Uluslararası Tarımsal Üretim Etkinliği Analizi: Gelir Ekonomisi Grupları ile Meta Sınır Yaklaşımı

Öz

Bu çalışmada ülkelerin tarımsal üretim etkinlikleri, ölçeğe göre sabit ve değişken getiri varsayımına dayanan modellerle, Veri Zarflama Analizi yöntemi ile tahminlenmeye çalışılmıştır. Etkinlik karşılaştırması açısından Meta Sınır yaklaşımı kullanılmış, ülkeler gelirlerine göre gruplandırılmıştır. Toplamda 205 ülke, Düşük gelirliler, Orta-Düşük gelirliler, Orta-Yüksek gelirliler ve Yüksek gelirliler olmak üzere dört gruba ayrılmışlardır. Ülkeler hem kendi grupları hem de tüm ülkelerin yer aldığı havuz grupta ayrı ayrı analiz edilmiştir. Sonuç olarak, gelir gruplarının ülkelerin tarımsal üretim etkinlikleri üzerinde pozitif bir etkiye sahip olduğu, gelir arttıkça üretim etkinliğinin arttığı belirlenmiştir. Bunun yanında, ülkelerin özellikle tarımsal üretim alanlarını kullanma açısından etkin olmadıkları ayrıca sermaye yoğun ülkelerin emek yoğun ülkelere göre daha yüksek etkinlikle çalıştıkları sonucuna varılmıştır.

Kaynakça

1. Armagan, G., A.Ozden and S.Bekcioglu, 2010. Efficiency and total factor productivity of crop production at NUTS1 level in Turkey: Malmquist index approach. Quality and Quantity. 44:573-581.
2. Banker, R.D., A.Charnes and W.Cooper, 1984. Models for Estimation of Technical and Scale Inefficiencies in Data Development Analysis. Management Science. 30: 1078-1092.
3. Charnes, A., W.W.Cooper and E.Rhodes, 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research. 2:429-444.
4. Coelli, T.J. and D.S.P.Rao, 2003. Total Factor Productivity Growth in Agriculture: A Malmquist Index Analysis of 93 Countries 1980–2000. Centre for Efficiency and Productivity Analysis (CEPA) Working Paper Series No:02/2003. Australia.
5. Cooper, W., L.Seiford and T.Kaoru, 2006. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. Springer. New York. NY., 215 p.
6. Dünya Bankası, 2016. Ülkeler ve Gelir Grupları İstatistikleri.
7. FAO, 2013. Tarımsal Üretim İstatistikleri.
8. Färe, R., Primont D (1995) Multi-output production and duality: theory and applications. Kluwer, Boston

9. Farrell, M. J., 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. 120: 253‐281.
10. Fulginiti, L.E., Perrin, R.K., 1997. LDC Agriculture: Nonparametric Malmquist Productivity Indices. Journal of Development Economics. 53:373-390.
11. Galanopoulos, K., G.Karagiannis and T.H. Koutroumanidis, 2004. Malmquist productivity index estimates for European agriculture in the 1990’s. Operational Research. 4(1):73-91.
12. Hayami, Y. And V.W.Ruttan, 1970. Agricultural productivity differences among countries. Am. Econ. Rev. 40:895–911
13. Nin, A., C.Arndt and P.V.Preckel, 2003. Is agricultural productivity in developing countries really shrinking? New evidence using a modified nonparametric approach. Journal of Development Economics. 71:395-415.
14. O’Donnel, C. J., D.S.P.Rao and G.E. Battese, 2008. Metafrontier Frameworks for the Study of Firm-Level Efficiencies and Technology Ratios. Empirical Economics. 34:234-255.
15. Ozcan, Y.A., 2014. Health Care Benchmarking and Performance Evaluation: An Assessment Using Data Envelopment Analysis (DEA). Springer, New York, NY., 99 p.
16. Ozden, A and G.Armagan, 2005. Determination of Productivity of Crop Enterprises in Aydın Province of Turkey. J. Agric. Econ. 11(2):111-121.
17. Ozden, A. and R.Dios-Palomares, 2015. Environmental, quality and technical efficiency in olive oil industry. A metafrontier comparison between Turkey and Spain. Fresenius Environmental Bulletin. 24(12):4353-4363.
18. Ozden, A., 2016. Measuring Environmental Efficiency in the EU Agricultural Sector: Considering Desirable and Undesirable Outputs. Fresenius Environmental Bulletin 25(1):240-248.
19. Wongchai, A., W.Liu and K.Peng, 2012. DEA Metafrontier Analysis on Technical Efficiency Differences of National Universities in Thailand. International Journal on New Trends in Education & their Imp. 3(4):30-41.