Tarımsal Katma Değer Belirleyicilerinin Panel Veri Analizi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, seçilmiş 20 ülkenin Dünya Bankası ve Dünya Genelinde Yönetişim Göstergeleri sitelerinden elde edilen 2000-2018 dönemine ait yıllık verileriyle tarımsal katma değer ve belirleyicilerinin panel veri analiz yöntemi kullanılarak incelenmesidir. Analizde; sabit etkiler modeli, rassal (tesadüfi) etkiler modeli, genelleştirilmiş momentler yöntemi (GMM), sistem GMM ve robust (dirençli hata) tahmincileri ekonometrik modelleri kullanılmıştır. Panel veri yöntemi kapsamındaki analiz sonuçlarına göre bağımlı değişken olan tarımsal katma değer ile arasında pozitif yönlü ve anlamlı bir ilişki saptanan bağımsız değişkenler; kişi başına GSYH, brüt sabit sermaye oluşumu, tarımsal işgücü oranı (toplam işgücü %) ve kentleşme oranı (toplam nüfus %) olmuştur. Tarımsal katma değer ile arasında anlamlı fakat negatif yönde bir ilişki tespit edilen bağımsız değişken ise hukukun üstünlüğü endeksi olmuştur. Ayrıca tarımsal katma değer ile bağımsız değişkenlerden politik istikrar endeksi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki saptanamamıştır.

İktisadi Perspektiften Akıllı Tarım (Tarım 4.0) Üzerine Bir İnceleme

“…Ülke ekonomisinin temelini teşkil eden tarım sektörü; besin maddelerinin üretilip işlenerek çeşitlendirilmesiyle insanoğlunun bu maddelere olan gereksinimlerinin karşılanması noktasında toplum sağlığı ve kalkınmasına ciddi anlamda katkıda bulunmaktadır (Erdinç ve Aydınbaş, 2021). Böylece tarım sektörü, gıda talebini karşılamakla birlikte pek çok alana ve dünyadaki her toplumun gelişimine etki ederek sosyal yaşantılarında refah düzeyini yükseltmektedir.…”

An Examination of the Relationship Between Agricultural Value Added and Agricultural Supports with Panel Simultaneous Equation Systems

“…Agriculture valueadded, which can be identified as the differentiation of agricultural products, adds economic value to agricultural products (Wright and Annes, 2016: 552). Ceylan and Ozkan (2013), Erdinç and Aydınbaş (2021) and Yavuzaslan and Soyyiğit (2019) examine the determinants of agricultural value-added for different group of countries. The common finding of Ceylan and Ozkan (2013) and Erdinç and Aydınbaş (2021) is that GDP per capita growth increases agricultural value-added and similarly Yavuzaslan and Soyyiğit (2019) argues that economic development is an important determinant of agricultural value-added.…”

“…Ceylan and Ozkan (2013), Erdinç and Aydınbaş (2021) and Yavuzaslan and Soyyiğit (2019) examine the determinants of agricultural value-added for different group of countries. The common finding of Ceylan and Ozkan (2013) and Erdinç and Aydınbaş (2021) is that GDP per capita growth increases agricultural value-added and similarly Yavuzaslan and Soyyiğit (2019) argues that economic development is an important determinant of agricultural value-added. On a basis of reciprocity, thanks to valueadded and differentiated agricultural products, consumer interest is grown up and thus this offers new opportunities for increase in production, development of agricultural sector and economic growth (Clark et al, 2021).…”

“…Agricultural land (𝐿𝐿𝐴𝑁𝐷), employment in agriculture (𝐿𝐸𝑀𝑃), agricultural raw materials imports (𝐿𝐼𝑀𝑃) and, GDP per capita in constant dollar price (𝐿𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶) are exogenous variables of the models. The simultaneous equation systems based on Akyol (2018Akyol ( , 2020, Erdinç and Aydınbaş (2021), Liu et al (2020), Hayaloğlu (2018) can be expressed as follows:…”