Statystyczna analiza subiektywnej oceny dochodów gospodarstw domowych rolników

• Autorzy: Hanna Dudek

Warianty tytułu

The Statistical Analysis of Subjective Assessment of Income Obtained by Farmers' Households

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W opracowaniu podjęto temat określenia skal ekwiwalentności dla gospodarstw domowych rolników. Skale te są parametrami obliczanymi w celu ustalenia wpływu na koszty utrzymania składu demograficznego gospodarstwa. Przedstawiono wyniki oszacowań skal ekwiwalentności określonych na podstawie subiektywnej oceny dochodów gospodarstw. Ponadto, określono determinanty subiektywnej oceny dochodów gospodarstw domowych rolników. (abstrakt oryginalny)

EN

This paper analyses subjective economic welfare in farmers' households. The study is based on the Household Budget Survey carried out by the Central Statistical Office. Subjective measures are estimated using households' answers to questions about the own satisfaction with their financial situation. In the paper we apply methods of estimation of the subjective equivalence scale elasticity by using ordered logit and probit models. Moreover we analyse socio-demographic determinants of subjective poverty. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Gospodarstwa domowe; Dochody gospodarstw domowych; Analiza statystyczna

EN

Households; Household income; Statistical analysis

• Czasopismo: Roczniki Nauk Rolniczych. Seria G, Ekonomika Rolnictwa
• Rocznik: 2009
• Tom: 96
• Numer: z. 4
• Strony: 41--49

Twórcy

autor

Hanna Dudek

• Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• Agresti A. 2001: An introduction to categorical data analysis. Wiley&Sons Inc., New York.
• Borooah V. K. 2001: Logit and probit: ordered and multinomial models. Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Science, Thousand Oaks.
• Budżety gospodarstw domowych w 2006. 2007: GUS, Warszawa.
• Buhmann B., Rainwater L., Schmaus G., Smeeding T.M. 1988: Equivalence scales well-Being, inequality, and poverty: sensitivity estimates across ten countries using the Luxembourg Income Study (LIS) Database. Review of Income and Wealth, nr 34, str. 115-142.
• Dudek H. 2007: An identification of farmers' households in danger of poverty on the ground ofordered logit model. [W:] K. Jajuga i M. Walesiak (red.). Taksonomia 14. Wyd. Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław, str. 367-175.
• Gruszczyński M. 2002: Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Johnson D. S., Smeeding T. M., and Torres B. B. 2005: Economic inequality through the prisms of income and consumption. Monthly Labor Review, vol. 128, nr. 4, s. 11-24.
• Kot S.M. 2000: Ekonometryczne modele dobrobytu. PWN, Warszawa-Kraków.
• Kot S. M. 2002: Metodologiczne dylematy pomiaru nierówności dobrobytu. [W:] Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy. Rzeszów.
• Long J. S., Freese J. 2001: Regression models for categorical dependent variables using Stata. Stata Press Publication, College Station, Texas.
• Metodyka badania budżetów gospodarstw domowych. 1999: GUS, Warszawa.
• Panek T. 1991: Demographic and socio-economic determinants of poverty: case study of Poland. [W:] Poverty measurement for economies in transition in eastern European countries. Polish Statistical Association, Warsaw,.
• Schwarze J. 2003: Using panel data on income satisfaction to estimate equivalence scale elasticity. Review of Income and Wealth, nr 49, str. 359-372.
• Szulc A. 2007: Dochód i konsumpcja. [W:] Statystyka społeczna, red. T. Panek. PWE, Warszawa.