Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi

Halil TUNCA, (Pamukkale Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, Denizli, Türkiye)
Ertuğrul DELİKTAŞ (Ege Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü, İzmir, Türkiye)
Ege Akademik Bakış
2 1
Yıl: 2015 Cilt: 15 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 217 - 228 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi

Öz:
Bu çalışmada Dinamik Veri Zarfama Analizi yaklaşımı kullanılarak OECD ülkelerinin 1966-2007 dönemi tarımsal etkinlik düzeylerinin ölçülmesi amaçlanmaktadır. Dinamik VeriZarfama Analizi ekonomik karar birimlerin tarımsal etkin lik düzeylerinin hesaplanmasında dönemlerarası girdi-çıktıbağımlılığını göz önüne alan veya diğer bir ifadeyle ekonomikkarar birimlerinin dönemlerarası davranışlarının modellenmesine olanak sağlayan bir yaklaşımdır. Bu çerçevedeçalışma bulguları, İtalya, Belçika-Lüksemburg, Hollanda veYeni Zelandanın tarımsal üretimde en etkin ülkeler olduğunugöstermektedir. Öte yandan, çalışmamız kapsamındaki 29OECD ülkesinin 25inde tarım sektöründeki etkinsizliğintemel kaynağını dinamik etkinsizliğin oluşturduğu görülmektedir. Dinamik etkinsizliğin ön plana çıkması ise ülkelerin dönemlerarası karar alma süreçlerinde başarısızolduklarını yada yarı-sabit girdilerini optimal düzeylerdekullanılmadıklarını belirtmektedir.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme

Measurement of agriculture efciency in oecd countries: Dynamic data envelopment analysis

Öz:
This paper aims to measure agricultural eficiency levels of OECDcountries using Dynamic Data Envelopment Analysis (DDEA)over the 1966-2007 period. The DDEA pays attention to inter-temporal input output dependency and allows the modeling ofinter-temporal behaviors of the economic decision-making unitsfor a given period. The findings of this study show that the mosteficient countries in the agricultural sector are Italy, Belgium-Luxemburg, Holland and New Zealand. It is also seen that themain source of ineficiency in the agricultural sector is dynamicineficiency for 25 of the 29 OECD countries over the study period.Dynamic ineficiency indicates that the countries are unsuccessfulin their inter-temporal decision-making processes or that quasi-fixed inputs are not used in their optimal levels.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Arnade, C. (1998). Using a Programming Approach to Measure International Agricultural Eficiency and Pro - ductivity. Journal of Agricultural Economics , 49 (1), 67-84.
  • Chen, C.-M., ve Dalen, J. V. (2010). Measuring dyna- mic eficiency: Teories and an integrated methodolgy. European Journal of Operational Research , 203, 749-760.
  • Coelli, T. J., ve Rao, P. (2003). Total Factor Producti- vity Growth in Agriculture: A Malmquist Index Analysis of 93 Countries, 1980-2000. CEPA Working Papers Series , No: 02/2003.
  • Deliktas, E., Ersungur, S. M., ve Candemir, M. (2005). Te Comparison of Agricultural Eficiency and Producti- vity Growth in the EU and Turkey. International Journal of Business, Management and Economics , 1 (1), 109-124.
  • Emrouznejad, A.,ve Tanassoulis, E.(2005).A mat- hematical model for dynamic eficiency using data en- velopment analysis. Applied Mathematics and Computa- tion,160,363-378.
  • FAO Statistics Division. (1986). Inter-country com- parisons of agricultural production aggregates. FAO Eco- nomic and Social Development Paper , No: 61 .
  • FAO. (2011). FAOSTAT-Agriculture: faostat.fao.org adresinden alınmıştır
  • Fulginiti, L. E., ve Perrin, R. K. (1997). LDC agri- culture: Nonparametric Malmquist productivity indexes. Journal of Development Economics , 53, 373-390.
  • Fulginiti, L. E., ve Perrin, R. K. (1998). Agricultural productivity in developing countries. Agricultural Econo- mics , 19, 45-51.
  • Galanopoulos, K., Lindberg, E., Surry, Y., ve Mattas, K. (2006). Agricultural Productivity Growth in the Medi- terranean and Test of Covergence Among Countries. 98. EAAE Seminar. Crete, Greece.
  • Geymueller, P. v. (2009). Static versus dynamic DEA in electricity regulation: the case of US transmission system operators. CEJOR , 17, 397-413.
  • Hayami, Y. (1969). Industrialization and Agricultural Productivity: An International Comparative Study. Te Developing Economics , 7 (1)3-21 .
  • Headey, D., Alauddin, M., ve Rao, P. (2010). Expla- ining agricultural productivity growth: an international perspective. Agricultural Economics , 41 , 1-14.
  • International Food Policy Research Institute (IFP- RI). (2000). Global Study Reveals New Warning Signals: Degraded Agricultural Lands Treaten World’s Food Pro- duction Capacity. New Release. 21 May.
  • Jaenicke, E. C. (2000). Testing for Intermediate Outputs in Dynamic DEA Models: Accounting for Soil Capital in Rotational Crop Prouction and Productivity Measures. Journal of Productivity Analysis , 14, 247-266.
  • Kawagoe, T., Hayami, Y., ve Ruttan, V. W. (1985). Te Intercountry Agricultural Production Function and Productivity Diferences Among Countries. Journal of Development Economics , 19, 113-132.
  • Lissitsa, A., Rungsuriyawiboon, S., ve Parkhomenko, S. (2007). How Far Are the Transition Countries from the Economic Standarts of the European Union? Measu- ring Eficiency and Growth in Agriculture. Eastern Euro- pean Economics , 45 (3), 51-75.
  • Lusigi, A., ve Tirtle, C. (1997). Total Factor Produc- tivity and Te Efects of R&D in African Agriculture. Jo- urnal of International Development , 9 (4), 529-538.
  • Moutinho, N., Machdo, F., ve Silva E. (2003). An International Comparison of Productivity Change in Ag- riculture and the Economy as a Whole. Research Center on Industrial, Labour and Managerial Economics, Working Papers, DP 2003-09
  • Nemoto, J., ve Goto, M. (1999). Dynamic data eb- velopmen analysis: modeling intertemporal behavior of a firm in the presence of productive ineficiencies. Econo- mics Letters , 64, 51-56.
  • Nemoto, J., ve Goto, M. (2003). Measurement of Dynamic Eficiency in Production: An Application of Data Envelopment Analysis to Japanese Electric Utilities. Journal of Productivity Analysis , 19, 191-210.
  • Nin, A., Arndt, C., Hertel, T. W., ve Preckel, P. V. (2003). Bridging Te Gap Between Partial and Total Factor Produc- tivity Measures Using Directional Distance Functions. Ame- ricanJournal of Agriculture Economics , 85 (4), 928-942. Ogunyinka, E. O., ve Langemeier, M. R. (2004).
  • Examining Cross-Country Agricultural Productivity Dif- ferences. Southern Agricultural Economics Association An- nual Meeting. Oklahoma.
  • Pfeifer, L. M. (2003). Agricultural Productivity Growth in the Andean Community. American Journal of Agricultural Economics , 85 (5), 1335-1341.
  • Pinstrup-Adersen, P., Pandya-Lorch R., ve Rosegrant M.W. (1999). World Food Prospects: Critical Issue for the Early Twenty-First Century. IFPRI. Washington DC.
  • Rao, P. (1993). Intercountry Comparison of Agricul- tural Output and Productivity. FAO Economic and Social Development Paper , No: 112.
  • Rao, P., Coelli, T. J., ve Alauddin, M. (2004). Agri- cultural productivity growth, employment and poverty in developing countries, 1970-2000. ILO, Economic and Labour Market Analysis Department, Working Papers , No: 2004/9.
  • Rao, P., ve Coelli, T. J. (1998). Catch-up and Conver- gence in Global Agricultural Productivity. CEPA Working Papers Series , No: 04/1998.
  • Ruttan, V. W. (2002). Productivity Growth in World Agriculture: Sources and Constraints. Te Journal of Eco- nomic Perspectives , 16 (4), 161-184.
  • Sengupta, J. K. (1995). Dynamics of Data Envelop- ment Analysis-Teory of Systems Eficiency. Boston: Kluwer Academic Publishers.
  • Serrao, A. (2003). Agricultural Productivity Analysis of the European Union and Eastern Regions. American Agricultural Economics Association Annual Meeting. Mont- real, Canada.
  • Shaik, S. (2008). Accounting for (In)Eficiency in the Estimation of Time-Varying Returns to Scale. Agribusiness and Applied Economics Report No: 635.
  • Silva, E., ve Stefanou, S. E. (2007). Dynamic Efi- ciency Measurement: Teory and Application. American Journal of Agriculture Economics , 89 (2), 398-419.
  • Suhariyanto, K., ve Tirtle, C. (2001). Asian Agricul- tural Productivity and Convergence. Journal of Agricultu- ral Economics , 52 (3), 96-110.
  • Svetlov, N., ve Hockmann, H. (2007). Long-term eficiency of the Moscow region corporate farms during transition (evidence from dynamic DEA). Chinese Econo- mist Society European Conference. Portorah, Slovenia. Tone, K., ve Tsutsui, M. (2008). Dynamic DEA: A slacks-based measure approach. GRIPS Policy Information Center: Discussion Paper , No: 08-13.
  • Trueblood, M. A., ve Coggins, J. (2003). Interco- untry Agricultural Eficiency and Productivity: A Malm- quist Index Approach. World Bank .
  • Yan, L. (2005). Investment and Dynamic DEA: With an Application to Chinese Hospitals. Ph.D.Dissertation: Universite Du Quebec A Montreal.
  • Yu, B., Fulginiti, L. E., ve Perrin, R. K. (2002). Agri- culture Productivity in Sub-Saharan Africa. Annual Me- etings of the American Agricultural Economics Association. California.
APA TUNCA H, Deliktas E (2015). Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. , 217 - 228.
Chicago TUNCA HALİL,Deliktas Ertugrul Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. (2015): 217 - 228.
MLA TUNCA HALİL,Deliktas Ertugrul Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. , 2015, ss.217 - 228.
AMA TUNCA H,Deliktas E Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. . 2015; 217 - 228.
Vancouver TUNCA H,Deliktas E Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. . 2015; 217 - 228.
IEEE TUNCA H,Deliktas E "Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi." , ss.217 - 228, 2015.
ISNAD TUNCA, HALİL - Deliktas, Ertugrul. "Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi". (2015), 217-228.
APA TUNCA H, Deliktas E (2015). Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. Ege Akademik Bakış, 15(2), 217 - 228.
Chicago TUNCA HALİL,Deliktas Ertugrul Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. Ege Akademik Bakış 15, no.2 (2015): 217 - 228.
MLA TUNCA HALİL,Deliktas Ertugrul Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. Ege Akademik Bakış, vol.15, no.2, 2015, ss.217 - 228.
AMA TUNCA H,Deliktas E Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. Ege Akademik Bakış. 2015; 15(2): 217 - 228.
Vancouver TUNCA H,Deliktas E Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi. Ege Akademik Bakış. 2015; 15(2): 217 - 228.
IEEE TUNCA H,Deliktas E "Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi." Ege Akademik Bakış, 15, ss.217 - 228, 2015.
ISNAD TUNCA, HALİL - Deliktas, Ertugrul. "Oecd ülkelerinde tarımsal etkinlik ölçümü: Dinamik veri zarfama analizi". Ege Akademik Bakış 15/2 (2015), 217-228.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
22-04-2024 21:4

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları