2 981
3 001
7 347
6 969
7 231
11 341
10 096
10 851
78 167
73 314
76 980
9,55
10,61
9,75
8,16
8,16
8,16
9 791
9 756
9 520
1,27
1,50
1,28
-14,58
-23,07
-16,31
-1,25
-8,92
-3,15
82,79
1 141
1 578
68
228
239
1 084
88
0
471
4 896
71,71
71,71
554
2,98
0,00
4,15
AENVI-2
80,05
875
1 439
24
327
138
708
64
6
383
3 963
59,57
59,57
554
3,06
0,00
5,14
AENVI-2
85,43
1 007
1 724
36
327
186
939
83
7
550
4 860
69,38
69,38
554
2,90
0,00
4,18
RENT-4
AENVI-2
84,10
85,02
83,88
76,83
1 217
1 152
1 178
820
1 330
1 437
1 443
1 291
98
55
79
18,32
151
195
171
327
300
346
301
116
1 147
1 282
1 216
611,0
82
104
88
55
0
0
0
6
712
717
699
308,08
5 036
5 288
5 174
3 552
71,46
71,83
72,59
55,16
71,46
71,83
72,59
55,16
552
555
528
554
2,93
2,92
2,81
3,16
0,00
0,00
0,00
0,00
4,10
4,07
3,87
5,73
AENVI-2
80,34
83,46
81,41
82,98
928
971
938
937
1 533
1 547
1 539
1 583
39
32
34
29
247
284
296
327
151
167
152
162
763
839
784
817
59
51
59
73
7
7
7
7
348
366
375
463
4 075
4 265
4 182
4 399
59,85
58,67
59,98
64,26
59,85
58,67
59,98
64,26
552
555
528
554
3,04
2,96
2,88
2,97
0,00
0,00
0,00
0,00
5,08
5,05
4,80
4,63
AENVI-2
84,39
87,07
85,64
87,19
1 125
1 114
1 116
1 084
1 671
1 717
1 724
1 863
60
47
52
43
248
327
296
327
227
248
227
212
1 044
1 138
1 076
1 075
79
74
80
92
7
7
7
7
543
570
566
642
5 003
5 242
5 144
5 345
70,80
69,88
70,98
75,12
70,80
69,88
70,98
75,12
552
555
528
554
2,92
2,86
2,76
2,85
0,00
0,00
0,00
0,00
4,12
4,10
3,89
3,80
76,82
80,04
77,78
846
912
864
1 458
1 462
1 437
30
25,34
26,24
247
262
295
119
132
120
632
700
648
50
40
49
6
6
6
267
281,63
295,09
3 655
3 822
3 741
55,50
54,24
55,54
55,50
54,24
55,54
552
555
528
3,15
3,07
2,99
0,00
0,00
0,00
5,68
5,65
5,37
82,92
85,87
84,10
1 021
1 039
1 022
1 604
1 631
1 634
49
38,81
42,48
248
306
296
188
206
188
900
986
926
69
62
69
7
7
7
440
463
465
4 525
4 738
4 649
64,88
63,82
65,05
64,88
63,82
65,05
552
555
528
2,96
2,90
2,80
0,00
0,00
0,00
4,57
4,54
4,31
84,56
86,88
85,84
1 239
1 198
1 219
1 734
1 802
1 810
72
55
63
248
347
296
270
294
270
1 194
1 296
1 232
89
87
92
7
7
7
657
689
677
5 511
5 775
5 666
77,90
77,18
78,05
77,90
77,18
78,05
552
555
528
2,92
2,87
2,76
0,00
0,00
0,00
3,74
3,72
3,53
Tab. 14 - Komodity jalovice do 5. měsíce březosti a vysokobřezí jalovice
Ukazatel
Přírůstek - Norma obsluhy
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Náklady na finální hmotnost
Nákladová cena
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Nákladová cena
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Nákladová cena
MJ
kg/100 KD - ks/prac./rok
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
KR
75,52
293
1 555
44
350
429
853
114
0
612
4 250
63,83
63,83
2 167
5,70
0,00
8,94
AENVI-2
72,13
Kč/100 KD
245
Kč/100 KD
1 508
Kč/100 KD
15
Kč/100 KD
293
Kč/100 KD
216
Kč/100 KD
669
Kč/100 KD
109
Kč/100 KD
7
Kč/100 KD
374
Kč/100 KD
3 436
Kč/kg ž. hm.
