[
Arbuckle, J.L. (2021). IBM SPSS Amos 28 User’s Guide. IBM. https://www.ibm.com/docs/en/SSLVMB_28.0.0/pdf/amos/IBM_SPSS_Amos_User_Guide.pdf
]Search in Google Scholar
[
Arshad, M., Amjath-Babu, T.S., Kächele, H., & Müller, K. (2015). What Drives the Willingness to Pay for Crop Insurance Against Extreme Weather Events (Flood and Drought) in Pakistan? A Hypothetical Market Approach. Climate and Development, 8(3), 234–244. https://doi.org/10.1080/17565529.2015.1034232
]Search in Google Scholar
[
Babalola, D.A. (2014). Determinants of Farmers’ Adoption of Agricultural Insurance: The Case of Poultry Farmers in Abeokuta Metropolis of Ogun State, Nigeria. British Journal of Poultry Sciences, 3(2), 36–41. https://doi.org/10.5829/idosi.bjps.2014.3.2.83216
]Search in Google Scholar
[
Bedyńska, S., & Książek, M. (2012). Statystyczny drogowskaz. Praktyczny przewodnik wykorzystania modeli regresji oraz równań strukturalnych. Wydawnictwo Akademickie Sedno.
]Search in Google Scholar
[
Bentler, P.M. (1990). Comparative Fit Indexes in Structural Models. Psychological Bulletin, 107(2), 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238
]Search in Google Scholar
[
Bollen, K.A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781118619179
]Search in Google Scholar
[
Brånstrand, F., & Wester, F. (2014). Factors Affecting Crop Insurance Decision: A Survey Among Swedish Farmers. SLU, Dept. of Economics. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:slu:epsilon-s-3701
]Search in Google Scholar
[
Carrer, M.J., da Silveira, R.L.F., Vinholis, M.B.M. de, & de Souza Filho, H.M. (2020). Determinants of Agricultural Insurance Adoption: Evidence from Farmers in the State of São Paulo, Brazil. RAUSP Management Journal, 55(4), 547–566. https://doi.org/10.1108/rausp-09-2019-0201
]Search in Google Scholar
[
Dubiel, B. (2014). Ubezpieczenie jako metoda zarządzania ryzykiem w rolnictwie. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 804, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 67, 185–199. https://wneiz.pl/nauka_wneiz/frfu/67-2014/FRFU-67-185.pdf
]Search in Google Scholar
[
Enjolras, G., Capitanio, F., & Adinolfi, F. (2012). The Demand for Crop Insurance: Combined Approaches for France and Italy. Agricultural Economics Review, 13(1), 5–22. http://aer.web.auth.gr/13_1_1.pdf
]Search in Google Scholar
[
Floriańczyk, Z., Osuch, D., Bocian, M., Malanowska, B., & Cholewa, I. (2018). Plan wyboru próby gospodarstw rolnych Polskiego FADN od roku obrachunkowego 2019. IERiGŻ PIB. https://fadn.pl/wp-content/uploads/2018/10/Plan-wyboru-od-2019.pdf
]Search in Google Scholar
[
Ginder, M., Spaulding, A.D., Tudor, K. W., & Winter, J.R. (2009). Factors Affecting Crop Insurance Purchase Decisions by Farmers in Northern Illinois. Agricultural Finance Review, 69(1), 113–125. https://doi.org/10.1108/00021460910960507
]Search in Google Scholar
[
Jöreskog, K.G. (1973). A General Method for Estimating as Linear Structural Equation System. In: A.S. Goldberger & O.D. Duncan (Eds.), Structural Equation Models in the Social Sciences (pp. 85–112). Quantitative Studies in Social Relations. Seminar Press.
]Search in Google Scholar
[
Jöreskog, K.G., & Sörbom D. (1989). Lisrel 7: A Guide to the Program and its Applications. SPSS.
]Search in Google Scholar
[
Kacprzak, A. (2018). Modelowanie strukturalne w analizie zachowań konsumentów: porównanie metod opartych na analizie kowariancji (CB-SEM) i częściowych najmniejszych kwadratów (PLS-SEM). Handel Wewnętrzny, 377(6.1), 247–261. https://bazekon.uek.krakow.pl/gospodarka/171574118
]Search in Google Scholar
[
Kaplan, D.W. (2009). Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions (2nd Ed.). SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781452226576
]Search in Google Scholar
[
Kata, R. (2020). Zadłużenie rolników w Polsce w aspekcie przemian strukturalnych i koniunktury w rolnictwie / Indebtedness of Farmers in Poland in Light of Structural Changes and Economic Fluctuations in Agriculture. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Polityki Europejskie, Finanse i Marketing, 23(72), 33–44. https://doi.org/10.22630/PEFIM.2020.23.72.3
]Search in Google Scholar
[
Keesling, W. (1972). Maximum Likelihood Approaches to Causal Flow Analysis. [Unpublished doctoral dissertation]. University of Chicago.
]Search in Google Scholar
[
Kobus, P. (2016). Determinanty poziomu ubezpieczeń rolniczych. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania Uniwersytetu Szczecińskiego, 45(2), 279–289. https://doi.org/10.18276/SIP.2016.45/2-22
]Search in Google Scholar
[
Konarski, R. (2010). Modele równań strukturalnych. Teoria i praktyka. Wydawnictwo naukowe PWN.
