Türkiye’de Tarımsal Kredilerin Büyümeye Etkisi: Bir Panel Veri Tahmini

Year 2023, Volume: 10 Issue: 4, 1039 - 1050, 13.10.2023

Ferid Önder

https://doi.org/10.30910/turkjans.1353569

Cited By: 1

Abstract

Tarım, genel olarak bitki ve hayvanların yetiştirilerek gıda, yem, tekstil ve diğer çoğu ürünün elde edilmesi amacıyla yapılan insan faaliyetlerinin genel adı olarak sınıflandırılmaktadır. Bitki yetiştirme, hayvancılık, su ürünleri ile ormancılık faaliyetlerinden elde edilen ürünlerin üretimi tarımın temel bileşenleri olarak görülmektedir. Dahası, beslenme, giyim, barınma ve enerji ihtiyaçlarının karşılanması için temel kaynak niteliği taşımaktadır. Tarım, nüfus artışına paralel olarak talebi de artan, başta insanlar olmak üzere canlıların temel yaşam ihtiyaçlarının karşılandığı önemi oldukça büyük bir sektördür. Dünya genelinde tarıma uygun arazilerin sınırlı olması, teknolojik üretim yöntemlerinin verimliliği artırması ve maliyet yapılarından dolayı kitlesel üretim yöntemlerinin kullanılması tarımsal ekonomik faaliyetler için kaçınılmaz hale gelmektedir. Bu yüzden tarımda sermaye yoğun üretim yöntemlerine olan ihtiyaç, tarımsal üretimin finansmanı sorununu ve tarımsal kredilerin hayati önemini gündemde tutmaktadır. Türkiye’de, tarım sektörünün ihtiyaç duyduğu tarımsal krediler kamu kaynaklı sektörel krediler başta olmak üzere özel sektör ve bankalar tarafından sağlanmaktadır. Finansman sorunlarının çözülmesi, tarımsal üretim düzeyinin artırılarak ekonomik aktiviteyi olumlu etkileyeceği düşünülmektedir. Bu çalışma, Türkiye örneğinde bölgesel olarak tarımsal krediler ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi ekonometrik yöntemlerle analiz etmektedir. Yeni nesil panel ekonometrik yöntemler kullanılarak elde edilen sonuçlar, bölgesel olarak farklılıklar olsa da tarımsal krediler ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemli pozitif bir ilişkinin olduğunu fakat tarımsal kredilerin ekonomik büyümenin nedeni olmadığını göstermektedir.

Keywords

Tarımsal Krediler, Ekonomik Büyüme, Panel Veri Analizi

The Impact of Agricultural Loans on Growth in Turkey: A Panel Data Analysis

Abstract

Agriculture is generally classified as the general name of human activities carried out to obtain food, feed, textiles and most other products by raising plants and animals. The production of products from plant breeding, animal husbandry, aquaculture and forestry activities are seen as the basic components of agriculture. Moreover, it is a basic resource for meeting nutrition, clothing, shelter and energy needs. Agriculture is a sector of great importance, whose demand increases in parallel with population growth, and which meets the basic life needs of living beings, especially humans. The use of mass production methods becomes inevitable in agriculture for agricultural economic activities due to the limited land suitable for agriculture worldwide, the increase in productivity of technological production methods and cost structures. Therefore, the need for capital-intensive production methods in agriculture keeps the problem of financing agricultural production and the vital importance of agricultural credits on the agenda. In Turkey, the agricultural credits needed by the agricultural sector are provided by the private sector and banks, mainly by public sector loans. It is thought that solving financing problems will increase the level of agricultural production and affect economic activity positively. This study analyzes the relationship between agricultural credits and economic growth regionally in the case of Turkey using econometric methods. The results obtained by using new generation panel econometric methods show that there is a positive long-run relationship between agricultural credits and economic growth, although there are regional differences, but agricultural credits are not the cause of economic growth.