53,32
Kč/kg ž. hm.
53,32
Kč/ks
2 167
Kč/kg ž. hm.
5,70
%
0,00
%
10,70
AENVI-2
74,85
Kč/100 KD
294
Kč/100 KD
1 739
Kč/100 KD
23
Kč/100 KD
372
Kč/100 KD
322
Kč/100 KD
832
Kč/100 KD
136
Kč/100 KD
7
Kč/100 KD
502
Kč/100 KD
4 227
Kč/kg ž. hm.
62,96
Kč/kg ž. hm.
62,96
Kč/ks
2 167
Kč/kg ž. hm.
5,70
%
0,00
%
9,06
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A28-JAL - jalovice do 5. měsíce březosti
RENT-4
AENVI-2
70,65
67,70
70,63
70,07
342
439
361
219
1 526
1 768
1 647
1 395
20
13
23
12
287
438
337
255
407
370
402
169
860
1 067
956
595
172
142
153
95
0
0
0
6
484
619
584
321
4 098
4 855
4 462
3 068
64,68
71,78
67,84
49,03
64,68
71,78
67,84
49,03
2 108
2 203
2 074
2 167
5,55
5,80
5,46
5,70
0,00
0,00
0,00
0,00
8,58
8,08
8,04
11,63
AENVI-2
66,51
63,81
67,23
73,77
229
299
259
269
1 454
1 634
1 544
1 623
19
12
15
19
233
418
314
332
190
232
216
267
722
804
747
748
108
125
117
122
7
7
7
7
330
332
349
434
3 292
3 863
3 568
3 822
54,45
59,61
56,41
57,92
54,45
59,61
56,41
57,92
2 108
2 203
2 074
2 167
5,55
5,80
5,46
5,70
0,00
0,00
0,00
0,00
10,19
9,72
9,67
9,85
AENVI-2
68,87
64,15
69,05
75,22
280
382
320
317
1 709
1 908
1 808
1 857
22
15
20
28
290
509
383
411
271
313
309
383
902
1 033
948
920
142
149
148
150
7
7
7
7
455
503
495
576
4 077
4 819
4 439
4 649
64,97
72,45
67,66
68,60
64,97
72,45
67,66
68,60
2 108
2 203
2 074
2 167
5,55
5,80
5,46
5,70
0,00
0,00
0,00
0,00
8,54
8,00
8,07
8,31
64,81
62,76
65,57
208
264
234
1 320
1 493
1 405
18
11
13
205
372
279
156
195
175
632
692
648
92
113
102
6
7
7
278
261
288
2 916
3 406
3 149
49,83
54,26
51,53
49,83
54,26
51,53
2 108
2 203
2 074
5,55
5,80
5,46
0,00
0,00
0,00
11,13
10,68
10,59
67,89
64,31
68,42
253
338
288
1 584
1 772
1 678
21
13
17
262
464
349
228
271
261
812
918
847
125
137
132
7
7
7
389
413
418
3 679
4 333
3 998
59,44
65,58
61,71
59,44
65,58
61,71
2 108
2 203
2 074
5,55
5,80
5,46
0,00
0,00
0,00
9,34
8,84
8,84
69,38
63,22
69,01
310
431
356
1 831
2 042
1 935
24
16
23
319
553
417
318
358
362
991
1 150
1 049
159
160
163
7
7
7
527
603
581
4 486
5 320
4 892
71,26
80,60
74,51
71,26
80,60
74,51
2 108
2 203
2 074
5,55
5,80
5,46
0,00
0,00
0,00
7,79
7,19
7,32
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A29-VBJ - vysokobřezí jalovice
105,60
619
2 077
26
-26
244
893
-7
0
771
4 596
67,92
67,92
4 673
8,50
0,00
12,51
AENVI-2
111,24
222
2 570
15
433
371
892
21
6
597
5 126
63,41
63,41
4 673
8,50
0,00
13,40
AENVI-2
115,36
346
2 570
22
534
413
999
32
6
639
5 560
72,31
72,31
4 673
8,50
0,00
11,75
RENT-4
AENVI-2
