EFFECT OF AGRICULTURAL RESEARCH & DEVELOPMENT ON THE GDP OF EU MEMBER STATES

Scientific research, together with technological development and innovation, is a key issue of knowledge-based economies. Having recognized this important role, the European Union has identified the increasing of its research budget to be one of its most important aims. The objective of the common programming of agricultural research is to examine the extent to which society is able to answer the challenges resulting from the Community-level development of renewable raw materials. Joining in the spirit of these endeavours, the aim of our research is to analyze the links between agricultural R&D expenditure and agricultural GDP in the EU member states, relying on the Eurostat database. Our computations were made using constant prices of 2000. The results of our calculations can be summarized as follows: â— The C-D type functions are useful for measuring the approximate impact of the production factors we analyzed. â— In 2000 it was the agricultural assets, and in 2007 the labour, which had a greater contribution to the agricultural GDP. This change indicates that in the meantime, the labour force had acquired more technical expertise, i.e. had accumulated a greater knowledge, and its significance as a production factor had increased. â— The share of agricultural R&D in the production of GDP was approximately 11% in 2000 and 14% in 2007, thus the development efforts are essential from the point of view of agricultural production. ---------------------------------------------------- A tudományos kutatás a műszaki fejlesztéssel és az innovációval együtt a tudásalapú gazdaság kulcsfontosságú eleme. Ezt felismerve az Európai Unió elsÅ‘ számú céljai közé emelte kutatási költségvetése növelését. A mezÅ‘gazdasági kutatás közös programozásának célja annak vizsgálata, hogy a társadalom képes-e választ adni azokra a kihívásokra, amelyek a megújuló nyersanyagok közösségi szintű fejlesztésébÅ‘l erednek. Hasonló szellemben fogant kutatásunk célja az EU-tagállamok mezÅ‘gazdasági K+F ráfordítá-sai és agrár GDP-je között fennálló összefüggések vizsgálata az Eurostat adatbázis alapján. Számí¬tásainkat 2000-es állandó árak alapján végeztük. A számítások eredményei az alábbiakban foglal¬hatók össze: â— A C-D típusú függvények jól használhatók az elemzett termelési tényezÅ‘k közelítÅ‘ hatásának mérésére. â— 2000-ben a mezÅ‘gazdasági eszközök, míg 2007-ben a munkaerÅ‘ járult hozzá nagyobb mérték¬ben az agrár GDP-hez. Ez a változás azt jelzi, hogy idÅ‘közben a munkaerÅ‘ nagyobb szakmai tudást tett magáévá, azaz több szakmai ismeretet szerzett, ezért jelentÅ‘sebb termelési tényezÅ‘vé vált. â— A mezÅ‘gazdasági K+F részesedése a GDP-bÅ‘l 2000-ben 11%, míg 2007-ben 14% volt, ezért a fejlesztési törekvések az agrártermelés szempontjából nélkülözhetetlenek.EU, R&D intensity, production functions, combination of production factors, EU, K&Fintenzitás, termelési funkciók, termelési tényezÅ‘k kombinációja, Agricultural and Food Policy, Research and Development/Tech Change/Emerging Technologies, Research Methods/ Statistical Methods,

A Nemzeti Vidékstratégia a mezÅ‘gazdasági vízgazdálkodás és az öntözésfejlesztés tükrében

A Nemzeti Vidékstratégiai Koncepció (Vidékfejlesztési Minisztérium, 2011) vitaanyagának elÅ‘szava a természeti erÅ‘források felértékelÅ‘désére, a természeti környezet védelmére, valamint a mezÅ‘gazdaság és a vidék szoros kapcsolatára hívja fel a figyelmet. Ennek tükrében élelmiszerelőállítás csak a talajok, az ivóvízbázisok és a táj fenntartását eredményezÅ‘, a jó környezeti állapotot és az élÅ‘világ sokszínűségét megÅ‘rzÅ‘, valamint a vidéki életformát, a helyi közösségeket és kultúrát megóvó jó minÅ‘ségű és biztonságos alapanyagokra épülÅ‘ termelés mellett értelmezhetÅ‘. Jelen vitacikk a mezÅ‘gazdasági vízhasználat vidékstratégiai vonatkozásait kívánja feltárni, felhasználva kutatási eredményeinket1 és figyelembe véve vizsgálataink alapján megfogalmazott javaslatainkat. ---------------------------------------------------- THe role of natural resources, their connections to rural ares, prote4ction of environment led us to rethink the food production,based on on rational land use, the viability of rural settlements, food safety. The paper carries out the importance of agricultural water use based on our former research outcomes.természeti erÅ‘források, föld, öntözés, klíma, role of natural resources, land, climate change, irrigation, Agricultural and Food Policy, Environmental Economics and Policy, Production Economics,

