Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
    • 指導教授
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 生物資源暨農學院
  3. 農業經濟學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/20364
完整後設資料紀錄
DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor陳郁蕙
dc.contributor.authorPao-Hung Huangen
dc.contributor.author黃保閎zh_TW
dc.date.accessioned2021-06-08T02:46:22Z-
dc.date.copyright2018-01-04
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017-09-23
dc.identifier.citation毛治文、吳文傑(2016)。以差異中差異配對分析法檢驗雙元所得稅制度對經濟成長的影響。經濟研究(Taipei Economic Inquiry),第52卷,第2期,169-205。
王丹(2015)。日本農戶規模化經營研究。河北農業科學,第19卷,第5期,100-103。
王玉真(2007)。建構農業經營專區之思維與做法。農政與農情,第182期,70-76。
王宇、楊俊孝(2016)。農業補貼視角下土地適度規模經營調查與分析─以新疆瑪納斯縣為例。山西農業科學,第44卷,第4期,541-544。
行政院農業委員會(2007)。推動新農業運動施政成果。行政院農業委員會業務報告─立法院第6屆第6會期。
行政院農業委員會(2013)。行政院農業委員會業務報告─本文為陳主任委員在立法院第8屆第4會期業務報告。農政與農情,第256期,23-38。
行政院農業委員會(2015a)。行政院農業委員會施政績效─建置稻米契作產銷集團產區。
行政院農業委員會(2015b)。建構農業經營專區整合加值模式,促進產業群聚發展。農政與農情,第273期,6-8。
行政院農業委員會(2016a)。實施稻作對地的綠色環境給付與保價收購雙軌並行。
行政院農業委員會(2016b)。設置花卉集團產區建構整合性外銷供應鏈體系。
行政院農業委員會(2016c)。推動大糧倉方案暨行動計畫。
行政院農業委員會(2016d)。行政院農業委員會業務報告─本文為曹主任委員在立法院第9屆第2會期業務報告。農政與農情,第292期,14-27。
行政院農業委員會(2016e)。行政院農業委員會業務報告─本文為陳主任委員在立法院第9屆第1會期業務報告。農政與農情,第286期,6-23。
行政院農業委員會農糧署(2013)。102年度稻米產銷專業區實施計畫說明書。
行政院農業委員會農糧署(2014a)。103年稻米契作產銷集團產區實施計畫說明書。
行政院農業委員會農糧署(2014b)。103年度稻米契作產銷集團產區企劃案一覽表。
行政院農業委員會農糧署(2015)。雜糧特作產銷集團鏈結農企業整合輔導計畫研提規範。
行政院農業委員會農糧署(2016a)。105年稻米產銷契作集團產區實施計畫說明書。
行政院農業委員會農糧署(2016b)。水果外銷供應制度。
行政院農業委員會農糧署(2016c)。外銷蔬菜生產專區設置規範。
行政院農業委員會農糧署(2016d)。設置花卉集團專區。
行政院農業委員會農糧署(2016e)。推動小地主大佃農,提升經營規模與效率。
行政院農業委員會農糧署(2016f)。活化休耕田,擴大經營規模─調整耕作制度活化農地計畫。
行政院農業委員會農糧署(2016g)。106年「調整耕作制度活化農地計畫」內容重點。
吳兆揚(2013)。休耕農地活化-農地銀行,是您尋找休耕農地的好幫手。農政與農情,第247期,12-15。
呂秀英(2005)。台灣農業發展之展望。農政與農情,第162期,56-61。
呂政瑋(2014)。參加休耕地活化措施的農民種植進口替代作物之意願分析。國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
李俊鴻、陳郁蕙、陳雅惠(2013)。農業經營結構改善政策誘因機制之研究。行政院農業委員會102年度科技計畫研究報告。
周文玲(2015)。推動廠農契約產銷 健全國產乳品產業鏈。農政與農情,282期,16-20。
林文德、謝其政、邱尚志、吳慧俞、黃一展(2010)。以傾向分數配對法評估糖尿病論質計酬方案之成效。台灣公共衛生雜誌,第29卷,第1期,54-63。
林永嚴(2009)。輔導農業經營專區之執行成效與展望。農政與農情,第208期,51-56。