103,72
114,39
107,62
108,96
326
287
395
170
2 101
1 900
2 034
2 570
9
2
10
12
150
180
120
382
257
214
215
353
833
778
856
834
41
24
22
16
0
-1
0
6
604
826
718
579
4 320
4 210
4 371
4 923
67,07
71,41
69,52
59,38
67,07
71,41
69,52
59,38
4 361
4 506
4 325
4 673
7,93
8,19
7,86
8,50
0,00
0,00
0,00
0,00
11,82
11,47
11,31
14,31
AENVI-2
91,61
126,99
105,35
113,41
224
351
181
280
1 620
2 194
2 516
2 570
16
8
17
18
130
0
0
483
175
224
101
390
1 265
943
986
947
17
34
16
26
6
6
6
6
769
764
760
617
4 222
4 523
4 584
5 339
59,50
64,63
62,72
67,68
59,50
64,63
62,72
67,68
4 361
4 506
4 325
4 673
7,93
8,19
7,86
8,50
0,00
0,00
0,00
0,00
13,33
12,68
12,54
12,55
AENVI-2
97,73
124,09
107,65
116,94
314
420
282
418
1 939
2 387
2 579
2 571
17
8
19
27
203
0
0
583
202
225
157
437
1 265
1 059
1 077
1 048
25
34
25
38
6
6
6
6
769
764
761
664
4 741
4 903
4 906
5 791
69,45
75,46
72,17
77,41
69,45
75,46
72,17
77,41
4 361
4 506
4 325
4 673
7,93
8,19
7,86
8,50
0,00
0,00
0,00
0,00
11,42
10,86
10,90
10,97
88,46
127,98
104,26
183
316
139
1 487
2 088
2 490
15
8
16
100
0
0
161
224
78
1 265
879
936
13
34
13
6
6
6
769
764
760
4 000
4 318
4 437
55,16
59,86
58,59
55,16
59,86
58,59
4 361
4 506
4 325
7,93
8,19
7,86
0,00
0,00
0,00
14,38
13,69
13,42
94,72
125,68
106,51
267
386
229
1 771
2 293
2 546
17
8
18
164
0
0
189
224
128
1 265
1 002
1 033
21
34
20
6
6
6
769
764
761
4 469
4 718
4 740
64,22
69,76
67,20
64,22
69,76
67,20
4 361
4 506
4 325
7,93
8,19
7,86
0,00
0,00
0,00
12,35
11,74
11,70
100,61
122,25
108,72
363
453
341
2 125
2 476
2 616
18
9
20
245
0
0
215
225
190
1 265
1 113
1 119
30
34
29
6
6
6
769
764
761
5 037
5 080
5 083
75,33
82,01
77,82
75,33
82,01
77,82
4 361
4 506
4 325
7,93
8,19
7,86
0,00
0,00
0,00
10,53
9,99
10,11
Tab. 15 - Komodity výkrm býků a krávy bez tržní produkce mléka
Ukazatel
Přírůstek - Natalita
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
MJ
kg/100 KD - ks/100 krav
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
KR
94,68
210
2 444
21
276
336
1 068
102
0
607
5 064
59,23
42,35
5 726
9,71
-28,50
-12,11
AENVI-2
91,32
Kč/100 KD
414
Kč/100 KD
1 781
Kč/100 KD
10
Kč/100 KD
443
Kč/100 KD
157
Kč/100 KD
672
Kč/100 KD
128
Kč/100 KD
7
Kč/100 KD
433
Kč/100 KD
4 046
Kč/kg ž. hm.
48,99
Kč/kg ž. hm.
42,35
Kč/ks
5 726
Kč/kg ž. hm.
9,71
%
-13,55
%
6,26
AENVI-2
95,95
Kč/100 KD
415
Kč/100 KD
2 261
Kč/100 KD
14
Kč/100 KD
465
Kč/100 KD
245
Kč/100 KD
921
Kč/100 KD
145
Kč/100 KD
7
Kč/100 KD
539
Kč/100 KD
5 012
Kč/kg ž. hm.
57,78
Kč/kg ž. hm.
42,35
Kč/ks
5 726
Kč/kg ž. hm.
