Tarım Destekleri ve Hükümet İstikrarının Tarımsal Katma Değer Üzerine Etkisi: Gelişmekte Olan Ülkeler İçin Panel Veri Analizi

Year 2023, Volume: 10 Issue: 4, 791 - 805, 13.10.2023

Şerife Özşahin , Cansu Güven

https://doi.org/10.30910/turkjans.1272944

Cited By: 1

Abstract

Tarım sektörü insanların beslenme ihtiyacını gidermesi özelliği ile tarihin her döneminde önemli uğraşlardan biri olmuştur. Tarım sektörü sanayi için hammadde sağlama, ihracat gelirine katkıda bulunma, ülkede yaşayanlar için istihdam ve gelir imkânı sunma fonksiyonları nedeniyle de stratejik öneme sahiptir. Sanayileşme süreci ile birlikte tarım sektörünün GSYH’ya katkısı azalma eğilimi göstermiş olsa da sektörün diğer faaliyet alanları ile bağlantısı nedeniyle her dönemde önemini koruduğu bilinmektedir. Bu çalışma FAO verilerine göre 2018 yılında dünya genelinde en yüksek tarımsal üretim değerine sahip 6 gelişmekte olan ülkede, tarım destekleri ve hükümet istikrarının tarımsal katma değer üzerine etkisini tespit etmeye çalışmaktadır. Bu doğrultuda konu ile ilgili mevcut literatürden hareketle tarımsal katma değerin açıklayıcısı olarak tarım istihdamı, kişi başı gelir, tarım arazi genişliği ve tarımsal hammadde ithalatı açıklayıcı değişkenleri ile ekonometrik model oluşturulmuştur. Statik panel veri analiz yöntemleri sonucunda ulaşılan bulgular tarımsal katma değer üzerinde tarım istihdamı, tarım arazi genişliği, hükümet istikrarı ve tarımsal hammadde ithalatının pozitif yönlü, kişi başı gelirin ise negatif yönlü anlamlı etkileri olduğunu göstermiştir. Tarım üreticilerine verilen desteklerin tarımsal katma değer üzerine etkisi pozitif işaretli olmakla birlikte istatistiksel açıdan anlamlı değildir.

Keywords

Tarımsal katma değer, tarım desteği, hükümet istikrarı, gelişmek olan ülkeler, statik panel

The Effects of Agricultural Support and Government Stability on Agricultural Value Added: A Panel Data Analysis on Developing Countries

Abstract

The agricultural sector has been one of the important occupations in every period of history, with its feature of meeting the nutritional needs of the population living in the country. It is stated that the agricultural sector has strategic importance as it provides raw materials for the industry, contributes to export revenues, provides employment and income opportunities for the people living in the country. Although the contribution of the agricultural sector to GDP has tended to decrease with the industrialization process, it is known that the sector maintains its importance in every period due to its connection with other fields of activity. This study tries to investigate the effects of agricultural supports and government stability on agricultural added value in 6 developing countries with the highest agricultural production value worldwide in 2018 according to FAO data. In this direction, based on the existing literature, an econometric model has been established with agricultural employment, per capita income, width of agricultural lands and import of agricultural raw materials as an explanatory of agricultural value added. Findings from static panel data analysis show that agricultural employment, government stability, agricultural land size and agricultural raw material imports have positive effects on agricultural value added, while per capita income has negative effects. Although the effect of agricultural support given to producers on agricultural value added is positive, it is not statistically significant.

Keywords

Agricultural value added, agricultural support, government stability, developing countries, static panel

References

• Akyol, M. 2018. Tarımsal teşviklerle tarımsal katma değer arasındaki ilişkinin incelenmesi: yeni endüstrileşen ülkeler için panel eşanlı denklemler sistemi analizi. The Journal of International Scientific Researches, 3(3): 226-236.
• Akyol, M. 2020. Enerji tüketiminin tarımsal katma değer üzerindeki etkisi: AB’ye üye geçiş ekonomileri için panel veri analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8: 59-64.
• Alić, S. 2009. The global village. Filozofska istraživanja, 29(1): 51-61.
• Allen, R. 2004. Agriculture during the industrial revolution, 1700–1850. In R. Floud & P. Johnson (Eds.), The Cambridge Economic History of Modern Britain (pp. 96-116). Cambridge: Cambridge University Press.
• Alvarez-Cuadrado, F., Poschke, M. 2011. Structural change out of agriculture: labor push versus labor pull. American Economie Journal: Macroeconomics, 3 (July 2011): 127-158.
• Arslan, R., Ergün, H. 2012. John Hicks’e göre tarım merkantalizminden sanayi devrimine emeğin evrimi. Hak-İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, 1(1): 117-126.
• Asteriou, D., Hall, S. 2007. Applied econometrics: a modern approach. Palgrave MAcmillan, New York.
• Aydemir, C., Pıçak, M. 2008. Ekonomik gelişme sürecinde tarım-sanayi ilişkilerinin sektörler arası bütünleşmeye etkileri. DÜ Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 10: 129-147.
• Baltagi, B.H., Wu, P.X. 1999. Unequally spaced panel data regressions with AR(1) disturbances. Econometric Theory, 15, 814-823.
• Bhargava, A., Franzini, L., Narendranathan, W. 1982. Serial correlation and the fixed effects model. The Review of Economic Studies, 49(4): 533-549.
• Breusch, T. S., Pagan, A. R. 1980. The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1): 239-253.
• Chavas, J.P. 2001. Structural change in agricultural production: Economics, technology and policy. Handbook of Agricultural Economics. Volume 1, Part A, 263-285.
• Çetin, M., Saygin, S., Demir, H. 2020. Tarım sektörünün çevre kirliliği üzerindeki etkisi: Türkiye ekonomisi için bir eşbütünleşme ve nedensellik analizi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(3): 329-345.
• D’Agostino, R.B., Belanger, A., D’Agostino, R.B.Jr. 1990. A Suggestion for using powerful and ınformative tests of normality. The American Statistician, 44(4): 316–321.
• Destek, M. A., Okumuş, İ., Yıldırım, A. 2017. Tarımsal katma değer üzerinde hollanda hastalığı etkileri: Azerbaycan, Kazakistan, Kırgızistan ve Özbekistan için bulgular. Bilig, Avrasya’nın Siyasal İktisadı Özel Sayısı, 225-239.
• Doğan, A. 2009. Ekonomik gelişme sürecine tarımın katkısı: Türkiye örneği. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 9(17): 365-392.
• Doğruyol, A. 2021. Tarım devrimi ve zaman ölçümü. Sakarya İktisat Dergisi, 10(1): 103-114
• Dooley, P. C. 1988. Malthus on long swings: the general case. The Canadian Journal of Economics, 21(1): 200-205.
• Driscoll, J.C., Kraay, A.C. 1998. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4): 549-560.
• IEG-Independent Evaluation Group (2011). Growth and Productivity in Agriculture and Agribusiness: Evaluative Lessons from World Bank Group Experience. Washington, DC: World Bank. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/2279
• Echevarria, C. 1995. Agricultural development vs. industrialization: Effects of trade. Canadian Journal of Economics, 28(3): 631-647.
• Eğilmez, M. 2018. Tarihsel süreç içinde dünya ekonomisi. Remzi Kitabevi, 4. Basım, İstanbul.
• Erdinç, Z., Aydınbaş, G. 2021. Tarımsal katma değer belirleyicilerinin panel veri analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(1): 213-232.
• FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). 2022. FAO-STAT-Value of Agricultural Production, Erişim linki: https://www.fao.org/faostat/en/ #data/QV, Erişim tarihi: 14.04.2022.
• Frees, E. W. 1995. Assessing cross-sectional correlation in panel data. Journal of Econometrics, 69(2): 393-414.
• Friedman, M. 1937. The use of ranks to avoid the assumption of normality ımplicit in the analysis of variance. Journal of the American Statistical Association, 32(200): 675-701.
• Greene, W. (2000). Econometric Analysis. New York: Prentice-Hall.
