Retirement Age Farmers’ Exit and Disinvestment from Farming
Notice bibliographique
Résumé
The aging of farmers in the US today coincides with fluctuating incomes resulting from recent market price volatility and policy changes. We evaluate how farmers’ retirement or exit, as well as their disinvestment from farming in preparation for retirement, are affected by economic and demographic factors. Exit and disinvestment are modeled as the outcome of intertemporal utility maximization, and farm-level data from the Census of Agriculture are used to estimate the probability of retirement-age farmers’ exit and disinvestment for the 1992-2012 period. The results show that farm size matters the most, with larger farms less likely to exit but more likely to disinvest and scale back, presumably to a new optimal size. Demographic factors such as gender, race, and age have statistically significant but relatively small impacts. Regional differences, the size of the non-farm economy, and opportunities to diversify income also affect exit. However, flow economic variables, such as current year return-on-assets and agricultural support payments, are not associated with exit and disinvestment. Given that US farmers are now facing significant income volatility, the findings point to a level of resilience. The results suggesting that current and recent income fluctuations are less likely to drive the exit of retirement age farmers have important policy implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».