Journals / Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 30 Sayı: 2

Price dynamics of soybean cultivation area in TR62 region and the ımpact of lemon as an alternative product: A koyck model

TR62 bölgesinde soya ekim alanının fiyat dinamikleri ve alternatif ürün olarak limon fiyatının etkisi: koyck modeli

Nihat Fidan(Türkiye İstatistik Kurumu)0000-0002-4289-1265
Sevgi Tüzün Rad(MERSİN ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ)0000-0003-0111-8417
Pages
994–1008
Publication Date
2026-06-29
DOI
—
🏛️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)

In other words, while soybean prices increase production in Mersin, the competition from lemon prices suppresses this growth.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:It is acknowledged that there is a positive relationship between product price and cultivation area in the economic theory.
📊
Key Findings & Data:In Türkiye, production of soya is prominent in TR62 Zone (Adana and Mersin).
💡
Conclusion & Impact:In other words, while soybean prices increase production in Mersin, the competition from lemon prices suppresses this growth.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Fiyat · Koyck modeli · limon

Abstract

It is acknowledged that there is a positive relationship between product price and cultivation area in the economic theory. Nevertheless, this relationship between product price and cultivation area can differ from product to product and from region to region. In Türkiye, production of soya is prominent in TR62 Zone (Adana and Mersin). Self-sufficiency ratio for soya is low (5.2%) in Türkiye and the country is dependent on soya imports. In this regard, boosting production is an important issue to decrease dependency on imports. Within this context, it is important to identify factors impacting farmers’ behavior. An increase in soybean prices expands the cultivation areas in both Adana and Mersin in the long run. However, the effect in Mersin (0.212) is lower than that in Adana (0.385). This difference can be explained by the fact that farmers in Mersin give a much higher priority to lemon as an alternative crop (with a coefficient of -0.315 and significant at the 1% level). In other words, while soybean prices increase production in Mersin, the competition from lemon prices suppresses this growth.

Özet

İktisat teorisinde tarımsal ürün fiyatları ile ekim alanı arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğu kabul edilmektedir. Ancak ürün fiyatları ile ekim alanı arasında ilişki üründen ürüne ve bölgeden bölgeye değişmektedir. Türkiye’de soya üretiminde TR62 Bölgesi (Adana ve Mersin) öne çıkmaktadır. Türkiye soyada ithalata bağlı olup; kendine yeterlilik oranı çok düşüktür (%5,2). Soyada üretimi artırmak yani dışa bağımlılığı azaltmak önemlidir. Bu nedenle çiftçi davranışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada “diğer değişkenler sabitken” varsayımı altında TR62 bölgesinde 2004-2024 döneminde soya “fiyatı” ile soya “ekim alanı” arasındaki ilişki ve alternatif ürün olarak “limon fiyatının”, soya “ekim alanı” üzerindeki etkisini ortaya koymak amaçlanmıştır. Soya fiyatlarındaki artış uzun dönemde Adana ve Mersin’de ekim alanlarını artırmaktadır. Ancak Mersin’de (0,212), Adana'ya (0,385) göre düşüktür. Bunun sebebi, Mersin'deki çiftçilerin alternatif ürün olan limona (katsayısı -0,315 ve %1 düzeyinde anlamlı) çok daha fazla öncelik vermesi ile açıklanabilir. Yani Mersin'de soya fiyatı üretimi artırır ama limon fiyatı rekabeti bu artışı baskılamaktadır.

🔖

Cite This Article

Fidan, N., Rad, S. T. (2026). Price dynamics of soybean cultivation area in TR62 region and the ımpact of lemon as an alternative product: A koyck model. Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, Cilt: 30 Sayı: 2, 994–1008. https://ajindex.com/articles/1348292

