Economic Analysis of The Role of Feed in Livestock Nutrition in Egypt Using VAR Model التحليل الاقتصادي لدور الأعلاف في تغذية الثروة الحيوانية في مصر باستخدام نموذج VAR

المستخلص

تعطي هذه الدراسة تحليلاً تجريبياً لنقص الأعلاف في مصر خلال الفترة (2008-2021)، وتأثيره على الثروة الحيوانية في مصر، بهدف تقدير العلاقات بين عدد الماشية (ممثلة بوحدات حيوانية) وأنواع مختلفة من الأعلاف، بما في ذلك الأعلاف الجافة والخضراء والمركزة، باستخدام نموذج متجه الانحدار الذاتي (Vector Auto Regression model (VAR. وأوضحت النتائج وجود فائض كبير في الأعلاف الخضراء، حيث ارتفع من حوالي 3.34 مليون طن إلى حوالي 6.2 مليون طن خلال فترة الدراسة، في حين انخفضت الأعلاف المركزة من حوالي 6.48 مليون طن إلى حوالي 4.55 مليون طن. كما لوحظ وجود ارتباط مباشر بين وحدات الحيوانات والطلب على الأعلاف المركزة، في حين كانت العلاقة العكسية مع الأعلاف الجافة. وتبين الدراسة أيضًا أن زيادة الأعلاف الجافة أدت إلى انخفاض ملحوظ في وحدات الحيوانات، مما يشير إلى انخفاض الكفاءة الغذائية. وأوصى البحث بتوسيع زراعة المحاصيل العلفية، وتعزيز طرق الحفظ للأعلاف الخضراء الفائضة، وتعزيز دور الإرشاد الزراعي بشأن ممارسات التغذية المثلى، والاستفادة من المخلفات الزراعية لتغذية الحيوانات، واستخدام أعلاف غير تقليدية لتعويض النقص في الأعلاف المركزة، وتحسين قدرات الإنتاج في مصانع الأعلاف. وتهدف هذه الإجراءات إلى تعزيز إنتاجية قطاع الثروة الحيوانية في مصر.

الكلمات المفتاحية: الاعلاف، الوحدات الحيوانية، الاحتياجات العلفية، نموذج متجه الانحدار الذاتي VAR، الإنتاج الحيواني، مصر

المقدمة:

يُعد قطاع الأعلاف أحد مجالات النشاط الاقتصادي الزراعي المهمة، وذلك باعتباره مصدر رئيسي لتوفير الوحدات الحيوانية التي توفر البروتين الحيواني اللازم لغذاء الإنسان، حيث تقوم عليه العديد من الصناعات، ويعد الطلب على الأعلاف طلب مشتق من الطلب على المنتجات الحيوانية، ويحتل هذا القطاع أهمية خاصة وذلك لاعتماده على الموارد الإنتاجية الزراعية المائية، والأرضية المحدودة. كما يُعد الإنتاج الحيواني أحد الموارد الرأسمالية الزراعية المهمة في مصر، لما يُسْهم بمنتجاته المختلفة (الأولية، والثانوية) في الإنتاج الزراعي، وبذلك يمثل مكانة مهمة في البنيان الاقتصادي عامة والاقتصاد الزراعي بصفة خاصة، حيث يُسهم الإنتاج الحيواني بحوالي 133.67 مليار جنيه سنوياً بما يعادل نحو35% من قيمة الإنتاج الزراعي كمتوسط للفترة (2008-2021). كما تعتبر الأعلاف من أهم العوامل الرئيسية في تنمية قطاع الإنتاج الحيواني في مصر، ويتوقف الطلب عليها بشكل كبير على الاحتياجات الإنتاجية للقطاع الحيواني، والتي بدورها تشكل جزءاً مهماً من الغذاء في مصر، حيث تُعد الأعلاف المتمثلة في كل من الأعلاف الخضراء، الجافة، المركزة، المصنعة، من أهم مصادر الأعلاف الحيوانية في مصر، حيث قدرت القيمة النقدية لها بحوالي 77.51 مليار جنيه سنوياً، تمثل نحو 20%، 57%على الترتيب لكل من قيمة الإنتاج الزراعي والإنتاج الحيواني كمتوسط للفترة (2008-2021).

مشكلة البحث:

تتصف سلة الغذاء المصري بافتقار محتواها من سلع البروتين الحيواني. ويُشكل نشاط الإنتاج الحيواني جزءاً لا يتجزأ من النشاط الزراعي وتتمثل مشكلة البحث في عجز قطاع الأعلاف عن تحقيق تنمية الثروة الحيوانية، الأمر الذي يتطلب دراسة تأثير الصدمات في تغير كمية الأعلاف الخضراء والجافة المركزة في تفسير التقلبات المستقبلية لإجمالي أعداد الوحدات الحيوانية في المقتصد المصري، هذا بالإضافة إلي عدم وجود قاعدة بيانات مفصلة ودقيقة تربط بين حلقات مشروعات الإنتاج الحيواني، وانخفاض وعى المربيين باستخدام برامج تغذية مناسبة وأسلوب تكنولوجي في مجال تربية الحيوان الأمر الذي قد يرجع إلى تحول هذا القطاع من قطاع جاذب للاستثمارات إلى قطاع طارد للاستثمارات.

الفروض البحثية:

الفرض الأول: يُعد تطور قيمة الأعلاف أحد المحددات لتنمية الثروة الحيوانية في مصر.

الفرض الثاني: يُعد تطور أعداد الحيوانات بالوحدات الحيوانية أحد المحددات لتنمية الثروة الحيوانية

الفرض الثالث: هل الممكنات الاقتصادية تُحقق كفاءة الاستثمار بتقدير الاحتياجات الغذائية للوحدات الحيوانية

الفرض الرابع: كيف يمكن تقدير أثر كمية الأعلاف على إجمالي عدد الوحدات الحيواني في مصر وتحسين مؤشراتها لزيادة الوحدات الحيوانية.

الهدف من البحث:

استهدف البحث دراسة التقدير القياسي لكمية الأعلاف المستخدمة للوحدات الحيوانية في مصر ودورها في تعزيز التنافسية والقدرة الإنتاجية للثروة الحيوانية وذلك من خلال دراسة بعض الأهداف الفرعية التالية:-

1. التعرف على الملامح العامة لقيمة الإنتاج الزراعي والحيواني والأعلاف في مصر.
2. تطور الموازنة العليفة والاحتياجات الغذائية والفائض والعجز من الأعلاف في مصر.
3. دراسة الاتجاهات الاقتصادية لدور التجارة الخارجية لمكونات العلف.
4. تقدير أثر كمية الأعلاف (الخضراء، الجافة، والمركزة) على إجمالي عدد الوحدات الحيوانية في مصر باستخدام نموذج متجه الانحدار الذاتي Vector Auto Regression model (VAR).

الأسلوب البحثي ومصادر البيانات:

اعتمد البحث في تناوله للجوانب المختلفة على اعتبارات المنطق الاقتصادي في الاستدلال مستعينًا ببعض الأساليب الإحصائية، والطريقة البحثية التاريخية خلال الفترة (2008-2021) في دراسة تطور الإنتاج الزراعي ومستلزماته. حيث تم تقسيم فترة الدراسة لفترتين، واستخدام اختبار Chow test بين فترتي الدراسة ليدل على مدى تجانس البيانات فإذا كانت معنوية إحصائياً فهذا يدل على عدم تجانس البيانات، (تباين المجتمع في الفترة الأولى لا يساوي تباين المجتمع في الفترة الثانية) أي توجد نقطة فاصلة، وأن مجموعة البيانات لا تمثل بخط انحدار واحد، الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين، ومن ثم تقدير معادلة الاتجاه العام العام لكل فترة على حدة. أما إذا ثبت عدم المعنوية فهذا يدل على تجانس البيانات (تباين المجتمع في الفترة الأولى يساوي تباين المجتمع في الفترة الثانية) أي لا توجد نقطة فاصلة، وأن مجموعة البيانات تمثل بخط انحدار واحد، الأمر الذي يؤكد عدم تقسيم الفترة الكلية لفترتين. كما تم الاعتماد على البيانات الثانوية، والتي تم جمعها من إحصاءات الثروة الحيوانية، والإحصاءات الزراعية التي تصدرها وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي في مصر، ونشرات تقديرات الدخل، الموقع الالكتروني لخريطة التجارة العالمية www.trademap.org، والموقع الالكتروني للتجارة العلمية التابع للأمم المتحدة www.comtrade.un.org، وكذلك تم الاستعانه ببعض الدراسات والبحوث الاقتصادية ذات الصله بموضوع البحث.

