Dergiler / Verimlilik Dergisi / 2022 / Cilt: 3 - Sayı: 3

TARIMSAL ETKİNLİK DÜZEYİNİN COĞRAFİK BÖLGELER İTİBARIYLA FARKLILAŞMASI: VERİ ZARFLAMA METAFRONTIER YAKLAŞIMI

VARIATION OF AGRICULTURAL EFFICIENCY LEVEL BY GEOGRAPHICAL REGIONS: DATA ENVELOPMENT METAFRONTIER APPROACH

Sayfa
415–426
Yayın Tarihi
2022-11-06
DOI
—
🏛️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)

Bulgular: Girdi odaklı ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında veri zarflama metafrontier yaklaşımı ile belirlenen etkinliklerin bölgesel olarak farklılaştığı belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu çalışmada, İBBS 3 sınıflaması itibarıyla illerin 2015-2019 yıllarına ait beş yıllık panel verisi kullanılarak Türkiye coğrafi bölgelerinin tarımsal etkinlikleri tahmin edilmiş ve karşılaştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yöntem: Bölgesel teknik etkinlikler ve metafrontier teknik etkinlikler veri zarflama analizi (VZA) ile hesaplanmış, buradan hareketle metateknoloji oranları belirlenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Girdi odaklı ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında veri zarflama metafrontier yaklaşımı ile belirlenen etkinliklerin bölgesel olarak farklılaştığı belirlenmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2015-2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Teknik Etkinlik · Metateknoloji Oranı · Veri Zarflama Analizi

Özet

Amaç: Bu çalışmada, İBBS 3 sınıflaması itibarıyla illerin 2015-2019 yıllarına ait beş yıllık panel verisi kullanılarak Türkiye coğrafi bölgelerinin tarımsal etkinlikleri tahmin edilmiş ve karşılaştırılmıştır. Yöntem: Bölgesel teknik etkinlikler ve metafrontier teknik etkinlikler veri zarflama analizi (VZA) ile hesaplanmış, buradan hareketle metateknoloji oranları belirlenmiştir. Bulgular: Girdi odaklı ölçeğe göre değişen getiri varsayımı altında veri zarflama metafrontier yaklaşımı ile belirlenen etkinliklerin bölgesel olarak farklılaştığı belirlenmiştir. En yüksek teknik etkinlik %91,6 ile Akdeniz Bölgesi’nde, en düşük ise %73,0 ile Güneydoğu Anadolu Bölgesi’nde belirlenmiştir. Metateknoloji oranı açısından değerlendirildiğinde Doğu Anadolu Bölgesi en yüksek orana (%77,9) sahip olmuştur. Doğu Anadolu Bölgesi’ni %73,3 ile Karadeniz, %72,9 ile Güneydoğu Anadolu, %64,0 ile Akdeniz, %51,5 ile Ege Bölgeleri takip etmiştir. En düşük metateknoloji oranı %46,7 ile İç Anadolu Bölgesi’nde tespit edilmiştir. Özgünlük: Bu çalışmanın literatüre iki açıdan önemli katkı yapacağı düşünülmektedir. Birincisi coğrafi bölgeler düzeyinde tarımsal üretim değerinin değerlendirildiği ilk çalışma olması, ikincisi ise tarımsal teknolojik farklılığı dikkate alan ve daha pratik yorumlanmasını sağlayan metafrontier yöntemini kullanıyor olmasıdır.

