Greenhouse gas (GHG) emissions from agriculture contribute to climate change. The consequences of unsustainable agricultural activity are polluted water, soil, air, and food. The agricultural sector has become one of the major contributors to global GHG emissions and is the world’s second largest emitter after the energy sector, which includes emissions from power generation and transport. Latvian and Lithuanian agriculture generates about one fifth of GHG emissions, while Estonia generates only about one tenth of the country’s GHG emissions. This paper investigates the GHG trends in agriculture from 1995 to 2019 and the driving forces of changes in GHG emissions from the agricultural sectors in the Baltic States (Lithuania, Latvia, and Estonia), which are helpful for formulating effective carbon reduction policies and strategies. The impact factors have on GHG emissions was analysed by using the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method based on Kaya identity. The aim of this study is to assess the dynamics of GHG emissions in agriculture and to identify the factors that have had the greatest impact on emissions. The analysis of the research data showed that in all three Baltic States GHG emissions from agriculture from 1995 to 2001–2002 decreased but later exceeded the level of 1995 (except for Lithuania). The analysis of the research data also revealed that the pollution caused by animal husbandry activities decreased. GHG intensity declined by 2–3% annually, but the structure of agriculture remained relatively stable. The decomposition of GHG emissions in agriculture showed very large temporary changes in the analysed factors and the agriculture of the Baltic States. GHG emissions are mainly increased by pollution due to the growing economy of the sector, and their decrease is mainly influenced by two factors—the decrease in the number of people employed in the agriculture sector and the decreasing intensity of GHGs in agriculture. The dependence of the result on the factors used for the decomposition analysis was investigated by the method of multivariate regression analysis. Regression analysis showed that the highest coefficient of determination (R2 = 0.93) was obtained for Estonian data and the lowest (R2 = 0.54) for Lithuanian data. In the case of Estonia, all factors were statistically significant; in the case of Latvia and Lithuania, one of the factors was statistically insignificant. The identified GHG emission factors allowed us to submit our insights for the reduction of emissions in the agriculture of the Baltic States.
Krause J., Machek O. (2018): A comparative analysis of organic and conventional farmers in the Czech Republic. Agric. Econ. -Czech, 64: 1-8. Abstract:Organic farming has become a topic that receives an increasing academic as well as popular attention. Th is study examines the fi nancial diff erences between the organic and conventional farmers, as well as their income volatility. Based on the Student's t-test, the regression analysis and the matched-pair investigation on a sample of Czech 291 organic and 4045 conventional farmers over the period 2009-2013, the study indicates that the organic agricultural companies outperform the conventional companies in the terms of profi tability. However, their asset turnover is considerably lower. No evidence of diff erent income volatility has been found.
The article presents an assumption that the characterization of regional innovativeness requires an assessment on many levels, mainly at the regional level. For this reason in this research paper is applied the linear method of ordering objects as an instrument for assessing and comparing the level of innovativeness on the example of Polish voivodships. The aim of research is to present the TOPSIS method as an instrument for assessing and comparing the level of innovativeness of Polish voivodships. Research object: innovative potential of Poland voivodships. The results allowed identifying the level of differentiation among Polish voivodships in terms of distance of the object from the “ideal” and “undesirable”, as well as making their hierarchy and arranging them in 3 groups of innovativeness. The research and its results lead to the conclusion that the proposed method is a useful tool in evaluating the regions according to their innovativeness level.
Visuomenėje vykstantys ekonominiai ir socialiniai pokyčiai kelia naujus iššūkius ūkinin-kams ir jų veiklai, todėl ūkininkų kooperavimas į žemės ūkio kooperatyvus tampa neišvengiama šių laikų kasdienybe. Pastebėtina, jog ūkininko ūkio veikla turi būti efektyvi ir tapti ne tik paties ūki-ninko, bet ir kooperatyvo, kuriam jis priklauso, siekiu. Todėl šiuolaikinėmis nuolat besikeičiančio-mis sąlygomis žemės ūkio kooperatyvas tampa instrumentu, padedančiu ūkininkui prisitaikyti prie kintančios aplinkos ir vykdyti savo veiklą efektyviai. Tyrimo tikslas -išanalizavus kooperacijos reikšmę, parinkti rodiklių sistemą ūkininkų ūkių veiklos efektyvumui įvertinti. Tyrimo metodika: išanalizuoti 1995-2015 m. moksliniai straipsniai, nagrinėjantys kooperacijos reikšmę ūkininkų ūkių veiklai, ūkių veiklos efektyvumo vertinimo metodus, rodiklius ir sistemas. Remiantis atlikta analize, vertinant ūkininko ūkio veiklos efektyvumą kooperacijos kontekste, parinkta subalansuotų rodiklių sistema, apimanti keturis kriterijus: ūkio finansus, vidaus verslą, klientus ir inovacijas.Raktiniai žodžiai: kooperacija, subalansuotų rodiklių sistema, ūkininkų ūkių veiklos efektyvumas, žemės ūkio kooperatyvas.JEL kodai: D11, D19.
Įmonės, laiku nustačiusios ir įgyvendinusios tinkamas mokesčių taupymo priemones, gali efektyviau panaudoti pinigų srautus, padidinti pelną bei investicijų grąžą. Planuojant mokesčius bū-tina vadovautis įstatymų nustatytais reikalavimais bei mokesčius administruojančių institucijų praktika, kad nekiltų rizikos, jog netinkami mokesčių taupymo veiksmai bus pripažinti mokesčių vengimu. Šis procesas įvardijamas mokesčių optimizavimu. Tyrimo tikslas -išanalizavus mokesčių optimizavimo strategijas, būdus ir metodus, parengti galimą mokesčių optimizavimo modelį Lietuvos verslo įmonėms. Tyrimo metodika -susisteminus mokslininkų pateikiamas mokesčių optimizavimo strategijas, būdus ir metodus, taikant modeliavimo metodą, sudarytas galimas mokesčių optimizavimo modelis. Tyrimo rezultatai -sukurta metodika, kurios pagalba nustatoma mokesčių optimizavimo svarba ir teikiama nauda Lietuvos verslo įmonėms.Raktiniai žodžiai: mokesčiai, lengvata, optimizavimas, modelis, verslo įmonės. JEL kodai: E60, H63. ĮvadasTemos aktualumas. Mokesčių optimizavimas tampa labai aktualus ekonomikos nuosmukio ir krizių laikotarpiu, kada sumažėja verslo galimybės mokėti mokesčius, o valstybėms trūksta lėšų išlaidoms finansuoti. R. Rakauskaitė (2006), tyrinėjanti mokesčių optimizavimą, pasiūlė mokesčių optimizavimo vertinimui taikyti T. Piketty (2013) mokesčių santykį ir skolos išieškojimo rodiklius, kurie parodo nesurinktų mokesčių dalį ir sunkumus, renkant mokesčius. G. N. Mankinw, M. Weinzeirl ir D. Yagan (2009), L. Kaplow (2010) nagrinėjo optimalią mokesčių teoriją ir praktiką, t. y. skirtumus tarp mokesčių teorijos ir mokesčių politikos. Remiantis šia mokesčių teorija, mokesčiai vienodai veiktų tiek mažai pasiturinčius, tiek ir turtinguosius. Pagal L. Kaplow (2010) aptartą apmokestinimo ir viešos ekonomikos teoriją, dėmesys turi būti skiriamas socialinės gerovės didinimui ir valdžios veiksmams, kuriais gali būti pasiekta optimali mokesčių sistema.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.