تم استخدام نموذج متجه الانحدار الذاتي VAR model، وكذلك دراسة العلاقة السببية Granger Causalty بين متغيرات الدراسة، لدراسة أثر كمية الأعلاف المركزة، والأعلاف الجافة والأعلاف الخضراء على عدد الحيوانات ممثلة بالوحدات الحيوانية.

نموذج VAR هو نوع خاص من المعادلات المتتابعة simultaneous equation والمستخدم في تحليل بيانات السلاسل الزمنية المستقرة لأكثر من متغير، والذي يستخدم في تحليل العلاقات بين المتغيرات والتنبؤ كما يستخدم في دراسة تحليل التأثيرات الناتجه عن الصدمات.

ففي حالة وجود متغيرين  و  فإن نموذج VAR يكون على الصورة التالية

حيث  و  متغيرات الدراسة في الزمن t،  معاملات الانحدار للنموذج، t-1 فترة الإبطاء للمتغير،  حد الخطأ Error term.

ويمكن أيضاً إضافة فترات إبطاء لمتغيرات الدراسة وفقاً لعده معايير منها معيار الأكايكا   Akaika information criteria (AIC)ومعيار شوارز Schwarz.Information Criterion (SIC) وغيرها ...

وفي حالة وجود العديد من فترات الإبطاء في نموذج الـVAR، فإنه ليس من السهل تفسير كل معامل من معاملات الانحدار خاصة إذا كانت إشارة معاملات الانحدار متبادلة، ولذلك يتم استخدام دالة استجابة الصدمات Impulse response function (IRF) لمعرفة كيفية استجابة المتغير التابع لصدمة يتم تطبيقها على معادلة واحده أو أكثر في النموذج.

وعلى الرغم من أن نموذج الانحدار يوضح علاقة متغير بباقي المتغيرات، إلا أنه لا يعني بالضرورة وجود علاقة سببية او اتجاه التأثير، وفي بيانات السلاسل الزمنية حيث أن الأحداث في الماضي يمكن أن تؤثر على الأحداث في المستقبل وليس العكس، وهذه الفكرة وراء ما يسمي باختبار السببية لجرانجر Granger Causality ويتم اختبار تلك العلاقة عن طريق اختبار السببية لجرانجر Granger Causailty Test حيث أن الفرض الصفري يمثل عدم وجود علاقة سببية، في حين الفرض البديل يمثل وجود علاقة بين المتغيرين.

النتائج البحثية والمناقشة:

المحور الأول: المؤشرات الاقتصادية لتطور قيمة الإنتاج الزراعي والحيواني والأعلاف في مصر

أولا: المؤشرات الاقتصادية لتطور الإنتاج الزراعي:

1- تطور قيمة الإنتاج الزراعي:

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الإنتاج الزراعي زادت من نحو 241.38 مليار جنية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل 65% من المتوسط العام البالغ نحو 371.93 مليار جنية خلال الفترة (2008-2021) لنحو 502.48 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 135% من المتوسط العام. ولتوضيح بيان مدى وجود فرق معنوي بين فترتي الدراسة، فقد تم إجراء اختبار Chow test بين فترتي الدراسة، حيث تثبت عدم معنويته عند أي من مستويات المعنوية، مما يدل على تجانس البيانات (تباين المجتمع في الفترة الأولى يساوي تباين المجتمع في الفترة الثانية) أي لا توجد نقطة فاصلة، وأن مجموعة البيانات تمثل بخط انحدار واحد؛ وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الإنتاج الزراعي فقد بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 10.4%، وثبتت معنوية النموذج إحصائيًّا عند مستوى معنوية0.01.

2- تطور قيمة مستلزمات الإنتاج الزراعي:

يتبين من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة مستلزمات الإنتاج الزراعي زادت من نحو 66.6 مليار جنية خلال الفترة الأولى (2008-2014) والتي تمثل نحو 55% من المتوسط العام البالغ نحو121.65 مليار جنية خلال الفترة (2008-2021) لنحو 176.71 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 145% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test وقد ثبتت المعنوية عند مستوى المعنوية 0.01، مما يدل على عدم تجانس البيانات (تباين المجتمع في الفترة الأولى لا يساوي تباين المجتمع في الفترة الثانية) أي توجد نقطة فاصلة، مما يدل على ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع في الفترة الثانية من الدراسة، مما يؤثر على قطاع الإنتاج الزراعي، وأن مجموعة البيانات لا تمثل بخط إنحدار واحد، الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة مستلزمات الإنتاج الزراعي في الفترتين على الترتيب بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 9.4%، 18.6% وثبتت معنوية النموذج إحصائيا عند مستوى معنوية 0.01.

3- تطور قيمة صافي دخل الإنتاج الزراعي:

ومن خلال البيانات الموضحة بنفس الجدول والذي تبين منه أن متوسط قيمة صافي الدخل زادت من نحو 174.8 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 70% من المتوسط العام البالغ نحو 250.37 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 325.94 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 130% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test بين فترتي الدراسة ثبت عدم معنويته مما يدل على تجانس البيانات الأمر الذي يؤكد عدم تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة صافي الدخل فقد بلغت معدل الزيادة السنوية نحو9%، وثبتت معنوية النموذج إحصائيًّا عند مستوى معنوية0.01.

ثانيا: المؤشرات الاقتصادية لتطور الإنتاج الحيواني:-

1- تطور قيمة الإنتاج الحيواني:

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الإنتاج الحيواني زادت من نحو 85.02 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 64% من المتوسط العام البالغ نحو 133.67 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021) لنحو 182.32 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 136% من المتوسط العام؛ ولم تثبت معنويته اختبار Chow test بين فترتي الدراسة، عند أي من مستويات المعنوية، وأن البيانات تمثل بخط انحدار واحد؛ وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الإنتاج الحيواني فقد بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 10.6%، وثبتت معنوية النموذج إحصائياً عند مستوى معنوية0.01.

2- تطور قيمة مستلزمات الإنتاج الحيواني:

يتبين من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة مستلزمات الإنتاج الحيواني زادت من نحو 44.86 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014) والتي تمثل نحو 54% من المتوسط العام البالغ نحو 83.46 مليار جنيه خلال الفترة(2008-2021) لنحو 122.05 مليار جنيه خلال الفترة الثانية(2015-2021)، والتي تمثل نحو 146% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test فقد ثبتت معنويته إحصائياً عند مستوى المعنوية 0.01، الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ مما يدل على ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع في الفترة الثانية من الدراسة، مما يؤثر على قطاع الإنتاج الحيواني، وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة مستلزمات الإنتاج الحيواني في الفترتين على الترتيب حيث بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 10.5%، 17% وثبتت معنوية النموذج إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

3- تطور قيمة صافي دخل الإنتاج الحيواني:

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة صافي الدخل زادت من نحو40.17 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 80% من المتوسط العام البالغ نحو 50.22 مليار جنية خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 60.27 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 120% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test بين فترتي الدراسة ثبت عدم معنويتها مما يدل على تجانس البيانات الأمر الذي يؤكد عدم تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة صافي دخل الإنتاج الحيواني بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 5.6%، وثبتت معنوية النموذج إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

