SavedAdd your journal

Journals / Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 3

THE RELATIONSHIP BETWEEN TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY AND TRADE OPENNESS IN TÜRKİYE’S AGRICULTURAL SECTOR

TÜRKİYE’DE TARIM SEKTÖRÜNDE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ VE TİCARİ AÇIKLIK İLİŞKİSİ

Yılmaz Köprücü(ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, İKTİSAT BÖLÜMÜ)0000-0002-9539-7957
Pages
1509–1524
Publication Date
2026-09-30
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Therefore, this study highlights the need to improve education, provide training to agricultural sector workers, and increase foreign trade to ensure the sustainability of productivity growth in the agricultural sector.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study investigates the determinants of agricultural total factor productivity (TFP) in Türkiye for the period 1988–2022 using the quantile regression approach.
📊
Key Findings & Data:Trade openness, education (the net enrollment rate in secondary education temperature as a measure of climate change, and agricultural credit are included in the model as explanatory variables.
💡
Conclusion & Impact:Therefore, this study highlights the need to improve education, provide training to agricultural sector workers, and increase foreign trade to ensure the sustainability of productivity growth in the agricultural sector.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2022 Verileri
⚙️Variables:TFV · Ticari Açıklık · Tarımsal Krediler

Abstract

This study investigates the determinants of agricultural total factor productivity (TFP) in Türkiye for the period 1988–2022 using the quantile regression approach. Trade openness, education (the net enrollment rate in secondary education temperature as a measure of climate change, and agricultural credit are included in the model as explanatory variables. The quantile regression approach allows for the analysis of the varying effects of these factors across different levels of productivity Given that the effects on productivity may not be the same across all observations, this method reveals how these effects differ across productivity levels. According to the estimation results, the effects of education and trade openness on productivity become particularly evident at higher levels of productivity. In contrast, the relationship between agricultural credit and agricultural total factor productivity is statistically significant at lower quantile levels. At higher levels of productivity, trade openness and educational attainment increase TFP. Therefore, this study highlights the need to improve education, provide training to agricultural sector workers, and increase foreign trade to ensure the sustainability of productivity growth in the agricultural sector.

Özet

Bu çalışmada, 1988–2022 dönemi için Türkiye’de tarımsal toplam faktör verimliliğinin (TFV) belirleyicileri kantil regresyon yaklaşımıyla incelenmektedir. Analizde ticari açıklık, eğitim (ortaöğretimde net okullaşma oranı), iklim değişikliğini ifade eden sıcaklık ve tarımsal kredi açıklayıcı değişkenler olarak modele dahil edilmiştir. Kantil regresyon yaklaşımı, söz konusu unsurların verimlilik seviyelerine göre değişen etkilerini analiz etmeye olanak sağlamaktadır. Verimliliğin etkisi tüm gözlemler için aynı olmama ihtimaline karşılık, bu yöntem farklı verimlilik seviyelerinde değişen etkileri ortaya koymaktadır. Tahmin sonuçlarına göre, eğitim ve ticari açıklığın verimlilik üzerindeki etkisi, özellikle verimliliğin yüksek olduğu durumlarda ortaya çıkmaktadır. Bunun aksine, tarımsal krediler ile tarımsal toplam faktör verimliliği arasındaki ilişki, düşük kantil düzeylerinde istatistiki anlamlılığa sahiptir. Yüksek verimlilik düzeylerinde ticari açıklık ve eğitim düzeyleri TFV’ni artırmaktadır. Bu nedenle, bu çalışma tarımsal verimlilik artışının sürdürülebilirliğini sağlamak için eğitimin iyileştirilmesi, tarım sektörü çalışanlarına eğitimlerin verilmesi ve dış ticaretin arttırılmasının gerekliliğini vurgulamaktadır.