9,71
%
-26,70
%
-9,90
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
A30-VB - výkrm býků
RENT-4
AENVI-2
96,06
93,83
95,14
87,70
645
660
538
414
2 015
2 067
2 155
1 574
14
1
13
8
365
247
327
432
288
225
282
121
1 111
971
1 083
557
131
148
128
119
0
0
0
6
740
761
731
388
5 309
5 081
5 257
3 620
60,44
59,85
60,78
45,40
42,35
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
5 726
8,78
9,02
8,78
9,71
-29,92
-29,24
-30,31
-6,71
-15,40
-14,16
-15,87
14,67
AENVI-2
94,32
88,63
92,76
94,13
510
493
484
414
1 950
1 822
1 907
2 011
10
8
9
12
370
328
382
455
137
158
154
199
711
738
720
794
133
88
121
136
7
7
7
7
427
404
424
483
4 255
4 047
4 208
4 510
49,65
49,79
49,91
53,08
42,35
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
5 726
8,78
9,02
8,78
9,71
-14,70
-14,94
-15,14
-20,21
2,98
3,18
2,45
-1,93
AENVI-2
98,25
92,33
96,66
96,63
596
607
546
415
2 263
2 159
2 279
2 533
13
9
13
17
451
367
439
475
207
205
225
296
981
961
980
1 054
152
117
143
152
7
7
7
7
604
598
593
601
5 275
5 030
5 224
5 549
59,18
59,54
59,54
63,25
42,35
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
5 726
8,78
9,02
8,78
9,71
-28,43
-28,86
-28,86
-33,04
-13,59
-13,71
-14,12
-17,69
90,43
85,59
89,10
474
445
459
1 784
1 666
1 721
8
8
8
329
307
352
108
135
123
587
631
599
123
76
110
7
7
7
354
324
353
3 772
3 598
3 730
45,80
45,78
45,97
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
8,78
9,02
8,78
-7,53
-7,49
-7,86
11,63
12,21
11,24
96,98
90,91
95,32
551
547
514
2 110
1 987
2 093
11
8
11
411
348
411
171
181
188
843
849
847
143
102
132
7
7
7
511
496
504
4 756
4 524
4 706
54,05
54,33
54,38
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
8,78
9,02
8,78
-21,63
-22,05
-22,12
-5,39
-5,44
-5,97
97,96
92,84
96,65
647
674
582
2 412
2 338
2 466
15
9
14
491
385
466
247
230
265
1 125
1 075
1 118
161
134
153
7
7
7
708
711
691
5 813
5 563
5 763
65,29
65,58
65,61
42,35
42,35
42,35
5 180
5 323
5 180
8,78
9,02
8,78
-35,14
-35,42
-35,45
-21,69
-21,66
-22,07
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
A31-KBTPM - krávy bez tržní produkce mléka
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
77,47
66,08
70,13 x
232
143
190 x
1 713
2 218
2 044 x
81
35
55 x
478
185
302 x
468
710
613 x
1 382
1 047
1 203 x
189
89
124 x
1 034
687
823 x
741
869
791 x
6 319
5 984
6 144 x
119,08
132,20
127,91 x
59,77
59,77
59,77 x
18 222
17 535
17 920 x
72,89
70,14
71,68 x
-49,81
-54,79
-53,27 x
11,41
-1,73
2,76 x
AENVI-2
83,01
79,21
83,71 x
106
83
61 x
1 845
1 246
1 022 x
82
13
19 x
550
404
441 x
508
247
206 x
1 370
631
637 x
107
32
35 x
538
1 275
1 446 x
607
817
949 x
5 714
4 749
4 816 x
100,50
87,54
84,00 x
59,77
59,77
59,77 x
18 222
17 535
17 920 x
72,89
70,14
71,68 x
-40,53
-31,72
-28,84 x
32,00
48,40
56,49 x
AENVI-2
85,94
79,75
84,64 x
123
108
95 x
1 944
1 694
1 422 x
83
19
29 x
550
405
459 x
508
376
320 x
1 530
940
942 x
107
49
54 x
841
1 276
1 446 x
948
1 011
1 179 x
6 633
5 878
5 946 x
112,68
107,60
102,57 x
59,77
59,77
59,77 x
18 222
17 535
17 920 x
72,89
70,14
71,68 x
-46,96
-44,45
-41,73 x
17,73
20,73
28,16 x
81,63
78,94
83,18
97
73
47
1 791
1 037
856
82
11
15
550
404
432
507
192
158
1 283
497
510
107
25
27
413
1 275
1 446
465
736
833
5 295
4 251
4 323
94,70
78,62
75,88
59,77
59,77
59,77
18 222
17 535
17 920
72,89
70,14
71,68
-36,89
-23,97
-21,23
40,08
65,24
73,23
84,45
79,49
84,20
114
95
77
1 896
1 465
1 211
83
16
23
550
404
451
508
308
260
1 452
779
781
107
40
44
681
1 276
1 446
768
909
1 064
6 159
5 292
5 357
106,48
97,21
92,89
59,77
59,77
59,77
18 222
17 535
17 920
72,89
70,14
71,68
-43,87
-38,51
-35,65
24,58
33,64
41,51
87,44
80,00
85,01
131
122
115
1 989
1 931
1 655
83
22
34
551
405
468
508
451
387
1 603
1 114
1 119
107
59
65
1 017
1 276
1 446
1 147
1 125
1 294
7 135
6 505
6 584
119,14
118,71
113,06
59,77
59,77
59,77
18 222
17 535
17 920
72,89
70,14
71,68
-49,83
-49,65
-47,14
11,35
9,43
16,26
Tab. 16 - Komodity prasnice a prasničky
Ukazatel
Natalita - Přírůstek
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Náklady na odstav. sele - ž. hm.