ثالثا: المؤشرات الاقتصادية لتطور قيمة الأعلاف:

1- تطور قيمة الأعلاف الخضراء:

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الأعلاف الخضراء زادت من نحو 21.51 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 67% من المتوسط العام البالغ نحو 32.08 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021) لنحو 42.66 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 132% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test تبين ثبوت المعنوية الإحصائية عند مستوى المعنوية 0.01، الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ مما يدل على ارتفاع في قيمة الأعلاف الخضراء بشكل سريع جداً في الفترة الثانية من الدراسة، مما يؤثر على قيمة الأعلاف والتي تؤثر بدورها على قطاع الإنتاج الحيواني، وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الأعلاف الخضراء في الفترتين على الترتيب بلغت معدل الزيادة السنوي نحو 10.6%، 15.3% وثبتت معنويته إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

2- تطور قيمة الأعلاف الجافة:

يلاحظ من خلال البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الأعلاف الجافة زادت من نحو 4.60 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 79% من المتوسط العام البالغ نحو 5.80 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 6.99 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 120% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test بين فترتي الدراسة ثبت عدم معنويته مما يدل على تجانس البيانات الأمر الذي يؤكد عدم تقسيم الفترة الكلية لفترتين.

وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الأعلاف الجافة بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 6.5%، وثبتت معنوية النموذج إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

3- تطور قيمة الأعلاف المركزة:

يتبين من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الأعلاف المركزة زادت من نحو 12.72 مليار جنية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 50% من المتوسط العام البالغ نحو 25.57 مليار جنية خلال الفترة (2008-2021) لنحو 38.42 مليار جنية خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 150% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test تبين ثبوت المعنوية الإحصائية عند مستوى المعنوية 0.01، الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ مما يدل على ارتفاع في قيمة الأعلاف المركزة بشكل سريع في الفترة الثانية من الدراسة وذلك بسبب الأعتماد على استيراد مكونات الأعلاف المركزة خاصة بعد خفض قيمة الجنيه أمام الدولار في الفترة الثانية نتيجة اتباع سياسات إصلاحية في هيكل الاقتصاد المصري، مما يؤثر على قطاع الإنتاج الحيواني، وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الأعلاف المركزة في الفترتين على الترتيب بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 12.3%، 9.9% وثبتت معنوية النموذج إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

جدول (1): تطور قيمة الإنتاج الزراعي والحيواني والأعلاف في مصر خلال الفترة (2008–2021).

تقدير معدل النمو السنوي بالصيغة التي تتخذ الشكل Y=e^a+bx ، حيث b*100 هي معدل النمو السنوي المئوي.

 ** معنوي عند مستوى 0.01* معنوي عند مستوى 0.05   

المصدر: وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي، قطاع الشئون الاقتصادية، نشرة الدخل الزراعي، أعداد مختلفة.

4- تطور قيمة الأعلاف المصنعة:

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (1) أن متوسط قيمة الأعلاف المصنعة زادت من نحو 3.95 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 28% من المتوسط العام البالغ نحو 14.05 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021) لنحو 24.16 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 172% من المتوسط العام. وبإجراء اختبار Chow test تبين ثبوت المعنوية الإحصائية عند مستوى المعنوية 0.01، مما يدل على عدم تجانس البيانات؛ مما يدل على ارتفاع قيمة الأعلاف المصنعة بشكل سريع في الفترة الثانية من الدراسة وذلك لإرتباطها بالأعلاف المركزه والأعلاف الخضراء، مما يؤثر على قطاع الإنتاج الحيواني، وبتقدير معدل النمو لتطور قيمة الأعلاف المصنعة في الفترتين على الترتيب بلغت معدل الزيادة السنوية نحو 7.2%، 32.5% وثبتت معنويتها إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01.

5- تطور قيمة إجمالي الأعلاف:

يتضح من البيانات الموضحة بالجدول (1) أن متوسط إجمالي قيمة الأعلاف زادت من نحو 42.78 مليار جنيه خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 55% من المتوسط العام البالغ نحو 77.51 مليار جنيه خلال الفترة (2008-2021) لنحو 122.23 مليار جنيه خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 158% من المتوسط العام، وبإجراء اختبار Chow test تبين ثبوت المعنوية الإحصائية عند مستوى المعنوية 0.01، مما يدل على عدم تجانس البيانات الأمر الذي يؤكد تقسيم الفترة الكلية لفترتين؛ وبتقدير معدل النمو لتطور إجمالي قيمة الأعلاف في الفترتين على الترتيب بلغ معدل الزيادة السنوية نحو 10.7%، 15.5% وثبتت معنويتها إحصائياً عند مستوى معنوية 0.01 مما يدل على ارتفاع في إجمالي قيمة الأعلاف بشكل سريع جداً في الفترة الثانية من الدراسة، مما يؤثر على قطاع الإنتاج الحيواني.

المحور الثاني: تطورأعداد الحيوانات والوحدات الحيوانية في مصر

يتضح من البيانات الواردة بالجدول (2) تطور أعداد أهم الحيوانات المزرعية ووحداتها الحيوانية في مصر كما يلي؛ فقد تمَّ إجراء اختبار Chow test، وقد ثبتت المعنوية عند مستوى المعنوية 0.01، ممَّا يدلُّ على عدم تجانس البيانات (تباين المجتمع في الفترة الأولى لا يساوي تباين المجتمع في الفترة الثانية) أي توجد نقطة فاصلة، وأن مجموعة البيانات لا تمثل بخط انحدار واحد؛ وذلك لوجود علاقة عكسية بين قيمة مستلزمات الإنتاج متمثة في ارتفاع قيمة الأعلاف الخضراء والأعلاف المركزة و المصنعة والمعروض من الوحدات الحيوانية، الأمر الذي يؤكِّد تقسيم الفترة الكلية لفترتين، ومن ثم تقدير معادلة الاتجاه العام لكل فترة على حدة. وبتقدير معدل النمو لتطور أعداد الحيوانات والوحدات الحيوانية والمتمثلة في الأبقار، الجاموس، الأغنام، الماعز، والإبل بالوحدات المطلقة والوحدة الحيوانية في الفترة الاولي تبيَّن من بيانات جدول (2) عدم ثبوت المعنوية إحصائيًّا عند أيٍّ من مستويات المعنوية خلال تلك الفترة. وهذا يدلُّ على عدم وجود تغير عام في أعداد الحيوانات سواء بالوحدات المطلقة أو بالوحدات الحيوانية.

1- أعداد الأبقار: تناقص متوسط أعداد الأبقار من نحو 4.73 مليون رأس، ووحدة حيوانية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 110% من المتوسط العام البالغ نحو 4.29 مليون رأس خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 3.86 مليون رأس خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 89% من المتوسط العام. وبتقدير معدل العجز في الفترة الثانية بلغ التناقص السنويٍّ بنحو 11%، ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01. مما يدل على وجود مشكلة أساسية في قطاع الإنتاج الحيواني وذلك بسبب ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع جدا خلال الفترة الثانية من الدراسة.

2- أعداد الجاموس: تناقص متوسط أعداد الجاموس من نحو 3.96 مليون رأس، 4.95 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 121% من المتوسط العام البالغ نحو 3.28 مليون رأس، 4.10 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 2.6 مليون رأس، 3.25 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 79% من المتوسط العام. وبتقدير معدل العجز في الفترة الثانية بلغ التناقص السنويٍّ بنحو 20%، ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01. مما يدل على وجود مشكلة أساسية في قطاع الإنتاج الحيواني وذلك بسبب ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع جدا في الفترة الثانية من الدراسة.

 3- أعداد الأغنام: تناقص متوسط أعداد الأغنام من نحو 5.49 مليون رأس، 0.54 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 117% من المتوسط العام البالغ نحو 4.68 مليون رأس، 0.46 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 3.87 مليون رأس، 0.38 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 83% من المتوسط العام. وبتقدير معدل العجز في الفترة الثانية بلغ التناقص السنويٍّ بنحو 22%، ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01. مما يدل على وجود مشكلة أساسية في قطاع الإنتاج الحيواني وذلك بسبب ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع جدا في الفترة الثانية من الدراسة.