]Search in Google Scholar
[
Kurdyś-Kujawska, A. (2018). Determinants of Voluntary Insurance in Agriculture. Annales Universitatis Mariae Curie--Skłodowska, Sectio H, Oeconomia, 52(1), 109–118. https://doi.org/10.17951/h.2018.52.1.109
]Search in Google Scholar
[
Mądra, M. (2009). Źródła finansowania inwestycji w indywidualnych gospodarstwach rolniczych. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, 11(1), 273–278. https://rnseria.com/resources/html/article/details?id=170982
]Search in Google Scholar
[
Najwyższa Izba Kontroli (NIK). (2020, October 7). Informacja o wynikach kontroli. Wspieranie środkami publicznymi systemu ubezpieczeń rolniczych. https://www.nik.gov.pl/aktualnosci/system-ubezpieczen-rolniczych.html
]Search in Google Scholar
[
OECD. (2011). Managing Risk in Agriculture: Policy Assessment and Design. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264116146-en
]Search in Google Scholar
[
Rezolucja przyjęta przez Zgromadzenie Ogólne w dniu 25 września 2015 r. 70/1. Przekształcamy nasz świat: Agenda na rzecz zrównoważonego rozwoju 2020. Organizacja Narodów Zjednoczonych / United Nations. https://www.unic.un.org.pl/files/164/Agenda%202030_pl_2016_ostateczna.pdf
]Search in Google Scholar
[
Ronka-Chmielowiec, W. (2002). Ubezpieczenia. Rynek i ryzyko. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
]Search in Google Scholar
[
Spearman, C. (1904). “General Intelligence,” Objectively Determined and Measured. The American Journal of Psychology, 15(2), 201–293. https://doi.org/10.2307/1412107
]Search in Google Scholar
[
Stempel, R. (2013). Ubezpieczenie upraw polowych na terenie Polski północnej. Ubezpieczenia w Rolnictwie. Materiały i Studia, 47, 7–22. https://www.krus.gov.pl/fileadmin/moje_dokumenty/obrazki/kwartalnik/kwartalnik_47_2013.pdf
]Search in Google Scholar
[
Sulewski, P. (2009). Rolnicy wobec ryzyka i potrzeby ubezpieczeń – opinie i postawy. Roczniki Nauk Rolniczych. Seria G: Ekonomika Rolnictwa, 96(3), 320–328. https://sj.wne.sggw.pl/pdf/RNR_2009_n3_s320.pdf
]Search in Google Scholar
[
Sulewski, P., & Kłoczko-Gajewska, A. (2014). Farmers’ Risk Perception, Risk Aversion and Strategies to Cope with Production Risk: An Empirical Study from Poland. Studies in Agricultural Economics, 116(3), 140–147. https://doi.org/10.7896/J.1414
]Search in Google Scholar
[
Turner, M.E., & Stevens, C.D. (1959). The Regression Analysis of Causal Paths. Biometrics, 15(2), 236–258. https://doi.org/10.2307/2527672
]Search in Google Scholar
[
Ustawa z dnia 7 lipca 2005 r. o ubezpieczeniach upraw rolnych i zwierząt gospodarskich (Dz.U. 2005 nr 150 poz. 1249). https://isap.sejm.gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp?id=WDU20051501249
]Search in Google Scholar
[
Wąs, A., & Kobus, P. (2018). Factors Determining the Crop Insurance Level in Poland Taking into Account the Level of Farm Subsidising. In: M. Wigier & A. Kowalski (Eds.), The Common Agricultural Policy of the European Union – the Present and the Future. EU Member States Point of View (pp. 125–146). Proceedings of the International Scientific Conference “The Common Agricultural Policy of the European Union – the Present and the Future”, December 5–7, 2017, Stare Jabłonki, Poland. Multi-Annual Programme 2015–2019, 73.1. https://doi.org/10.30858/PW/9788376587431.11
]Search in Google Scholar
[
Wąs, A., Sulewski, P., Kobus, P., Majewski, E., Pogodzińska, K., Kulawik, J., Soliwoda, M., Kurdyś-Kujawska, A., Osuch, D., Kagan, A., & Herda-Kopańska, J. (2020). Percepcja ryzyka przez rolników, jego źródeł i nastawień do niego oraz preferencji dotyczących instrumentów i strategii zarządzania nim – wyniki badań ankietowych. In: M. Soliwoda (Ed.), Identyfikacja podstaw, przemian i problemów ubezpieczeń rolnych (pp. 552–654). IERiGŻ PIB. http://ierigz.waw.pl/publikacje/poza-seria/23972,0,3,0,identyfikacja-podstaw-przemian-i-problemow-ubezpieczen-rolnych.html
]Search in Google Scholar
[
Wiley, D.E. (1973). The identification problem for structural equation models with unmeasured variables. In: A.S. Goldberger & O.D. Duncan (Eds.), Structural Equation Models in the Social Sciences (pp. 69–83). Quantitative Studies in Social Relations. Seminar Press.
]Search in Google Scholar
[
Wright, S. (1918). On the Nature of Size Factors. Genetics, 3(4), 367–374. https://doi.org/10.1093/genetics/3.4.367
]Search in Google Scholar
[
Wright, S. (1921). Correlation and Causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. https://naldc.nal.usda.gov/download/IND43966364/pdf
]Search in Google Scholar
[
Wright, S. (1934). The Method of Path Coefficients. Annals of Mathematical Statistics, 5(3), 161–215. https://doi.org/10.1214/aoms/1177732676
]Search in Google Scholar
[
Wright, S. (1960). Path Coefficients and Path Regressions: Alternative or Complementary Concepts? Biometrics, 16(2), 189–202. https://doi.org/10.2307/2527551
]Search in Google Scholar