• Greene, W. H. 2003. Econometric Analysis. Fifth Edition, Upper Saddle River, New Jersey.
• Hayaloğlu, P. 2018. İklim değişikliğinin tarım sektörü ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9(25): 51-62.
• Hausman, J. A. 1978. Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6): 1251–1271.
• Hsiao, C. 2003. Analysis of panel data. Second Edition, Cambridge: Cambridge University Press. ICRG 2012. International Country Risk Guide Methodology. https://www.prsgroup.com/wp-content/uploads/2012/11/icrgmethodology.pdf
• Johnston, B.F., John, W.M. 1961. The role of agriculture in economic development. The American Economic Review, 51(4): 566-593.
• Kaya, L. 2020. Türkiye ile seçilmiş ülkeler arasında tarımsal katma değer yakınsaması: doğrusal ve doğrusal olmayan birim kök testleri. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(2): 41-60.
• Liu, J., Wang, M., Yang, L., Rahman, S., Sriboonchitta, S. 2020. Agricultural productivity growth and its determinants in south and southeast asian countries. Sustainability, 12(12): 4981.
• Lu, R., Dudensing, R. 2015. What do we mean by value-added agriculture?. Choices, 30(4): 1-8. Mathes, E. W. 1981. Maslow’s Hierarchy of Needs as a Guide for Living. Journal of Humanistic Psychology, 21(4), 69–72.
• Mingay, G.E. 1963. English Landed Society in the Eighteenth Century (1st ed.). Routledge.
• Nugroho A.D., Bhagat P.R., Magda R., Lakner, Z. 2021. The impacts of economic globalization on agricultural value added in developing countries. PLoS ONE 16(11): e0260043. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260043
• Odero, E. E. 2017. Analysing the Causal Relationship between Agricultural Value Addition and Economic Growth in Namibia. European Journal of Basic and Applied Sciences, 4(2): 1-8.
• Odhiambo, W., Nyangito, H. O., Nzuma, J. 2004. Sources and determinants of agricultural growth and productivity in Kenya (No. 34). Kenya Institute for Public Policy Research and Analysis.
• Onoja, A. O., Achike, A. I., Ajibade, T. B. 2017. Econometric analysis of Short-run and Long-run determinants of agricultural value addition in Africa. Agrosearch, 17(1): 26-43.
• Overton, M. 1996. Re-Establishing the English Agricultural Revolution. The Agricultural History Review, 44(1): 1-20.
• Park, H. M. 2009. Linear Regression Models for Panel Data Using SAS, Stata, LIMDEP, and SPSS. Working Paper. The University Information Technology Services (UITS) Center for Statistical and Mathematical Computing, Indiana University. http://www.indiana.edu/~statmath/stat/all/panel
• Peseran, M. 2004. General Diagnostic Tests for Corss Section Dependence in Panels. IZA Discussion Paper Series, IZA DP No.1240. https://docs.iza.org/dp1240.pdf
• Schlöglmann, W. 2001. Mathematics and society–Must all people learn mathematics?. Adults Learning Mathematics (ALM8), 139.
• Sheytanova, Teodora 2014. The Accuracy of the Hausman Test in Panel Data: a Monte Carlo Study. Örebro University Örebro University School of Business Advanced level thesis. Erişim Adresi: http://oru.diva-portal.org/smash/get/diva2:805823/fulltext01.pdf
• Sinha, S. K. 1999. Thomas Malthus and sustainable agriculture. Current Science, 76(12), 1528–1531.
• Torres-Reyna, O. 2007. Panel data analysis fixed and random effects using STATA. Data & Statistical Services, Priceton University. Erişim adresi: https://www.princeton.edu/~otorres/Panel101.pdf WB-WDI 2022. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators, Erişim tarihi: 09.05.2022
• WTO-WTO STATS 2022. Merchandise exports by product group (2020 yılı, annual) (Million US dollar), https://stats.wto.org/, Erişim Tarihi: 19.04.2022.
• WTO-WTO STATS 2022. Merchandise imports by product group (2020 yılı, annual) (Million US dollar), https://stats.wto.org/, Erişim Tarihi: 19.04.2022
• Wooldridge, J. M. 2013. Introductory Econometrics: A Modern Approach (Ekonometriye Giriş-2: Modern Yaklaşım, Ebru Çağlayan). Nobel Akademik Yayıncılık: İstanbul.
• Yavuzaslan, K., Soyyiğit, S. 2019. Tarımsal katma değeri etkileyen faktörler üzerine bir inceleme: E7 ülkeleri örneği. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(19): 403-429.
• Yerdelen Tatoğlu, F. 2020. Panel Veri ekonometrisi: Stata Uygulamalı. Beta Basım, Yayın Dağıtım, İstanbul.