4- أعداد الماعز: تناقص متوسط أعداد الماعز من نحو 4.21 مليون رأس، 0.29 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 122%، 120% لكل منهما علي الترتيب من المتوسط العام البالغ نحو 3.45 مليون رأس، 0.24 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 2.69 مليون رأس، 0.18 مليون وحدة حيوانية خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 78%، 75% لكل منهما علي الترتيب من المتوسط العام. وبتقدير معدل العجز في الفترة الثانية بلغ التناقص السنويٍّ بنحو 29%، ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01. مما يدل على وجود مشكلة أساسية في قطاع الإنتاج الحيواني وذلك بسبب ارتفاع في قيمة مستلزمات الإنتاج بشكل سريع جدا في الفترة الثانية من الدراسة.

5- أعداد الإبل: تناقص متوسط أعداد الإبل من نحو 0.14 مليون رأس خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 100% من المتوسط العام البالغ نحو 0.14 مليون رأس خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 0.13 مليون رأس خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 93% من المتوسط العام. بينما

متوسط الوحدات الحيوانية للفترتين موضع الدراسة تمثل نحو 0.10 مليون وحدة حيوانية. وبتقدير معدل العجز في الفترة الثانية بلغ التناقص السنويٍّ بنحو 1.8%، ولم تثبت معنويته احصائياً خلال لتلك الفترة.

المحور الثالث: تطور الموازنة العلفية من الأعلاف في مصـر خلال الفترة (2008-2021):

تتعدد أساليب تقدير الاحتياجات الغذائية للوحدات الحيوانية، ويتضح فيما يلى طريقتين شائعتين لتقدير تلك الاحتياجات:

الطريقة الأولى: تعتمد هذه الطريقة على تحويل أعداد الحيوانات بأنواعها المختلفة إلى وحدات حيوانية مقابلة، وذلك على أساس معاملات التحويل الموضوعة لذلك، وباستخدام المقننات الدولية للاحتياجات الغذائية لكل وحدة حيوانية معبراً عنها بالمركبات الكلية المهضومة (TDN) والبروتين المهضوم (DCP) والتي تعادل 1.5 طن/سنة للمركبات الكلية المهضومة، 0.140 طن/سنة بروتين خام مهضوم للوحدة الحيوانية الواحدة، ويمكن على هذا الأساس تقدير الاحتياجات الغذائية للوحدات الحيوانية.

الطريقة الثانية: تعتمد هذه الطريقة على تقدير احتياجات الحيوانات المختلفة من مواد العلف مباشرة (أعلاف خضراء- مواد جافة- أعلاف مركزة)، ويتم حساب احتياجات الأعلاف للوحدة الحيوانية في السنة (3.33 طن) أعلاف خضراء، (0.8 طن) أعلاف جافة، (1.33 طن) علف مركز.

ويتضح من بيانات الجدول التالي تطور المؤشرات الاقتصادية للموازنة العلفية للوحدات الحيوانية في مصر خلال فترة الدراسة كما يلي:

    1- إجمالي أعداد الحيوانات: يتضح من بيانات الجدول (3) أن متوسط أعداد الحيوانات تناقصت من نحو 30.58 مليون رأس ، تمثل حوالي 11.4 وحدة حيوانية خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 116%، 115% من المتوسط العام البالغ نحو 26.3 مليون رأس ، وحوالي 9.89 وحدة حيوانية على الترتيب خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 22.03 مليون رأس ، 8.38 وحدة حيوانية خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 84%، 85% من المتوسط العام.

وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور أعداد الحيوانات سواء كانت (مطلق- بالوحدات الحيوانية) في الصورة الأسية، تبين من بيانات جدول (4) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متناقصًا ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تناقص سنوي بلغ نحو 6.5%، 5.9% علي الترتيب، كما بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو 15.73، 16.27 علي الترتيب مما يدل على معنوية النموذج ككل، كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو 0.56، 0.57 ممَّا يعني أنَّ نحو 56%، 57% من التغيرات في أعداد الحيوانات سواء كانت (مطلق- بالوحدات الحيوانية) ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن، وباقي النسبة البالغة نحو 44%، 43% على الترتيب ترجع لعوامل أخرى غير متضمنه في النموذج.

    2- الاحتياجات العلفية: تبين من بيانات الواردة بالجدول (3) أن متوسط الاحتياجات العلفية تناقصت من نحو 17.11، 1.59 مليون طن من المركبات الغذائية المهضومة، والبروتين الخام على الترتيب خلال الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 115%، 115% من المتوسط العام البالغ نحو 14.84، 1.38 مليون طن على الترتيب خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 12.57 ،1.17 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 85%، 84.8% من المتوسط العام. ويفسر ذلك نتيجة انخفاض أعداد الحيوانات خلال فترة الدراسة.

وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور الاحتياجات العلفية لكل من المركبات الغذائية المهضومة، والبروتين الخام في الصورة الأسية، تبين من بيانات جدول (4) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متناقصًا ومعنويًّا إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تناقص سنويٍّ بلغ نحو 5.9% لكلا المتغيرين، حيث بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو16.29، 16.27 كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو 0.57 ممَّا يعني أنَّ نحو 57% من التغيرات في الاحتياجات العلفية سواء كانت (المركبات الغذائية المهضومة أو البروتين الخام) ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن، والنسبة الباقية ترجع إلى عوامل أخرى غير متضمنة في النموذج.

جدول (2) تطور أعداد الحيوانات والوحدات الحيوانية في مصر خلال الفترة (2008-2021).

(مطلق: مليون رأس، وحده حيوانية: مليون وحده)

الوحدة الحيوانية: من الأبقار = 1 ، الجاموس = 1,25، الأغنام = 0,1، الماعز= 0,07  الإبــــــــل = 0,75

** معنوي عند مستوى 0.01* معنوي عند مستوى 0.05    تقدير معدل النمو السنوي بالصيغة التي تتخذ الشكل Y=e^a+bx ، حيث b*100 هي معدل النمو السنوي المئوي.

المصدر: وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي، قطاع الشئون الاقتصادية، نشرة الثروة الحيوانية، أعداد مختلفة

جدول (3) تطور إجمالي أعداد الحيوانات والاحتياجات والموازنة العلفية من الأعلاف في مصر خلال الفترة (2008-2021).

(مليون طن)

* احتياجات الأعلاف للوحدة الحيوانية في السنة (3.33 طن) أعلاف خضراء، (0.8 طن) أعلاف جافة، (1.33 طن) علف مركز

** الميزان العلفي = المتاح للاستهلاك من الأعلاف - الاحتياجات الغذائية من الأعلاف   

المصدر : 1- وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي، قطاع الشئون الاقتصادية، نشرة الإحصاءات الزراعية، أعداد مختلفة.

          2- وزارة الزراعة واستصلاح الأراضي، قطاع الشئون الاقتصادية، نشرة الثروة الحيوانية، أعداد مختلفة

جدول (4) معادلات الاتِّجاه العام لتطور أعداد الحيوانات والاحتياجات والموازنة العليفة من الأعلاف في مصر خلال الفترة (2008-2021)

-          Y: القيمة التقديرية للمتغير موضع الدراسة،  X: متغير الزمن، ** معنوي عند مستوى 0.01، * معنوي عند مستوى 0.05

            تقدير معدل النمو السنوي بالصيغة التي تتخذ الشكل Y=e^a+bx ، حيث b*100 هي معدل النمو السنوي المئوي.

المصدر: جُمعت وحُسبت من نتائج تحليل بيانات جدول (3).