Nákladová cena
Podpory celkem na odst. sele
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Nákladová cena
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Nákladová cena
MJ
ks/prasn. - kg/100KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
KR
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
ks/prasn. - kg/100KD x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/kg ž. hm.
x
Kč/kg ž. hm.
x
Kč/ks
x
Kč/kg ž. hm.
x
%
x
%
x
AENVI-2
ks/prasn. - kg/100KD x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/100 KD
x
Kč/kg ž. hm.
x
Kč/kg ž. hm.
x
Kč/ks
x
Kč/kg ž. hm.
x
%
x
%
x
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
KR
BR
BH
CR
A33-PKY - prasničky
A32-PRA - prasnice
RENT-4
AENVI-2
x
23,04 x
x
2 085 x
x
672 x
x
460 x
x
448 x
x
1 362 x
x
1 786 x
x
556 x
x
503 x
x
1 082 x
x
8 954 x
x
148,24 x
x
148,24 x
x
35 x
x
0,16 x
x
0,00 x
x
0,11 x
AENVI-2
x
21,33 x
x
1 871 x
x
603 x
x
244 x
x
461 x
x
766 x
x
1 497 x
x
284 x
x
536 x
x
886 x
x
7 147 x
x
127,80 x
x
127,80 x
x
35 x
x
0,16 x
x
0,00 x
x
0,13 x
AENVI-2
x
22,51 x
x
2 186 x
x
725 x
x
329 x
x
510 x
x
1 072 x
x
1 873 x
x
405 x
x
610 x
x
1 151 x
x
8 861 x
x
150,11 x
x
150,11 x
x
35 x
x
0,16 x
x
0,00 x
x
0,10 x
CR
x
20,44
x
1 739
x
540
x
208
x
435
x
626
x
1 309
x
234
x
495
x
775
x
6 362
x
118,73
x
118,73
x
35
x
0,17
x
0,00
x
0,14
x
22,03
x
2 020
x
664
x
284
x
486
x
915
x
1 685
x
341
x
574
x
1 011
x
7 980
x
138,15
x
138,15
x
35
x
0,16
x
0,00
x
0,11
x
22,75
x
2 371
x
785
x
379
x
532
x
1 238
x
2 061
x
475
x
645
x
1 305
x
9 790
x
164,14
x
164,14
x
35
x
0,15
x
0,00
x
0,09
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
70,41 x
x
659 x
x
403 x
x
37 x
x
57 x
x
159 x
x
415 x
x
70 x
x
0x
x
207 x
x
2 007 x
x
38,92 x
x
38,92 x
x
228 x
x
2,08 x
x
0,00 x
x
5,33 x
AENVI-2
x
64,14 x
x
839 x
x
188 x
x
34 x
x
108 x
x
169 x
x
283 x
x
83 x
x
6x
x
91 x
x
1 801 x
x
36,75 x
x
36,75 x
x
228 x
x
2,08 x
x
0,00 x
x
5,65 x
AENVI-2
x
68,01 x
x
927 x
x
245 x
x
35 x
x
122 x
x
202 x
x
327 x
x
83 x
x
7x
x
137 x
x
2 085 x
x
41,05 x
x
41,05 x
x
228 x
x
2,08 x
x
0,00 x
x
5,06 x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
62,23
x
802
x
164
x
33
x
100
x
152
x
265
x
83
x
6
x
71
x
1 676
x
34,92
x
34,92
x
228
x
2,08
x
0,00
x
5,94
x
66,08
x
881
x
215
x
35
x
115
x
186
x
304
x
83
x
6
x
112
x
1 937
x
38,78
x
38,78
x
228
x
2,08
x
0,00
x
5,35
x
69,89
x
979
x
278
x
36
x
129
x
218
x
353
x
83
x
7
x
163
x
2 246
x
43,62
x
43,62
x
228
x
2,08
x
0,00
x
4,76
Tab. 17 - Komodity předvýkrm prasat a výkrm prasat
Ukazatel
MJ
Přírůstek
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
kg/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
Přírůstek
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
kg/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
Přírůstek
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem
kg/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/100 KD
Kč/kg ž. hm.