🔖

Cite This Article

Köprücü, Y. (2026). THE RELATIONSHIP BETWEEN TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY AND TRADE OPENNESS IN TÜRKİYE’S AGRICULTURAL SECTOR. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 3, 1509–1524. https://doi.org/10.17130/ijmeb.1916209

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (38)

  1. Adetutu, M.O., & Ajayi, V. (2020). The impact of domestic and foreign R&D on agricultural productivity in sub-Saharan Africa. World Dev. 125, 104690.
  2. Aydemir, C., & Pıçak, M. (2008). Ekonomik gelişme sürecinde tarım-sanayi ilişkilerinin sektörler arası bütünleşmeye etkileri. Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 11, 129-147. https://dergipark.org.tr/en/pub/zgefd/article/606791
  3. Aydınbaş, G. (2024). Tarımsal verimlilik ile ilişkili faktörlerin tespiti: BRICS-T ülkeleri örneği. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 11(2), 524-535. https://doi.org/10.30910/turkjans.1401633
  4. Cevheri, M. A., & Küçük, N. (2025). Türkiye tarım sektöründe toplam faktör verimliliği (TFV): 1961-2021 döneminin Malmquist TFV endeksiyle analizi. Verimlilik Dergisi, 59(4), 787-802. DOI: 10.51551/verimlilik.1711741
  5. Chen, Po-Chi, Yu, Ming-Miin, Chang, Ching-Cheng, & Hsu, Shih-Hsun. (2008). Total factor productivity growth in China's agricultural sector. China Economic Review, 19(4), 580-593. http://dx.doi.org/10.1016/j.chieco.2008.07.001
  6. Dias Avila, A.F., Evenson, R.E. (2010). Total factor productivity growth in agriculture: The role of technological capital, Handbook of Agricultural Economics. Elsevier, pp. 3769–3822. https://doi.org/10.1016/S1574-0072(09)04072-9
  7. Dünya Bankası. Databank-world development indicators. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators. Erişim Tarihi: 09.11.2025.
  8. Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı. Denge tabloları. https://enerji.gov.tr/preview/tr/63d0007a-f593-458b-9610-353eb2545897. Erişim Tarihi: 20.01.2026.
  9. Eroğlu, N. A., & Bozoğlu, M. (2017). Impacts of the support policies on agricultural efficiency and total factor productivity in Turkey. Anadolu Journal of Agricultural Sciences, 32, 35-39. doi:10.7161/omuanajas.288864
  10. Eruygur, O., Kıymaz, T., & Küçüker, M. C. (2016). Competitiveness and total factor productivity in Turkish agriculture. Ekonomik Yaklasim, 27(100), 237-237. doi: 10.5455/ey.35960
  11. FAO. FAOSTAT. https://www.fao.org/home/en/. Erişim Tarihi: 09.11.2025.
  12. Fourastié, J. (1959). La Productivite. Paris: Presses Universitaires de France, “que sais je”.
  13. Halliru, A. M., Loganathan, N., Hassan, A. A. G., Mardani, A., & Kamyab, H. (2020). Re-examining the environmental Kuznets curve hypothesis in the Economic Community of West African States: A panel quantile regression approach. Journal of Cleaner Production, 276, 124247. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124247
  14. Hu, G., Li, X., Liu, X., Wang, S., Zhang, X., Shi, X.,. & Hubacek, K. (2025). Mitigating the ripple effects of urbanization on farmland productivity and ecological security through inclusive urbanization strategies. NPJ Urban Sustainability, 5(1), 12. https://doi.org/10.1038/s42949-025-00199-8
  15. John, O. O., & Nduka, E. C. (2009). Quantile regression analysis as a robust alternative to ordinary least squares. Scientia Africana, 8(2), 61-65.
  16. Karaman, S., & Özalp, A. (2017). Türkiye tarım sektörü bölgesel toplam faktör verimliliğinin Malmquist endeks ile belirlenmesi. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpaşa University, 34(1), 209-217. https://doi.org/10.13002/jafag4200
  17. Keizer, T. H., & Emvalomatis, G. (2014). Differences in TFP growth among groups of dairy farms in the Netherlands. NJAS-Wageningen Journal of Life Sciences, 70, 33-38. https://doi.org/10.1016/j.njas.2014.03.001
  18. Koç, A., Özdamar, Ö., & Uysal, P. (2023). What explains Total Factor Productivity in agriculture: An empirical investigation using panel data analysis. New Medit, 2023(2), 81-102. https://doi.org/10.30682/nm2302f
