Dergiler / Ziraat Fakültesi Dergisi / 2026 / Sayı: 1

Benin’de Pirinç İthalat Bağımlılığının Belirleyicileri: Vektör Otoregresif (VAR) Modelinden Kanıtlar

Determinants of Rice Import Dependency in Benin: Evidence From A Vector Autoregressive (VAR) Model

Koffi Romaric Gassi(CUKUROVA UNIVERSITY, FACULTY OF AGRICULTURE)0009-0002-8238-7466
Ufuk Gültekin(CUKUROVA UNIVERSITY, FACULTY OF AGRICULTURE)0000-0002-4378-8868
Seyit Hayran(CUKUROVA UNIVERSITY, FACULTY OF AGRICULTURE)0000-0002-0223-8034
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2026-08-18
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar, pirinç veriminin ithalat üzerinde anlamlı ve negatif bir etkiye sahip olduğunu, yani verim artışının ithalat bağımlılığını azalttığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Benin’de tüm nüfusa yeterli, sağlıklı ve ulaşılabilir gıda sağlamak önemli bir sorun olmaya devam etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışma, 1970-2023 yıllarına ait yıllık veriler kullanarak pirinç ithalatına olan bağımlılığın temel ekonomik belirleyicilerini ortaya koymak amacıyla Vektör Otoregresif (VAR) modelini uygulamaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, pirinç veriminin ithalat üzerinde anlamlı ve negatif bir etkiye sahip olduğunu, yani verim artışının ithalat bağımlılığını azalttığını göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2023 Verileri
⚙️Değişkenler:Benin · Pirinç · Tepki fonksiyonu

Özet

Benin’de tüm nüfusa yeterli, sağlıklı ve ulaşılabilir gıda sağlamak önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Uygulanan politik çabalara rağmen, son on yıllarda pirinç ithalatı artmaya devam etmiştir. Bu çalışma, 1970-2023 yıllarına ait yıllık veriler kullanarak pirinç ithalatına olan bağımlılığın temel ekonomik belirleyicilerini ortaya koymak amacıyla Vektör Otoregresif (VAR) modelini uygulamaktadır. Analizde pirinç verimi, kişi başına düşen GSYH ve döviz kuru değişkenlerine odaklanılmıştır. Birim kök testleri, tüm değişkenlerin birinci farkta durağan olduğunu göstermekte; Johansen testi ise uzun dönemli bir eşbütünleşme ilişkisinin bulunmadığını ortaya koymaktadır. Sonuçlar, pirinç veriminin ithalat üzerinde anlamlı ve negatif bir etkiye sahip olduğunu, yani verim artışının ithalat bağımlılığını azalttığını göstermektedir. Buna karşılık, kişi başına GSYH ve döviz kuru değişkenlerinin istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi bulunmamıştır. Granger nedensellik testleri de verimin ithalat üzerindeki doğrudan etkisini doğrulamaktadır. Bulgular, tarımsal verimliliğin ithalat dinamiklerini şekillendirmedeki merkezi rolünü vurgulamakta ve Benin’de sürdürülebilir yerli üretimi teşvik ederek gıda güvenliğini güçlendirmeye yönelik kanıta dayalı politika önerileri sunmaktadır.

Abstract

Ensuring sufficient, healthy, and accessible food for the entire population remains a critical challenge for Benin. Despite policy efforts, rice imports have continued to rise over the past decades. This study applies a Vector Autoregressive (VAR) model to annual data from 1970 to 2023 to identify the main economic drivers of this dependency, focusing on rice yield, GDP per capita, and the exchange rate. Unit root tests indicate that all variables are stationary in first differences, and Johansen tests confirm the absence of cointegration, implying no long-run equilibrium relationship. The results show that rice yield exerts a significant negative effect on rice imports, with higher productivity reducing import dependence. In contrast, GDP per capita and the exchange rate have no statistically significant impact. Granger causality tests corroborate the direct influence of yield on imports. These findings underscore the central role of agricultural productivity in shaping import patterns and provide evidence-based policy insights to promote sustainable domestic production and strengthen food security in Benin.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Gassi, K. R., Gültekin, U., Hayran, S. (2026). Benin’de Pirinç İthalat Bağımlılığının Belirleyicileri: Vektör Otoregresif (VAR) Modelinden Kanıtlar. Ziraat Fakültesi Dergisi, Sayı: 1. https://doi.org/10.54975/isubuzfd.1880261

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (26)

