R&D Expenditures and Growth: An Empirical Analysis on Agricultural Sector of Turkey

Öz

Research and development (R&D) expenditures play an important role in innovation, increasing productivity and economic growth. R&D expenditures are carried out by public and private sectors to increase the quality and productivity in agricultural production. This study reveals the current state of agricultural R&D spending in the world and in Turkey. In addition, the study examines the Granger causality between the agricultural sector R&D spending and agricultural output in Turkey by using 2003-2017 as a sample period. The results of the study reveal a two-way causality between agricultural R&D expenditures and agricultural output. That is, R&D expenditures positively affect agricultural output and at the same time agricultural output has a positive impact on R&D expenditures.

Anahtar Kelimeler

• R&D,agricultural revenue,Granger causality,Turkey

Ar-Ge Harcamaları ve Büyüme: Türkiye Tarım Sektörü Üzerine Ampirik Bir Çalışma

Öz

Araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) harcamaları inovasyonda, verimliliğin arttırılmasında ve ekonomik büyümede önemli bir rol oynamaktadır. Tarımsal üretimde de kalite ve verimliliği arttırmak için kamu ve özel sektör tarafından Ar-Ge harcamaları yapılmaktadır. Bu çalışmada; dünyada ve Türkiye’de tarımsal Ar-Ge harcamalarının mevcut durumunun ortaya konması, ayrıca Türkiye tarım sektöründe yapılan Ar-Ge harcamaları ve tarımsal hasıla arasındaki ilişkinin Granger nedensellik testi ile 2003-2017 yılları verileri kullanılarak incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın sonuçları, tarımsal Ar-Ge harcamaları ve tarımsal hasıla arasında iki yönlü bir nedensellik bulgusunu ortaya koymaktadır. Diğer bir deyişle, Ar-Ge harcamaları tarımsal hasılayı, tarımsal hasıla da Ar-Ge harcamalarını olumlu olarak etkilemektedir.

Anahtar Kelimeler

• Ar-Ge,tarımsal hasıla,Granger nedensellik,Türkiye

Kaynakça

1. Akaike, H., 1969. Fitting autoregressive models for prediction. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 21: 243-247.
2. Akaike, H., 1973. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. 2nd International Symposium on Information Theory by B.N. Petrov and F. Csaki (Eds.), Akademiai Kiado: Budapest.
3. Alene, A.D., 2010. Productivity growth and the effects of R&D in African agriculture. Agricultural Economics, 41(3‐4): 223-238.
4. Alston, J.M., Beddow, J.M., Pardey, P.G., 2009. Agricultural research, productivity, and food prices in the long run. Science, 325(5945): 1209-1210.
5. Andersen, M.A., 2015. Public investment in US agricultural R&D and the economic benefits. Food Policy, 51: 38-43.
6. Anonim, 2018. Türkiye’de Tarımsal Ar-Ge Harcamaları. Türkiye İstatistik Kurumu, (http://www.tuik.gov.tr/), (Erişim tarihi: 28.09.2019).
7. Anonymous, 2017. The Future of Food and Agriculture: Trends and Challenges. Annual Report. (http://www. fao.org/3/a-i6583e.pdf), (Erişim tarihi: 28.09.2019).
8. Bayaner, A., 2016. Tarımsal Ar-Ge ve ekonomik büyüme. Türkiye Tohumcular Birliği Dergisi, 19: 9-13.

9. Cinemre, H.A., Kılıç, O., 2015. Tarım Ekonomisi (5. Baskı). Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Ders Kitabı No: 11, Samsun.
10. Davidson, R., MacKinnon, J.G., 2004. Econometric Theory and Methods (Vol. 5). New York, Oxford University Press.
11. Doğan, Z., Arslan S., Berkman A., 2015. Türkiye’de tarım sektörünün iktisadi gelişimi ve sorunları: Tarihsel bir bakış. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1): 29-41.
12. Eryılmaz, G.A., Kılıç, O., 2018. İyi tarım uygulamalarının konvansiyonel tarım yapan işletmelerdeki optimum organizasyona etkisi: Samsun İli Bafra İlçesi örneği. Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 15(1):101-106.
13. Eryılmaz, G.A., Kılıç, O., Boz, İ., 2019. Türkiye’de organik tarım ve iyi tarım uygulamalarının ekonomik, sosyal ve çevresel sürdürülebilirlik açısından değerlendirilmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 29(2): 352-361.
14. Geweke, J., Meese, R., Dent, W., 1983. Comparing alternative tests of causality in temporal systems: analytic results and experimental evidence. Journal of Econometrics, 21(2): 161-194.
15. Gonzalo, J., 1994. Five alternative methods of estimating long-run equilibrium relationships. Journal of Econometrics, 60(1-2): 203-233.
16. Guilkey, D.K., Salemi, M.K., 1982. Small sample properties of three tests for Granger-causal ordering in a bivariate stochastic system. The Review of Economics and Statistics, 64(4): 668-680.
17. Hannan, E.J., Quinn, B.G., 1979. The determination of the order of an autoregression. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 41(2): 190-195.
18. Hong, J.P., 2017. Causal relationship between ICT R&D investment and economic growth in Korea. Technological Forecasting and Social Change, 116: 70-75.
19. Johansen, S., 1988. Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3): 231-254.
20. Johansen, S., Juselius, K., 1988. Hypothesis Testing for Cointegration Vectors: With Application to The Demand for Money in Denmark and Finland. Discussion Paper 8805, University of Copenhagen, Copenhagen.
21. Owens, T., Hoddinott, J., Kinsey, B., 2003. The impact of agricultural extension on farm production in resettlement areas of Zimbabwe. Economic Development and Cultural Change, 51(2): 337-357.
22. Özaydın, G., Çelik, Y., 2019. Tarım sektöründe Ar-Ge ve inovasyon. Tarım Ekonomisi Dergisi, 25(1): 1-13.
23. Pardey, P.G., Alston, J.M., Chan‐Kang, C., 2013. Public agricultural R&D over the past half century: an emerging new world order. Agricultural Economics, 44(1): 103-113.
24. Rao, X., Hurley, T.M., Pardey, P.G., 2019. Are agricultural R&D returns declining and development dependent? World Development, 122: 27-37.
25. Ray, D.K., Mueller, N.D., West, P.C., Foley, J.A., 2013. Yield trends are insufficient to double global crop production by 2050. PloS One, 8(6): e66428.
26. Schwarz, G., 1978. Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6: 461-464.
27. Schwert, G.W., 1987. Effects of model specification on tests for unit roots in macroeconomic data. Journal of Monetary Economics, 20(1): 73-103.
28. Stock, J.H., Watson, M.W., 1989. Interpreting the evidence on money-income causality. Journal of Econometrics, 40(1): 161-181.
29. Subaşı, O.S., Ören, M.N., 2013. Türkiye’de tarımsal Ar-Ge harcamaları ve tarımsal büyüme ilişkileri. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 26(2): 99-104.
30. Tilman, D., Balzer, C., Hill, J., Befort, B.L., 2011. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(50): 20260-20264.