Research Article
BibTex RIS Cite

Dutch Disease Effects of Oil Rents on Agricultural Value Added in MENA Countries: An Empirical Analysis

Year 2025, Volume: 28 Issue: 6, 1575 - 1589

Dilek Atılgan , Esra Kütükçü

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1675951

Abstract

This study examines the validity of the Dutch Disease hypothesis for resource-rich MENA countries (Algeria, Egypt, Iran, Kuwait, Morocco, Saudi Arabia, Tunisia, and the United Arab Emirates (UAE)) over the period 1970–2021, focusing on the relationship between oil rents and agricultural value added. Econometrically, the panel LM bootstrap cointegration test is employed to determine the existence of a long-run relationship between the variables, while the Augmented Mean Group (AMG) estimator is used to estimate the long-run coefficients. In addition, the direction of causality between the variables is investigated using the panel causality test. The cointegration test results confirm the existence of a long-run relationship. However, panel-level AMG results indicate that the long-run coefficient of oil rents is not statistically significant. Country-specific analysis reveals that the Dutch Disease effect is valid in Algeria, Iran, Kuwait, Saudi Arabia, and the UAE, with respective long-run coefficients of -0.201, -0.149,-0.379, -0.431, and -0.481. In contrast, the findings for Morocco and Tunisia do not support the presence of Dutch Disease, while no statistically significant relationship is found for Egypt. The results of the causality tests show unidirectional causality from oil rents to agriculture in Algeria, Kuwait, and Iran, and from agriculture to oil rents in Egypt and the UAE. A bidirectional causality is observed in the UAE, while no significant relationship is found in the remaining countries.

Keywords

MENA Countries Agriculture Sector Oil Prices Dutch Disease Panel Cointegration Test

