Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2019 | 384 | 85-98

Article title

Impact of investment support on labour productivity and its responsiveness to production potential of Polish farms

Content

Title variants

PL
Wpływ dopłat do inwestycji na wydajność pracy w kontekście potencjału produkcyjnego polskich gospodarstw rolnych

Languages of publication

EN

Abstracts

EN
Labour productivity occurs in the economic theory as one of the most important outcomes of economic growth. The agricultural policy can be distinguished as the external source of labour productivity growth. Hence, the ability to assess validity and effectiveness of policy instruments is crucial. The aim of the study was to estimate a treatment effect of investment subsidies on labour productivity growth on Polish farms. The applied research tool was quasi-experimental propensity score matching method, enabling to calculate the Average Treatment Effect on the Treated (ATT). The results were compared with a multi-criteria assessment of production potential on Polish farms. The study used regional level data from the Polish FADN (Farm Accountancy Data Network) database.
PL
Wydajność pracy jest, zgodnie z teorią ekonomii, jednym z istotniejszych źródeł wzrostu gospodarczego. Działania podejmowane w ramach instrumentów polityki rolnej mogą stanowić dla gospodarstw rolnych egzogenne źródło wzrostu wydajności pracy, dlatego też istotna jest możliwość oceny zasadności oraz efektywności narzędzi polityki rolnej. Celem badania była estymacja efektu oddziaływania dopłat do inwestycji na wydajność pracy w polskich gospodarstwach rolnych przy wykorzystaniu quasi- -eksperymentalnej metody propensity score matching, umożliwiającej obliczenie przeciętnego efektu oddziaływania wobec jednostek poddanych oddziaływaniu (Average Treatment Effect on the Treated). Uzyskane wyniki porównano z wielokryterialną oceną potencjału produkcyjnego polskich gospodarstw rolnych. W badaniu wykorzystano dane na poziomie regionalnym, pochodzące z bazy Polskiego FADN (Farm Accountancy Data Network).

Year

Volume

384

Pages

85-98

Physical description

Contributors

  • Institute of Agricultural and Food Economics - National Research Institute. Department of Mathematics Application in Agricultural Economics
author
  • SGH Warsaw School of Economics. Collegium of Management and Finance. Department of Applied Economics
  • Institute of Agricultural and Food Economics – National Research Institute. Department of Mathematics Application in Agricultural Economics

References

  • Bezat-Jarzębowska A., Rembisz W., Sielska A. (2013), Wpływ polityki rolnej na decyzje producentów rolnych odnośnie dochodów i inwestycji, Program Wieloletni 2011-2014, nr 97, IERiGŻ-PIB, Warszawa.
  • Diakoulaki D., Mavrotas G., Papayannakis L. (1995), Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method, “Computers and Operations Research”, Vol. 22, No. 7, pp. 763-770.
  • Geldermann J., Rentz O. (2000), Bridging the Gap between American and European MADM-Approaches? 51st Meeting of the European Working Group Multicriteria Aid for Decisions, Madrid, 30-31 March.
  • Guo S., Fraser M.W. (2015), Propensity Score Analysis. Statistical methods and applications, Second Edition, Sage Publication, Thousand Oaks.
  • Heckman J., Ichimura H., Todd P. (1997), Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Program, “The Review of Economic Studies”, Vol. 64, No. 4, pp. 605-654.
  • Holland P.W. (1986), Statistics and Causal Inference, “Journal of the American Statistical Association”, Vol. 81, No. 396, pp. 945-960.
  • Hwang C.L., Yoon K. (1981), Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer‚ New York.
  • Imbens G. (2004), Nonparametric Estimation of Average Treatment Effects under Exogeneity: A Review, “Review of Economics and Statistics”, Vol. 86, pp. 4-29.
  • Mary S. (2013), Assessing the Impacts of Pillar 1 and 2 Subsidies on TFP in French Crop Farms, “Journal of Agricultural Economics”, Vol. 64, No. 1, pp. 133-144.
  • Michalek J. (2012), Counterfactual Impact Evaluation of EU Rural Development Programmes – Propensity Score Matching Methodology Applied to Selected EU Member States. Volume 1: A Micro-Level Approach, Joint Research Centre, Institute for Prospective Technological Studies, European Commission, Luxembourg.
  • Nilsson P. (2017), Productivity Effects of CAP Investment Support: Evidence from Sweden Using Matched Panel Data, “Land Use Policy”, Vol. 66, pp. 172-182.
  • Pan W., Bai H. (2015), Propensity Score Analysis. Fundamentals and Development, The Guilford Press, New York.
  • Rembisz W., Sielska A. (2014), Renta polityczna a inwestycje oraz relacje wynagrodzenia i wydajności czynnika pracy u producentów rolnych [w:] A. Kowalski, M. Wigier, B. Wieliczko (Eds.), WPR a konkurencyjność polskiego i europejskiego sektora żywnościowego, IERiGŻ-PIB, Warszawa, pp. 15-27.
  • Rosenbaum P.R., Rubin D.B. (1983), The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects, “Biometrika”, Vol. 70, No. 1, pp. 41-55.
  • Rubin D.B. (1974), Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies, “Journal of Educational Psychology”, Vol. 66, No. 5, pp. 688-701.
  • Sekhon J.S. (2011), Multivariate and Propensity Score Matching Software with Automated Balance Optimization: The Matching Package for R, “Journal of Statistical Software”, Vol. 42, No. 7, pp. 1-52.
  • Sielska A. (2010), O pewnej propozycji zastosowania rankingów wielokryterialnych w analizie portfelowej [w:] T. Trzaskalik (Ed.), Modelowanie Preferencji a Ryzyko ’09, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Katowice, pp. 85-100.
  • Sielska A., Pawłowska A. (2016), Szacowanie efektu oddziaływania polityki rolnej na wartość dodaną z wykorzystaniem propensity score matching, Program Wieloletni 2015-2019, nr 25, IERiGŻ-PIB, Warszawa.
  • Strawiński P. (2014), Propensity Score Matching. Własności małopróbkowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
  • Szulc A. (2012), Ocena efektu oddziaływania: estymacja przez dopasowanie [w:] M. Gruszczyński (Ed.), Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer, Warszawa, pp. 309-336.
  • Trzciński R. (2009), Wykorzystanie techniki propensity score matching w badaniach ewaluacyjnych, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
  • Wiedermann W., Eye A. von (2016), Statistics and Causality: Methods for Applied Empirical Research, Wiley, New Jersey.
  • Winship C., Morgan S.L. (1999), The Estimation of Causal Effects from Observational Data, “Annual Review of Sociology”, Vol. 25, pp. 659-706.

Document Type

Publication order reference

Identifiers

ISSN
2083-8611

YADDA identifier

bwmeta1.element.cejsh-eeb3450c-cbe2-4e78-bfbe-01a32cafae6e
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.