Analysis of the Effect of Agricultural Loan Interest Rates on Fertilizer Consumption Amount in Türkiye: ARDL Bounds Testing

Year 2023, Volume: 3 Issue: 2, 222 - 234, 31.12.2023

Ömer Keskin

Abstract

In this study, it is aimed to determine the effect of agricultural loan interest rates on fertilizer consumption amount in Türkiye using time series analysis. For this purpose, data spanning 53 years (1969-2021) were gathered from various sources, including interest rate and fertilizer consumption amount. A model was constructed with interest rate as the independent variable and fertilizer consumption amount as the dependent variable, and ARDL bounds testing method was applied to the model. According to the results obtained from the estimation of the model, there is a long-term, negative, and significant cointegration relationship between interest rate and fertilizer consumption amount variables. A 1% increase in interest rate reduces fertilizer consumption amount by approximately 0.50%. In addition, the short-term relationship between the variables is negative and statistically significant. Deviations from the long-term equilibrium between the variables that occur following short-term shocks vanish by around %20 after 1 period.

Keywords

Capitalization, Agricultural Loans, Agriculture Inputs, Time Series Analysis

Türkiye’deki Tarımsal Kredi Faiz Oranlarının Gübre Tüketim Miktarına Etkisinin Analizi: ARDL Sınır Testi

Abstract

Bu çalışmada Türkiye’deki tarımsal kredi faiz oranlarının gübre tüketim miktarına etkisini zaman serisi analiziyle belirlemek amaçlanmıştır. Amaç doğrultusunda faiz oranı ve gübre tüketim miktarı ile ilgili çeşitli veri kaynaklarından 1969-2021 dönemine ait (53 yıl) veriler toplanmıştır. Analiz için faiz oranının bağımsız, gübre tüketim miktarının ise bağımlı değişken olarak dahil edildiği bir model kurulup bu modeli tahmin etmek üzere ARDL sınır testi yöntemi uygulanmıştır. Tahminden elde edilen sonuçlara göre; faiz oranı değişkeniyle gübre tüketim miktarı değişkeni arasında uzun dönemli, negatif yönlü ve istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Faiz oranında yaşanan %1’lik yükseliş, gübre tüketim miktarını yaklaşık %0.50 azaltmaktadır. Ayrıca değişkenler arasında bulunan kısa dönemli ilişki de negatif yönlü olup istatistiksel olarak anlamlıdır. Kısa dönemli şokları takiben oluşan değişkenler arası uzun dönem dengesinden sapmalar 1 dönem sonra yaklaşık %20 ortadan kalkmaktadır.

Keywords

İşletme Sermayesi, Tarım Kredileri, Tarım Girdileri, Zaman Serisi Analizi

References

• Akel V ve Gazel S (2014). Döviz kurları ile BİST sanayi endeksi arasındaki eşbütünleşme ilişkisi: bir ardl sınır testi yaklaşımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 44, 23-41. https://doi.org/10.18070/euiibfd.57171
• Ardeni P G ve Freebairn J (2002). The macroeconomics of agriculture. In G. Rausser and B. L. Gardner, Handbook of Agricultural Economics (1456-1485). Elsevier Science B.V. https://doi.org/10.1093/jae/ejl024
• Bora K (2022). Rainfall shocks and fertilizer use: a district level study of India. Environment and Development Economics, 27(6), 556-577. https://doi.org/10.1017/S1355770X21000413
• Brij B, Sharma R K ve Sharma S D (2005). Factors influencing fertilizer production and consumption in India. Indian Journal of Agricultural Research, 39(2), 146-149.
• Doru Ö ve Düşünceli F (2021). Türkiye’de ticari dışa açıklık ve enflasyon ilişkisi: ardl sınır testi ve nedensellik analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,12(23), 37-54. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.003
• Engle R F ve Granger C W (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276.
• FAO (2022). Credit to agriculture. Global and regional trends 2012-2021. Erişim tarihi: 15.09.2023 https://www.fao.org/publications/card/en/c/CC3748EN
• Furkanlar Danışmanlık (2023). Sübvansiyonlu krediler. Erişim tarihi: 18.12.2023 https://furkanlardanismanlik.com/subvansiyonlu-krediler/?query-19-page=4&cst
• Iticha M D, Jaleta M ve Mitiku F (2021). Determinants and profitability of inorganic fertilizer use in smallholder maize production in Ethiopia. Cogent Food and Agriculture, 7(1), 1-20. https://doi.org/10.1080/23311932.2021.1911046
• Johansen S (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254.
• Kredi Kayıt Bürosu (2022). Türkiye tarımsal görünüm saha araştırması. İstanbul.
• Malik R P S ve Sekhar C S C (2007). Factors affecting fertilizer consumption in Haryana. Delhi: AERC.
• Mavuthu A K (2017). Effect of the national accelerated agricultural inputs access subsidy program on fertilizer usage and food production in Kakamega county, western Kenya. Doctoral Thesis, Walden University, College of Social and Behavioral Sciences, Minneapolis.
• Pata U K, Yurtkuran S ve Kalça A (2016). Türkiye’de enerji tüketimi ve ekonomik büyüme: ardl sınır testi yaklaşımı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(2), 255- 271. https://doi.org/10.14780/muiibd.281411
• Pesaran M H, Shin Y ve Smith R J (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. J. Appl. Econ., 16, 289-326.
• Polat H (2018). Gübre desteği ödemelerinde toprak analizi zorunluluğunun gübre kullanımına etkilerinin belirlenmesi: Polatlı örneği. Ziraat Mühendisliği, (365), 34-44. https://doi.org/10.33724/zm.459287
• Polat H (2020). Türkiye’deki azotlu gübre tüketiminin irdelenmesi ve toprak analizi zorunluluğunun azotlu gübre kullanımına etkilerinin belirlenmesi. Toprak Su Dergisi, 9(2), 60- 71. https://doi.org/10.21657/topraksu.568939
• T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı (2023). Bitki besleme istatistikleri. Erişim tarihi: 18.12.2023 https://www.tarimorman.gov.tr/Konular/Bitkisel-Uretim/Bitki-Besleme-ve-Tarimsal- Teknolojiler/Bitki-Besleme-Istatistikleri
• Tarım Orman Şurası (2019). Tarımsal girdiler ve finansman grubu çalışma belgesi. Ankara: T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı, Eğitim ve Yayın Dairesi Başkanlığı.
• Tengiz Z M, Ayyıldız M, Çiçek A ve Ayyıldız B (2022). Tarım işletmelerinde sermaye dağılımının rantabilite ve risk yönetimi açısından değerlendirilmesi: Yozgat ili örneği. Bozok Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 1(1), 45-53.
• The World Bank (2022). Agriculture & rural development-fertilizer consumption (Türkiye). Erişim tarihi: 18.12.2023 https://data.worldbank.org/indicator
• Tosun F ve Güneş E (2018). Ankara ili tarım işletmelerinin sermaye yapısı ve tarımsal kredilerin geri ödenmesinde etkili faktörlerin analizi. TEAD, 4(2), 17-24.
• Türkiye İstatistik Kurumu (2018). Tarımsal işletme yapı araştırması, 2016. Türkiye İstatistik Kurumu Haber Bülteni. Erişim tarihi: 09.09.2023https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Tarimsal--Isletme-Yapi-Arastirmasi-2016-24869
• TZOB (2019). Zirai iktisadi raporlar. Erişim tarihi: 18.12.2023 https://www.tzob.org.tr/zirai- iktisadi-raporlar
• Ünlüer M (2017). Eskişehir ili tarım işletmelerinin sermaye yapısının incelenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(1), 57-63.
• Zhang Y, Fan X, Mao Y, Wei Y, Xu J ve Wu L (2023). The coupling relationship and driving factors of fertilizer consumption, economic development and crop yield in China. Sustainability (Switzerland), 15, 7851. https://doi.org/10.3390/su15107851