  19. Koenker, R., & Bassett, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica, 46(1), 33-50. https://doi.org/10.2307/1913643
  20. Koenker, R., & Xiao, Z. (2006). Quantile autoregression. Journal of the American Statistical Association, 101(475), 980-1006. https://doi.org/10.1198/016214506000000672
  21. Kök, R. (1991). Endüstriyel verimlilik ve etkinlik, bir uygulama. Erzurum: Atatürk Üniversitesi Yayınları, No: 680.
  22. Kök, R., & Deliktaş, E. (2003). Endüstri iktisadında verimlilik ölçme ve strateji geliştirme teknikleri. İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Matbaası.
  23. Kuşkaya, S. (2023). Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme ilişkisinin kantil regresyon ile modellenmesi: ABD örneği. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 234-245. https://dx.doi.org/10.17336/igusbd.953467
  24. Le Clech, N., & Fillat‐Castejón, C. (2017). International aggregate agricultural supply for grain and oilseed: The effects of efficiency and technological change. Agribusiness, 33(4), 569-585. https://doi.org/10.1002/agr.21514
  25. Le Clech, N., & Fillat-Castejón, C. (2020). New estimates of total factor productivity, technical and efficiency changes for the global agricultural economy (No. ART-2020-118376). http://dx.doi.org/10.5424/sjar/2020182-15224
  26. Meteoroloji Genel Müdürlüğü. https://mgm.gov.tr/#. Erişim Tarihi: 09.11.2025.
  27. Mollavelioğlu, M. Ş., & Ceylan, R. (2010). Türkiye ve AB ülkelerinde tarimsal toplam faktör verimliliği ve yakinsama analizi. Akdeniz İİBF Dergisi, 10(20), 86-103. https://dergipark.org.tr/en/pub/auiibfd/article/359208
  28. Ong, B., Lee, T.M., Li, G. & Chuen, D.L.K. (2015). Evaluating the potential of alternative cryptocurrencies. In D. L. K. Chuen (Ed.), Handbook of Digital Currency: Bitcoin, Innovation, Financial Instruments, and Big Data (ss. 81–135). Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-98973-2.00022-8
  29. Otgun, H., Fulginiti, L., Perrin, R. (2024, July). The impact of trade openness on regional agricultural productivity in Türkiye. Paper presented at the Agricultural & Applied Economics Association (AAEA) Annual Meeting, New Orleans, LA.
  30. Parman, J. (2012). Good schools make good neighbors: Human capital spillovers in early 20th century agriculture. Explor. Econ. Hist. 49 (3), 316–334. https://doi.org/10.1016/j.eeh.2012.04.002
  31. Sherwood, B. S. (2014). Quantile regression model selection (Unpublished Doctoral Thesis). University of Minnesota.
  32. Şengül, S., Karahan Dursun, P. (2026). Agricultural total factor productivity in Türkiye: An ARDL analysis of macro-institutional drivers. İnsan ve İnsan Bilim Kültür Sanat ve Düşünce Dergisi, 13(41), 49-61. https://doi.org/10.29224/insanveinsan.1793544
  33. TÜİK. Tüketici fiyat endeksi. https://data.tuik.gov.tr/. Erişim Tarihi: 27.09.2025.
  34. Türkiye Bankalar Birliği. İllere ve bölgelere göre mevduat ve kredi çeşitlerinin dağılımı. https://www.tbb.org.tr/istatistiki-raporlar/2020-yillik-illere-ve-bolgelere-gore-mevduat-ve-kredi-cesitlerinin-dagilimi. Erişim Tarihi: 20.01.2026.
  35. USDA. International agricultural productivity. https://www.ers.usda.gov/data-products/international-agricultural-productivity. Erişim Tarihi: 27.09.2025.
  36. Yaman, H., Sungur, O., & Dulupçu, M. A. (2024). Measuring the agricultural total factor productivity of provinces in Turkey using Malmquist index. Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (67), 191-196. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1345345
  37. Hu, G., Li, X., Liu, X., Wang, S., Zhang, X., Shi, X.,. & Hubacek, K. (2025). Mitigating the ripple effects of urbanization on farmland productivity and ecological security through inclusive urbanization strategies. NPJ Urban Sustainability, 5(1), 12. https://doi.org/10.1038/s42949-025-00199-8
  38. Yaman, H., Sungur, O., & Dulupçu, M. A. (2024). Measuring the agricultural total factor productivity of provinces in Turkey using Malmquist index. Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (67), 191-196. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1345345