AUTOREFERÁT DIZERTAČNEJ PRÁCE

Transcription

1 Fakulta ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre Ing. Tomáš RÁBEK AUTOREFERÁT DIZERTAČNEJ PRÁCE Cudzie zdroje financovania poľnohospodárstva SR na získanie vedecko-akademickej hodnosti philosophiae doctor v študijnom odbore: Odvetvové a prierezové ekonomiky v študijnom programe: Ekonomika a manažment poľnohospodárstva a potravinárstva Nitra, jún 2008

2 Dizertačná práca bola vypracovaná v dennej forme doktorandského štúdia na Katedre financií Fakulty ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre Predkladateľ: Ing. Tomáš Rábek Katedra financií FEM SPU v Nitre, Tr. A. Hlinku 2, Nitra Školiteľ: doc. Ing. Peter Serenčéš, PhD. Katedra financií FEM SPU v Nitre, Tr. A. Hlinku 2, Nitra Oponenti: Dr. h. c. prof. Ing. M. Grznár, DrSc. FPM EU Bratislava prof. Ing. V. Bečvářová, CSc PEF MZLU Brno doc. Ing. J. Pokrivčák, M. S., PhD. FEM SPU Nitra Autoreferát bol rozoslaný dňa: Obhajoba dizertačnej práce sa koná 9. septembra o h. pred komisiou pre obhajobu dizertačnej práce, vymenovanou predsedom odborovej komisie dňa Odvetvové a prierezové ekonomiky študijný program: Ekonomika a manažment poľnohospodárstva a potravinárstva na Fakulte ekonomiky a manažmentu SPU v Nitre, Tr. A. Hlinku 2, Nitra... prof. Ing. František Kuzma, PhD. predseda odborovej komisie

3 OBSAH Úvod do problematiky Súčasný stav riešenej problematiky doma i v zahraničí Cieľ a metodika práce Cieľ práce Metodika práce Výsledky a diskusia Teoretické a praktické prínosy dizertačnej práce Záver Abstract Použitá literatúra Publikované práce súvisiace s problematikou ÚVOD DO PROBLEMATIKY Kto má 50 dlhov, je to žobrák. Ak má niekto dlhy , je to obchodník. Kto má 50 miliónov euro dlhov, je to finančný génius. 50 miliárd euro to môže mať iba štát. Keuper, F. V súčasnosti existuje pre podnikateľa veľa finančných možností. Tak ako to vyplýva aj z úvodnej citácie, podnik by nemal nevyužíva iba vlastné zdroje, ale i cudzie. Podniky musia totiž pochopiť, že využitie iba vlastného kapitálu nie je efektívne a rentabilné, pretože vlastný kapitál sa vo všeobecnosti považuje za najdrahší. Práca poskytuje prehľad o viacerých formách financovania cudzím kapitálom. Vzhľadom na veľa foriem, sme sa zamerali predovšetkým na bankové úvery a dotácie. Využívame pritom vedomosti, ktoré sme získali počas štúdia množstva domácej, ale i zahraničnej literatúry. Možnosť študovať zahraničnú literatúru sme získali aj vďaka trojmesačnému výskumnému pobytu na Bodenkultur Universität vo Viedni, ktorý financovala Slovenská akademická informačná agentúra. V ďalšej časti práce skúmame pomocou štatistických metód a viacerých ekonomických ukazovateľov výberový súbor o počte 745 podnikov za obdobie rokov Veľkú pozornosť venujeme práve získaniu a spracovaniu tejto databázy údajov, ktorá bude slúžiť nielen na vypracovanie našej dizertačnej práce, ale i na ďalšie výskumy v rámci Katedry financií, prípadne Fakulty ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity. 1. SÚČASNÝ STAV RIEŠENEJ PROBLEMATIKY DOMA I V ZAHRANIČÍ Ak chceme charakterizovať financovanie, môžme začať citáciou od autorov BENESCH, T., SCHUCH, K. (2005) Alles ist Finanzierung und ohne Finanzierung ist alles nichts., teda Financovanie je všetko a bez financovania nie je nič. Podľa nich sa v klasickom ponímaní financovaním rozumejú ciele, príležitosti a spôsoby obstarania kapitálu pre podnik. Na výber je tu rozdiel medzi nemeckou finančnou literatúrou, ktorá poodhaľuje možnosti pre podnik z vnútorného (bilančného) hľadiska vlastný a cudzí kapitál. V anglickom ponímaní sa berú do úvahy aspekty poskytovateľa kapitálu. Anglická literatúra sa sústredí na výpočet čistej súčasnej hodnoty, nákladov kapitálu, ocenenie a realizácia kúpy a predaja podniku a podnikových častí. ATZMÜLLER, A. GAEDKE, K. a kol. (2004) rozumejú pod pojmom financovanie všetky činnosti, ktoré sú zamerané na získavanie peňazí a majetku pre podnik, čo následne umožní produkciu tovarov a poskytovanie služieb. 3

4 V zásade možno druhy financovania rozdeliť podľa piatich rozličných kritérií, ktoré uviedol TRÁVNIK, I. (2003). Jedná sa o najčastejšie sa vyskytujúce kritériá členenia druhov financovania: 1. podľa časového priebehu podnikania rozlišujeme: financovanie mimoriadne - pri zakladaní podniku, financovanie bežné, následné - pri financovaní rozšírenej reprodukcie, 2. podľa počtu finančných prípadov rozlišujeme financovanie: príležitostné, náhodné - pri fúzii, sanácii alebo likvidácii, bežné - ktoré spočíva v zabezpečovaní a vynakladaní finančných prostriedkov na bežnú prevádzku, 3. podľa dlhodobosti získaného kapitálu rozlišujeme: krátkodobé financovanie, dlhodobé financovanie, 4. podľa vlastníckych vzťahov rozlišujeme: financovanie z vlastných zdrojov, financovanie z cudzích zdrojov, 5. podľa toho, či finančné prostriedky sú vonkajšie alebo získané vlastnou podnikovou činnosťou rozlišujeme: externé - vonkajšie zdroje financovania, interné - vnútorné zdroje financovania. Ekonomické prostredie podľa BELICU, M. (2002) ponúka podnikom široké možnosti získavania cudzích zdrojov. V stabilnej ekonomike s dlhodobo udržateľným rozvojom platí, že použité cudzie zdroje, vzhľadom na relatívne nízke úrokové miery, sú pre podnik s vyváženou štruktúrou zdrojov a dobrým úverovým ratingom lacnejšie ako zdroje vlastné. BIELIK, P. a kol. (2001) uvádzajú, že problematika financovania potrieb podniku cudzími zdrojmi má v podnikoch trhovo riadenej ekonomiky mimoriadny význam. Podnikateľ je trvalo konfrontovaný s ekonomickým prostredím, ktoré ho nabáda k aktivite prejavujúcej sa v neustálom hľadaní nových možností financovania tak svojich krátkodobých, ako i dlhodobých potrieb. Cudzie zdroje financovania možno rozdeliť na niekoľko skupín: bankové úvery, obchodné úvery, emitované dlhopisy. Úver je pre podnik návratnou formou získavania cudzích externých zdrojov. KOŠČO, T. SZOVICS, P. TÓTH, M. (2004) chápu úver ako ekonomický vzťah medzi veriteľom a dlžníkom, ktorý vzniká pri odovzdaní konkrétnej hodnoty na dočasné použitie, t.j. s podmienkou návratnosti. Z globálneho aspektu predstavuje poľnohospodárstvo podľa ZOBORSKÉHO, I. M. (2001) primárne odvetvie s biologickým charakterom a plošným záberom výroby. Zároveň predstavuje sektor, ktorý popri nenahraditeľnosti funkcií viazanej na výživu obyvateľstva plní celý rad ďalších spoločensky závažných funkcií. Ich nedocenenie má veľmi vážny dopad na kľúčové oblasti života našich ľudí, predovšetkým v oblasti sociálnej a s ňou bezprostredne spojenej ekonomiky, ale aj ekologickej a krajinotvornej. Poľnohospodárska výroba vzhľadom na svoj biologický charakter vyžaduje relatívne dlhší čas aj na realizáciu štrukturálnych zmien a nemôže preto reagovať na potreby trhu tak flexibilne, ako napríklad priemyselná výroba. SERENČÉŠ, P. (2004) uvádza, že podniky v odvetví poľnohospodárstva sú v priebehu transformácie Slovenského hospodárstva charakteristické nízkou výkonnosťou a úrovňou zhodnocovacieho procesu, insolventnosť a nedostatkom vlastných zdrojov. Labilná finančná pozícia, výrazné medziročné výkyvy v hospodárení a platobná neschopnosť sú významné rizikové 4

