Türkiye’de Pamuk Üretimi İle Fiyatı Arasındaki İlişkinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Öz

Bu çalışmada, Türkiye’de pamuk üretim miktarı ile pamuk reel fiyatları arasındaki ilişkinin gecikmesi dağıtılmış modellerden olan Koyck yaklaşımı çerçevesinde incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye’de pamuk yetiştirilen 19 ile ait veri seti ve panel veri yöntemleri kullanılmıştır. Pamuk reel fiyatları, her ile ait nominal pamuk fiyatları ile Türkiye geneline ait tüketici fiyatları endeksi kullanılarak hesaplanmıştır. Çalışmada panel veri yatay kesit bağımlılığına yönelik yapılan incelemede farklı illere ait hem pamuk üretim miktarı hem de pamuk reel fiyat değişkenleri arasında pozitif korelasyon olduğu görülmüştür. Bu korelasyonun pamuk üretim miktarı için %21.6 ve reel pamuk fiyatları için %90.4 olduğu görülmüştür. Pesaran (2007) panel birim kök testi bulguları, pamuk üretim miktarı ve pamuk reel fiyatı serilerinin durağan olduğunu desteklemiştir. Bu sonuç, hem pamuk üretim miktarı hem de reel pamuk fiyatı serisinin meydana gelen dış şoklardan sonra kendi uzun dönem düzeylerine dönme eğilimi gösterdiğine işaret etmektedir. Panel veri sabit etkiler modelinin temel varsayımlarına ilişkin sorunlar dikkate alınarak, pamuk üretim fonksiyonu dirençli standart hatalara dayanan ve otokorelasyon, değişen varyans ve yatay kesit bağımlılığının varlığında da etkin sonuçlar sağlayan Driscoll ve Kraay (1998) yaklaşımı çerçevesinde tahmin edilmiştir. Koyck yaklaşımı çerçevesinde yapılan panel veri sabit etkili model tahmin sonuçları ise reel pamuk fiyatında meydana gelen %1’lik bir değişmenin pamuk üretim miktarını aynı yıl %0.31 oranında ve aynı yönde etkilediğini göstermiştir. Reel pamuk fiyatındaki bu değişme 1 ve 2 yıl sonraki pamuk üretim miktarını sırasıyla %0.26 ve %0.22 oranında etkilemektedir. Çalışmada, pamuk reel fiyatında meydana gelen değişmenin pamuk üretim miktarına yansıması için gereken ortalama süre ise 4.99 yıl olarak hesaplanmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Pamuk üretim miktarı
• reel pamuk fiyatı
• Koyck yaklaşımı
• panel veri
• Türkiye

Analysis of the Relationship Between Cotton Production and Prices by using Koyck Approach in Turkey

Öz

In this study, the relationship between the amount of cotton production and real cotton prices have been investigated for Turkey in the framework of Koyck approach which is one of the distributed lag models. For this purpose, data for the 19 cotton grown provinces of Turkey and panel data methods were used. Cotton real prices were calculated using the nominal cotton prices of each province and the consumer price index of Turkey in general. In the study, in analysis made for panel data cross-sectional dependency it was observed that there are positive correlations between both the amount of cotton production and real price variables of different provinces. This correlation was found to be 21.6% for cotton production and 90.4% for real cotton prices. Findings of Pesaran (2007) panel unit root test supported that cotton production and cotton real price series were stationary. This result supports that both series return to their long run levels after external shocks. Taking into account the problems related to the basic assumptions of the fixed effects model, the cotton production function was estimated in the context of Driscoll and Kraay (1998) approach, which is based on robust standard errors and provides effective results in the presence of autocorrelation, heteroscedasticity and cross-sectional dependence. The findings of the panel data fixed effect model estimations made within the framework of the Koyck approach showed that a 1% change in the real cotton price affected cotton production in the same direction by 0.31% in the same year. Furthermore, this change in real cotton price affects cotton production by 0.26% and 0.22% after 1 and 2 years, respectively. Finally, the average time required to reflect the real cotton price changes on the production was calculated as 4.99 years.

Anahtar Kelimeler

• Cotton production amount
• Real cotton price
• Koyck approach
• Panel data
• Turkey

Kaynakça

1. Ağazade S, 2016. Doğu Avrupa geçiş ekonomilerinde rekabet ve gelir düzeyi ilişkisi. Rekabet Dergisi, 66: 120-146.
2. Akgül S, Yıldız Ş, 2016. Yozgat’ta buğday üretimi ve fiyat ilişkisinin Koyck modeliyle analizi. Bozok Üniversitesi Uluslararası Bozok Sempozyumu, 5-7 Mayıs, Yozgat, 178-188.
3. Aktaş E, 2006. Çukurova Bölgesi’nde pamuk arz duyarlılığının tahmini üzerine bir çalışma. Tarım Ekonomisi Dergisi,12(1): 3-8.
4. Arısoy H, Bayramoğlu Z, 2017. Determination of the effect of price fluctuation on producer income the case of potatoes. Turkish Journal of Agriculture –Food Science and Tecnology, 5(11): 1342-1349.
5. Baltagi BH, 2013. Econometric analysis of panel data. 5th ed., John Wiley and Sons Ltd., UK.
6. Baltagi BH, Wu PX, 1999. Unequally spaced panel data regressions with AR(1) disturbances. Econometric Theory, 15(6): 814-823.
7. Berk A, 2017. The analysis of relationship sunflower production and its price by using Koyck model in Turkey. Custos e@gronegocio on line 13(4): 42-53
8. Bhargava A, Franzini L, Narendranathan W, 1982. Serial correlation and the fixed effects model. The Review of Economic Studies, 49(4): 533-549.

