How Effective is Farmer Early Retirement Policy
Notice bibliographique
Résumé
Financial support for EU farmers seeking early retirement is a discretionary element of CAP rural development policy and some EU member states, most notably France, Ireland and Greece have chosen to implement the measure. We explore whether the introduction of such schemes is likely to represent good value for money. We use data from Northern Ireland, a region with a relatively small-scale family-farm structure, where there have been periodic calls from farmer groups to introduce support for early retirement. We estimate the benefits that might arise from the introduction of such a scheme using FADN data and a separate survey of 350 farmers aged 50 to 65. We find that farm scale is a significant determinant of profit per hectare but that operator age is not. Benefits from releasing land through an early retirement scheme are conditional on such transfers bringing about significant farm expansion and changes in land use. Even when these conditions are satisfied, however, pensions payments of only about one-third the statutory maximum could be justified in a best-case scenario. Almost a quarter of all payments would incur deadweight losses, i.e., go to farmers who would be retiring anyway. Overall, the economic case for such a scheme is considered to be weak. Copyright (c) 2008 The Authors. Journal compilation (c) The Agricultural Ecomomics Society and the European Association of Agricultural Economists 2008.
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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 ».