Assessment of the Implications of Changes in Income Support Policies on Financial Health of Farms in Canada and the USA (at the Industry Aggregate Level)
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural policy is a key determinant of the condition of the entire farm sector and individual farms at the micro level. Previous publications focused on the impact of agricultural policy tools on farms and their market surroundings, the effects of which were quantified at the macroeconomic level utilising the Producer Support Estimate (PSE). Detailed studies of the balance sheet and profit and loss account of the companies in the sector, including in-depth analysis of the financial indicators were barely explored. This publication fills the gap. The aim of the publication is to analyse the extent to which alternations in the tools of agricultural policy affect the financial condition of farms. The main research method utilised is financial ratio analysis. The research covers the 2009-2014 period. Income assistance programmes in Canada and the United States have the greatest impact on the liquidity and profitability of the sector, while the impact on the management of net working capital and long-term assets is negligible. Similar phenomenon was observed by analysing the solvency ratios. Both in Canada and the US, the impact of direct aid programmes on the net profit exhibits a strong downward trend since the 2006-2009 financial crisis. Canadian direct payments accounted for more than 95% of agricultural entities’ net income in 2009. Therefore, they were the only safety buffer which allowed farms to break even and maintain profitability. Whereas American farms are significantly less dependent on state assistance, since in the post-crisis year 2009 direct payments accounted only for around 13% of net profit and had been falling gradually until 2014. Policy instruments in Canada and the US under review, quantification of their impact on the financial condition of the agricultural sector using the tools utilised by corporate finance, as well as thorough description of the adaptation of the solutions to the Polish agriculture are altogether the starting point for mid-term review of the Common Agricultural Policy (CAP) in 2017.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».