Impact of European Union development subsidies on Hungarian regions

References

• Abadie, A., Drukker, D., Herr, J. L., & Imbens, G. W. (2004). Implementing matching estimators for average treatment effects in Stata. Stata Journal, 4(3), 290–311.
   Web of Science ®Google Scholar
• Afifi, A. A., May, S., & Clark, V. A. (2003). Computer-aided multivariate analysis (4th ed.). Boca Raton: Chapman and Hall/CRC.
   Google Scholar
• Athey, S., & Imbens, G. W. (2006). Identification and inference in nonlinear difference-in-differences models. Econometrica, 74(2), 431–497. doi: 10.1111/j.1468-0262.2006.00668.x
   Web of Science ®Google Scholar
• Balogh, P. (2012). Counterfinality in development policy? An economic-sociological analysis of the EU-funds (PhD thesis). Corvinus University of Budapest, Budapest.
   Google Scholar
• Baltagi, B. H. (2008). Econometric analysis of panel data (4th ed.). Chichester: Wiley.
   Google Scholar
• Beluszky, P., & Győri, R. (1999). A magyarországi városhálózat és az EU-csatlakozás. Tér És Társadalom, 13(1–2), 1–30. doi: 10.17649/TET.13.1–2.510
   Google Scholar
• Bíró, P., & Molnár, L. (2004). A kistérségi szintű relatív fejlettség meghatározása. Területi Statisztika, 44(6), 564–585.
   Google Scholar
• Bodnár, G. (2016). Az endogén fejlődés tényezőinek vizsgálata rurális térségekben PLS-útelemzés segítségével (doktori disszertáció, kézirat). Szegedi Tudományegyetem, Közgazdaságtudományi Doktori Iskola, Szeged.
   Google Scholar
• Breustedt, G., & Glauben, T. (2007). Driving forces behind exiting from farming in Western Europe. Journal of Agricultural Economics, 58(1), 115–127. doi: 10.1111/j.1477-9552.2007.00082.x
   Web of Science ®Google Scholar
• Caliendo, M., & Kopeinig, S. (2008). Some practical guidance for the implementation of propensity score matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31–72. doi: 10.1111/j.1467-6419.2007.00527.x
   Web of Science ®Google Scholar
• Cerulli, G. (2015). Econometric evaluation of socio-economic programs. Berlin: Springer.
   Google Scholar
• Csatári, B. (1999). A kedvezményezett kistérségek besorolásának felülvizsgálata (összefoglaló zárójelentés). Kecskemét: MTA RKK Alföldi Tudományos Intézet.
   Google Scholar
• Cserháti, I., Dobosi, E., & Molnár, Z. (2005). Regionális fejlettség és tőkevonzási képesség. Területi Statisztika, 45(1), 15–33.
   Google Scholar
• Douglas, S., & Wall, H. J. (1993). ‘Voting with your feet’ and the quality of life index: A simple non-parametric approach applied to Canada. Economics Letters, 42(2), 229–236. doi: 10.1016/0165-1765(93)90067-M
   Web of Science ®Google Scholar
• Douglas, S., & Wall, H. J. (2000). Measuring relative quality of life from a cross-migration regression, with an application to Canadian provinces. In Research in labor economics (Vol. 19, pp. 191–214). Emerald Group.
   Google Scholar
• Drukker, D. M. (2003). Testing for serial correlation in linear panel-data models. Stata Journal, 3(2), 168–177.
   Web of Science ®Google Scholar
• Elek, S., Fertő, I., & Forgács, C. (2010). The possible effects of the CAP reform on farm employment in Hungary. Agricultural Economics Review, 11(2), 29–33.
   Google Scholar
• Esposti, R. (2007). Regional growth and policies in the European Union: Does the common agricultural policy have a counter-treatment effect? American Journal of Agricultural Economics, 89(1), 116–134. doi: 10.1111/j.1467-8276.2007.00967.x
   Web of Science ®Google Scholar
• European Commission (EC). (2006). Evaluation methods for the European Union’s external assistance (p. 99). France.
   Google Scholar
• Faluvégi, A. (2004). A társadalmi-gazdasági jellemzők területi alakulása és várható hatásai az átmenet időszakában. Budapest.
   Google Scholar
• Faluvégi, A., & Tipold, F. (2007). A területfejlesztés kedvezményezett térségeinek 2007. évi besorolása. Területi Statisztika, 47(6), 523–540.
   Google Scholar
• Faragó, L. (2016). Az EU területi politikájának a változásai közép-kelet-európai nézőpontból. Tér És Társadalom, 30(2), 3–22. doi: 10.17649/TET.30.2.2765
   Google Scholar
• Fazekas, K. (1997). Válság és prosperitás a munkaerőpiacon. A munkanélküliség regionális sajátosságai Magyarországon 1990–1996 között. Tér És Társadalom, 11(4), 9–24. doi: 10.17649/TET.11.4.447
   Google Scholar
• Greene, W. H. (2000). Econometric analysis (6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
   Google Scholar
• Guo, S., & Fraser, M. W. (2010). Propensity score analysis: Statistical methods and applications. Los Angeles, CA: Sage.
   Google Scholar
• Hahn, C. (2004). A térségi fejlődést befolyásoló tényezők Magyarországon. Területi Statisztika, 44(6), 544–563.
   Google Scholar
• Hirano, K., & Imbens, G. W. (2004). The propensity score with continuous treatments. In A. Gelman & X.-L. Meng (Eds.), Applied Bayesian modeling and causal inference from incomplete-data perspectives (pp. 73–84). Chichester: Wiley.
   Google Scholar
• Horváth, G. (2004). A strukturális politika és a kelet-közép-európai régiók. Területi Statisztika, 7(3), 236–251.
   Google Scholar
• Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent developments in the econometrics of program evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5–86. doi: 10.1257/jel.47.1.5
   Web of Science ®Google Scholar
• Jeney, L., & Varga, Á. (2016). A felzárkóztatás eredményei és kudarcai az Encsi járásban. Területi Statisztika, 56(2), 183–208. doi: 10.15196/TS560205
   Google Scholar
• Kovács, Z. (2009). Urbanizáció és átalakuló városhálózat Kelet-Közép-Európában. Közép-Európai Közlemények, 2(4–5), 175–182.
   Google Scholar
• Leuven, E., & Sianesi, B. (2009). PSMATCH2: Stata module to perform full Mahalanobis and propensity score matching, common support graphing, and covariate imbalance testing. Boston College Department of Economics.
   Google Scholar
• Lukovics, M. (2008). Térségek versenyképességének mérése. Szeged: JATEPress.
   Google Scholar
• Lukovics, M., & Kovács, P. (2011). A magyar kistérségek versenyképessége. Területi Statisztika, 14, 52–71.
   Google Scholar
• Michalek, J. (2012). Counterfactual impact evaluation of EU rural development programmes – propensity score matching methodology applied to selected EU Member States. Volume 2: A regional approach (JRC Scientific and Policy Reports No. JRC72060) (p. 79). European Commission, Joint Research Centre.
   Google Scholar
• Michalek, J., & Zarnekow, N. (2012a). Application of the rural development index to analysis of rural regions in Poland and Slovakia. Social Indicators Research, 105(1), 1–37. doi: 10.1007/s11205-010-9765-6
   Web of Science ®Google Scholar
• Michalek, J., & Zarnekow, N. (2012b). Construction and application of the rural development index to analysis of rural regions (JRC Scientific and Policy Reports) (p. 92). European Commission, Joint Research Centre.
   Google Scholar
• Nakajima, K., & Tabuchi, T. (2011). Estimating interregional utility differentials. Journal of Regional Science, 51(1), 31–46. doi: 10.1111/j.1467-9787.2010.00698.x
   Web of Science ®Google Scholar
• Obádovics, C. (2004). A vidéki munkanélküliség térségi eloszlásának elemzése (doktori disszertáció, kézirat). Szent István Egyetem, Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola, Gödöllő.
   Google Scholar
• Petrick, M., & Zier, P. (2012). Common agricultural policy effects on dynamic labour use in agriculture (Structural Change in Agriculture/Strukturwandel im Agrarsektor (SiAg) Working Papers No. 134425). Humboldt University Berlin, Department of Agricultural Economics. doi: 10.1016/j.foodpol.2012.07.004
   Google Scholar
• Pufahl, A., & Weiss, C. R. (2009). Evaluating the effects of farm programmes: Results from propensity score matching. European Review of Agricultural Economics, 36(1), 79–101. doi: 10.1093/erae/jbp001
   Web of Science ®Google Scholar
• Ritter, K. (2008). Agrárfoglalkoztatási válság és a területei egyenlőtlenségek (doktori disszertáció, kézirat). Szent István Egyetem, Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola, Gödöllő.
   Google Scholar
• Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41–55. doi: 10.1093/biomet/70.1.41
   Web of Science ®Google Scholar
• Smith, J. A., & Todd, P. E. (2005). Does matching overcome LaLonde’s critique of nonexperimental estimators? Journal of Econometrics, 125(1–2 Spec. Iss.), 305–353. doi: 10.1016/j.jeconom.2004.04.011
   Web of Science ®Google Scholar
• Swinnen, J., & Van Herck, K. (2010). Compensation payments in EU agriculture. Centre for Economic Policy Research, The World Bank.
   Google Scholar
• Terluin, I. J., & Roza, P. (2010). Evaluation methods for rural development policy. LEI Wageningen UR.
   Google Scholar
• Tiebout, C. M. (1956). A pure theory of local expenditures. Journal of Political Economy, 64(5), 416–424. http://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/257839
   Web of Science ®Google Scholar
• Villa, J. M. (2011). DIFF: Stata module to perform differences in differences estimation. Boston College Department of Economics.
   Google Scholar
• Wirth, B. (2013). Ranking German regions using interregional migration – what does internal migration tells us about regional well-being? Louvain-la-Neuve: European Regional Science Association (ERSA). Retrieved from https://www.econstor.eu/handle/10419/124143
   Google Scholar
• Wooldridge, J. M. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. Cambridge, MA: The MIT Press.
   Google Scholar