  1. Affoh, R., Guiyu, Z., Quoi, A. J., Dangui, K., & Swallah, M. S. (2019). Factors influencing rice availability in Togo. Journal of Food Security, 7(4), 109-114. https://doi.org/10.12691/jfs-7-4-2
  2. Akpo, I. F., Tassou Zakari F., Agani, O. F., & Yabi, A. J. (2022). Déterminants de la productivité du riz dans un système de production utilisant l'approche smart valley au centre Bénin. European Scientific Journal, 18(40), 42. https://doi.org/10.19044/esj.2022.v18n40p42
  3. Asnawi, Bachri, N., & Roni, M. (2024). Vector autoregressive model: To analyze the influence of the agriculture, mining and quarrying sectors on local revenues. Mineral Economics, 1-8. https://doi.org/10.1007/s13563-024-00448-9
  4. Assogba, N. P., Gbeto, A., & Zakari, F. T. (2024). Covid-19 related export restrictions and rice market in Benin Republic. Journal of Food Security, 12(4), 94-98. https://doi.org/10.12691/jfs-12-4-4
  5. Atchadé, M. N., & Nougbodé, H. (2024). Statistical investigation on the relationship between climate change, food availability, agricultural productivity, and economic expansion. Heliyon, 10(12), e32520. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32520
  6. Basagaoglu, F. (2020). Causality and VAR analysis of Turkish milk producer price. Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development, 20(4), 95-104.
  7. Ekundayo, B. P. (2023). Rice production, imports and economic growth in Nigeria: An application of autoregressive distributed lag. International Journal of Advanced Economics, 5(2), 48-56. https://doi.org/10.51594/ijae.v5i2.449
  8. Food and Agriculture Organization (FAO), (2025). Statistical database. Access date: 02.19.2025. https://www.fao.org/faostat/en/#data
  9. Farook, A. J., & Kannan, K. S. (2016). Climate change impact on rice yield in India vector autoregression approach. Sri Lankan Journal of Applied Statistics, 16(3), 161-178. https://doi.org/10.4038/sljastats.v16i3.7830
  10. Feizabadi, Y. (2014). Estimation of factors affecting rice import in Iran. Advances in Environmental Biology, 8(22), 352-356.
  11. Gassi, K. R., Gültekin, U., & Ateş, H. Ç. (2025). Rice self-sufficiency in Benin: Analysis and forecasts. International Journal of Food and Agricultural Economics, 13(1), 29-42. https://doi.org/10.22004/ag.econ.355594
  12. Hyuha, T. S., Ekere, W., & Bantebya Kyomuhendo, G. (2017). Determinants of import demand of rice in Uganda. International Journal of Applied and Pure Science and Agriculture, 3(3), 75-81. https://doi.org/10.22623/IJAPSA.2017.3010.FKL6W
  13. Isnaini, S. A., Indah, P. N., & Laily, D. W. (2024). The analysis of factors influencing rice imports in Indonesia. Buletin Penelitian Sosial Ekonomi Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Haluoleo, 26(2), 105-115. https://doi.org/10.37149/bpsosek.v26i2.1412
  14. Lindawati, Purba, F. S., Ayu, S. F., & Darus, M. B. (2024). The influential factor of the rice import problem in Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1413, 012100. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1413/1/012100
  15. Lintang, K. L., & Kurniawan, M. L. A. (2023). Vector autoregressive (VAR) analysis of cocoa export in Indonesia. Journal of Economics Research and Social Sciences, 7(2), 192-205. https://doi.org/10.18196/jerss.v7i2.17083
  16. Liu, S., Huang, M., & Yushui, L. I. (2022). Chinese agricultural insurance development in a VAR Model. Procedia Computer Science, 202, 399-407. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.04.056
  17. Mahmoud Sayed Agbo, H. (2023). Forecasting agricultural price volatility of some export crops in Egypt using ARIMA/GARCH Model. Review of Economics and Political Science, 8(2), 123-133. https://doi.org/10.1108/REPS-06-2022-0035
  18. Ouédraogo, S., Salou, F., & Bazié, Y. (2018). Determinants of the rice import bill in Burkina Faso. International Journal of Economics, Commerce and Management, 5(12), 393-407.
  19. Putra, K., & Mustafa S. (2019). Analysis of factors affecting rice imports in Indonesia. Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 91(7), 97-101. https://doi.org/10.18551/rjoas.2019-07.10
  20. Stock, J. H., & Watson, M. W. (2001). Vector autoregressions. Journal of Economic perspectives, 15(4), 101-115. https://doi.org/10.1257/jep.15.4.101
  21. Tenriawaru, A. N., Al Tawaha, A. R., Rukka, R., Ridwan, M., Chan, N. V., & Syam, S. H. (2023). Vector autoregressive (VAR) method in analyzing the effect of inflation on food price volatility (FPV) in Palopo city, Indonesia. International Journal of Professional Business Review, 8(5), e01897. https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i5.1872
  22. Wabi, M. A., Vanhove, W., Idohou, R., Hounkpèvi, A., Glèlè Kakaï, R. L., & Van Damme, P. (2022). Identification of socio-economic characteristics and farmers’ practices affecting rice (Oryza spp.) yields in Benin (West Africa). Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics and Subtropics, 123(2), 257-271. https://doi.org/10.17170/kobra-202212057195
  23. World Bank. (2025). World bank database. Access date: 02.20.2025. https://data.worldbank.org/country/benin?view=chart
  24. Yanti, M. E., As’ad, O. A., & Sibuea, F. A. (2021). Economic factors affecting rice price fluctuation in North Sumatera. Budapest International Research and Critics Institute-Journal, 4(2), 2277-2285. https://doi.org/10.33258/birci.v4i2.1925
  25. Yelome, O. I., Audenaert, K., Landschoot, S., Dansi, A., Vanhove, W., Silue, D., P. Van Damme., & Haesaert, G. (2018). Combining high yields and blast resistance in rice (Oryza spp.): A screening under upland and lowland conditions in Benin. Sustainability, 10(7): 2500. https://doi.org/10.3390/su10072500.
  26. Yusuf, W. A., Yusuf, S. A., Adesope, A. A. A., & Adebayo, O. Z. (2020). Determinants of rice import demand in Nigeria. Journal of Applied Sciences and Environmental Management, 24(5), 923-931. https://doi.org/10.4314/jasem.v24i5.30