Kč/kg ž. hm.
Kč/ks
Kč/kg ž. hm.
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
A34-PVP - předvýkrm prasat
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
41,55 x
x
592 x
x
131 x
x
77 x
x
49 x
x
72 x
x
148 x
x
63 x
x
0x
x
107 x
x
1 238 x
x
63,28 x
x
63,28 x
x
63 x
x
1,86 x
x
0,00 x
x
2,95 x
AENVI-2
x
40,49 x
x
593 x
x
171 x
x
24 x
x
36 x
x
40 x
x
128 x
x
24 x
x
7x
x
72 x
x
1 094 x
x
55,51 x
x
55,51 x
x
63 x
x
1,86 x
x
0,00 x
x
3,36 x
AENVI-2
x
41,35 x
x
646 x
x
183 x
x
37 x
x
51 x
x
58 x
x
154 x
x
36 x
x
7x
x
98 x
x
1 271 x
x
64,48 x
x
64,48 x
x
63 x
x
1,86 x
x
0,00 x
x
2,89 x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
39,94
x
570
x
165
x
19
x
29
x
32
x
117
x
18
x
7
x
61
x
1 017
x
51,84
x
51,84
x
63
x
1,86
x
0,00
x
3,60
x
40,97
x
618
x
178
x
30
x
43
x
49
x
140
x
30
x
7
x
84
x
1 178
x
59,68
x
59,68
x
63
x
1,86
x
0,00
x
3,12
x
41,56
x
678
x
189
x
44
x
59
x
68
x
169
x
44
x
7
x
114
x
1 371
x
70,07
x
70,07
x
63
x
1,86
x
0,00
x
2,66
CR
KR
BR
BH
CR
A35-VP - výkrm prasat
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
76,49 x
x
847 x
x
256 x
x
37 x
x
84 x
x
146 x
x
189 x
x
89 x
x
0x
x
141 x
x
1 789 x
x
35,66 x
x
27,90 x
x
230 x
x
2,09 x
x
-21,76 x
x
-15,90 x
AENVI-2
x
73,80 x
x
878 x
x
230 x
x
14 x
x
114 x
x
53 x
x
144 x
x
32 x
x
7x
x
70 x
x
1 543 x
x
31,55 x
x
27,90 x
x
230 x
x
2,09 x
x
-11,58 x
x
-4,95 x
AENVI-2
x
74,63 x
x
955 x
x
303 x
x
21 x
x
116 x
x
79 x
x
185 x
x
48 x
x
7x
x
109 x
x
1 824 x
x
36,76 x
x
27,90 x
x
230 x
x
2,09 x
x
-24,11 x
x
-18,42 x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
73,37
x
846
x
195
x
11
x
113
x
42
x
124
x
26
x
6
x
54
x
1 417
x
29,32
x
27,90
x
230
x
2,09
x
-4,86
x
2,27
x
74,23
x
914
x
266
x
17
x
115
x
66
x
164
x
40
x
7
x
88
x
1 678
x
34,02
x
27,90
x
230
x
2,09
x
-17,99
x
-11,84
x
75,02
x
1 001
x
341
x
25
x
117
x
94
x
207
x
57
x
7
x
132
x
1 980
x
39,83
x
27,90
x
230
x
2,09
x
-29,96
x
-24,71
Tab. 18 - Komodity výkrm kuřat a nosnice
Ukazatel
MJ
Přírůstek - Snáška
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
Náklady na fin. hmotnost - vejce
CZV (ČSÚ)
Podpory celkem na brojlera - nosnici
Jednotková podpora brojlera - vajec
kg/1000KD - ks/rok
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/kg ž. hm. - Kč/ks
Kč/ks
%
%
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
kg/1000KD - ks/rok
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/ks
%
%
Odpisy DNHM celkem
Odpisy zvířat
Náklady celkem
CZV (ČSÚ)
kg/1000KD - ks/rok