Robust estimation and forecasting of climate change using score-driven ice-age models

ScScore-driven models applied to finance and economics have attracted significant attention in the last decade. In this paper, we apply those models to climate data. We study the robustness of a recent climate econometric model, named ice-age model, and we extend that model by using score-driven filters in the measurement and transition equations. The climate variables considered are Antarctic ice volume Icet, atmospheric carbon dioxide level CO2,t, and land surface temperature Tempt, which during the history of the Earth were driven by exogenous variables. The influence of humanity on climate started approximately 10-15 thousand years ago, and it has significantly increased since then. We forecast the climate variables for the last 100 thousand years, by using data for the period of 798 thousand years ago to 101 thousand years ago for which humanity did not influence the Earth’s climate. For the last 10-15 thousand years of the forecasting period, we find that: (i) the forecasts of Icet are above the observed Icet, (ii) the forecasts of the CO2,t level are below the observed CO2,t, and (iii) the forecasts of Tempt are below the observed Tempt. Our results are robust, and they disentangle the effects of humanity and orbital variables.Blazsek acknowledges funding from Universidad Francisco Marroquín. Escribano acknowledges funding from Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (ECO2016-00105-001 and MDM 2014-0431), Comunidad de Madrid (MadEco-CM S2015/HUM-3444), and Agencia Estatal de Investigación (2019/00419/001)

Az agrárkutatás-fejlesztés GDP-re gyakorolt hatása az EU országaiban

A függvényszámításaink alapján a következÅ‘ összegzÅ‘ jellegű megállapításokat tesszük: • A C-D típusú függvények jól alkalmazhatók az általunk vizsgált termelési tényezÅ‘k hatásának megközelítÅ‘ mérésére. • 2000-ben a mezÅ‘gazdasági eszközállomány, 2007-ben pedig a mezÅ‘gazdasági munkaerÅ‘ játszott nagyobb szerepet az agrár GDP előállításában. Ebben fÅ‘leg annak hatása érzÅ‘dik, hogy közben jelentÅ‘sen javult az élÅ‘munka technikai fejlettsége, a munkaerÅ‘ben nagyobb tudásanyag halmozódott fel, a termelési tényezÅ‘k között felértéke¬lÅ‘dött a szerepe. • Az agrár K+F szerepe a GDP képzÅ‘désében 2000-ben 11%, 2007-ben 14% körüli, tehát a fejlesztési törekvések lényegesek az agrárgazdaság fejlÅ‘dése szempontjából. A módosított termelési függvények segítségével kimutattuk továbbá, hogy az EU tagországaiban 2000-ben és 2008-ban is - az egy fÅ‘re jutó K+F kiadások növekedésével − nagyon erÅ‘s pozitív korreláció mellett − jelentÅ‘sen nÅ‘ az egy fÅ‘re jutó hazai termék (r-négyzet értéke 2000-ben 0,94, 2007-ben 0,67), az egy mezÅ‘gazdasági munkaerÅ‘re jutó agrár K+F kiadás növekedésével határozott agrár GDP növekedés párosul (r-négyzet értéke 2000-ben 0,58, 2007-ben 0,76); - az egy hektárra jutó agrár K+F ráfordítás növekedésével az egy hektárra jutó agrár GDP is nÅ‘, tehát az agrárgazdaságban a kutatás-fejlesztés intenzitásának növekedése kulcsfontosságú szerepet tölt be (r-négyzet értéke 2000-ben 0,84, 2007-ben 0,63). Az egy hektárra jutó biotechnológiai patentek száma és az egy hektárra jutó agrár GDP között határozott és erÅ‘s korrelációs kapcsolat található, tehát a biotechnológia szerepe az agrárgazdaság növekedésében nem hanyagolható el. Korábbi kutatásaink azt is bizonyítják, hogy a K+F aktivitás és a GDP közötti kapcsolat inverz változata is igaz, hiszen minél gazdagabb egy ország, annál többet áldozhat kutatási aktivitásának növelésére, ami egyúttal azt is jelenti, hogy a kevésbé fejlett országoknak nagyon csekély a felzárkózási esélyük. ------------------------------------------------------------ Based on our graphs, the following summarising conclusions were arrived to: • ‘C-D’ graphs are suitable for assessing the approximate impact of the production factors we examined. • In 2000, it was agricultural assets, while in 2007 it was agriculture workforce that played a greater role in the generation of agro-GDP. This mainly reflected the significant improvement of the technical standards of the workforce during that period. They had accumulated skills, and their importance as a factor of production grew. • The share of agricultural R+D in GDP was around 11% in 2000 and 14% in 2007. Consequently, development efforts are significant for the development of agro-economy. Using the modifies production graphs, we found that in the EU Member States, both in 2000 and in 2008, − higher R+D spending per capita is associated − at a very strong positive correlation – with significantly higher GDP/capita (r squared was 0.94 in 2000 and 0.67 in 2007), while higher agricultural R+D spending per capita is associated with definitely higher levels of agro-GDP (r square was 0.58 in 2000 and 0.76 in 2007); − increasing agricultural R+D / hectare is associated with increased agro-GDP / hectare; therefore increasing the intensity of research and development in agriculture is key to the agricultural economy (r square was 0.84 in 2000 and 0.63 in 2007). The number of biotechnology patents / hectare and the value of agro-GDP / hectare show definite, strong correlation, indicating that the role of biotechnology in the growth of agro-economy is far from insignificant. Our earlier research had demonstrated that the relationship between R+D activity and GDP goes both ways, as the wealthier a nation, the more it can spend on intensifying research. This also means that less developed countries have a poor chance of catching up.kutatás + fejlesztés, agrárgazdaság, GDP, hatások, research and development, agro-economy, GDP, impacts, Research and Development/Tech Change/Emerging Technologies,