Keywords

Agricultural loans, economic growth, panel cointegration, panel causality

References

• Akcura, Ahmad, N. 2011. Impact of institutional credit on agricultural output: a case study of Pakistan. Theoretical and Applied Economics, 10 (563): 99-120.
• Ahn, S. K. 1993. Some tests for unit roots in autoregressive-integrated moving average models with deterministic trends. Biometrika, 80 (4): 855-868.
• Amsler, C. ve Lee, J. 1995. An lm test for a unit root in the presence of a structural break, Econometric Theory, 11 (2): 359-368.
• Bahşi, N. ve Çetin, E. 2020. Determining of agricultural credit impact on agricultural production value in Turkey. Ciência Rural, 50 (11): 1-13.
• Baysa, E. ve Cihangir, M. 2021. Tarımsal üretimin finansmanına yönelik sübvansiyonlu (faiz indirimli) olarak kullandırımı yaygın olan sıfır faizli kredilerin müşterilere olan maliyetinin tespiti. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13 (25): 323-343.
• Black, R., Adger, W. N., Arnell, N. W., Dercon, S., Geddes, A., ve Thomas, D. 2011. The effect of environmental change on human migration. Global Environmental Change, 21 (1): 3-11.
• Breusch, T. S. ve 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.
• Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. 1979. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74 (366): 427-431.
• Dinler, Z. 2021. Tarım Ekonomisi, Ekin Basım Yayım, 8. Baskı, Bursa, 408 s.
• Doğan, A. 2009. Ekonomik gelişme sürecinde tarımın katkısı: Türkiye örneği, Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 9 (17): 365-392.
• Doğan, Z., Arslan, S. ve Berkman, A. N. 2015. Türkiye’de tarım sektörünün iktisadi gelişimi ve sorunları: tarihsel bir bakış, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8 (1): 29-41.
• Dünya Bankası (WDI). 2023. https://databank.worldbank.org/source/world-developmentindicators#, Erişim Tarihi: 30.06.2023.
• Eberhardt, M. ve Bond, S. 2009. Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. MPRA Paper, 17692: 1-26.
• Emirmahmutoğlu, F. ve Köse, N. 2011. Testing for granger causality in heterogeneous mixed panels. Economic Modelling, 28 (3): 870-876.
• Gürlük, S. ve Turan, Ö. 2008. Dünya gıda krizi: nedenleri ve etkileri, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 22 (1): 63-74.
• Hansen, B. E. 2002. Tests for parameter instability in regressions with I (1) processes. Journal of Business & Economic Statistics, 20 (1): 45-59.
• Iqbal, M., Ahmad, M., Abbas, K. 2003. The impact of institutional credit on agricultural production in Pakistan, The Pakistan Development Review, 4 (42): 469-485,
• Işık, H. B., Kılınç, E. B. ve Bilgin, O. 2015. Tarım kredilerinin tarımsal üretim üzerindeki etkisi. EY International Congress on Economics II, 5-6 Kasım Ankara, s. 215-249.
• İspir, T. ve Türkmen, S. 2019. G7 ülkelerinde sağlık harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: panel nedensellik analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 7 (3): 107-114.
• Johansen, S. ve Juselius, K. 1990. Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52 (2): 169-210.
• Kar, M., Ağır, H. ve Türkmen, S. 2019. Seçilmiş gelişmekte olan ülkelerde elektrik tüketiminin ekonomik büyümeye etkisinin panel ekonometrik analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5 (3): 37-48.
• Kaya, E. ve Kadanalı, E. 2022. The nexus between agricultural production and agricultural loans for banking sector groups in Turkey. Agricultural Finance Review, 82 (1): 151-168.
• Koç, A. A., Edward Yu, T., Kıymaz, T., Sharma, B. P. 2019. Effects of government supports and credits on Turkish agriculture a spatial panel analysis, Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 9 (4): 391-401.
• Nazlıoğlu, S. ve Karul, C. 2017. Panel lm unit root test with gradual structural shifts. 40th International Panel Data Conference, Thessaloniki-Greece, s. 7-8.
• Obilor, S. I. 2013. The impact of commercial banks’ credit to agriculture on agricultural development in Nigeria: An econometric analysis. International Journal of Business, Humanities and Technology, 3 (1): 85-94.
• Ogbuabor, J. E. ve Nwosu, C. A. 2017. The impact of deposit money bank’s agricultural credit on agricultural productivity in nigeria: evidence from an error correction model. International Journal of Economics and Financial Issues, 7 (2): 513-517.
• Örnek, İ. ve Türkmen, S. 2019. Gelişmiş ve yükselen piyasa ekonomilerinde çevresel kuznets eğrisi hipotezi’nin analizi. Çukurova.Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28 (3): 109-129.
• Park, Joon Y. 1992. Canonical cointegrating regressions. Econometrica, 60 (1): 119-143.
• Pesaran, M. H. 2004. General diagnostic tests for cross section dependence in panels. IZA Discussion Paper, 1240 (1): 1-39.
• Pesaran, M. H. ve Yamagata, T. 2008. Testing slope homogeneity in large panels. Journal of Econometrics, 142 (1): 50-93.
• Pesaran, M. H., Ullah, A. ve Yamagata, T. 2008. A bias‐adjusted lm test of error cross‐section independence. The Econometrics Journal, 11 (1): 105-127.
• Saleem, M. A. ve Jan, F. A. 2011. The impact of agricultural credit on agricultural productivity in dera ismail khan (District) khyber pakhtonkhawa pakistan. European Journal of Business and Management, 3 (2): 38-44.
• Schmidt, P. ve Phillips, P. C. 1992. LM tests for a unit root in the presence of deterministic trends. Oxford bulletin of economics and statistics, 54 (3): 257-287.
• Stock, J. H. ve Watson, M. W. 1993. A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 61 (4): 783-820.
• Terin, M., Aksoy, A., Güler, İ. O. 2013. Tarımsal büyümeye etki eden ekonomik faktörlerin belirlenmesi üzerine bir çalışma, Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 3 (3): 41-50.
• Terin, M., Güler, İ. O. ve Aksoy, A. 2014. Türkiye’de tarımsal üretim ile tarımsal kredi kullanımı arasındaki nedensellik ilişkisi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 4 (1): 67-72.
• Thirtle, C., Lin, L. ve Piesse, J. 2003. The impact of research-led agricultural productivity growth on poverty reduction in africa, asia and latin america. World Development, 31 (12): 1959-1975.
• Türkiye Bankalar Birliği (TBB), 2022. https://www.tbb.org.tr/tr, Erişim Tarihi: 30.06.2023.
• Türkmen, S. 2022. Finansallaşma ve enerji tüketimi ilişkisinin analizi: Türk devletleri teşkilatlarından ampirik kanıtlar. Journal of Economic and Reserches, 3 (1): 109-122.
• Westerlund, J. ve Edgerton, D. L. 2008. A simple test for cointegration in dependent panels with structural breaks. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 70 (5): 665-704.
• Yıldız, E. ve Oğuzhan, A. 2007. Türkiye’de uygulanan para politikalarının tarımsal üretime etkisi: model denemesi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9 (2): 206-225.