3- جملة الأعلاف الخضراء:

            تشير البيانات الواردة بالجدول (3) إلى أن المتاح للاستهلاك من جملة الأعلاف الخضراء يغطي الاحتياجات الغذائية المطلوبة، وتبين أن جملة الأعلاف الخضراء والاحتياجات الغذائية منها تناقصت من نحو 55.77، 37.99 مليون طن على الترتيب خلال متوسط الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 101%، 115% من المتوسط العام البالغ نحو 55.25، 32.95 مليون طن على الترتيب خلال الفترة (2008-2014)، لنحو 54.73 ،27.91 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 99%، 87% من المتوسط العام.

            وأن المتاح للاستهلاك من جملة الأعلاف الخضراء يغطي الاحتياجات الغذائية المطلوبة، الأمر الذي يترتب عليه وجود فائض في هذه الأعلاف، وقد تزايد الفائض من حوالي 3.34 مليون طن خلال متوسط الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 70% من المتوسط العام البالغ نحو 4.77 مليون طن خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 6.2 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 129% من المتوسط العام.

وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور جملة المتاح من الأعلاف الخضراء، الاحتياجات الغذائية منها، والفائض في الصورة الأسية، تبين من بيانات جدول (4) أن المتغيرات اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متناقصًا  وغير معنوي لجملة المتاح من الأعلاف الخضراء، والفائض ولكنها معنوية إحصائيا للاحتياجات الغذائية عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تناقص سنويٍّ بلغ نحو 5.9% ، حيث بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو16.28 كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو 0.57 ممَّا يعني أنَّ نحو 57% من التغيرات في الاحتياجات العلفية الغذائية ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن.

4- جملة الأعلاف الجافة:

            تشير البيانات الواردة بالجدول (3) إلي أن المتاح للاستهلاك من جملة الأعلاف الجافة يغطي الاحتياجات الغذائية المطلوبة، وتبين أن جملة الأعلاف الخضراء والفائض منها قد تزايدت من نحو 12.47، 3.34 مليون طن على الترتيب خلال متوسط الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 98%، 70% من المتوسط العام البالغ نحو 12.69، 4.77 مليون طن على الترتيب خلال الفترة (2008-2021)، إلى نحو 12.91 ،6.20 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 102%، 130% من المتوسط العام.

أما الاحتياجات الغذائية المطلوبة من الأعلاف الجافة تناقصت من حوالي 9.13 مليون طن خلال متوسط الفترة الأولى (2008-2014)، والتي تمثل نحو 115% من المتوسط العام البالغ نحو 7.92 مليون طن خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 6.71 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 85% من المتوسط العام. وتبين من تقدير معادلة الاتجاه العام لتطور الاحتياجات الغذائية المطلوبة من الأعلاف الجافة في الصورة الأسية تبين من بيانات جدول (4) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متناقصا ومعنوي إحصائيا عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تناقص سنويٍّ بلغ نحو 5.9% حيث بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو 16.29 كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو 0.57 ممَّا يعني أنَّ نحو 57% من التغيرات في الاحتياجات العلفية الغذائية ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن أما النسبة الباقية ترجع إلي متغيرات أخري غير مقيسه بالدالة.

وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور جملة المتاح من الأعلاف الجافة، والفائض في الصورة الأسية تبين من بيانات جدول (4) أن المتغيرات اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متزايدا، وغير معنوي لجملة المتاح من الأعلاف الجافة، ولكن معنوية إحصائيا للفائض عند مستوى معنوية0.01 بمعدل تزايد سنويٍّ بلغ نحو 7.9% حيث بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو 9.67 كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو 0.44 ممَّا يعني أنَّ نحو 44% من التغيرات في جملة المتاح من الأعلاف الجافة، والفائض ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن أما النسبة الباقية ترجع إلي متغيرات أخري غير مقيسه بالدالة.

5- جملة الأعلاف المركزة:

            تشير البيانات الواردة بالجدول (3) إلي أن المتاح للاستهلاك من جملة الأعلاف المركزة لا يغطي الاحتياجات الغذائية المطلوبة، الأمر الذي يترتب عليه وجود عجز في هذه الأعلاف، حيث تبين أن جملة الأعلاف المركزة، الاحتياجات الغذائية، والعجز تناقصت كل هذه المتغيرات من نحو 8.4،15.17، 6.48 مليون طن على الترتيب خلال متوسط الفترة الأولى(2008-2014)، والتي تمثل نحو 202%، 63.83%، 115% من المتوسط العام البالغ نحو 7.5، 13.16، 5.66 مليون طن على الترتيب خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 6.6 ، 11.15، 4.55 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021)، والتي تمثل نحو 88%، 85%، 80% من المتوسط العام علي الترتيب.

  وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور جملة المتاح من الأعلاف المركزة، الاحتياجات الغذائية منها، والعجز في الصورة الأسية، تبين من بيانات جدول (4) أن المتغيرات اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متناقصًا ومعنوي إحصائيا عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تناقص سنوي بلغ نحو2.6%، 5.9%، 16.6% حيث بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو13.97، 16.28، 10.56 كما بلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو0.53، 0.57، 0.46 ممَّا يعني أنَّ نحو53%، 57%، 46% من التغيرات في جملة المتاح من الأعلاف المركزة، والاحتياجات الغذائية منها، والعجز علي الترتيب ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن، أما النسبة الباقية من التغيرات ترجع إلي عوامل أخري غير مقيسه بالدالة.

            ومما سبق يتضح أن هناك فائض من الأعلاف الخضراء والجافة يكفي لزيادة الثروة الحيوانية في مصر، لكنه في ظل الوضع الراهن يصعب تحقيق ذلك لوجود عجز في الأعلاف المركزة حيث تعد المشكلة الرئيسية في مصر هي الأعلاف المركزة خاصة حبوب الذرة وكسب فول الصويا التي يتم استيرادهما من الخارج نظراً لعدم توافر مساحة كافية من الأراضي لزراعة الذرة وفول الصويا وغيرها لتغطية الاحتياجات الغذائية، الأمر الذي يتطلب معه أهمية دراسة الوضع الراهن للأعلاف، ومدي إمكانية الحد من تأثير تلك المشكلة على الثروة الحيوانية في مصر.

المحور الرابع: تطور أعداد المصانع والطاقة الكلية والإنتاج الفعلي في مصر

1-               أعداد المصانع: يتضح من بيانات الجدول (5) أن متوسط أعداد المصانع تزايدت من نحو 144 مصنع خلال الفترة الأولى (2008 -2014)، والتي تمثل نحو 98% من المتوسط العام البالغ نحو 147 خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 151 خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 103% من المتوسط العام. وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور أعداد المصانع في الصورة الأسية، تبين من بيانات جدول (6) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متزايدا ومعنوي إحصائيًّا عند مستوى معنوية 0.01 بمعدل تزايد سنوي بلغ نحو 1.4%، كما بلغت قيمة (F) المحسوبة نحو 7.21، وبلغت قيمة معامل التحديد (R²) نحو0.37 مما يعني أن نحو 37% من التغيرات في أعداد المصانع ترجع إلى عوامل يعكسها عنصر الزمن، أما النسبة الباقية ترجع إلى متغيرات أخري غير مقيسه بالدالة.

جدول (5): تطور أعداد المصانع والطاقة الكلية والفعلية ونسبة تشغيلها في مصر خلال الفترة (2008-2021)

*المتوسط الهندسي         **نسبة التشغيل = الطاقة الفعلية ÷ الطاقة الكلية × 100  

المصدر : وزارة الزراعة استصلاح الأراضي، قطاع الشئون الاقتصادية، إحصاءات الثروة الحيوانية، أعداد متفرقة.