Az agrárkutatások helyzete és a fontosabb tennivalók

Az agrárkutatás-oktatás kiemelt társadalmi feladat. Az innováció olyan tudatos emberi tevékenység, amely a technikai-gazdasági fejlesztések minden területére kiterjed, s célja új javak és szolgáltatások új módon történÅ‘ előállítása a tudomány eredményeinek közvetlen felhasználásával. Eredményorientált tevékenység. A gazdasági növekedés motorja. Minél élesebb a verseny a hazai és nemzetközi piacokon, annál nagyobb jelentÅ‘ségű az innovatív szemléletmód kialakítása. Az EU tagországainak adatai alapján a 2005-2008. években az országok gazdasága és a K+F tevékenység intenzitása között nagyon erÅ‘s pozitív összefüggés található. Minél gazdagabb egy ország, annál többet áldoz a kutatás-fejlesztési tevékenységre. Hazai viszonyok közepette az agrár K+F+I területén a legfontosabb tennivalók a következÅ‘k – az innovációs folyamat csak rendszerként kezelhetÅ‘ eredményesen, jól kiszámított útvonalakat szükséges tervezni, s ezek mentén célszerű az innovációs tevé¬kenységet szervezni; – a társadalomnak erÅ‘n felüli K+F aktivitást kellene bevállalni, ami anyagi áldozatokkal, s csak utólagos hozadékkal jár; – csak piacképes, hazai vagy nemzetközi piacokon értékesíthetÅ‘ termék előállítására irányulhat; – a szemléletmód gyökeres átformálása, a vállalkozási kedv ösztönzése konkrét anyagi elÅ‘nyök (pl. adó, támogatás stb.) formájában; – integrálódni kell az EU nagy K+F projektjeihez, ugyanakkor az eredményeket nemzeti szinten, a hazai erÅ‘források bevonásával kell a termék- vagy gyártmányfejlesztésben megvalósítani; – gyökeresen át kell alakítani az innováció gazdasági finanszírozását, mozgósítani kell azt a hatalmas szellemi kapacitást, aminek birtokában vagyunk. A tudományos transzfer szellemi hátterét az agrároktatási-kutatási intézményeknek szükséges felvállalni. A K+F+I feladatokat az eddigiektÅ‘l eltérÅ‘, célirányosabb útvonalakra kell terelni. A generáló elemek: új termék előállítása és új, jobb minÅ‘séget adó, vagy olcsóbb termelést lehetÅ‘vé tevÅ‘ technológiafejlesztés. Az agrárkutatás-fejlesztés területén a kitörési pontok – a földhasználat új, lehetséges rendszereinek megkutatása, a birtokviszonyok rendezése; – K+F bázis létrehozása, kísérletorientált satelling hálózattal, megfelelÅ‘ állami megrendelésekkel; – innovációs holdingok szervezése regionális vagy vertikális (termékorientált) klaszterek mentén; – az értékesítés-marketing-tevékenység új bástyáinak kiépítése; – tárolókapacitás, hűtÅ‘láncok, logisztikai ellátórendszerek szervezése, párosulva belsÅ‘ piacvédelemmel. E feladatok eredményes megoldásához korszerű K+F+I pályáztatási rendszert indokolt működtetni, egyszerűsítve a pályázati rendszert, szabályozva a pályázatíró cégek működését, mert ez a különféle visszaélések melegágya lehet. -------------------------------------- The teaching of agricultural research is a priority for the society. Innovation is a con¬scious human activity covering all areas of technical and economic development, aimed at the production of new goods and services in novel ways by making direct use of scien¬tific achievements. It is an activity intended to bring results, and is the motor behind eco¬nomic growth. The stronger competition is in the domestic and international markets, the more important it is to adopt an innovative way of thinking. Data of the Member States for 2005-2008 indicate a very strong correlation between the countries’ economies and the intensity of their R&D activities. The wealthier a coun¬try the more it spends on research and development. In Hungary, the most important tasks on agricultural R&D&I are the following: –the innovation process can only be handled successfully if treated as a system; pre¬cisely calculated pathways need to be designed and innovation activities organised accordingly; –society should agree to R&D spending beyond their means, which would involve fi¬nancial sacrifice with benefits which would only appear later; –all activities should be intended for the production of marketable products for the do¬mestic or international markets; – a radical change of perspective is called for, entrepreneurship should be prompted by offering tangible financial benefits (e.g. tax, subsidies etc.); – integration in the large R&D projects of the Community is required, but findings should be implemented in product development on the national level, using national resources; – a radical transformation of the funding of innovation is called for in order to mobilize the huge intellectual capacity we have in our possession. The intellectual tasks related to the transfer of scientific knowledge should be the self-proclaimed task of the agricultural education and research institutions. K&F&I tasks should be directed to more goal oriented paths than they currently follow. The underlying goal should be to develop better products and new technologies which produce better quality or at a lower price. Break-out points in the development of agricultural research and development are: – research of new potential systems for land use, settlement of land ownership; –setting up a R&D basis, a satelling network focusing on experiments, with appropri¬ate orders from the government; –the organisation of innovation holdings along regional or vertical (product orient¬ed) clusters; – building new bastions for sales marketing activities; –organisation of cooling capacities, cooling chains and logistical supply systems, com¬bined with protection of the internal market. Successful completion of these tasks requires a modern R&D&I grant application sys¬tem, with a simplified system of applications and the regulation of application writing firms, as otherwise it could be a source of various forms of fraud.agrárkutatás-oktatás, K+F, innovációs transzfer, teaching of agricultural research, R&D, innovation transfer, Agricultural and Food Policy, Research and Development/Tech Change/Emerging Technologies,