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. Akın, A., Erdoğan, N., Berberoğlu, S., Çilek, A., Erdoğan, A., Dönmez, C., & Şatır, O. (2018, September 18-21). Çukurova tarımsal ürün deseninin geleceğe yönelik modellemesi. VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu (UZAL-CBS 2018), Eskişehir, Türkiye. http://dx.doi.org/10.15659/uzalcbs2018.6730
  2. Behera, R. N., Nayak, D. K., Andersen, P., & Maren, I. E. (2016). From Jhum to broom: Agricultural land- use change and food security implications on the Meghalaya Plateau, India. Ambio, 45(1), 63-77.
  3. Çetinkaya, C. P., & Günaçtı, M. C. (2018). Gediz Havzası’nda yıllık bitki deseni değişimlerinin ekonomik nedenleri ve sulama suyu talebine etkileri. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 20(58), 10-27.
  4. Demirdöğen, A., Olhan, E., & Chavas, J. P. (2016). Food vs. fiber: An analysis of agricultural support policy in Turkey. Food Policy. https://doi.org/10.1016/j. foodpol.2015.12.013
  5. Dikmen, N. (2006). Koyck-Almon yaklaşımı ile tütün üretimi ve fiyat ilişkisi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2), 153-168.
  6. Işık, H. B., & Bilgin, O. (2016, November). The effects of agricultural support policies on agricultural production: The case of Turkey. In RSEP International Conferences on Social Issues and Economic Studies, 2nd Multidisciplinary Conference, Madrid, Spain (pp. 111-119).
  7. Kibar, H., Kibar, R., & Sürmen, M. (2014). Sıcaklık ve yağış değişiminin Iğdır ilinde bitkisel ürün deseni üzerine etkileri. Adnan Menderes Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 11(1), 11-24.
  8. Mruthyunjaya, & Kumar, P. (1989). Crop economics and cropping pattern changes. Economic and Political Weekly, 24(51/52), A159-A161, A163-A166. https://www.jstor.org/stable/4395740
  9. Nelson, G. C., Valin, H., Sands, R. D., Havlík, P., Ahammad, H., Deryng, D., Elliott, J., Fujimori, S., Hasegawa, T., Heyhoe, E., Kylei, P., Von Lampe, M., Lotze- Campen, H., Mason d’Croza, D., van Meijl, H., van der Mensbrugghe, D., Özçelik, A., & Özer, O. O. (2006). Koyck modeliyle Türkiye’de buğday üretimi ve fiyatı ilişkisinin analizi. Tarım Bilimleri Dergisi, 12(4), 333-339. https://doi. org/10.1501/Tarimbil_0000000398
  10. Özekan, D., & Mumcu Akan, H. D. (2023). Türkiye’nin tarımsal ürün deseninin Batı ve Orta Anadolu özelinde analizi. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 9(2), 251-272.
  11. Özen, M. F. (2022). Mevzuat değişikliğinin buğday ve mısır alan değişimlerine etkisinin uzaktan algılama görüntüleri ile belirlenmesi: Harran Ovası örneği (Yüksek lisans tezi). Harran Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Anabilim Dalı.
  12. Özkan, Ş. (2023). Tarımsal desteklemelerin çiftçi kararlarına etkisi: Mersin ili örneği (Doktora tezi, MEÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı, No. 842855).
  13. Sağdıç, E., & Çakmak, E. (2021). Tarımsal destek ödemeleri ile tarımsal üretim düzeyi arasındaki nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 10(2), 1858-1880. https:// doi.org/10.15869/itobiad.851919
  14. Sönmez, M. E. (2012). Kızıltepe ilçesinde bitkisel ürün deseninde meydana gelen değişimler ve olası olumsuz sonuçları. Coğrafi Bilimler Dergisi, 10(1), 39-62.
  15. TEPGE. (2024, Temmuz). Tarım ürünleri piyasaları: Soya (Hazırlayan: M. Özcan).
  16. Tüfekçi, Ş. (2019). Konya-Ereğli Ticaret Borsası soya fasulyesi Ar-Ge raporu.
  17. Türkiye İstatistik Kurumu [TÜİK]. (2024). Bitkisel üretim istatistikleri: 2004-2024 dönemi.
  18. Uslu, H., & Apaydın, F. (2021). Türkiye’de tarımsal verimlilik ve alan bazlı desteklemeler üzerine ampirik bir uygulama. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 477- 499.