2-        الطاقة الكلية: يتضح من بيانات الجدول (5) أن متوسط الطاقة الكلية تزايدت من نحو 4.64 مليون طن خلال الفترة الأولى (2008 -2014) والتي تمثل نحو 95.13% من المتوسط العام البالغ نحو 4.88 مليون طن خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 5.12 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 104.87% من المتوسط العام. وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور الطاقة الكلية في الصورة الأسية، تبين من بيانات الجدول (6) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متزايدا وغير معنوي إحصائيا، كما هو موضح بالشكل (1).

جدول (6): معادلات الاتجاه العام لتطور أعداد المصانع والطاقة الكلية والفعلية في مصر خلال الفترة (2008-2021).

-          Y: القيمة التقديرية للمتغير موضع الدراسة،  X: متغير الزمن، ** معنوي عند مستوى 0.01، * معنوي عند مستوى 0.05

            تقدير معدل النمو السنوي بالصيغة التي تتخذ الشكل Y=e^a+bx ، حيث b*100 هي معدل النمو السنوي المئوي.

-          المصدر: جُمعت وحُسبت من نتائج تحليل بيانات جدول  (5).

شكل (1): تطور الطاقة الكلية والفعلية بالمليون طن لمصانع الأعلاف في جمهورية مصر العربية خلال الفترة (2008-2021)

-          المصدر: جدول (5) بالدراسة

3-    الطاقة الفعلية: يتبين من بيانات الجدول (5) أن متوسط الطاقة الفعلية تزايدت من نحو 0.761 مليون طن خلال الفترة الأولى (2008 -2014) والتي تمثل نحو 73.1% من المتوسط العام البالغ نحو 1.041 مليون طن خلال الفترة (2008-2021)، لنحو 1.115 مليون طن خلال الفترة الثانية (2015-2021) والتي تمثل نحو 107.03% من المتوسط العام. وبتقدير معادلة الاتجاه العام لتطور الطاقة الكلية في الصورة الأسية، تبين من بيانات الجدول (6) أنها اتخذت اتِّجاهًا عامًّا متزايدا وغير معنوي إحصائيا، كما هو موضح بالشكل (1).

ومما سبق يتبين أنه بالرغم من تزايد أعداد مصانع الأعلاف إلا أن الطاقة التشغيلية لتلك المصانع بلغت أقصى قيمه لها وهي 28.2% عام 2010 بينما بلغت اقل طاقة تشغيلية لها 12.23% عام 2008 بمتوسط بلغ حوالي 20.9% خلال فترة الدراسة، وهذا يعني انه يمكن زيادة الأعلاف من خلال المصانع القائمة بالفعل عن طريق زيادة المواد الخام اللازمة للإنتاج وزياده الطاقة التشغيلية للمصانع التي لم تصل بعد إلى ثلث طاقتها الإنتاجية، وبالتالي لا توجد حاجة للتوسع في إنشاء مصانع جديدة في الوقت الحالي.

المحور الخامس: تطور أهم واردات مصر من الأعلاف في مصر.

أولاً: تطور الوضع الراهن للواردات المصرية من الذرة:

تشير بيانات الجدول (7) إلى تذبذب كمية الواردات المصرية من الذرة في مصر خلال فترة الدراسة (2012- 2023)، حيث بلغت كمية الواردات المصرية من الذرة حوالي 12.86 مليون طن عام 2012، ثم أخذت في الزيادة والنقصان حتى انخفضت لحوالي 8.15 مليون طن عام 2023، كما بلغ متوسط كمية الورادات من الذرة خلال فترة الدراسة نحو 8.88 مليون طن.

في حين بلغ متوسط قيمة الواردات المصرية من الذرة خلال فترة الدراسة نحو 2.12 مليار دولار، وقد زادت قيمة الواردات من حوالي 1.96 مليار دولار عام 2012 إلي حوالي 2.46 مليار دولار عام 2023 بزيادة قدرت بحوالي 500 مليون دولار، وترجع هذه الزيادة إلي العديد من العوامل لعل من أهمها ارتفاع الأسعار العالمية للذرة فضلاً عن انخفاض قيمة العملة المصرية أمام الدولار مما ساهم في ارتفاع فاتورة الواردات بشكل كبير.

كما بلغ متوسط سعر التوريد من الذرة خلال فترة الدراسة نحو 0.25 ألف دولار/طن، وقد زادت سعر التوريد من حوالي 0.152 ألف دولار/طن عام 2012 إلى حوالي 0.301 ألف دولار/طن عام 2023 بزيادة قدرت بحوالي 0.149 ألف دولار/طن. وبلغ معامل الاختلاف 24.44%. ويتضح مما سبق أن التذبذب في الكمية المستوردة من الذرة أكبر من التذبذب في القيمة الأمر الذي يؤدي إلى إرتفاع الاسعار العالمية للذرة والذي أثر على الكميات المستوردة منها.

ثانياً: تطور الوضع الراهن للواردات المصرية من الفول الصويا:

تشير بيانات الجدول (7) إلى تذبذب كمية الواردات المصرية من فول الصويا في مصر خلال فترة الدراسة (2012- 2023)، حيث بلغت كمية الواردات المصرية من فول الصويا حوالي 1.92 مليون طن عام 2012، زادت لحوالي 2.41 مليون طن عام 2023 بزيادة قدرت بحوالي 490 ألف طن، كما بلغ كمية الواردات من فول الصويا خلال متوسط فترة الدراسة نحو 2.47 مليون طن، في حين بلغ متوسط قيمة الواردات المصرية من فول الصويا خلال فترة الدراسة نحو 1.47 مليار دولار، وقد زادت قيمة الواردات من حوالي 1.09 مليار دولار عام 2012 إلي حوالي 1.66 مليار دولار عام 2023 بزيادة قدرت بحوالي 570 مليون دولار، وترجع هذه الزيادة إلي العديد من العوامل لعل من أهمها ارتفاع الأسعار العالمية لفول الصويا فضلاً عن انخفاض قيمة العملة المصرية أمام الدولار مما ساهم في ارتفاع فاتورة الواردات بشكل كبير.

أما بالنسبة إلي سعر توريد فول الصويا فقد بلغ متوسطه خلال فترة الدراسة نحو 0.61 ألف دولار/طن، وقد زادت سعر التوريد من حوالي 0.566 ألف دولار/طن عام 2012 إلي حوالي 0.688 ألف دولار/طن عام 2023 بزيادة قدرت بحوالي 0.12 ألف دولار/طن. كما بلغ معامل الاختلاف 24.72%.

جدول (7): تطور كمية وقيمة وسعر الواردات من الذرة وفول الصويا خلال الفترة (2012-2023).

          معامل الاختلاف = (الانحراف المعياري ÷ المتوسط الحسابي) ×100

المصدر: جمعت وحسبت من :-

-                    الموقع الالكتروني لخريطة التجارة العالمية علي شبكة الانترنت.  www.trademap.org

-                   الموقع الالكتروني للأمم المتحدة علي شبكة الانترنت.  www.comtrade.un.org

شكل (2): تطور كمية وقيمة الواردات من الذرة فى مصر خلال الفترة (2012-2023)

المصدر:- جدول (7) بالبحث.

شكل (3): تطور كمية وقيمة الواردات من فول الصويا في مصر خلال الفترة (2012-2023)

المصدر:- جدول  (7) بالبحث.

المحور السادس: تقدير أثر كمية الأعلاف على إجمالي عدد الوحدات الحيوانية في مصر باستخدام نموذج :-VAR

استقرار السلسلة الزمنية stationary in the time series

            1-عرض شكلالسلاسلالزمنية موضع الدراسة خلال الفترة (2008- 2021):

نتعرف في البداية على الشكل البياني للسلاسل الزمنية محل الدراسة كما يتضح من الأشكال (5، 6، 7، 8) بصورة واضحة عدم استقرارها، الذي يبين وجود الاتجاه العام بزيادة موجبة في السلسلة الزمنية، ولكنها لا توضح هل يعود عدم الاستقرار لوجود جذر الوحدة أم لا، ومن ثم لابد من إجراء اختبار جذر الوحدة.