Anticipating extreme losses using score-driven shape filters

We suggest a new value-at-risk (VaR) framework using EGARCH (exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity) models with score-driven expected return, scale, and shape filters. We use the EGB2 (exponential generalized beta of the second kind), NIG (normal-inverse Gaussian), and Skew-Gen-t (skewed generalized-t) distributions, for which the score-driven shape parameters drive the skewness, tail shape, and peakedness of the distribution. We use daily data on the Standard & Poor"s 500 (S&P 500) index for the period of February 1990 to October 2021. For all distributions, likelihood-ratio (LR) tests indicate that several EGARCH models with dynamic shape are superior to the EGARCH models with constant shape. We compare the realized volatility with the conditional volatility estimates, and we find two Skew-Gen-t specifications with dynamic shape, which are superior to the Skew-Gen-t specification with constant shape. The shape parameter dynamics are associated with important events that affected the stock market in the United States (US). VaR backtesting is performed for the dot.com boom (January 1997 to October 2020), the 2008 US Financial Crisis (October 2007 to March 2009), and the coronavirus disease (COVID-19) pandemic (January 2020 to October 2021). We show that the use of the dynamic shape parameters improves the VaR measurementsAyala and Blazsek acknowledge funding from Universidad Francisco Marroquín. Escribano acknowledges funding from the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (ECO2015-68715-R, ECO2016-00105-001), Consolidation Grant (#2006/04046/002), and Maria de Maeztu Grant (MDM 2014-0431)

Andrological and cytogenetic investigations of an infertile Przewalski's stallion

The case of an 8-year-old, sexually active but infertile Przewalski's stallion (Equus ferus przewalskii) was studied. Besides the infertility, the stallion also showed permanent problems with its body condition, being obviously weaker than all the other group members. The horse was kept in a separate place for two years with 12 mares in its harem group (six mares had foals earlier); however, none of the mares covered got pregnant. Andrological and cytogenetic investigations revealed underdeveloped testes, arrested spermatogenesis, azoospermia, and XY/XXY/X0 mosaicism. We classify the case as a mosaic Klinefelter syndrome, the first reported case in Przewalski's horse.Peer reviewe

Traffic Classification over Gbit Speed with Commodity Hardware

This paper discusses necessary components of a GPU-assisted traffic classification method, which is capable ofmulti-Gbps speeds on commodity hardware. The majority of the traffic classification is pushed to the GPU to offload the CPU, which then may serve other processing intensive tasks, e.g., traffic capture. The paper presents two massively parallelizable algorithms suitable for GPUs. The first one performs signature search using a modification of Zobrist hashing. The second algorithm supports connection pattern-based analysis and aggregation of matches using a parallel-prefix-sum algorithm adapted to GPU.The performance tests of the proposed methods showed that traffic classification is possible up to approximately 6 Gbps with a commodity PC