TARIMSAL KATMA DEĞER GÖSTERGELERİNİN POLONYA VE TÜRKİYE İÇİN KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ

Yıl 2023, Cilt: 5 Sayı: 1, 1 - 14, 19.03.2023

Nilcan Mert , Özlem Eştürk

Öz

Tarım sektörü, beslenme için gerekli olan gıda maddelerinin temininin yanı sıra sanayiye hammadde temin ederek ülke ekonomisine katma değer yaratmaktadır. Katma değer, üretilen mal ve hizmetlerin parasal değeri ile üretimde kullanılan girdiler arasındaki farkı ifade eder. Bu çalışmada, 1995-2018 döneminde Polonya ve Türkiye’nin tarımsal katma değerlerinin belirleyicileri analiz edilmiştir. Çalışmada tarımsal katma değer bağımlı değişkeni oluştururken, bireysel GSYİH, brüt sermaye oluşumu, tarım arazisi oranı bağımsız değişkenleri oluşturmuştur. Tarım arazisi ve kişi başına düşen GSYİH tarımsal katma değer üzerinde olumlu bir etkiye sahipken, brüt sermaye oluşumunun tarımsal katma değer üzerinde olumsuz etkiye sahip olduğu belirlenmiştir. Elde edilen uzun dönem katsayılarının Polonya için istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Tarım arazisindeki %1'lik değişim ve kişi başına düşen GSYİH, tarımsal katma değeri Polonya için sırasıyla %0,0643 ve %2,8223 oranında aynı yönde değiştirmiştir. Brüt sermaye oluşumundaki %1'lik değişim ise tarımsal katma değeri %0,0498 oranında ters yönde değiştirmiştir. Türkiye için elde edilen bulgular değerlendirildiğinde, tarım arazisi ve brüt sermaye oluşum katsayıları negatif ve istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Kişi başına düşen GSYİH katsayısı pozitif ancak istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Türkiye için tarım arazisi ve brüt sermaye oluşumundaki %1'lik değişim tarımsal katma değeri sırasıyla %0,0365 ve %0,0367 ters yönde değiştirmiştir.

Anahtar Kelimeler

Katma Değerli Tarım, Türkiye, Polonya, Kointegrasyon

A COMPARATIVE ANALYSIS OF THE VALUE-ADDED AGRICULTURE INDICATORS FOR POLOND AND TURKEY

Öz

The agricultural sector creates added value for the country's economy by supplying raw materials to the industry, as well as the supply of foodstuffs necessary for nutrition. Value added refers to the difference between the monetary value of goods and services produced and the inputs used in production. In this study, the determinants of agricultural value added in Poland and Turkey for the period 1995-2018 were analyzed. In the study, while value added agriculture constituted the dependent variable, individual GDP, gross capital formation, ratio of agricultural land constituted the independent variables. An 1% change in agricultural land and GDP per capita changed value added agriculture in the same direction by 0.0643% and 2.8223% for Poland, respectively. On the other hand, an 1% change in gross capital formation changed value added agriculture by 0.0498% in the opposite direction. When the findings obtained for Turkey were evaluated, the agricultural land and gross capital formation coefficients were negative and statistically significant. GDP per capita coefficient was positive but statistically it was not significant. Accordingly, an 1% change in agricultural land and gross capital formation was expected to change value added agriculture per employee by 0.0365% and 0.0367% in the opposite direction for Turkey, respectively.

Anahtar Kelimeler

Value Added Agriculture, Turkey, Poland, Cointegration

Kaynakça

• 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. doi:10.23834/isrjournal.456791
• Asom, S., & Ijirshar, V. (2016). Impact of agriculture value added on the growth of Nigerian economy. Nigerian Journal of Management Sciences: A Multi-disciplinary Edition., 5(1), 238-245.
• Bahşi, N. (2005). Tarımda kamu yatırımlarının tarımsal büyüme üzerine etkileri. (Yüksek Lisans). Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, Adana.
• Bayraktutan, Y., & Arslan, İ. (2008). Türkiye'de Sabit Sermaye Yatırımlarının Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisi: Koentegrasyon Analizi (1980-2006). Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi(14), 1-12. Retrieved from http://iibfdergi.kmu.edu.tr/ userfiles/file/haziran2008/Cilt8/Say14/1-12.pdf
• Ben Jebli, M., & Ben Youssef, S. (2015). The environmental Kuznets curve, economic growth, renewable and non-renewable energy, and trade in Tunisia. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 47, 173-185. doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.02.049
• Bucak, Ç. (2021). AB15 ülkelerinde ve Türkiye’de ekonomik karmaşıklık endeksi, insani gelişme endeksi ve karbon emisyonu: Panel veri analizi. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 12(1), 71-88. doi:10.18354/esam.763411
• Ceylan, R. F., & Ozkan, B. (2013). Agricultural value added and economic growth in the European union accession process. New Medit, 12(4), 62-71. Retrieved from https://newmedit.iamb.it/2013/10/10/agricultural-value-added-and-economic-growthin-theeuropean- union-accession-process
• Çuhadar, P. (2020). Gelişmekte olan ülkelerde politik ekonomi, iklim değişikliği ve tarım ilişkisinin dinamik panel veri analizi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 26(1), 41-50. doi:10.24181/tarekoder.697179
• Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time-series with a unit-root. Econometrica, 49(4), 1057-1072. doi:10.2307/1912517
• Erçakar, M. E., & Taşçı, H. M. (2011). Tarım ürünlerinde verİmlilik-fiyat ilişkisi: Türkiye üzerİne ampirik bir uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 10(36), 171-186. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/esosder/issue/6150/82596 14
• Erdinç, Z., & Aydınbaş, G. (2021). Tarımsal katma değer belirleyicilerinin panel veri analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(1), 213-232. doi:10.18037/ausbd.902602
• Gardner, B. L. (2005). Causes of rural economic development. Agricultural Economics, 32(s1), 21-41. doi:https://doi.org/10.1111/j.0169-5150.2004.00012.x
• Gregory, A. W., & Hansen, B. E. (1996). Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics, 70(1), 99-126. doi:https://doi.org/10.1016/0304-4076(69)41685-7
• Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2), 231-254. doi:https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
• Johansen, S. (1995). Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models. Oxford: OUP Oxford.
• Lee, J., & Strazicich, M. C. (2003). Minimum lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. The Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082-1089. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/3211829
• Lio, M., & Liu, M.-C. (2008). Governance and agricultural productivity: A cross-national analysis. Food Policy, 33(6), 504-512. doi:https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2008.06.003
• Lu, R., & Dudensing, R. (2015). What Do We Mean by Value-added Agriculture? Choices: The Magazine of Food, Farm, and Resource Issues, 30(4), 229438. doi:10.22004/ag.econ.229438
• Mert, M., & Çağlar, A. (2019). Eviews ve Gauss Uygulamalı Zaman Serileri Analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
• Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika, 75(2), 335-346. doi:10.1093/biomet/75.2.335 %J Biometrika
• Rizov, M., Pokrivcak, J., & Ciaian, P. (2013). CAP Subsidies and Productivity of the EU Farms. Journal of Agricultural Economics, 64(3), 537-557. doi:https://doi.org/10.1111/1477-9552.12030
• Yavuzaslan, K., & Soyyiğit, S. (2019). Tarımsal katma değeri etkileyen faktörler üzerİne bir inceleme: E7 ülkeleri örneği. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(19), 403-429. doi:10.9775/kauiibfd.2019.017