المصدر: تحليل البيانات الواردة بجدول (3) بالدراسة

2- اختبار Correlogramللسلاسلالزمنية (أعداد الوحدات الحيوانية، كمية الأعلاف الخضراء، كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة)

يتضح وجوـد تذبذب وتشتت واضـح لدالة الارتباط الذاتي (AC) والارتباط الذاتي الجـزئي (PAC) لعدد 12 فترة تأخير لبيانات السلاسل الزمنية لمتغيرات الدراسة نظراً لخروجها عن حدود الثقة للفرض الأساسي، بالإضافة لمعنوية إحصائية Q-Stat للمتغيرات أعداد الوحدات الحيوانية، كمية الأعلاف الخضراء، كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة في المقتصد المصري، كما هو مبين من نتائج التحليل الأشكال (9، 10، 11، 12).

3 -اختباراستقرار السلاسل الزمنية موضع الدراسة:

للكشف عن السلاسل الزمنية غير المستقرة يتم ذلك عن طريق استخدام الاختبارات الإحصائية ومنها اختبار ديكي – فوللر الموسع المبني على نموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى وقد يكون الاختبار للحد الثابت، حد ثابت واتجاه عام، أو بدون حد ثابت ولا اتجاه عام، وقد أوضحت النتائج في جدول (8) نتائج اختبار ديكي فوللر الموسع لجذر الوحدة لبيانات السلاسل الزمنية الأصلية عند المستوى وبعد أخذ الفرق الأول.

حيث يتم التحقق من استقرار السلسلة الزمنية إذا كان استقرارها قوي أو ضعيف، ونعني بذلك استقرارها في المتوسط واستقراها في التباين. ومن خلال نتائج اختبار جذر الوحدة أو ما يعرف باختبار ديكي-فوللر الموسع (ADF)على السلاسل الزمنية (أعداد الوحدات الحيوانية، كمية الأعلاف الخضراء، كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة) فنحصل على النتائج الآتية:

جدول (8): نتائج اختبار ديكي فولر الموسع لمتغيرات الدراسة

المصدر: مخرجات تحليل برنامج EViews

وتبين من الجدول (8) ومن نتائج اختبار جذر الوحدة أن بيانات السلاسل الزمنية الأصلية تحتوي على جذر الوحدة أي أنها غير مستقرة عند مستواها وهذا يعني قبول فرض العدم الخاص بوجود جذر الوحدة والحد الثابت، الحد الثابت واتجاه عام، وبدون حد ثابت واتجاه عام لأن أغلب قيم p-value أكبر من مستوى المعنوية0.05  ومن ذلك نستدل على أن السلسلة الزمنية الأصلية غير مستقرة ومن ثم يجب إجراء اختبار ديكي – فوللر المعدل بعد أخذ الفرق الأول وبنفس عدد فترات الإبطاء حيث استقرت جميع المتغيرات بعد الفرق الأول وعند مستوى معنوية ٥%، أي أن السلاسل الزمنية للمتغيرات أصبحت مستقرة أي أنها متكاملة من الدرجة الأولى وأن هناك فترة زمنية طويلة المدى تعرف بانحدار التكامل المشترك.

وقد تم حساب معاملات دالة الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي للسلسلة الزمنية بعد حساب الفرق الأول لها حيث نجد أن كل المعاملات تقع ضمن حدود الثقة مما يدل على استقرار السلسلة الزمنية بعد أخذ الفرق الأول كما يتضح من الأشكال (13، 14، 15، 16).

المصدر: تحليل البيانات الواردة بجدول (3) بالدراسة

4- نتائجاختبارعددفتراتالإبطاءالمثلى Selection the lag length تحديددرجةتأخيرنموذج VAR:

ينبغي قبل تقدير معادلة نموذج متجه الانحدار الذاتي(VAR)  تحديد عدد فترات التأخر لهذا النموذج بالاستعانة باختبار (VAR LAG ORDER SELECTIR GRITERIO) والذي يرتكز معياري  Akaikeو Schwarz ولتحديد طول فترة التخلف المثلى في النموذج يجب اختيار القيم الصغرى للمعيارين.

يعتبر اختيار الفجوة الزمنية من الأمور الهامة لدقة النموذج ويعتبر اختبار جرانجر للسببية من أكثر النماذج حساسية لفترات الإبطاء .ويتم اختيار العدد الأمثل لفترات الإبطاء اعتماداً على قيم اختبار أكاكى (AIC) واختبار شوارتز (SC) حيث يتم اختيار عدد فترات الإبطاء التي تقابل أقل قيمة محسوبة لكلاً من الاختبارين وفى حالة إختلاف نتائج الاختبارين حول القيمة المثلى يتم المفاضلة بينهم وفقاً للآتي (AIC) يستخدم للعينات الصغيرة،  (SC) للعينات الكبيرة  وبتطبيق نتائج الاختبارين يتبين أنه قد حققا أدنى قيمة لهما عند فترة الإبطاء الرابعة كما توافقت معه نتائج اختبارات. (HQ, LR, FPE)  اتضح من نتائج الاختبار أن العدد الأمثل لفترات الإبطاء على الاختبارات الإحصائية هي فترة إبطاء واحدة كما تبين أنها معنوية إحصائيا وتعطي نتائج جيدة إحصائيا كما هو موضح بالجدول (9).

جدول(9): نتائجاختبارعددفتراتالإبطاءالمثلى.

            * indicates lag order selected by the criterion

المصدر : نتائج تحليل برنامج  Eviews

5- تقدير النموذج :

يتضح من خلال دراسة جودة النموذج أنها مقبولة وهذا على أساس معامل التحديد الذي بلغت قيمته حوالي هي 81% بالنسبة لإجمالي أعداد الوحدات الحيوانية، نحو 80% بالنسبة لكمية الأعلاف الجافة، وحوالي 67% لكمية الأعلاف الجافة غير أنه بالنسبة للمعنوية الفردية لمعلمات النموذج فانه كما هو معلوم في مثل هذا النوع من النماذج حيث يكون عدد المعالم كبير بسبب الإبطاء يؤدي إلى انخفاض درجة الحرية مما يضعف معنوية المعالم، وهذا ليس مهم بدرجة كبيرة لأن الهدف الأساسي لهذا النوع من النماذج هو دراسة السلوك الحركي للمتغيرات وتحليل الصدمات، كما هو موضح في الجدول (10).

اتضح من خلال نموذج VAR(1) بفترة إبطاء واحدة وجود علاقة طردية في الفترة (t) بين كمية أعداد الوحدات الحيوانية في مصر وإجمالي كمية الأعلاف المركزة، كما توجد علاقة عكسية بين أعداد الوحدات الحيوانية وإجمالي كمية الأعلاف الجافة. ويفسر ذلك بوجود إسراف في استخدام الأعلاف الجافة مما يؤثر سلبياً على الكفاءة الغذائية للحيوانات المزرعية.

جدول (10): نتيجة تقدير نموذج  VAR(1)

المصدر: نتائج مخرجات برنامج Eviews

6- دراسةوتحليلبواقيالنموذج  VAR (1)

- اختبارالارتباطالذاتيللبواقي

بغرض تحليل الارتباط الذاتي للأخطاء نعتمد على اختبار(LM test)  الذي يدرس إمكانية وجود ارتباط ذاتي متسلسل للبواقي ويعتمد هذا الاختبار على فرضية عدم وجود ارتباط ذاتي متسلسل للبواقي، فعند تأخير قدره h=1 وبالاعتماد على الاحتمال المرافق لنتيجة هذا الاختبار يمكننا قبول فرض العدم والتأكيد على عدم وجود ارتباط ذاتي للأخطاء، كما هو موضح في الجدول التالي:

جدول (11): نتيجةاختبار LM test لنموذج VAR(1)

المصدر: نتائج مخرجات برنامج Eviews

- اختبارعدم ثباتتباينالبواقي Heteroskedasticity Test:

تم إجراء اختبار عدم ثبات تباين البواقي بغرض اختبار فرضية ثبات تباين البواقي نعتمد على اختبار (White) حيث أن الفرضية الصفرية لهذا الاختبار تنص على ثبات تباين البواقي Homoskedasticity كما يتضح من نتيجة هذا الاختبار بالجدول (12)، والتي تؤكد على قبول الفرضية الصفرية بمستوى معنوية  %5بالنسبة لبواقي المعادلتين أو الفرضية المشترك لكل بواقي النموذج، وعليه فإن تباين البواقي ثابت خلال فترة الدراسة.

