Policy Analysis with Missing Data: A Case of Farmer Registry System

Year 2023, , 96 - 105, 27.12.2023

Alper Demirdöğen

https://doi.org/10.61513/tead.1325235

Abstract

The analysis of the impact of agricultural policies constitutes a significant research area. The availability of datasets primarily determines the scope, methodology, and feasibility of such analysis. The Farmer Registry System in Türkiye is the most valuable source for micro-level datasets. However, it has been criticized in bureaucratic and academic discussions due to the missing data. The main question raised is whether this dataset can serve as an effective tool for analyzing policy impacts given its missing data issue. In this paper, we estimate the impact of Türkiye's 2018 sugar factory privatization policy on sugar beet acreages. We use two different micro-level datasets and the difference-in-differences method for this purpose. We specifically address the issue of missing data in the Farmer Registry System dataset and demonstrate how results may vary with alternative empirical approaches. The results suggest that the missing data problem in the two different datasets does not significantly affect the level of the estimated impact of the policy. However, the statistical significance of the results obtained using the Farmer Registry System dataset is relatively low. The primary reason for this low significance level is the inclusion of villages with zero sugar beet acreage values in these datasets. After excluding these villages, the level of significance increases, and the results across different datasets align. The findings of this paper are expected to provide valuable insights for researchers who work on policy analysis using micro-level datasets in Türkiye.

Keywords

Sugar Beet, Difference-in-Differences, Türkiye

Eksik Veri ile Politika Analizi: Çiftçi Kayıt Sistemi Örneği

Abstract

Tarım politikaları etkilerinin incelenmesi önemli bir araştırma alanıdır. Bu araştırma alanı içerisinde çalışma kapsamını, yöntemi veya çalışmanın yapılabilirliğini belirleyen temel öğe veri setlerinin varlığıdır. Türkiye’de Çiftçi Kayıt Sistemi verileri mikro anlamda en değerli veri kaynağını oluşturmaktadır. Fakat bu veri seti eksik gözlemler içermesi sebebiyle bürokratik ve akademik tartışmalarda eleştiri konusu olmaktadır. Bu yüzden eksik gözlemler içeren bir veri seti ile politika etkisinin ölçülmesinin ne derece doğru olduğu araştırılmayı gerektiren bir konudur. Bu çalışma kapsamında iki farklı mikro veri seti ve farkların farkı yöntemi kullanılarak Türkiye’de 2018 yılında uygulanan şeker fabrikaları özelleştirilmesi politikasının şeker pancarı ekim alanları üzerindeki etkisi ölçülmüştür. Çalışmada özellikle Çiftçi Kayıt Sistemi veri setinin eksikliğine odaklanılmış ve alternatif hesaplamalar ile veri setindeki eksikliğin sonuçlar üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma bulgularına göre veri setlerindeki eksiklikler politika etkisinin düzeyi açısında bir sorun oluşturmamaktadır. Ancak özellikle Çiftçi Kayıt Sistemi veri seti ile yapılan analizlerde istatistiksel anlamlılık düşük bulunmuştur. Bu durumun başlıca nedeni, Çiftçi Kayıt Sistemi’ndeki bazı köylerin şeker pancarı ekim alanlarının sıfır değerlerini içermesidir. Bu gözlemlerin veri setinden çıkarılması ile istatistiksel anlamlılık düzeyleri artmış ve veri setleri arasındaki sonuçlar birbirlerine yakınlaşmıştır. Çalışma bulgularının Türkiye’de mikro veri setlerini kullanarak politika analizi yapan akademisyenlere veri setlerindeki eksikliğin kaynağını tespit etmede kullanışlı bilgiler vermesi beklenmektedir.

Keywords

Şeker Pancarı, Farkların Farkı Yöntemi, Türkiye

References

• Akın, O. (2015). Denizli İlinde Mevcut Tarımsal Durum ve Kırsal Kalkınmaya Bakış Açısının İncelenmesi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 21(1 ve 2), 17-26.
• Aubert, M., & Enjolras, G. (2022). Intensive and extensive impacts of EU subsidies on pesticide expenditures at the farm level. Journal of Environmental Economics and Policy, 11(2), 218-234. https://doi.org/10.1080/21606544.2021.1955749
• Aydoğan, M., & Gündüz, O. (2023). Exploring the Causal Relationship Among Trout Production, Price and Subsidy in Türkiye. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 26(3), 650-663.
• Bulut, E., & Bayraktar, Y. (2023). Do Agricultural Supports Affect Production? A Panel ARDL Analysis of Turkey. Journal of Agricultural Sciences, 29(1), 249-261.
• Çınar, G., Armağan, G., Özden, A., & Çınar, N. (2017). Çiftçiler İçin Girişimcilik Ölçeği Geliştirilmesi ve Çiftlik Performansı Üzerindeki Etkisi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 23(2), 323-333.
• Çini, M. E., Erdal, G., & Erdal, H. (2022). Bitkisel Üretim Desteklemelerinin Ayçiçeği ve Buğday Ekiliş Alanlarına Etkisinin İncelenmesi; Tokat İli Zile İlçesi Örneği. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 11(2), 73-82.
• Cunningham, S. (2021). Causal Inference. Yale University Press. https://books.google.com.tr/books?id=DZ4REAAAQBAJ
• Demirdogen, A. (2023). Before Privatization There was Its Impact: Sugar Factories in Turkey. Review of Industrial Organization, 62(2), 199-218. https://doi.org/10.1007/s11151-023-09894-1
• Demirdogen, A., Guldal, H. T., & Sanli, H. (2023). Monoculture, crop rotation policy, and fire. Ecological Economics, 203. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2022.107611
• Demirdogen, A., Olhan, E., & Chavas, J. P. (2016). Food vs. fiber: An analysis of agricultural support policy in Turkey. Food Policy, 61(1), 1-8. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2015.12.013
• Demirdogen, A., Olhan, E., & Hasdemir, M. (2022). Heterogeneous impact of agricultural support policies: evidence from Turkey. Environment, Development and Sustainability, 24(10), 12203-12225. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01941-9
• Doğan, H. G. (2018). The effects on selected some agricultural crops of deficiency payment supports in Turkey. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 6(10), 1455-1462.
• Gezer, T., & Gezer, M. A. (2022). Tarımsal Destek ve Kredilerin Tarımsal Üretim Üzerindeki Etkinliği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 9(4), 1102-1113.
• Harris, I., Osborn, T. J., Jones, P., & Lister, D. (2020). Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Sci Data, 7(1), 109. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0453-3
• Huntington-Klein, N. (2021). The effect: An introduction to research design and causality. CRC Press.
• Kan, M., & Yılmaz, İ. (2021). Türkiye ‘de Yerel Ekonomik Kalkınmada Yerel Ürünlerin Önemi: Azatlı Biberi Örneği. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 9(9), 1669-1678.
• Karlı, B., Kadakoğlu, B., & Gürsoy, A. K. (2018). Türkiye’de tarımsal desteklerin mısır tarımına etkileri. Akademia Sosyal Bilimler Dergisi, 307-317.
• Mohring, N., Dalhaus, T., Enjolras, G., & Finger, R. (2020). Crop insurance and pesticide use in European agriculture. Agricultural Systems, 184, Article 102902. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2020.102902
• Neyter, R., & Nivievskyi, O. (2023). Effect of subsidies on farms' exit decision. Agribusiness. https://doi.org/10.1002/agr.21808
• Resmi Gazete. (2022). Bitkisel Üretime Destekleme Ödemesi Yapılmasına Dair Tebliğ. No: 2022/37.
• Şaşmaz, M. Ü., & Özel, Ö. (2019). Tarım sektörüne sağlanan mali teşviklerin tarım sektörü gelişimi üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi(61), 50-65.
• Terzi, O., & Artukoğlu, M. (2021). A Study on the Financial Resources of the Businesses in terms of Cattle Breeding in Mixed Production Enterprises: The Case of Tekirdag. Tarım Ekonomisi Dergisi, 27(2), 83-90.
• Ulu, Ö., Engindeniz, S., & Özden, A. (2016). İzmir'de bamya üretiminde girdi kullanım etkinliğinin analizi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 22(2), 69-76.
• Wang, Y., Schaub, S., Wuepper, D., & Finger, R. (2023). Culture and agricultural biodiversity conservation. Food Policy, 120, 102482. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2023.102482
• Yu, J. S., Smith, A., & Sumner, D. A. (2018). Effects of Crop Insurance Premium Subsidies on Crop Acreage. American Journal of Agricultural Economics, 100(1), 91-114. https://doi.org/10.1093/ajae/aax058