林家榮、翁珮珊(2014)。加入TPP/RCEP對我農業之影響與契機。農政與農情,第265期,75-78。
林煥章(2013)。農糧生產專區系列報導之6─設置外銷蔬菜生產專區帶動外銷成長。農政與農情,第252期,69-72。
林麗真(2011)。比較傾向分數配對後不同透析模式病患之長期醫療成本。國立台灣大學健康政策與管理研究所碩士論文。
邱宗治(2003)。臺灣農場規模結構的認定基本準則之改進研究。農業經營管理年刊,第9期,84-107。
邱宗治、毛冠貴(2002)。中德農場結構的認定基本準則之比較分析。行政院農業委員會補助計畫,屏東科技大學農企業管理系。
施孟隆、黃炳文(2006)。台灣農業發展與農業結構變遷之研究。中華農學會報,第7卷,第4期,324-342。
徐菱松(1990)。稻作大規模經營之經濟效益分析。農林廳農業經濟科。
張元、沈中華、張佩芬(2012)。亞洲新興市場國家外資銀行與本國銀行的績效比較─利用配對方法調整選擇偏誤。經濟與管理論叢(Journal of Economics and Management),第8卷,第1期,59-100。
張娟綺(2014)。農民參加農業規模改善政策之意願。國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
許文富(1999)。農業政策導論。台北:財團法人豐年社。
陳孝宇(2015)。推動優質茶集團產區─生產安全台灣特色茶。農政與農情,第282期,9-12。
陳郁蕙(2012)。結構調整給付擴大經營規模之研究。行政院農業委員會101年度科技計畫研究報告。
陳清檳、鄭博文、賴慧敏、蕭錫錡(2015)。大學畢業生取得證照與薪資所得-傾向分數配對法之分析。當代教育研究季刊,第23卷,第1期,71-111。
陳博惠(2008)。推動稻米產銷專業區執行成果。農政與農情,第196期,23-28。
傅俊閔(2015)。傾向分數混合模式於校正遵從性偏差的應用。國立台灣大學流行病學與預防醫學研究所碩士論文。
彭作奎、謝佑立(2008)。台灣農業結構之變化與農業政策之重點。台灣農學會報,第9卷,第6期,604-614。
黃有才(2013)。韓國貿易自由化農業因應措施。農政與農情,第255期。
黃慧慈(2011)。擴大農場經營規模政策之分析1969-1986:我國小農經濟之轉變。國立台灣大學政治學研究所碩士論文。
楊人豪(2016)。影響農民參加規模結構調整措施之因素。國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
楊明憲(2008)。稻米產銷專區執行績效評估。農政與農情,第198期,56-60。
楊書綺(2008)。台灣稻米政策對稻農經營規模之影響。國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
農業金融局(2016a)。擴大家庭農場經營規模協助農民購買耕地貸款辦法。
農業金融局(2016b)。農民經營及產銷班貸款要點。
廖安定、魏碧珠(2006)。推動農業經營企業化建立農業中衛體系之思維與做法。農政與農情,第174期,38-45。
蒙志成(2014)。「92共識」對2012年台灣總統大選的議題效果:「傾向分數配對法」的應用與實證估算。選舉研究,第21卷,第1期,1-45。
趙華、鄭江淮(2007)。從規模效率到環境友好─韓國農業政策調整的軌跡及啟示。經濟理論與經濟管理,第7期,71-75。
蔡旻翰(2014)。有機農法採用之影響因素與經濟效果-以花蓮縣富里鄉稻農為例。國立台灣大學農業經濟學研究所碩士論文。
賴致淵(2012)。傾向分數配對與確切配對之合併使用:蒙地卡羅模擬研究與實證分析。國立政治大學統計學研究所碩士論文。
賴慧敏、鄭博文、陳清檳(2015)。偏遠地區與一般地區國中生學習成就差異比較:以「反事實」分析。《測驗學刊》,第62輯,第2期,127-151。
謝俊雄(2002)。農企業的經營與管理。台北:前程企管公司。
魏碧珠、徐宏明(2011)。「農地銀行績優農會頒獎典禮暨農地加值三加一計畫發表」活動紀要。農政與農情,第232期,24-28。
關秉寅、李敦義(2010)。國中生數學補得愈久,數學成就愈好嗎?傾向分數配對法的分析。教育研究集刊,第56輯,第2期,105-139。
蘇登照(2013)。農商合作設置茶生產專業區為產業加值。農政與農情,第255期,64-68。
Ahearn, Mary, Jet Yee, & Wallace Huffman (2002). The impact of government policies on agricultural productivity and structure: Preliminary results. American Agricultural Economics Association Meetings, 1-29.
Albisser, Gregor (2007). Structural adjustment processes of farming enterprises: The role of trust for cooperation and collaboration strategies. 1st International European Forum on Innovation and System Dynamics in Food Networks, 475-482.
Augurzky, Boris, & Jochen Kluve (2007). Assessing the performance of matching algorithms when selection into treatment is strong. Journal of Applied Econometrics, 22, 533-557.
Austin, Peter C. (2007). The performance of different propensity score methods for estimating marginal odds ratios. Statistics in Medicine, 26, 3078-3094.
Austin, Peter C. (2009). The relative ability of different propensity score methods to balance measured covariates between treated and untreated subjects in observational studies. Medical Decision Making, 29(6), 661-677.
Austin, Peter C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399-424.
Austin, Peter C., & Muhammad M. Mamdani (2006). A comparison of propensity score methods: a case-study estimating the effectiveness of post-AMI statin use. Statistics in Medicine, 25, 2084-2106.
Blackman, Allenm, & Maria A. Naranjo (2012). Does eco-certification have environmental benefits? Organic coffee in Costa Rica. Ecological Economics, 83(1), 58-66.
Bojnec, Stefan, & Laure Latruffe (2013). Farm size, agricultural subsidies and farm performance in Slovenia. Land Use Policy, 32, 207-217.
Cahyadi, Eko R., & Hermann Waibel (2016). Contract farming and vulnerability to poverty among oil palm smallholders in Indonesia. The Journal of Development Studies, 52(5), 681-695.
Caliendo, Macro, & Sabine Kopeinig (2008). Some practical guidance for the implementation of propensity score matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31-72.
Chagwiza, Clarietta, Roldan Muradian, & Ruerd Ruben (2016). Cooperative membership and dairy performance among smallholders in Ethiopia. Food Policy, 59, 165-173.
Chen, Zhuo, Wallace E. Huffman, & Scott Rozelle (2005). The relationship between farm size and productivity in Chinese agriculture. American Agricultural Economics Association Annual Meeting, 24-27.
Cochran, W. G. (1968). The effectiveness of adjustment by subclassification in removing bias in observational studies. Biometrics, 24(2), 295-313.
D'Agostino, Ralph B. (1998). Tutorial in biostatistics propensity score methods for bias reduction in the comparison of a treatment to a non-randomized control group. Statistics in Medicine, 17, 2265-2281.
Guo, Shenyang, & Fraser, Mark W. (2014). Propensity score analysis: Statistical methods and applications. Thousand Oaks, CA: Sage.
Hu, Wu-Yueh (2013). Effect of contract farming on the U.S. crop farmers' average return. Agricultural Economics, 59(5), 195-201.
Huffman, Wallace E., & Robert E. Evenson (2001). Structural and productivity change in US agriculture, 1950-1982. Agricultural Economics, 24, 127-147.
Imai, Kosuke, Gary King, & Elizabeth A.Stuart (2008). Misunderstandings between experimentalists and observationalists about causal inference. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 171(2), 481-502.
Ito, Junichi, Zongshun Bao, & Qun Su (2012). Distributional effects of agricultural cooperatives in China: Exclusion of smallholders and potential gains on participation. Food Policy, 37, 700-709.
Jayne, T.S., Jordan Chamberlin, Lulama Traub, Nicholas Sitko, Milu Muyanga, Felix K. Yeboah, Ward Anseeuw, Antony Chapoto, Ayala Wineman, Chewe Nkonde, & Richard Kachule (2016). Africa’s changing farm size distribution patterns: the rise of medium-scale farms. Agricultural Economics, 47, 197-214.
Leuven, Edwin, & Barbara Sianesi (2003). Psmatch2: Stata module to perform full mahalanobis and propensity score matching, common support graphing, and covariate imbalance testing.
Mayen, Carlos D., Joseph V. Balagtas, & Corinne E. Alexander (2010). Technology adoption and technical efficiency: Organic and conventional dairy farms in the United States. American Journal of Agricultural Economics, 92(1), 181-195.
Mishra, Ashok K., Anjani Kumar, Pramod K. Joshi, & Alwin D’souza (2016). Impact of contracts in high yielding varieties seed production on profits and yield: The case of Nepal. Food Policy, 62, 110-121.
Morgan, Jeffery D., & Michael R. Langemeier (2003). Impact of farm size and type on competitive advantage. Southern Agricultural Economics Association Annual Meeting, 1-5.