9. Çelik Ş, 2014. Türkiye’nin kabuklu fındık üretiminde üretim-fiyat ilişkisinin Koyck yaklaşımı ile analizi. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 1(4): 524-530.
10. Çelik, Ş., (2015), Koyck ve Almon gecikme modeli ile koyun sütü üretiminde üretim- fiyat ilişkisinin analizi: Türkiye örneği. Akademik Bakış Dergisi, 50: 137-149.
11. Çetinkaya Ş, 2012. Türkiye’nin son on yıllık buğday üretimindeki miktar-fiyat ilişkisinin ekonometrik analizi: Koyck-Almon tekniği. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 4(1): 52-66.
12. Dickey DA, Fuller WA, 1981. Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4): 1057-1072.
13. Dikmen N, 2006. Koyck –Almon yaklaşımı ile tütün üretimi ve fiyat ilişkisi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2):.153-168
14. Doğan HG, Gürler AZ, Ayyıldız B, 2014. Patates üretiminde üretim-fiyat ilişkisinin Koyck yaklaşımı ile analitik olarak değerlendirilmesi (TR71 bölgesi örneği). Türk Tarım-Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2(1): 42-46.
15. Driscoll JC, Kraay AC, 1998. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. The Review of Economics and Statistics, 80(4): 549-560.
16. Erdal G, 2006. Tarımsal ürünlerde üretim-fiyat ilişkisinin Koyck yaklaşımı ile analizi (domates örneği). Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 23(2): 17-24.
17. Erdal G, Erdal H. 2008. Kuru soğanda üretim fiyat etkileşimi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 25(1): 33-39.
18. Eski Ö, Kayalak S, 2018. Türkiye’de pamuk üretimi için bir öngörü modeli Var yaklaşımı. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi, 6: 131-137.
19. Gujarati DN, Porter DC, 2012. Temel ekonometri. Beşinci Baskıdan Çeviri, Literatür Yayınları, İstanbul.
20. Hausman J, 1978. Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6): 1251-1271.
21. Karaman S, Koçak A, Tezel G, 2015. Determinants of cotton prices in Turkey: A Var approach. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi,1(2): 1-8.
22. Koyck LM, 1954. Distributed lags and investment analysis. North-Holland Publishing, Amsterdam.
23. Önder K, 2017. Pamuk arzını etkileyen faktörlerin panel veri ile analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 12(1): 83-98.
24. Özbay N, Çelik Ş, 2016. Türkiye’de üretim-fiyat ilişkisinin almon gecikme modeli ile incelenmesi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 19(2): 141-146.
25. Özçelik A, Özer OO, 2006 Koyck modeliyle Türkiye’de buğday üretimi ve fiyat ilişkisinin analizi. Tarım Bilimleri Dergisi, 12(4): 333-339.
26. Özer OO, Özçelik A, Kayalak S, 2014. Geçmiş fiyatlar ile fark ödeme sisteminin pamuk üretimine etkisi. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 3-5 Eylül, Samsun, 830-835.
27. Özer, O., İlkdoğan, U. (2013). Box-Jenkins modeli yardımıyla dünya pamuk fiyatının tahmini. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi 10 (2): 13-20.
28. Özüdoğru T, Miran B, 2015. Türkiye’de farklı destekleme politikalarının pamuk arzı üzerine etkileri. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 1(2): 9-19.
29. Pesaran MH, 2004. General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics, 0435.
30. Pesaran MH, 2007. A simple panel unit root test in the presence of cross-section dependence. Journal of Applied Econometrics, 22(2): 265-312.
31. Semerci A, Çelik AD, 2018. Hatay ilinde pamuk üretiminin fonksiyonel analizi. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 15(2): 78-86.
32. Tatoğlu FY, 2012. Panel veri ekonometrisi. Beta Basım, İstanbul.
33. TÜİK. (2019a). Bitkisel Üretim İstatistikleri, https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=tarim-111&dil=1, (Erişim tarihi: 13.11.2019).
34. TÜİK. (2019b). Tarımsal Fiyat ve Ekonomik Hesaplar, https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=tarim-111&dil=1, (Erişim tarihi: 13.11.2019).
35. TÜİK. (2019c). Tüketici Fiyat Endeksi, (TÜFE) https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=enflasyon-ve-fiyat-106&dil=1, (Erişim tarihi: 13.11.2019).
36. Yurdakul F, 1998. Pamuk üretimi ile pamuk fiyatları arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi: Koyck ve Almon yaklaşımı. Çukurova Üniversiteis, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1): 343-351.