The impacts of governance on agricultural productivity: An international analysis

Abstract

Bu çalışmanın ana amacı, yönetişim ve ziraî verimlilik arasındaki etkileşmeyi açıklamak ve global çerçevede ziraî verimlilik üzerine yönetişimin etkilerini göstermektir. Ziraî verimlilik, Veri Zarflama Analizi (VZA) yoluyla ziraî çıktıların ziraî girdilere oranı olarak ölçülebilir. Modelin girdileri; ziraî ekilebilir alan (km2), kullanılan gübre (ton), kullanılan makina (traktör sayısı), işgücü (tarımdaki istihdam)'dır. Modelin çıktısı ise ziraî alanda (Amerikan doları birimiyle ölçülen) üretilmiş katma değerdir. Bu çalışmada VZA ile regresyon analizini birbirine bağlayarak global (64 ülkeyi kapsayan) bir araştırma yaptık. Bu amaçla öncelikle veri toplayarak ülkelerin ziraî verimliliklerini analiz etmek üzere VZA modelini kullandık. VZA bir ülkenin ziraî verimliliğinin ölçümünü verir ve ülkeler arasında yada ülkelerin zaman itibariyle verimlilik değişimlerini de ölçer. Daha sonra panel data analizinde Global Yönetişim İndikatörleri'nin (GYİ) yani; halkın sesi ve hesap verme sorumluluğu (Voice & Accountability), baskı ve şiddet içermeyen siyasi istikrar (Political Stability and Absence of Violence), devletin etkinliği (Government Effectiveness), düzenleme kalitesi (Regulatory Quality), hukukun üstünlüğü (Rule of Law), yolsuzluklarla mücadele (Control of Corruption)'yi kullanarak VZA'nın çıktısı olan üretilmiş katma değer üzerindeki etkisini araştırdık.Anahtar Kelimeler: Ziraî Verimlilik, Yönetişim, Global Yönetişim İndikatörleri, Veri Zarflama Analizi, Malmquist İndeksi, Panel Data Analizi.

The main aim of this study is to explain the interaction between governance and agricultural productivity and to expose the impacts of governance on agricultural productivity by a global context. Agricultural productivity can be measured as the ratio of agricultural outputs to agricultural inputs via Data Envelopment Analysis (DEA). Model?s inputs are agricultural land (km2), fertility (tons), material (the number of tractors), labour. The output is produced add value in agricultural area as USD currency. In this study, we combined with DEA and a regression analysis as a worldwide context (includes 64 countries). For this purpose, first of all, we used DEA model to analyze the agricultural efficiency of countries by gathering data. DEA provide a description of the agricultural productivity of a country and its productivity change over time or between countries. And then in Panel Data Analysis, we used Worldwide Governance Indicators (WGI),i.e. Voice and Accountability, Political Stability and Absence of Violence, Government Effectiveness, Regulatory Quality, Rule of Law, and Control of Corruption for worldwide countries.Key words: Agricultural Efficiency, Governance, Worldwide Governance Indicators, Data Envelopment Analysis, Malmquist Index, Panel Data Regression.