References

  • Abdlaziz, R. A., Naseem, N. A. M., & Slesman, L. (2018). Dutch Disease effect of oil price on the agriculture sector: Evidence from panel cointegration of oil exporting countries. International Journal of Energy Economics and Policy, 8(5), 241.
  • Akça, E. E., Bal, H., & Demiral, M. (2015). Doğal kaynak zenginliği ve ekonomik büyüme ilişkisinde yönetişim göstergelerinin aracılık etkisi: MENA ve Hazar ülkelerinden ampirik bulgular. Ege Akademik Bakış, 15(3), 301-312.
  • Alagöz, M., & Paksoy, H. (2023). Hollanda Hastalığı: Türk Cumhuriyetleri örneği. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(44), 450-463.
  • Apergis, N., El-Montasser, G., Sekyere, E., Ajmi, A. N, & Gupta, R. (2014). Dutch Disease effect of oil rents on agriculture value added in Middle East and North African (MENA) countries. Energy Economics, 45, 485-490.
  • Arezki, R., & Ismail, K. (2013). Boom–bust cycle, asymmetrical fiscal response and the Dutch Disease. Journal of Development Economics, 101, 256–267.
  • Bal, H. (2011). İktisadi gelişme ve doğal kaynaklar: Geçiş ekonomileri çerçevesinde bir inceleme. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(1), 87-104.
  • Bal, H., & Akça, E. (2018). Doğal kaynak zenginliği ve ekonomik büyüme arasındaki eksik halka: Beşeri sermayenin aracılık etkisi. Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 55-84.
  • Bal, H., Akça, E. E., & Biçer, B. (2016). Doğal kaynak zenginliğinin bir sorun haline dönüşmesinde rol oynayan etkenler nelerdir?. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 25-40.
  • Balsalobre-Lorente, D., Nur, T., Topaloglu, E. E., & Evcimen, C. (2024). Assessing the impact of the economic complexity on the ecological footprint in G7 countries: Fresh evidence under human development and energy innovation processes. Gondwana Research, 127, 226-245.
  • Bayraç, H. N., & Çemrek, F. (2019). Hazar Bölgesi’nde enerji üretimi ile ekonomik büyüme arasındaki nedensellik ilişkisi ve Hollanda Hastalığı: Azerbaycan, Kazakistan ve Türkmenistan örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(10), 148-164.
  • Bravo-Ortega, C., & De Gregorio, J. (2007). The relative richness of the poor? Natural resources, human capital, and economic growth. Lederman and Maloney, 71-103.
  • Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
  • Brunnschweiler, C. N., & Bulte, E. H. (2008). The resource curse revisited and revised: A tale of paradoxes and red herrings. Journal of Environmental Economics and Management, 55(3), 248–264.
  • Bruno, M., & Sachs, J. (1982). Energy and resource allocation: A dynamic model of the Dutch Disease. The Review of Economic Studies 49(5), 845-859.
  • Buiter, W., & Purvis, P. (1983). Oil, disinflation, and export competitiveness: A model of the Dutch Disease. Economic Interdependence and Flexible Exchange Rates. Ed. J. S. Bhandari and B. H. Putnam. 221-248.
  • Chudik, A., & Pesaran, M. H. (2013). Large panel data models with cross-sectional dependence: A survey. CAFE Research Paper, 1-55.
  • Collier, P., & Goderis, B. (2007). Commodity prices, growth, and the natural resource curse: Reconciling a conundrum. The Centre for the Study of African Economies Working Paper Series. 1-41.
  • Corden, W. M., & Neary, J.P. (1982). Booming sector and de-industrialisation in a small open economy. The Economic Journal, 92 (368), 825-848.
  • Davis, G. A. (1995). Learning to love the Dutch Disease: Evidence from the mineral economies. World Development, 23(10), 1765–1779.
  • Demiral, M., Bal, H., & Akça, E. (2016). Petrol gelirleri ve ekonomik büyüme: Seçilmiş petrol zengini gelişmekte olan ülkeler üzerine bir panel veri analizi. Sosyoekonomi, 24(27), 85-102.
  • Destek, M. A., Okumuş, İ., & Yıldırım, A. (2017). Tarımsal katma değer üzerinde Hollanda Hastalığı etkileri: Azerbaycan, Kazakistan, Kırgızistan ve Özbekistan için bulgular. Bilig, 83, 225-239.
  • Eberhardt, M. (2012). Estimating panel time-series models with heterogeneous slopes. The Stata Journal, 12(1), 61–71.
  • Eberhardt, M., & Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. MPRA Paper No. 17692.
  • Eberhardt, M., & Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. Economics Series Working Papers, 515.
  • Emirmahmutoğlu, F., & Köse, N. (2011). Testing for granger causality in heterogeneous mixed panels. Economic Modelling, 28, 870-876.
  • Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible Fourier form and testing for structural change in time series data. Journal of Applied Econometrics, 27(3), 465–477.
  • Fardmanesh, M. (1991). Dutch Disease economics and oil syndrome: An empirical study. World Development, 19(6), 711-717.
  • Gylfason, T. (2001). Natural resources, education, and economic development. European Economic Review, 45(4-6), 847-859.
  • Hasanov, F. (2013). Dutch Disease and the Azerbaijan economy. Communist and Post-Communist Studies 46 (4), 463-480.
  • Kutan, A. M., & Michael L. W. (2005). Explaining the real exchange rate in Kazakhstan, 1996–2003: Is Kazakhstan vulnerable to the Dutch Disease. Economic Systems, 29(2), 242-255.
  • Lane, P., & Tornell, A. (1995), Power concentration and growth. Harvard Institute of Economic Research Discussion Paper no. 1720.
  • Larson, E. R. (2004). Escaping the resource curse and the Dutch Disease? When and why Norway caught up with and forged ahead of its neighbors. American Journal of Economics and Sociology, 65(3), 605-640.
  • Looney, R. E. (1990).Oil Revenues and Dutch Disease in Saudi Arabia: Differential Impacts on Sectoral Growth. Canadian Journal of Development Studies, 11(1), 119-133.
  • McCoskey, S., & Kao, C. (1998). A residual-based test of the null of cointegration in panel data. Econometric reviews, 17(1), 57-84.
  • Mercan, M., & Göçer, İ. (2014). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinde Hollanda Hastalığı riski: Ampirik bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 251-274.
  • Mustapha, I. M., & Masih, M. (2016). Dutch Disease or Nigerian disease: A prima facie? New evidence from ARDL bound test analysis. MPRA, 1-29.
  • Nazlıoğlu, S., & Karul, C. (2017, July). Panel LM Unit Root Test with Gradual Structural Shifts, 40th International Panel Data Conference, Thessaloniki-Greece.
  • Oludimu, S., & Alola, A. A. (2021). Does crude oil output aid economy boom or curse in Nigeria? An inference from Dutch Disease. Management of Environmental Quality: An International Journal, 33(2), 185-201.
  • Oomes, N., & Kalcheva, K. (2007). Diagnosing Dutch Disease: Does Russia have the symptoms? (No. 7/2007). BOFIT Discussion Papers.
  • Örnek, İ., & Türkmen, S. (2019). Gelişmiş ve yükselen piyasa ekonomilerinde sürdürülebilir enerji: Çevresel kuznets eğrisi yaklaşimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28(3), 109-129.
  • Özkurt, İ. C. (2024). İklim değişikliğinin Türkiye’de tarımsal üretime etkisi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 27(Ek Sayı 1 (Suppl 1)), 263-275.
  • Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers. Economics, 1240(1), 1-40.
  • Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of econometrics, 142(1), 50-93.
  • Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. P. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the Econometrics, 68(1), 79–113.
  • Pesaran, M. H., Ullah, A., & Yamagata, T. (2008). A bias‐adjusted LM test of error cross‐section independence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127.
  • Rudd, D. (1996). An empirical analysis of Dutch Disease: Developing and developed countries. Illinois Wesleyan University Honors Projects, 1-54.
  • Sachs, J. D., & Warner, A. M. (1995). Natural resource abundance and economic growth. NBER Working Paper No. 5398.
  • Sachs, J. D., & Warner, A. M. (2001). The curse of natural resources. European Economic Review, 45(4), 827–838.
  • Şanlısoy, S., & Ekinci, R. (2019). Azerbaycan ekonomisinin Hollanda Hastalığı açısından değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 26(2), 595-608.
  • Swamy, P. A. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 38(2), 311-323.
  • Tiwari, S., Sharif, A., Nuta, F., Nuta, A. C., Cutcu, I., & Eren, M. V. (2023). Sustainable pathways for attaining net-zero emissions in European emerging countries the nexus between renewable energy sources and ecological footprint. Environmental Science and Pollution Research, 30(48), 105999-106014.
  • Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1–2), 225–250.
  • Tsong, C.C., Lee, C.F., Tsai, L.J., Hu, T.C., (2016). The Fourier approximation and testing for the null of cointegration. Empirical Economics, 51(3), 1085-1113.
  • Westerlund, J., & Edgerton, D. L. (2007). A panel bootstrap cointegration test. Economics letters, 97(3), 185-190.
  • World Bank (2024). World development indicators, http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx? source=world-development-indicators (Erişim Tarihi: 11.11. 2024).
  • Yardımcıoğlu, F., & Gülmez, A. (2013). OPEC ülkelerinde Hollanda Hastalığı: Petrol fiyatları ve ekonomik büyüme ilişkisinin ekonometrik bir analizi. Sosyoekonomi, 19(19), 118-140.

MENA Ülkelerinde Petrol Rantlarının Tarımsal Katma Değer Üzerindeki Hollanda Hastalığı Etkileri: Ampirik Bir Analiz

Year 2025, Volume: 28 Issue: 6, 1575 - 1589

Dilek Atılgan , Esra Kütükçü

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1675951

Abstract

Bu çalışmada, petrol zengini MENA ülkelerinde (Cezayir, Mısır, İran, Kuveyt, Fas, Suudi Arabistan, Tunus ve Birleşik Arap Emirlikleri (BAE)) petrol rantı ile tarımsal katma değer ilişkisi üzerinden Hollanda Hastalığının geçerliliği 1970-2021 dönemi için incelenmiştir. Ekonometrik yöntem olarak, değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkiyi belirlemek amacıyla panel LM bootstrap eşbütünleşme testi; uzun dönem katsayılarının tahmini için ise Genişletilmiş Ortalama Grup (AMG) tahmincisi uygulanmıştır. Buna ek olarak, değişkenler arasındaki nedensellik ilişkilerinin yönü panel nedensellik testi ile araştırılmıştır. Yapılan eşbütünleşme testi sonucunda, uzun dönemli ilişki doğrulanmıştır. Eşbütünleşme tahminci yöntemi panel geneli bulgular, petrol rantının uzun dönem katsayısının istatistiksel olarak anlamlı olmadığı yönündedir. Ülke bazlı analiz sonuçları; Cezayir, İran, Kuveyt, Suudi Arabistan ve BAE’de Hollanda Hastalığı etkisinin geçerli olduğunu ve ilgili katsayıların sırasıyla %-0.201, %-0.149, %-0.379, %-0.431 ve %-0.481 oranında gerçekleştiğini ortaya koymaktadır. Fas ve Tunus için elde edilen bulgular, Hollanda Hastalığı etkisinin geçerli olmadığını ortaya koyarken; Mısır özelinde ise petrol rantı ile tarım sektörü arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkiye rastlanmamıştır. Nedensellik test sonuçları Cezayir, Kuveyt ve İran’da petrol rantından tarım sektörüne doğru; Mısır ve BAE’de ise tarım sektöründen petrol rantına doğru nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. BAE’de çift yönlü nedensellik gözlemlenmiş, diğer ülkelerde anlamlı bir ilişkiye ulaşılamamıştır.

Keywords

MENA Ülkeleri Tarım Sektörü Petrol Fiyatları Hollanda Hastalığı Panel Eşbütünleşme Testi

References

  • Abdlaziz, R. A., Naseem, N. A. M., & Slesman, L. (2018). Dutch Disease effect of oil price on the agriculture sector: Evidence from panel cointegration of oil exporting countries. International Journal of Energy Economics and Policy, 8(5), 241.
  • Akça, E. E., Bal, H., & Demiral, M. (2015). Doğal kaynak zenginliği ve ekonomik büyüme ilişkisinde yönetişim göstergelerinin aracılık etkisi: MENA ve Hazar ülkelerinden ampirik bulgular. Ege Akademik Bakış, 15(3), 301-312.
  • Alagöz, M., & Paksoy, H. (2023). Hollanda Hastalığı: Türk Cumhuriyetleri örneği. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(44), 450-463.
  • Apergis, N., El-Montasser, G., Sekyere, E., Ajmi, A. N, & Gupta, R. (2014). