Identifying factor productivity from micro-data : the case of EU agriculture / Martin Petrick and Mathias Kloss

cbs.date.changed2022-02-07
cbs.date.creation2018-04-20
cbs.picatypeOa
cbs.publication.displayformHalle (Saale), Germany : Leibniz Institute of Agricultural Development in Transition Economies (IAMO), 2018
dc.contributor.authorPetrick, Martin
dc.contributor.authorKloss, Mathias
dc.date.accessioned2025-05-29T17:34:44Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractWe examine the plausibility of four established and innovative identification strategies for agricultural production functions using farm-level panel datasets from five EU countries. Newly suggested proxy and dynamic panel approaches provide attractive conceptual improvements over received Within and duality models. Even so, empirical implementation of such advancements does not always live up to expectations. This is particularly true for the dynamic panel estimator, which mostly failed to identify reasonable elasticities for the (quasi-) fixed factors. Less demanding proxy approaches represent an interesting alternative for agricultural applications. In our EU sample, high production elasticities for materials prevail. Hence, improving the availability of working capital is the most promising way to increase agricultural productivity.de
dc.description.abstractAuf der Grundlage von einzelbetrieblichen Paneldatensätzen aus fünf EU Ländern untersuchen wir die Plausibilität von vier etablierten und innovativen Identifikationsstrategien für landwirtschaftliche Produktionsfunktionen. Die in jüngerer Zeit vorgeschlagenen Proxy- und dynamischen Panel-Ansätze bieten aussichtsreiche konzeptionelle Verbesserungen gegenüber herkömmlichen "Within" und Dualitätsmodellen. Die empirische Umsetzung dieser Weiterentwicklungen erfüllt jedoch nicht immer die Erwartungen. Dies trifft besonders auf den dynamischen Panel-Schätzer zu, dem es überwiegend nicht gelang, glaubwürdige Elastizitäten für die (quasi-) fixen Faktoren zu identifizieren. Weniger anspruchsvolle Proxy-Ansätze stellen eine interessante Alternative für landwirtschaftliche Anwendungen dar. In unserer EU Stichprobe fanden wir überwiegend hohe Produktionselastizitäten für Betriebsmittel. Die Verbesserung der Verfügbarkeit von Betriebsmittelkrediten erscheint daher als vielversprechender Weg, um die landwirtschaftliche Produktivität zu erhöhen.en
dc.description.noteZusammenfassung in englischer und deutscher Sprache
dc.format.extent1 Online-Ressource (46 Seiten, 0,87 MB) : Diagramme
dc.genrebook
dc.identifier.ppn1019302429
dc.identifier.urihttps://epflicht.bibliothek.uni-halle.de/handle/123456789/6249
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:2-90157
dc.identifier.vl-id2791971
dc.language.isoeng
dc.publisherLeibniz Institute of Agricultural Development in Transition Economies (IAMO)
dc.relation.ispartofseriesDiscussion paper ; no. 171 ppn:776633635
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc630
dc.titleIdentifying factor productivity from micro-data : the case of EU agriculture / Martin Petrick and Mathias Kloss
dc.typeBook
dspace.entity.typeMonograph
local.accessrights.itemAnonymous
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Identifying factor productivity from micro-data

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