Corvinus
Corvinus

Strukturális egyenletek modelljének alkalmazása a Közös Agrárpolitika 2013-as reformjának elemzésére

Kovács, Attila (2015) Strukturális egyenletek modelljének alkalmazása a Közös Agrárpolitika 2013-as reformjának elemzésére. Statisztikai Szemle, 93 (8-9). pp. 801-822.

[img]
Preview
PDF - Requires a PDF viewer such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
722kB

Abstract

A Közös Agrárpolitika az Európai Unió meghatározó szakpolitikáinak egyike, mely a legnagyobb részesedést mondhatja magáénak a közös költségvetésből. Mivel a Lisszaboni Szerződés az együttdöntési eljárást a Közös Agrárpolitika jogalkotására is kiterjesztette, így annak 2013-as reformja során az Európai Parlament első ízben vett részt a Tanáccsal egyenrangú félként a jogalkotási folyamatban. Az elemzés alapjául egy nemrégiben összeállított adatbázis szolgált, mely a 2013-as közös agrárpolitikai reform jogszabálytervezeteinek módosítására benyújtott parlamenti javaslatokat tartalmazza. Ennek elemei 14 magyarázó- és három eredményváltozóval írhatók le. A strukturális egyenletek modelljének alkalmazásával a cikk célja, hogy a Közös Agrárpolitika döntéshozatalára befolyással levő, az elmélet és a kutatói tapasztalat alapján előzetesen létrehozott faktorok meglétét, illetve kapcsolódását a megfigyelt változók tükrében tesztelje. Az eredmények nem igazolják vissza a felállított modell helyességét. Azonban kiemelendő, hogy az Európai Parlament módosító javaslatainak elfogadását leginkább az azok típusát leíró, valamint politikai tényezők határozzák meg.

Item Type:Article
Uncontrolled Keywords:strukturális egyenletek modellje, Közös Agrárpolitika, Európai Parlament
Divisions:Faculty of Business Administration > Institute for Environmental Science > Department of Agricultural Economics and Rural Development
Subjects:Economic policy
International economics
General statistics
ID Code:2225
Deposited By: Ádám Hoffmann
Deposited On:17 Feb 2016 15:43
Last Modified:17 Feb 2016 15:43

Repository Staff Only: item control page

Downloads

Downloads per month over past year

View more statistics