5 faktory ovplyvňujúce záujem potenciálnych investorov o kapitálové vstupy do odvetvia poľnohospodárstva. HACHEROVA, Ž., BOJNANSKÝ J., HULÍK, R. (2003) píšu, že finančná situácia poľnohospodárskych subjektov úzko súvisí s dosahovanými ekonomickými výsledkami. Vzhľadom k vykazovaným výsledkom hospodárenia poľnohospodárske družstvá nie sú schopné v primeranej miere akumulovať dostatok finančných zdrojov na obnovu a technologický rozvoj, čo je hlavnou brzdou úrovne vývoja hmotných investícií. Sťažený prístup k cudzím finančným zdrojom sa obdobne odvíja od nízkej tvorby vlastných zdrojov. Z preštudovanej domácej i zahraničnej literatúry vyplýva, že sa pojem financovanie menil. Najskôr znamenalo financovanie obstaranie vlastného a dlhodobého cudzieho kapitálu, ale nie krátkodobého kapitálu. Tu sa skôr používal pojem peňažný kapitál. Dnes obsahuje financovanie obstaranie vlastného a cudzieho kapitálu vo forme peňazí a reálneho kapitálu. Čo sa týka doby použitia, neplatia žiadne časové obmedzenia. Financovanie je v podstate každé obstaranie finančných prostriedkov. Táto jednoduchá definícia vystihuje pojem financovanie. V súvislosti s finančnými zdrojmi sa názory autorov príliš neodlišujú. Niektorí síce uvádzajú menej kritérií členenia finančných zdrojov, ale väčšina z nich uvádza kritériu vlastníctva, ktoré je významné pre našu dizertačnú prácu. Toto kritérium rozdeľuje finančné zdroje na vlastné a cudzie. 2. CIEĽ A METODIKA PRÁCE 2.1 CIEĽ PRÁCE Hlavným cieľom dizertačnej práce je analyzovať cudzie zdroje financovania poľnohospodárstva Slovenskej republiky vo výberovom súbore poľnohospodárskych podnikov z pohľadu štruktúry, ekonomickej efektívnosti, ekvivalentnosti a návratnosť so zameraním na záväzky, bankové úvery, dotácie a vybrané pomerové ukazovatele. Na dosiahnutie hlavného cieľa je potrebné realizovať viacero parciálnych cieľov: získanie a kontrola databázy údajov pre ďalšie analýzy, úprava databázy predovšetkým vzhľadom na porovnateľnosť údajov počas celého sledovaného obdobia, vytvorenie a testovanie reprezentatívnosti výberového súboru, analýza agregovaných údajov výberového súboru poľnohospodárskych podnikov Súvaha, Výkaz ziskov a strát a pomocných ukazovateľov, výber vhodných ukazovateľov pre analýzu individuálnych údajov výberového súboru poľnohospodárskych podnikov, hodnotenie záväzkov spolu, bankových úverov a finančných výpomocí spolu, ako i dlhodobých bankových úverov, krátkodobých bankových úverov a krátkodobých finančných ukazovateľov samostatne za roky , podľa krajov a SCP. určenie a hodnotenie priemernej úrokovej miery z bankových úverov a finančných výpomocí vo výberovom súbore, hodnotenie rentability celkového kapitálu, zadlženosti, likvidity a aktivity vo výberovom súbore, hodnotenie prevádzkových dotácií vo výberovom súbore so zameraním na dotácie po vstupe SR do Európskej únie, analýza druhého piliera spoločnej poľnohospodárskej politiky pre nové programovacie obdobie Pri analýze individuálnych údajov sme testovali nasledovné nulové hypotézy: 1. Početnosti v jednotlivých skupinách vo vzorke sa rovnajú očakávaným početnostiam (podľa krajov a SCP). 5

6 2. Výška záväzkov spolu počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 3. Výška bankových úverov a krátkodobých finančných výpomocí spolu počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch a príslušnosti ku kraju a SCP. 4. Priemerná úroková miera nezávisí od zmeny v rokoch. 5. Rentabilita celkového kapitálu počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 6. Stupeň zadlženosti počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 7. Ukazovatele likvidity celková, bežná a pohotová počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch. 8. Pomer záväzkov krátkodobých záväzkov z obchodného styku po lehote splatnosti ku krátkodobým záväzkom z obchodného styku počas celého sledovaného obdobia nezávisí od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 9. Ukazovatele aktivity doba splatnosti záväzkov a doba inkasa pohľadávok počas celého sledovaného obdobia nezávisia od zmeny v rokoch. 10. Prevádzkové dotácie počas celého sledovaného obdobia nezávisia od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 11. Pomer prevádzkových dotácií k tržbám z predaja vlastných výrobkov a služieb za obdobie 2002 až 2006 nezávisí od zmeny v rokoch, príslušnosti ku kraju a SCP. 2.1 METODIKA PRÁCE Dizertačná práca sa z hľadiska vnútornej výstavby člení na niekoľko kapitol a podkapitol. Metodický postup práce bol zvolený tak, aby sme dosiahli hlavný cieľ práce a jemu podriadené parciálne ciele, pričom v dizertačnej práci sme použili nasledovné informačné zdroje a materiál: odborná domáca a zahraničná literatúra, informačné zdroje na internete, Zelené správy MP SR za roky 2001 až 2007 a ďalšie údaje z Ministerstva pôdohospodárstva SR, predovšetkým Program rozvoja vidieka pre roky , individuálne údaje za roky 2000 až 2006 výberového súboru za právnické osoby v počte podnikov 745 získané z databázy agentúry Radela, ktoré zbiera tieto údaje pre Výskumný Ústav Ekonomiky Poľnohospodárstva a Potravinárstva v členení podľa skupín ceny pôdy SCP 1-15 (horšie) a SCP (lepšie) a podľa krajov, údaje Slovenského štatistického úradu výmera poľnohospodárskej a ornej pôdy za roky , osobné rozhovory s odborníkmi v danej oblasti, osobné znalosti a skúsenosti v problematike. Na dosiahnutie hlavného cieľa a jemu podriadených čiastkových cieľov boli v práci použité tieto metódy: analýza odbornej a vedeckej literatúry z domácich a zahraničných zdrojov, pričom sme časť zahraničnej literatúry získali aj vďaka trojmesačnému výskumnému pobytu na Bodenkultur Universität vo Viedni, ktorý financovala Slovenská akademická informačná agentúra. úprava údajov databázy z agentúry Radela - Súvaha za roky bola upravená na metodiku vykazovania od roku 2003, vytvorenie výberového súboru, v ktorom boli zahrnuté iba podniky, ktoré existovali počas nami sledovaného obdobia ( ), čím sme vytvorili panel dát s počtom podnikov 745. reprezentatívnosť výberového súboru bola testovaná metódou Chi-kvadrát testu dobrej zhody pri zvolenej hladine významnosti 5 %. Ten testuje nulovú štatistickú hypotézu, že početnosti v jednotlivých skupinách zistenými vo vzorke (empirické) sa rovnajú očakávaným (teoretickým) početnostiam. Reprezentatívnosť bola testovaná pre početnosti 6

7 v krajoch a početnosti podľa skupín ceny pôdy (SCP). Podniky hospodáriace v horších podmienok skupiny ceny pôdy SCP 1-15, podniky hospodáriace v lepších podmienkach skupiny ceny pôdy SCP analýza agregovaných údajov výberového súboru poľnohospodárskych podnikov pomocou indexov (analýza trendov v čase) a percentuálny rozbor tzv. vertikálna analýza, analýza početností výsledku hospodárenia podľa jeho jednotlivých zložiek s rozdelením na podniky dosahujúce kladný a záporný výsledok hospodárenia, analýza individuálnych údajov vybraných ukazovateľov záväzky spolu, bankových úverov a finančných výpomocí spolu ale i v členení na dlhodobé, krátkodobé bankové úvery a krátkodobé finančné výpomoci za celé obdobie rokov , podľa krajov a SCP. Tieto údaje ako aj vybrané pomerové ukazovatele finančnej analýzy, ďalej vytvorené vlastné pomerové ukazovatele a prevádzkové dotácie boli analyzované pomocou štatistického softvéru STATGRAPHICS. Najskôr sme pomocou analýzy outlierov určili a vyradili extrémne hodnoty, následne testovali normalitu údajov. Ak sme zamietli predpoklad normálneho rozdelenia, tak sme použili Kruskal-Wallisov test na testovanie hypotéz a určenie štatisticky preukazných rozdielom. Na základe testov kontrastov sme zistili, medzi ktorými skupinami sa nachádzajú štatisticky preukazné rozdiely. Bližšia charakteristika je nasledovná: o Identifikácia outlierov o Testy normality prostredníctvom, ktorých sme sa rozhodli, či použijeme parametrické alebo neparametrické induktívne štatistické metódy. Pre testovanie normality sme používali súbežne Chí kvadrát test (Chi-Squared), Z-skóre test šikmosti (Skewness Z-score), Z-skóre test špicatosti (Kurtosis Z-score). Ak hodnota P-Value týchto testov bola menšia ako 0,05 mohli sme zamietnuť predpoklad normálneho rozdelenia a používali sme neparametrické metódy, predovšetkým Kruskal-Wallisov test. o Kruskal-Wallisov test predstavuje neparametrickú alternatívu jednofaktorovej analýzy rozptylu. Je rozšírením Mann-Whitneyho testu na tri alebo viac vzoriek (v prípade dvoch vzoriek sú ekvivalentné). Cieľom testu je odhaliť, či vo vzorke zistené rozdiely mediánov jednotlivých skupín (medzi jednotlivými rokmi, krajmi, SCP) sú štatisticky významné alebo môžu byť iba náhodné. o V prípade ak testy normality potvrdili predpoklad normálneho rozdelenia pre zistenie štatisticky preukazných rozdielov medzi skupinami sme použili Fisherovu analýza rozptylu (ANOVA), ako parametrickú štatistickú metódu. o Testy kontrastov z predchádzajúcich testov sme zistili, či existuje štatisticky preukazný rozdiel medzi aspoň jednou dvojicou medzi skupinami. Pomocou testov kontrastov sme zachytili štatisticky preukazné rozdiely medzi skupinami. grafické spracovanie údajov v práci boli použité rôzne formy grafického spracovania údajov, predovšetkým pomocou štatistického softvéru STATGRAPHICS:: o graf outlierov zobrazujúci extrémne hodnoty, o histogram - predstavuje typ stĺpcového grafu pre znázornenie rozdelenia intervalovej premennej, o box plot analýza resp. krabicový graf zobrazujúci medián (50 percentil), krížik zobrazuje priemernú hodnotu. Pravá hrana škatule zobrazuje 75 percentil a ľavá hrana 25 percentil. Dĺžka obdĺžnika predstavuje medzikvartilové rozpätie (IQR), teda stredných 50 % hodnôt súboru. Pravá čiarka predstavuje 75 percentil + 1,5 IQR (neextrémne maximum) a ľavá čiarka 25 percentil 1,5 IQR (neextrémne minimum). Odľahlé pozorovania (outliers) ležiace mimo týchto intervalov sú znázornené ako body, o mediánový graf s 95 % intervalmi spoľahlivosti, o kvantilový graf zobrazuje empirické kumulatívne a normálne rozdelenie, o X-Y graf (Scatter Plot) na znázornenie vzťahu medzi dvoma číselnými premennými, o stĺpcový graf - zobrazuje absolútne početnosti, resp. hodnoty podľa skupín, 7

8 základné opisné štatistické ukazovatele: o Aritmetický priemer súčet všetkých hodnôt vydelených ich počtom o Medián - predstavuje strednú hodnotu súboru, ktorý je zoradený od najmenšej po najväčšiu hodnotu. Medián, na rozdiel od priemeru, nie je ovplyvnený extrémnymi hodnotami. o Smerodajná odchýlka - druhá odmocnina rozptylu (priemer štvorcov odchýlok hodnoty od priemeru). Je to priemerný rozdiel medzi každými dvoma hodnotami pri ignorovaní znamienok o Variačný koeficient - predstavuje relatívnu mieru variability. Rátame ho ako podiel smerodajnej odchýlky a priemeru. o Štandardizovaná šikmosť - meria smer a stupeň asymetrie rozdelenia premennej (5). Kladná hodnota (pravostranná šikmosť) znamená, že priemer je väčší ako medián, teda väčšina hodnôt je menšia ako priemer. analýza pomerového ukazovateľa priemerná úroková miera, ako podiel nákladových úrokov v jednotlivých podnikoch k stavu ich bankových úveroch a finančných výpomocí k príslušného roka, analýza vybraných pomerových ukazovateľov z finančnej analýzy: o ukazovatele rentability rentabilita celkového kapitálu (RCK), ako pomer EBITu zisku pred zdanením (EBT earning befor taxes) a nákladovými úrokmi k celkovému kapitálu podniku, o ukazovatele zadlženosti stupeň zadlženosti, ako pomer cudzieho kapitálu (záväzkov) k celkovému kapitálu, o ukazovatele likvidity - celková likvidita, bežná likvidita, pohotová likvidita o ukazovatele aktivity doba splatnosti záväzkov, doba inkasa pohľadávok hodnotenie pomocou nami vytvorených pomerových ukazovateľov pomer krátkodobých záväzkov z obchodného styku po lehote splatnosti ku krátkodobým záväzkom z obchodného styku a pomer prevádzkových dotácií k tržbám z predaja vlastných výrobkov a služieb za roky 2002 až 2006, analýza štruktúry dotácií po vstupe SR do Európskej únie za roky , analýza podpory rozvoja vidieka ako druhého piliera Spoločnej poľnohospodárskej politiky pre nové programovacie obdobie , regresná a korelačná analýza (regresná priamka a iné regresné modely. metóda riadeného rozhovoru s pracovníkmi poľnohospodárskych subjektov a finančných inštitúcií, kvalitatívne metódy spracovania získaných údajov - metódy indukcie a dedukcie, metóda porovnávania ukazovateľov v čase a s odporúčanými hodnotami, logickej analýzy a syntézy na zhrnutie výsledkov. 3 VÝSLEDKY A DISKUSIA Zo základného súboru bol vytvorený výberový súbor, do ktorého sme zahrnuli iba podniky, ktoré existovali počas nami sledovaného obdobia, t.j. počas rokov 2000 až Tým sme vytvorili panel dát s počtom podnikov 745. Našich 745 podnikov hospodári v priemere počas sledovaného obdobia za roky na ha poľnohospodárskej a ha ornej pôdy. To predstavuje 47,6 % a 52,2 % z priemernej výmery poľnohospodárskej a ornej vykázanej Slovenským štatistickým úradom. Najväčšie zastúpenie je v roku 2003 až 49,34 % poľnohospodárskej a 53,55 % ornej pôdy. Reprezentatívnosť bola testovaná metódou Chi-kvadrát testu dobrej zhody pri zvolenej hladine významnosti 5 % pre znaky kraj a SCP. Pomocou uvedeného testu sa potvrdila reprezentatívnosť výberového súboru so základným súborom pre oba znaky. 8

9 Z analýzy agregovaných a individuálnych údajov výberového súboru poľnohospodárskych podnikov nám vyplýva, že hodnota majetku počas sledovaného obdobia výraznejšie poklesla iba v roku Následne je zaznamenaný nárast do roku 2005, kedy sa zastavil. Podniky na krytie tohto majetku používali počas sledovaného obdobia čoraz viac cudzích zdrojov financovania. Z analýz individuálnych záväzkov vyplýva, že je zaznamenaný rovnaký trend ako pri agregovaných údajoch s jediným rozdielom, kedy je medzi rokmi 2001 a 2002 vykázaný mierny pokles oproti agregovaným údajom, ktoré vykázali mierny nárast. Rozdiely v jednotlivých rokoch však nie sú štatisticky významné, okrem rokov 2000 a 2002 a rokov 2000 a Analýzy však vykázali až 22 štatisticky preukazných rozdielov medzi jednotlivými krajmi. Podľa SCP takmer 75 % hodnôt záväzkov spolu v SCP 1-15 je na úrovni mediánu podnikov v SCP Teda podniky v SCP vykazujú vyšší stav záväzkov spolu. Z analýz výkazu ziskov a strát vyplýva, že tržby z predaja výrobkov a služieb sa počas sledovaného obdobia pohybovali na úrovni 61,5 % až 69,1 % z celkových výnosov. Výrobná spotreba tvorila 51,8 % z nákladov v roku 2000, v roku 2006 už 53,11 %. Celkový vývoj nákladov je vyrovnanejší ako vývoj výnosov. V roku 2004 je zaznamenaný najvyšší VH pred zdanením na úrovni 1,07 mld. Sk a zároveň aj zisku po zdanení na úrovni takmer 0,8 mld. Sk. Vývoj VH z hospodárskej činnosti je počas sledovaného obdobia nepravidelný a bude potrebné analyzovať príčiny týchto veľkých výkyvov. VH z finančnej činnosti je druhou najvýznamnejšou položkou VH za účtovné obdobie a počas celého sledovaného obdobia sa nachádza v červených číslach v rozmedzí -0,57 mld. Sk až -0,86 mld. v roku Pre zlepšenie VH za účtovné obdobie je dôležité hľadať príčiny tohto stavu. VH z mimoriadnej činnosti naopak dosahuje v každom roku kladné výsledky, aj keď vývoj je klesajúci. Z komparácie priemerného kladného a priemerného záporného VH pred zdanením v jednotlivých rokoch nám vyplývajú 2 závery: Priemerný podnik s kladným VH pred zdanením dosahoval nižšiu hodnotu ako je absolútna hodnota priemerného podniku so záporným VH pred zdanením počas celého sledovaného obdobia. Súčet oboch hodnôt sa počas sledovaného obdobia dosahoval vždy nižšie hodnoty, teda sa prehlbovala strata na priemerný podnik. V roku 2006 je dokonca zaznamenaná druhá najväčšia hodnota po roku 2003 na úrovni -4170,9 Sk/podnik. Bankové úvery a finančné výpomoci tvoria po krátkodobých záväzkoch spolu od roku 2002 (predtým dlhodobé záväzky) druhú najvýznamnejšiu skupinu cudzích zdrojov financovania poľnohospodárskych podnikov. Nákladové úroky, ktoré sa platia z bankových úverov a finančných výpomocí spôsobili, že VH z finančnej činnosti za celý výberový súbor bol počas celého sledovaného obdobia v záporných číslach. Pri krátkodobých bankových úveroch 80 % hodnôt počas celého sledovaného obdobia dosahuje úroveň do 6 mil. Sk oproti 10 mil. Sk pri dlhodobých bankových úveroch, teda väčšina podnikov vykazuje vyššiu hodnotu dlhodobých bankových úverov. Najviac úverov a finančných výpomocí je vykázaných v roku V tomto roku vykázalo jednak najviac podnikov úvery, až 551 z celkového počtu 745 vo výberovom súbore, jednak je v tomto roku zaznamenaná najvyššia priemerná hodnota na úrovni 7101,91 tis. Sk. V roku 2006 sú síce priemerné hodnoty ako aj hodnoty mediánu nižšie ako v roku 2005, ale box-plot analýzy vyplýva, že 75 % hodnôt, ako aj neextrémne maximum je na vyššie úrovni ako v roku Z testov kontrastov nám vyplýva, že štatisticky preukazné rozdiely pri bankových úveroch a krátkodobých finančných výpomociach spolu existujú len medzi rokmi 2000 a 2005, 2003 a 2005, a nakoniec medzi rokmi 2003 a V roku 2004 vstupom do EÚ sa nielen rozšírili podpory o jednotnú platbu na plochu poľnohospodárskej pôdy (tzv. SAPS), ale zmenil sa aj systém ich poskytovania. V súlade s legislatívou EÚ sa posunul termín vyplácania priamych platieb. Konečným termínom vyplácania 9

10 priamych platieb za rok 2004 bol 30. apríl Od roku 2005 sa však termín na vyplatenie posúval až na 30. jún nasledujúceho roka. Táto zmena znamenala problémy priebežného financovania, čo sa prejavilo v zvýšení bankových úverov. Síce dostupnosť úverov pre poľnohospodárskych podnikateľov sa zavedením európskeho systému podpôr v roku 2004 výrazne zlepšila, ale zároveň sa zvýšil počet podnikov so záporným VH z finančnej činnosti, čo spôsobilo aj prehĺbenie straty z tejto činnosti. Štatisticky preukazné rozdiely potvrdil Kruskal-Wallisov test. Z testov kontrastov nám vyplýva, že tieto rozdiely sú medzi všetkými rokmi okrem rokov 2000 a 2003, 2001 a 2002 a medzi rokmi 2004 a V blízkej budúcnosti bude na výšku bankových úverov prostredníctvom úrokových sadzieb vplývať nová Bazilejská dohoda. Na základe nových regulácií k podloženiu vlastným kapitálom podľa Bazilej II budú môcť podnikatelia rátať s nasledujúcimi konsekvenciami: úrokové sadzby budú stanovené podľa skutočného úverového rizika, to znamená, že úvery podnikateľom s horším ratingom budú poskytované s vyššou úrokovou sadzbou, úrokové sadzby z úverov sa budú čoraz viac približovať úrokovým sadzbám na trhu s obligáciami, rating je inštitucionalizovaný, a je základným predpokladom pre poskytnutie úveru. Ďalším čiastkovým cieľom bolo určenie a hodnotenie priemernej úrokovej miery z bankových úverov a finančných výpomocí vo výberovom súbore. Nami vypočítaná priemerná úroková miera pri bankových úveroch v hodnote mediánu počas sledovaného obdobia klesala o niečo pomalším tempom ako základná úroková sadzba NBS. Predovšetkým v roku 2003 pri poklese základnej úrokovej sadzby NBS narástla táto hodnota. Bankový sektor, teda v tomto roku zarobil najviac na marže zo svojich bankových úverov a tým vôbec nepodporil poľnohospodárov pri ich vstupe do EÚ. V roku 2006 sa opätovne zvýšilo rozpätie medzi priemernou úrokovou sadzbou z úverov a základnou úrokovou sadzbou NBS. Analýza vybraných pomerových ukazovateľov finančnej analýzy ex post (rentabilita celkového kapitálu, zadlženosti, likvidity a aktivity vo výberovom súbore), bola tiež významným parciálnym cieľom dizertačnej práce. Rentabilita celkového kapitálu (RCK) meraná mediánom zaznamenala najväčší pokles v roku V roku 2004 dosahuje však najväčší nárast a zároveň aj najvyššiu hodnotu za celé sledované obdobie. V roku 2005 a 2006 sú hodnoty vyrovnané a sú na úrovni rokov 2001 a RCK počas celého sledovaného obdobia závisí od príslušnosti ku kraju. Príslušnosť k SCP neovplyvňuje RCK počas celého sledovaného obdobia, okrem roku 2004, v ktorom existujú štatistky preukazné rozdiely medzi podnikmi hospodáriacimi v SCP 1-15 a Odporúčaný stupeň celkovej zadlženosti do 0,5 prekročilo počas sledovaného obdobia približne 30 % hodnôt. Podniky v SCP dosahujú vyšší stupeň zadlženosti v hodnote mediánov ako aj prvého kvartilu. Tretí kvartil (75 % údajov) sú v oboch skupinách rovnaké. Stupeň zadlženosti nemožno chápať len ako negatívny jav, pretože ak RCK je väčšia ako náklady na cudzí kapitál, tak jeho rastom sa zabezpečuje rast rentability vlastného kapitálu, a tým trhovej hodnoty firmy. Táto podmienka bola splnená v našich údajoch za celé obdobie iba 362 krát z celkového počtu 5215 údajov, čo je menej ako 7 %. V slovenských pomeroch je pre partnerov schopnosť podniku plniť svoje záväzky veľakrát dôležitejšia ako vysoká miera rentability. Najpoužívanejšie ukazovatele likvidity vypovedajú o tom, ako podnik dokáže pokryť záväzky, ktorých splatnosť nastane do jedného roka. Pri celkovej likvidite iba približne 700 zo 4863 hodnôt sa nachádza v odporúčanom intervale 2-2,5. Zvyšok sú podniky so zbytočne vysokou mierou celkovej likvidity, ktorá môže spôsobovať nižšiu mieru rentability. Celková likvidita od roku 2000 po 2003 klesala, ale od tohto roku sa opätovne zvyšovala. Rozdiely medzi rokmi však nie sú príliš veľké. Pri bežnej likvidite v odporúčanom intervale 1-1,5 sa nachádza iba 20 % údajov. Približne 3000 údajov z 4993 hodnôt sa nachádza pod úrovňou 1, pričom 1 považujeme za spodný interval odporúčaného rozpätia. Trend je taký istý ako pri celkovej likvidite, ale sú väčšie medziročné rozdiely. Keďže celková likvidita sa nachádzala 10

11 v oveľa lepších číslach, z ukazovateľov bežnej likvidity vyplýva, že to bolo spôsobené predovšetkým vysokým stavom zásob. Tento vysoký stav zásob môže odzrkadľovať aj odbytové problémy, keďže v ich štruktúre môžu byť hotové výrobky. Pre poľnohospodárske podniky je však typický vysoký stav zásob, predovšetkým nedokončenej výroby. Z pohotovej likvidity vyplýva, že približne 30 % zo 4771 údajov sa nachádza v odporúčanej hranici 0,2 až 0,8. Až 60 % údajov sa nachádza pod touto úrovňou. Podniky, ktoré sa nachádzajú v tomto intervale, majú veľké problémy so svojou likviditou, teda je vysoko pravdepodobné, že nie sú schopné uhrádzať svoje záväzky na čas. Roky 2004 a 2005 vykazujú výrazné zlepšenie, ale rok 2006 je typický výrazným poklesom. Ak porovnáme celkovú, bežnú a pohotovú likviditu, tak nám jednoznačne vyplýva, že odstraňovaním menej likvidných častí majetku sa v roku 2006 zhoršovala likvidita oproti rokom 2005 a Záväzky po lehote splatnosti sa pohybujú v rozmedzí 23,9 % až 27,6 %. Predovšetkým v posledných 4 rokoch vidíme pokles pomeru záväzkov po lehote splatnosti k celkovým záväzkom, čo je priaznivý jav. V štruktúre záväzkov po lehote splatnosti dominujú predovšetkým záväzky z obchodného styku. Ich pomer vzhľadom k celkovým záväzkom po lehote splatnosti počas sledovaného obdobia dokonca rastie. Z pôvodných 59,7 % v roku 2000 až na 77,4 % v roku Tento jav hodnotíme negatívne, keďže tým poľnohospodárske podniky strácajú dôveru u svojich obchodných partnerov. Na tento jav poukázal aj znižujúci sa stupeň pohotovej likvidity v posledných rokoch. Nízky stav záväzkov po lehote splatnosti voči štátnemu rozpočtu odzrkadľuje aj fakt, že tieto podniky sú zväčša závislé na dotáciách od štátneho rozpočtu. V prípade nesplatených záväzkov voči štátu, tieto podniky strácajú nárok na dotácie. Záväzky po lehote splatnosti voči peňažným ústavom sa pohybujú v rozmedzí 16,8 % v roku 2000 a len 12,1 % v roku Oproti záväzkom z obchodného styku sú štvor- až päťnásobne nižšie, pričom bankové úvery a finančné výpomoci sú oproti krátkodobým záväzkom nižšie len o menej ako polovicu. To odzrkadľuje skutočnosť, že finančné inštitúcie si vedia jednoznačne lepšie zabezpečiť svoje pohľadávky, ako obchodní partneri (dodávatelia). Pre lepšiu analýzu záväzkov po lehote splatnosti sme si vytvorili jednoduchý pomerový ukazovateľ. Ten vyjadruje pomer záväzkov z obchodného styku po lehote splatnosti ku krátkodobým záväzkom z obchodného styku. Ukazovateľ sa môže pohybovať v rozmedzí 0,0 až 1,0. Približne 50 % hodnôt má tento pomer záväzkov po lehote splatnosti do 0,5. Významnou skupinou hodnôt (takmer 1300) za celé sledované obdobie boli hodnoty, ktoré majú pomer týchto záväzkov po lehote splatnosti viac ako 90 %. Za priaznivé možno považovať, že v priebehu jednotlivých rokov sa tento pomer znižuje. Pričom najlepšie hodnoty sú v roku Najnižšia hodnota mediánu je v Nitrianskom kraji. V tomto kraji prvých 25 % hodnôt má pomer do 0,15. Hodnota mediánu je na úrovni okolo 0,5. 75 percentil sa nachádza na úrovni 75 %. Najhoršie sa javí Prešovský kraj, v ktorom je aj najväčšia hodnota mediánu, okolo 0,7. Podniky hospodáriace v SCP sú na tom lepšie z hľadiska mediánu. Polovica hodnôt v SCP dosahuje tento ukazovateľ na úrovni 0,5, pričom 25 % dosahuje hodnoty v rozmedzí 0,1-0,5, a ďalších 25 % len do úrovne 0,1. V SCP prvých 25 % hodnôt dosahuje 0,1 do 0,25. Hodnota mediánu je až na úrovni niečo cez 0,6. Ukazovatele aktivity vyjadrujú, nakoľko efektívne hospodári podnik so svojimi aktívami. Doba splatnosti záväzkov vypovedá o dobe, za ktorú uhrádzame svoje záväzky, v našom prípade z obchodného styku z realizovaných výrobkov a služieb. Iba niečo cez 300 z 5016 hodnôt vykazuje dobu splatnosti záväzkov do 14 dní, čo zvykne byť štandard na úhradu krátkodobých záväzkov. Väčšina údajov (2400) sa nachádza v intervale 20 až 90 dní. Doba splatnosti záväzkov má od roku 2000 po rok 2003 rastúcu tendenciu, ale následne postupne sa táto doba skracuje až na 68,621 dňa v roku 2006 meraná mediánom. Síce dlhšia doba splatnosti záväzkov sa môže javiť ako priaznivá, keďže naši dodávatelia nám poskytujú bezplatný obchodný úver, za ktorý nemusíme platiť úroky. Tieto si však dodávatelia často kalkulujú do svojej predajnej ceny, predovšetkým formou skonta. Okrem toho neúmerne vysoká doba splatnosti záväzkov môže signalizuje platobné problémy. Tento 11

12 prípad sa dotýka aj našich podnikov, keďže z predchádzajúcich analýz nám vychádzal nízky ukazovateľ pohotovej likvidity, ale aj vysoký pomer záväzkov po lehote splatnosti. Pri dobe inkasa pohľadávok približne 88 % hodnôt má dobu splatnosti do 100 dní, čo je v porovnaní s dobou splatnosti záväzkov, kde do 100 dní tvorilo 60 % údajov, jednoznačne lepší výsledok. Zároveň takmer 100 % údajov vykazuje dobu splatnosti pohľadávok do 180 dní. Priemerná hodnota počas celého sledovaného obdobia je 63,5 dňa, čo je oproti 94,3 dňa pri dobe splatnosti záväzkov lepší výsledok. Hodnota mediánu je nižšia o viac ako 12 dní. Je na úrovni 51,3 dňa, čo predstavuje rozdiel oproti mediánu doby splatnosti záväzkov až o 25,1 dňa. Môžeme konštatovať, že pokiaľ sa skracovala doba splatnosti záväzkov v posledných troch rokoch oproti predchádzajúcim, doba inkasa pohľadávok sa naopak predlžovala oproti predchádzajúcim rokom, čo je už nepriaznivý jav z hľadiska financovania poľnohospodárskych podnikov. Na jednej strane môže byť spôsobený rastúcim stavom pohľadávok, ale na druhej strane aj klesajúcimi tržbami z predaja výrobkov a služieb. Zo vzájomného porovnania pohľadávok po lehote splatnosti so záväzkami po lehote splatnosti vyplýva, že ak by boli splatené všetky naše pohľadávky na čas, boli by podniky schopné z takto získaných finančných prostriedkov vyplatiť až 76,5 % (rok 2000) prípadne 62,0 % (rok 2003) svojich záväzkov po lehote splatnosti. Ak dáme do pomeru pohľadávky po lehote splatnosti z obchodného styku so záväzkami po lehote splatnosti z obchodného styku, dostaneme sa až na úroveň viac ako 76,5 % v roku 2006 a v ostatných rokoch je to viac ako 80,8 %. Preto by sa mali poľnohospodárske podniky usilovať inkasovať svoje pohľadávky v lehote ich splatnosti. Predposledným parciálnym cieľom dizertačnej práce bolo hodnotenie prevádzkových dotácií vo výberovom súbore so zameraním na dotácie po vstupe SR do Európskej únie. V roku 2004, kedy sme sa stali členmi únie sme zaznamenali až o 40,5 % nárast prevádzkových dotácií. Vplyvom rastúcich platieb na plochu poľnohospodárskej pôdy nám narástol aj objem jednotnej platby na plochu SAPS, ako aj podpora plodín na ornej pôde POP. Medzi rokmi 2005 a 2006 sme zaznamenali iba 15,4 % nárast, ale zmena na 1 ha p. p. bol až o 18,7 %. V roku 2005 sa už v plnej miere uplatňovali nástroje SPP. V tomto roku bola potenciálna možnosť zvýšenia priamych platieb z domácich zdrojov do výšky 60 percentnej úrovne platieb starých členských krajín EÚ, ale v skutočnosti boli zvýšené len do výšky 54 %. Medziročne sa zvýšila sadzba SAPS na ha p. p. z 1 768,65 Sk na 2 099,7 Sk. V roku 2006 bola celková výška priamych platieb, vrátane doplnkových národných priamych platieb rozpočtovaných na úrovni 54 % platieb poskytnutých v EÚ-15 pri klesajúcej sume národných doplnkových priamych platieb V oblasti tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb pozorujeme, že v roku 2003 klesli oproti roku 2002 o 7,28 % a následne stagnujú, teda zaznamenávajú len mierny medziročný pokles. To môže indikovať, že zvyšujúce dotácie spôsobujú pokles tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb. Približne 70 % z 5012 hodnôt prevádzkových dotácií je do 7,5 mil. Sk, 90 % hodnôt do 15 mil. Sk. Z box plot analýzy pozorujeme, že v Bratislavskom kraji sa nachádza 75 % hodnôt na úrovni mediánu Žilinského kraja. Nitriansky kraj je na tom podobne, ale v tomto kraji 25 % hodnôt dosahuje dotácie od cca 8 mil. Sk do 17,5 mil. Sk. Z analýz jednoznačne vyplýva, že podniky hospodáriace v SCP 1-15, teda v horších podmienkach dostávajú vyššie dotácie na zabezpečenie svojich prevádzkových potrieb. Variabilita meraná variačným koeficientom v tejto skupine je dokonca menšia, aj keď v tejto skupine máme takmer dvojnásobný počet hodnôt. Pomocou vytvoreného pomerového ukazovateľa - prevádzkové dotácie/tržby z predaja vlastných výrobkov a služieb, sme poukázali na to, že dotačný systém je nastavený tak, že podnikom sa neoplatí produkovať vlastné výrobky a služby a dokážu dosahovať dobré výsledky hospodárenia prostredníctvom dotácií, keďže z analýzy agregovaných údajov nám vyplynulo, že od roku 2002 má tento pomerový ukazovateľ rastúcu tendenciu. Po odstránení extrémnych hodnôt nám zostalo 3300 hodnôt. 80 % týchto hodnôt malo pomerový ukazovateľ do úrovne 0,4. 50 % hodnôt do úrovne 0,2. Až v jednej tretine údajov pripadá na korunu tržieb z predaja výrobkov a služieb 10 12

13 až 20 halierov prevádzkových dotácií. Na základe testov kontrastu nám vyplýva, že tieto rozdiely sú iba medzi rokmi , , a medzi rokmi , , Teda nie medzi všetkými bezprostredne susediacimi rokmi. Môžeme zamietnuť náš predpoklad, že rast prevádzkových dotácií spôsobuje pokles tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb. Ako príčinu tohto javu, ktorý nám vyplýval z agregovaných údajov, je približne 11,4 % počet podnikov za celé obdobie, ktoré vykazuje extrémne hodnoty. Teda tieto by mohli žiť na úkor dotácií. Alarmujúce je však, že počet týchto podnikov medziročne rástol. Podniky stredného a východného Slovenska dosahujú vyšší pomer prevádzkových dotácií na 1 Sk tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb, ako podniky západného Slovenska. Môžeme povedať, že 75 % hodnôt u podnikoch stredného a východného Slovenska počas rokov potrebuje na dosiahnutie 1 Sk vlastných výrobkov a služieb minimálne 20 halier dotácií. Podniky hospodáriace v SCP potrebujú na získanie jednej koruny tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb oveľa menej prevádzkových dotácií ako podniky v SCP % podnikov v SCP získavalo takú úrovne prevádzkových dotácií na korunu tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb ako 25 % podnikov v SCP Analýzou druhého piliera spoločnej poľnohospodárskej politiky pre nové programovacie obdobie sme ukončili realizáciu parciálnych cieľov dizertačnej práce. Spoločná poľnohospodárska politika prešla od svojho vzniku viacerými významnými reformami. Jednou z najväčších bola Agenda 2000, ktorá okrem iného priniesla druhý pilier SPP rozvoj vidieka. Od roku 2007 sú všetky programy rozvoja vidieka zastrešené jedným fondom rozvoja vidieka Európskym poľnohospodárskym fondom pre rozvoj vidieka (EAFRD). Všetky aktivity v rámci rozvoja vidieka sú podriadené 3 cieľom, ktorým zodpovedá tematická os doplnená o štvrtú os Leader. Krajiny EÚ vypracujú vlastný Plán rozvoja vidieka normálne na 7-ročné obdobie. Globálnym cieľom Programu rozvoja vidieka SR je zvýšiť konkurencieschopnosť poľnohospodárstva, potravinárstva a lesníctva a zlepšiť životné prostredie zavádzaním vhodných poľnohospodárskych a lesníckych postupov a kvalitu života na vidieku s dôrazom na trvalo udržateľný rozvoj. Celkovo sa ráta s príspevkom pre SR z EAFRD pre obdobie viac než mil. Eur. Ročný príspevok z EAFRD je alokovaný podielom 98,04 % v konvergentných regiónoch a 1,96 % v ostatných oblastiach (Bratislavský kraj). Ten síce v iných oblastiach hospodárstva dosahuje lepšie ekonomické výsledky, ale z analýz vyplýva, že z hľadiska poľnohospodárstva je porovnateľný s inými krajmi. Napríklad pri rentabilite celkového kapitálu je na úrovni Žilinského a Trenčianskeho kraja s najnižšou mierou rentability celkového kapitálu. Preto v programovacom období budú poľnohospodárske podniky v Bratislavskom kraji diskriminované. 4 TEORETICKÉ A PRAKTICKÉ PRÍNOSY DIZERTAČNEJ PRÁCE Čiastkové výsledky dizertačnej práce korešpondujú svojím obsahom s inštitucionálnym výskumom (FEM/10/06) riešeného na Katedre financií Fakulty ekonomiky a manažmentu Slovenskej poľnohospodárskej univerzity v Nitre pod názvom Financovanie poľnohospodárstva z rozpočtu spoločnej poľnohospodárskej politiky ako aj s projektom VEGA (1/0861/08) pod názvom Dopady spoločnej poľnohospodárskej politiky na finančnú situáciu podnikateľov v poľnohospodárstve na Slovensku, ktorých vedúcim projektu je doc. Ing. Peter Serenčéš, PhD. Za dôležitú možno považovať spoluprácu našej Slovenskej poľnohospodárskej univerzity s Bodenkulturuniversität vo Viedni, ktorá sa aj vďaka nášmu trojmesačnému výskumnému pobytu mohla naďalej rozvíjať. Výskumný pobyt slúžil predovšetkým na štúdium zahraničnej odbornej literatúry. Na základe štúdia tejto literatúry môžeme konštatovať rozdiel medzi nemeckou finančnou literatúrou, ktorá poodhaľuje možnosti pre podnik z vnútorného (bilančného) hľadiska vlastný a cudzí kapitál, zatiaľ čo v anglickom ponímaní sa berú do úvahy aspekty poskytovateľa kapitálu. Anglická literatúra sa sústredí na výpočet čistej súčasnej hodnoty, nákladov kapitálu, 13

14 ocenenie a realizácia kúpy a predaja podniku a podnikových častí. Získané vedomosti z naštudovanej literatúry a prehľadu názorov autor odbornej literatúry, ale i praktických vyučovacích metód aplikovaných na Bodenkulturuniversität vo Viedni budú využité v edukačnom procese predmetov Katedry financií SPU. V práci je využitá iba časť získanej databázy údajov za roky z agentúry Radela. Za veľmi významný prínos preto pokladáme splnenie čiastkového cieľa dizertačnej práce na získanie a spracovanie tejto databázy, pričom je daný prísľub na ďalšiu spoluprácu s uvedenou agentúrou, predovšetkým s aktualizáciou databázy údajov a jej rozšírením o ďalšie údaje. Táto databáza môže byť využitá pri riešení výskumných úloh nielen Katedry financií, ale i Fakulty ekonomiky a manažmentu. Teoretickým ako aj praktickým prínosom dizertačnej práce je osvojenie si štatistického softvéru STATGRAPHICS, ako aj štatistických metód pre analýzu súboru údajov, ktoré budú využité vo vzdelávacom procese, ako aj ďalších výskumoch Katedry financií ako aj pri riešení konkrétnych prípadových štúdií v praxi. Podniky na krytie svojho majetku používali počas sledovaného obdobia čoraz viac cudzích zdrojov financovania, preto ich analýza má svoje opodstatnenie. Keďže vývoj VH z hospodárskej činnosti je počas sledovaného obdobia nepravidelný, bude potrebné analyzovať príčiny týchto veľkých výkyvov, aby im bolo možné v budúcnosti predchádzať. VH z finančnej činnosti ako druhá najvýznamnejšia položkou VH za účtovné obdobie sa nachádzala počas celého sledovaného obdobia v červených číslach. Je potrebné prehodnotiť systém vyplácania priamych platieb s posunutím na skorší termín, keďže súčasný termín spôsobuje problémy priebežného financovania, čo sa prejavilo v zvýšení bankových úverov Významným faktorom vplývajúcim na výšku úrokových sadzieb v budúcnosti bude nová Bazilejská dohoda Bazilej II. Úlohou poľnohospodárskych podnikov bude dosahovanie lepších výsledkov hospodárenia ako to bolo v sledovanom období. Iba tak môžu očakávať zníženie marže obchodných bánk pri úrokových sadzbách oproti základnej úrokovej sadzbe platnej na trhu. Pre zlepšenie rentability a likvidity poľnohospodárskych podnikov je potrebné zabezpečiť efektívne riadenie stavu zásob a poznanie jej štruktúry. Vysoká doba splatnosti záväzkov spolu s nízky ukazovateľom pohotovej likvidity ako aj vysoký pomer záväzkov po lehote splatnosti jednoznačne vypovedajú o zlej finančnej situácii poľnohospodárskych podnikov v schopnosti uhrádzať svoje záväzky, čo vrhá na ne negatívne svetlo z hľadiska veriteľov. Bolo by však potrebné podmieniť dotácie výškou produkcie, aby sa zabránilo poklesu tržieb z predaja vlastných výrobkov a služieb predovšetkým v regiónoch SCP Uvedené je dôležité aj z hľadiska čiastkového riešenia aktuálnej otázky rastu cien potravín z dôvodu ich nedostatku. Významnú úlohu pri rozvoji poľnohospodárstva bude zohrávať. Poľnohospodárske podniky v Bratislavskom kraji budú diskriminované, keďže ročný príspevok z EAFRD je alokovaný podielom 98,04 % v konvergenčných regiónoch a 1,96 % v ostatných oblastiach (Bratislavský kraj). Aj keď rozvoj vidieka ako druhý pilier SPP sa stáva prioritou EÚ, skutočný rozvoj bude závisieť od kvality pripravených projektov a ich úspešnej realizácie. 5 ZÁVER Pri analýze individuálnych údajov sme testovali nulové hypotézy, ktorých súhrn výsledkov je nasledovný: 14

15 1. Početnosti v jednotlivých skupinách vo vzorke sa rovnajú očakávaným početnostiam a. podľa krajov - prijímame NH, b. podľa SCP - prijímame NH, čím potvrdila sa reprezentatívnosť výberového súboru. 2. Výška záväzkov spolu počas celého sledovaného obdobia nezávisí od: a. zmeny v rokoch - prijímame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. 3. Výška bankových úverov a krátkodobých finančných výpomocí počas celého sledovaného obdobia nezávisí od: a. zmeny v rokoch - zamietame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. 4. Priemerná úroková miera nezávisí od zmeny v rokoch - zamietame NH. 5. Rentabilita celkového kapitálu počas celého sledovaného obdobia nezávisí od: a. zmeny v rokoch - zamietame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - prijímame NH. 6. Stupeň zadlženosti počas celého sledovaného obdobia nezávisí od: a. zmeny v rokoch - prijímame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. 7. Ukazovatele likvidity počas celého sledovaného obdobia nezávisia od zmeny v rokoch: a. celková likvidita - prijímame NH, b. bežná likvidita - zamietame NH, c. pohotová - zamietame NH. 8. Pomer záväzkov krátkodobých záväzkov z obchodného styku po lehote splatnosti ku krátkodobým záväzkom z obchodného styku počas celého sledovaného obdobia nezávisí od: a. zmeny v rokoch - zamietame NH, b. príslušnosti ku kraju zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. 9. Ukazovatele aktivity počas celého sledovaného obdobia nezávisia od zmeny v rokoch: a. doba splatnosti záväzkov - zamietame NH, b. doba inkasa pohľadávok zamietame NH. 10. Prevádzkové dotácie počas celého sledovaného obdobia nezávisia od: a. zmeny v rokoch - zamietame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. 11. Pomer prevádzkových dotácií k tržbám z predaja vlastných výrobkov a služieb za obdobie 2002 až 2006 nezávisí od: a. zmeny v rokoch - zamietame NH, b. príslušnosti ku kraju - zamietame NH, c. SCP - zamietame NH. Výsledky testov nulových hypotéz nám potvrdili opodstatnenosť skúmania a analyzovania uvedených ukazovateľov podľa rokov, krajov a SCP. Väčšinou sme zamietli stanovené nulové hypotézy, čím sa nám potvrdili štatisticky preukazné rozdiely, či už medzi rokmi, krajmi, či SCP. Veríme, že realizáciou parciálnych cieľov prostredníctvom zvolenej metodiky sme v plnej miere naplnili hlavný cieľ dizertačnej práce, ktorým bol analyzovať cudzie zdroje financovania poľnohospodárstva Slovenskej republiky vo výberovom súbore poľnohospodárskych podnikov z pohľadu štruktúry, ekonomickej efektívnosti, ekvivalentnosti a návratnosť so zameraním na záväzky, bankové úvery, dotácie a vybrané pomerové ukazovatele. 15

16 6 ABSTRACT The dissertation is divided into introduction and eight captures. In the introduction we open the problems, which we solved in our dissertation. The first capture presents the situation of the researched problem at home and abroad. We deal with financing, financial resources, debt financing, debt financing and subsides in agricultural. The main goal and particular goals with the many scientific statistical and economical methods, which were used to achieve main goal and particular goals are included in the second capture. The main scientific goal of the dissertation was analyzed debt resources of financing of Slovak agriculture, structure of debt financing, economic effectivity, equivalence and return based on selected sample of agricultural companies. This was focused on bank credits, subsides and some chosen ratios of financial analyze. The third capture contains the results and discuss. The selected sample was 745 agricultural companies, which were tested on representativeness by region and price class of land for years For testing we used chi squared test of good agreement at the 95 % confidence level. Then we analysed many data and chosen ratios of financial analyze. The outlier identification we used for analyse and treating potential outliers in samples from normal distribution. Consequently we analysed the fitting a normal distribution to the data. We used the chi-squared test, the standardized skewness test, which looks for lack of symmetry in the data and the standardized kurtosis test - looks for distributional shape which is either flatter or more peaked than the normal distribution.for visually how well the normal distribution fits we used frequency histograms and quantile plots. Then the data were analysed by another statistical methods average, standard deviation, coefficient of variations and standard skewness. By using analysis of variance we tested a statistically significant difference between the data by different levels (years, region and price class of land) at the 95 % confidence level. If we reject the assumption the normal distribution we used the Kruskal-Wallis test. For visually how are determined the medians we used box-plot analyse (box and whisker plot) and median plot with 95 % confidence intervals. In last one part of third capture we dealt with the Common Agricultural Policy (CAP) since its creation and with the financial framework of Rural Development of Slovak Republic. One of biggest reform was Agenda 2000, which created the second pillar of Common agriculture policy Rural Development. Rural Development policy has become an overall EU priority. All programs of Rural Development in following programming period will be financed only from one new structural fund of Europe Union The European Agricultural Fund for Rural Development (EAFRD) like second pillar of CAP. Theoretical and practical contributions of the dissertation are summarized in the fourth capture. In the fifth capture we summarized the outputs and summarized the results of null hypothesis, which were assumed in the dissertation. The last third capture are created for Abstract, Applied literature and Insets. 7 POUŽITÁ LITERATÚRA 1. ALEXY, J. SIVÁK, R.: Podniková ekonomika. Vydavateľstvo IRIS, s ISBN AYERS, R. M. COLLINGE, R. A.: Economics: explore & apply. New Jersey: Pearson Education, Inc., s ISBN ATZMÜLLER, A., GAEDKE, K. a kol: Innovative Finanzierung. Graz: dbv-verlag Graz, s ISBN