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/1000 KD
Kč/ks
%
%
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
CR
KR
BR
BH
A36-BRO - výkrm kuřat
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
50,80 x
x
564 x
x
34 x
x
20 x
x
26 x
x
117 x
x
45 x
x
24 x
x
0x
x
21 x
x
851 x
x
22,02 x
x
21,18 x
x
1,87 x
x
0,98 x
x
-3,80 x
x
0,66 x
AENVI-2
x
48,59 x
x
473 x
x
52 x
x
19 x
x
22 x
x
102 x
x
28 x
x
35 x
x
7x
x
21 x
x
759 x
x
20,88 x
x
21,18 x
x
1,87 x
x
0,98 x
x
1,44 x
x
6,14 x
AENVI-2
x
50,98 x
x
576 x
x
52 x
x
19 x
x
34 x
x
102 x
x
43 x
x
35 x
x
7x
x
32 x
x
899 x
x
22,91 x
x
21,18 x
x
1,87 x
x
0,98 x
x
-7,55 x
x
-3,26 x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
47,40
x
421
x
51
x
19
x
17
x
102
x
22
x
35
x
6
x
16
x
690
x
19,83
x
21,18
x
1,87
x
0,98
x
6,81
x
11,76
x
49,79
x
525
x
52
x
19
x
27
x
102
x
35
x
35
x
7
x
26
x
828
x
21,90
x
21,18
x
1,87
x
0,98
x
-3,31
x
1,18
x
52,15
x
626
x
52
x
19
x
40
x
102
x
52
x
35
x
7
x
39
x
972
x
23,90
x
21,18
x
1,87
x
0,98
x
-11,40
x
-7,29
CR
KR
BR
BH
CR
A37-NOS - nosnice
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
AENVI-2
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
RENT-4
AENVI-2
x
322,29 x
x
341 x
x
66 x
x
3x
x
137 x
x
128 x
x
140 x
x
60 x
x
14 x
x
38 x
x
928 x
x
1,05 x
x
1,55 x
x
23 x
x
0,07 x
x
47,92 x
x
54,57 x
AENVI-2
x
287,29 x
x
311 x
x
69 x
x
9x
x
208 x
x
42 x
x
57 x
x
103 x
x
23 x
x
15 x
x
837 x
x
1,06 x
x
1,55 x
x
23 x
x
0,08 x
x
46,05 x
x
53,42 x
AENVI-2
x
296,29 x
x
371 x
x
80 x
x
9x
x
208 x
x
62 x
x
79 x
x
103 x
x
24 x
x
23 x
x
959 x
x
1,18 x
x
1,55 x
x
23 x
x
0,08 x
x
31,58 x
x
38,02 x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
282,53
x
286
x
62
x
9
x
208
x
34
x
48
x
103
x
23
x
12
x
785
x
1,01
x
1,55
x
23
x
0,08
x
53,29
x
61,16
x
291,92
x
339
x
75
x
9
x
208
x
51
x
68
x
103
x
23
x
19
x
895
x
1,12
x
1,55
x
23
x
0,08
x
38,79
x
45,68
x
300,30
x
405
x
86
x
9
x
208
x
73
x
90
x
103
x
24
x
27
x
1 027
x
1,25
x
1,55
x
23
x
0,08
x
24,48
x
30,49
Modelování dopadů zemědělské
politiky ČR po roce 2013
Modelling of Impacts
of Czech Agricultural
Policy after 2013
Ivan Foltýn
Ida Zedníčková
VÝZKUMNÁ STUDIE ÚZEI
č. 108/2012
Vydal: Ú
stav zemědělské ekonomiky a informací
Mánesova 1453/75, 120 56 Praha 2
ISBN 978-80-86671-94-9
č. 108/2012

číslo 108 - Ústav zemědělské ekonomiky a informací

Transkript

Podobné dokumenty

\ L / {ggf$Si.fidpnoveoerui oir-n g,

Trail Gator

ROČENKA 2008 Annual Report 2008

Dr. Ivan Foltýn

číslo 102 - Ústav zemědělské ekonomiky a informací