Abstract

Purpose: In this study, the agricultural efficiency of the geographical regions of Turkey was estimated and compared by using five-year panel data of the provinces for the years 2015-2019 as of NUTS 3. Methodology: Regional technical efficiency and metafrontier technical efficiency were calculated by data envelopment analysis (DEA), and metatechnology rates were determined. Findings: The results showed that the highest technical efficiency was determined in The Mediterranean Region with 91.6%, and the lowest in the Southeast Anatolia region with 73.0%. In terms of metatechnology ratio, the Eastern Anatolia Region had the highest rate (77.9%). The Eastern Anatolia Region was followed by the Black Sea Region with 73.3%, the Southeastern Anatolia Region with 72.9% and Mediterranean Region with 64.0%. The lowest metatechnology ratio was found in the Central Anatolia Region with 46.7%. Originality: It is thought that this study will contribute to the literature in two ways. The first contribution of this study to the literature is that it is the first study to evaluate the agricultural production value at the geographical region level. The second is that it uses the metafrontier method, which takes into account the agricultural technological difference and provides a more practical interpretation.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BAYAV, A., GÜNDÜZ, O., KARLI, B. (2022). TARIMSAL ETKİNLİK DÜZEYİNİN COĞRAFİK BÖLGELER İTİBARIYLA FARKLILAŞMASI: VERİ ZARFLAMA METAFRONTIER YAKLAŞIMI. Verimlilik Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 3, 415–426. https://ajindex.com/articles/646113

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Abdallah, A. ve Abdul-Rahaman, A. (2017). “Technical Efficiency of Maize Farmers in Ghana: A Stochastic Frontier Approach”, International of Innovation and Scientific Research, 29(2), 110-118.
  2. Andersen, P. ve Petersen, N.C. (1993). “A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment Analysis”, Management Science, 39(10), 1261-1264.
  3. Armağan, G., Özden, A. ve Bekçioğlu, B. (2010). “Efficiency and Total Factor Productivity of Crop Production at NUTS1 Level in Turkey: Malmquist Index Approach”, Qual Quant, 44, 573-581.
  4. Banker, R.D., Charnes, A. ve Cooper, W.W. (1984). “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis”, Management Science, 30(9), 1078-1092.
  5. Barnes, A.P. ve Revoredo-Giha, C. (2011). “A Metafrontier Analysis of Technical Efficiency of Selected European Agricultures”, International Congress, Zurich-Switzerland, 1-12.
  6. Bayramoğlu, Z. ve Gündoğmuş, E. (2008). “Cost Efficiency on Organic Farming: A Comparison Between Organic and Conventional Raisin-Producing Households in Turkey”, Spanish Journal of Agricultural Research, 6(1), 3-11.
  7. Belgin, Ö. (2019). “Analysing R&D Efficiency of Turkish Regions Using Data Envelopment Analysis”, Technology Analysis & Strategic Management, 31(11), 1341-1352.
  8. Bozoğlu, M. ve Ceyhan, V. (2007). “Measuring the Technical Efficiency and Exploring the Inefficiency Determinants of Vegetable Farms in Samsun Province, Turkey”, Agricultural Systems, 94(3), 649-656.
  9. Canan, S., Abaci, N., Ceyhan, V. ve Demi̇ryürek, K. (2018). “Samsun İli Çarşamba İlçesinde Kivi Yetiştiren Tarım İşletmelerinin Üretim Etkinliği”, Mediterranean Agricultural Sciences, 31(3), 249-254.
  10. Candemir, S. (2020). “Ekmeklik Buğday Üretiminde Enerji Kullanımı ve Etkinlik Analizi: Kahramanmaraş İli Örneği”, Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 7(4), 896-903.
  11. Ceyhan, V. ve Hazneci, K. (2010). “Economic Efficiency of Cattle-Fattening Farms in Amasya Province, Turkey”, Journal of Animal and Veterinary Advances, 9(1), 60-69.
  12. Charnes, A., Cooper, W.W. ve Rhodes, E. (1978). “Measuring the Efficiency of Decision-Making Units”, European Journal of Operational Research, 2, 429-444.
  13. Coelli, T.J. (1996). “A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program”, CEPA Working Papers No. 8/96, Department of Econometrics, University of New England, Armidale. Cooper, W.W., Seiford, L.M. ve Tone, K. (2006). “Introduction Data Envelopment Analysis and Its Uses with DEA-Solver Software and References”, Springe