جدول:(12) نتيجةاختبار عدمثباتتباينسلسلةبواقيالنموذج Heteroskedasticity Test

                 المصدر : نتائج مخرجات برنامج Eviews

-اختبار تجزئةالتباينVariance Decomposition

يستهدف تحليل تباين خطأ التنبؤ إلى حساب وتحديد مدى مساهمتها في تباين الخطأ رياضيا، نستطيع كتابة تباين خطأ التنبؤ لفترة معينة ((h بدلالة تباين الخطأ الخاص بكل متغير على حدا. ولمعرفة وزن أو نسبة مشاركة كل تباين نقوم بقسمة هذا التباين على تباين خطأ التنبؤ الكلي.

وتُستخدم أداة تحليل التباين للتعرف على مقدار التباين في التنبؤ لكل متغير من متغيرات النموذج والذي يعود إلى خطأ التنبؤ في المتغير ذاته للمتغيرات الأخرى في نموذج VAR ونتيجة تجزئة تباين خطأ التنبؤ لمتغير أعداد الوحدات الحيوانية في مصر لعشرة سنوات مستقبلية أظهرت نتائج اختبار تحليل مكونات التباين الواردة في جدول (13) أن متغير الناتج الداخلي أعداد الوحدات الحيوانية (y) يفسر 100% من أخطاء التباين تعزى إلى المتغير نفسه خلال الفترة الأولى، في حين 86.8% من أخطاء التباين في الفترة الثانية تعزى إلى المتغير نفسه، وصدمة في المتغير كمية الأعلاف الجافة (X₂)  تسبب حوالي 9.31% فقط وهي نسبة ضعيفة من التقلبات في أعداد الوحدات الحيوانية في الفترة الثانية، وحوالي 3.84% فقط للمتغير كمية الأعلاف المركزة (X₃).

أما على المدى الطويل عند الفترة العاشرة كانت القدرة التفسيرية لمتغير كمية الأعلاف الجافة (X₂) منخفضة حيث تفسر حوالي 40.21% من أخطاء التباين Tلإجمالي أعداد الوحدات الحيوانية، كما تظل مساهمة متغير كمية الأعلاف المركزة منخفضة حيث بلغت حوالي 10.003% في المدى الطويل.

جدول:(13) تجزئةتباينخطأالتنبؤلمتغير لإجماليعدد الوحدات الحيوانية وكمية الأعلاف الجافة والمركزة.

المصدر : نتائج مخرجات برنامج Eviews

أما صدمات متغير إجمالي أعداد الوحدات الحيوانية فتتراجع مساهمتها في تفسير تقلبات نفس المتغير في الأجل البعيد حيث بلغت حوالي 49.78% في الفترة العاشرة.

وهذه النتيجة توحي بالأهمية الكبيرة للصدمات في متغيرات كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة في تفسير التقلبات المستقبلية لإجمالي أعداد الوحدات الحيوانية في المقتصد المصري، أي أن كل من كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة لهما دور كبير في تحديد إجمالي عدد الوحدات الحيوانية في مصر.

7- دوالالاستجابة للصدمات Impulse response function

تساعدنا دوال الاستجابة على التعرف على السلوك الحركي وتسمح ديناميكية نموذج var بنمذجة العلاقات الحركية بين مجموعة من المتغيرات المختارة لوصف ظاهرة اقتصادية خاصة أن تحليل الصدمات ودوال الاستجابة يسمح بدراسة أثر صدمة معينة على متغيرات البحث، وعلى ذلك سنحاول إحداث صدمة في النموذج، ونرى ما مدى تأثير ذلك على المتغيرات المكونة لمتجه الانحدار الذاتي.

ومن خلال جدول (14) نلاحظ أنه عند إحداث صدمة عشوائية في المتغير خلال الفترة (t=1) بمقدار 1.33 لإجمالي عدد الوحدات الحيوانية، فإن ذلك لم يؤد إلى أي تغير في كمية الأعلاف الجافة (X₂)، وكمية الأعلاف المركزة (X₃) خلال نفس الفترة، لكن خلال الفترة (t=2) ارتفع مقدار الصدمة وبلغ حوالي 2.44 لأعداد الوحدات الحيوانية، بينما بلغت كمية الأعلاف الجافة في مصر حوالي 0.57 ، وكمية الأعلاف المركزة بلغ مقدار الصدمة حوالي 0.36.

وفي خلال الفترة (t=6) انخفض مقدار الصدمة إلى 0.54 لأعداد الوحدات الحيوانية فإن ذلك قد أدى إلى تغير في كمية الأعلاف الجافة التي بلغت حوالي 5.71 ، وتغير في كمية الأعلاف المركزة بلغت حوالي 2.52.

وقد انخفض بشكل سلبي أعداد الوحدات الحيوانية حيث بلغ حوالي (5.86-) خلال الفترة (t=10)، وقد انخفض إجمالي كمية الأعلاف الجافة بشكل إيجابي حيث بلغ حوالي 1.89، كما انخفض إجمالي كمية الأعلاف المركزة بشكل سلبي حيث بلغ حوالي 0.08-.

وهذ يعني أن تأثير الصدمات عبر الفترات المختلفة يؤثر في إجمالي أعداد الوحدات الحيوانية في مصر وفقاً لطبيعة الصدمة.

جدول :(14) دوال الاستجابة لإجمالي أعداد الوحدات الحيوانية في مصر.

    المصدر : نتائج مخرجات برنامج Eviews

8- اختبارالسببية Granger Causality test

بعد الكشف عن العلاقة قصيرة المدى بين إجمالي أعداد الوحدات الحيوانية في مصر وكمية الأعلاف الجافة باستخدام متجه الانحدار الذاتي var وتحديد اتجاه العلاقة السببية مع أخذ الفجوة الزمنية المثلى تساوي واحد (Lag:1)، وتبين من جدول (15):

-          وجود علاقة سببية أحادية الاتجاه تتجه من أعداد الوحدات الحيوانية إلى كمية الأعلاف المركزة ويمكن ملاحظة ذلك من خلال قيمة الاحتمال الموافق لقيمة F-Statistic فهو أصغر من مستوى الدلالة 5%.

-          عدم وجود علاقة سببية في كلا الاتجاهين بين كمية الأعلاف الجافة وكمية الأعلاف المركزة ويظهر ذلك من خلال قيمة الاحتمال الأكبر من 5%.

جدول :(15) نتائجاختبارالسببية.

المصدر : نتائج مخرجات برنامج Eviews

9- تأثير الصدمات على متغيرات الدراسة

وبتقدير تأثير الصدمات على متغيرات الدراسة تبين أن جميع الصدمات كان لها تأثير أيجابي في الفترات الأولى عدا تأثير كميه الأعلاف الجافة على عدد الحيوانات والتي كان لها تأثير سلبي وهذا ما يتفق مع النتائج السابقة التي تشير إلى وجود إسراف في استخدام الأعلاف الجافة مما يؤثر سلبياً على الكفاءة الغذائية للحيوانات المزرعية، وتباينت فترات تأثير تلك الصدمات على متغيرات الدراسة بين ثلاثة وتسع سنوات مما يدل على ان تأثير الصدمات يكون له تأثير على المدى البعيد كما هو موضح بالشكل (16).

شكل (16): تأثير الصدمات على متغيرات الدراسة

 المصدر: نتائج مخرجات برنامج Eviews