Morgan, Stephen L., & David J. Harding (2005). Matching estimators of causal effects: From stratification and weighting to practical data analysis routines. Unpublished manuscript, Department of Sociology. Cornell University and Harvard University.
Neyman, Jerzy (1923). On the application of probability theory to agricultural experiments. Statistical Science, 5(4), 465-472.
Parsons, L. S. (2001). Reducing bias in a propensity score matched-pair sample using greedy matching techniques. In: Proceedings of the Twenty-Sixth Annual.
Piet, Laurent, Laure Latruffe, Chantal Le Mouel, & Yann Desjeux (2012). How do agricultural policies influence farm size inequality? The example of France. European Review of Agricultural Economics, 39(1), 5-28.
Pufahl, Andrea, & Christoph R. Weiss (2009). Evaluating the effects of farm programmes: results from propensity score matching. European Review of Agricultural Economics, 36(1), 79-101.
Rahelizatovo, Noro C., & Jeffery M. Gillespie (1999). Dairy farm size, entry, and exit in a declining production region. Journal of Agricultural and Applied Economics, 31(2), 333-347.
Rosenbaum, Paul R. (1987). Sensitivity analysis for certain permutation inferences in matched observational studies. Biometrika, 74(1), 13-26
Rosenbaum, Paul R., & Donald B. Rubin (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
Rosenbaum, Paul R., & Donald B. Rubin (1985a). The bias due to incomplete matching. Biometrics, 41(1), 103-116.
Rosenbaum, Paul R., & Donald B. Rubin (1985b). Constructing a control group using multivariate matched sampling methods that incorporate the propensity score. The American Statistician, 39, 33-38.
Rubin, Donald B. (1973). Matching to remove bias in observational studies. Biometrics, 29(1), 159-183.
Rubin, Donald B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66, 688–701.
Seeger, John D., Paige L. Williams, & Alexander M. Walker (2005). An application of propensity score matching using claims data. Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 14, 465-476.
Sheng, Yu, Shiji Zhao, Katarina Nossal, & Dandan Zhang (2014). Productivity and farm size in Australian agriculture: reinvestigating the returns to scale. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 59, 16-38.
Smith, Jeffrey A., & Petra E. Todd (2005). Does matching overcome LaLonde's critique of nonexperimental estimators? Journal of Econometrics, 125, 305-353.
Stuart, Elizabeth A. (2010). Matching methods for causal inference: A review and a look forward. Statistics Science, 25(1), 1–21.
Tra, Constant I., & Charles A. Towe (2016). The implications of the US renewable fuel standard programme for farm structure. Applied Economics, 48(8), 712-722.
Wang, Huaiyu, Paule Moustier, & Nguyen T. T. Loc (2014). Economic impact of direct marketing and contracts: The case of safe vegetable chains in northern Vietnam. Food Policy, 47, 13-23.
Winship, Christopher, & Stephen L. Morgan (1999). The estimation of causal effects from observational data. Annual Review of Sociology, 25, 659-706.
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/20364-
dc.description.abstract近年來,受到自由開放的市場影響,加上台灣以小農為主的農業型態,農政單位針對此變化推行了許多政策措施,目的不僅為擴大農民的農地規模與提升其收入,也致力於提升農民面對此開放浪潮的適應力,改善整體農業經營的結構,而在過去幾年內政府推行的政策措施中,尤以設立許多農作物的產銷專區為主要施行政策之一,然而,此政策措施是否適合所有農民以及是否達到預期的效果仍需加以了解,因此本研究目的在於透過問卷調查資料,研究農民參加農業專區的影響因素並了解參加的效果。
本研究藉由受訪者的基本統計量,了解不同地區、年齡、經營規模之農民參加農業專區的情形,接著進一步運用Rosenbaum與Rubin (1983)提出的傾向分數配對法,解決農民參加農業專區之效果估算的自我選擇問題,探討農民參加農業專區的影響因素並估算是否參加農業專區之農業總收入、經營面積及總補貼金額等之差距,即平均處理效果(average treatment effect for the treated, ATT)。實證結果顯示,年齡與家庭人數對於參加農業專區呈現顯著負向影響,而是否為農場管理者、農業總收入及經營面積對於參加農業專區存在顯著正向影響;參加農業專區平均而言使農民的農業總收入增加約35.7萬元,並使農民的經營面積擴大0.75公頃。另外,本研究亦發現平均而言參加農業專區農民的經營面積愈大,農業總收入也愈大,且經營面積介於0.5-2公頃的農民最為顯著;而在不同年齡層方面,發現平均而言50歲以下的農民參加農業專區使其農業總收入提升31.3萬元,61歲以上的農民提升30.5萬,而51-60歲的農民提升37.4萬元並增加經營面積約0.74公頃。
zh_TW
dc.description.abstractDue to the freedom and openness of the economic markets as well as the type of agriculture focusing on smallholder family farming, the Department of Agriculture in Taiwan has developed and implemented a number of measures against the change in recent years. The objects of the measures are not only to expand the scale of the farmland but also to enhance farmers’ income. Furthermore, the government is dedicated to enhancing the adaptability of the farmers to the trend, and improving the overall structure of agricultural operations. Setting up numerous production and marketing areas for various crops has been one of the main measures implemented by the government over the past few years. However, whether this measure is suitable for all farmers and whether it can achieve the expected benefit are worth to be further discussed. Therefore, the purpose of this thesis is to analyze the influencing factors and the effects of farmers' participation in Special Agricultural Zone through the survey data.
In this thesis, we obtain the data of farmers participating in special areas of agriculture in Taiwan in terms of region, age, and scale of operations by the descriptive statistics of the respondents. Then, we apply the propensity score matching methods proposed by Rosenbaum and Rubin (1983) to solve the self-selection problem incurred by the estimates of the effect that farmers participate in the special areas of agriculture. We investigate the factors that affect the farmer’s willingness to participate in the special areas of agriculture and evaluate the differences in total agricultural income, operating area, and total subsidy between participation and nonparticipation, namely average treatment effect for the treated (ATT). The empirical results show that age and number of family members have significant negative influence on participating in the special areas of agriculture; however, whether farmer is a farm manager, total agricultural income, and operating area have significant positive influence on participating in the special areas of agriculture. Participating in the special areas of agriculture results in an increase of NT$357,000 on average in farmers’ total agricultural income and an increase of 0.75 hectare in operating area. Moreover, the thesis also reveal that the larger the average operating area that a farmer participating in the special areas of agriculture possesses, the greater his total agricultural income is, which has the most significant effect on farmers with an operating area between 0.5 and 2 hectares. As regards age, farmers under the age of 50 participating in the special areas of agriculture increase their total agricultural income by NT$313,000 on average, while those more than 61 years old increase their total agricultural income by NT$305,000 and those from 51 to 60 years of age increase their total agricultural income by NT$374,000 and operating area by 0.74 hectare.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-08T02:46:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ntu-106-R04627024-1.pdf: 3769261 bytes, checksum: c07350a62e9a7b31d7237f3bc40cbad9 (MD5)
Previous issue date: 2017
en
dc.description.tableofcontents謝辭 I
摘要 II
ABSTRACT III
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究步驟 3
第三節 研究架構 3
第二章 研究背景 5
第一節 台灣農業規模結構概況 5
第二節 國內農業結構調整相關措施 7
第三節 小結 23
第三章 文獻回顧 25
第一節 農業經營結構相關文獻 25
第二節 傾向分數配對法相關文獻 31
第三節 小結 35
第四章 傾向分數方法論 37
第一節 傾向分數法 37
第二節 傾向分數配對法 39
第五章 實證結果分析 49
第一節 資料來源與特性 49
第二節 實證模型設定 51
第三節 實證估計結果 56
第六章 結論與建議 89
第一節 結論 89
第二節 建議 91
參考文獻 93
dc.language.isozh-TW
dc.title影響台灣農民參與農業專區之因素zh_TW
dc.titleFactors Influencing Taiwan Farmers’ Participation of Special Agricultural Zoneen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear106-1
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee廖安定,陳啟榮,陳雅惠
dc.subject.keyword規模結構調整措施,農業專區,平均處理效果,傾向分數配對法,zh_TW
dc.subject.keywordStuctural Improvement Programs,Special Ares of Agriculture,Average Treatment Effect,Propensity Score Matching,en
dc.relation.page100
dc.identifier.doi10.6342/NTU201704230
dc.rights.note未授權
dc.date.accepted2017-09-23
dc.contributor.author-college生物資源暨農學院zh_TW
dc.contributor.author-dept農業經濟學研究所zh_TW
顯示於系所單位:農業經濟學系

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
ntu-106-1.pdf
  未授權公開取用
3.68 MBAdobe PDF
顯示文件簡單紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved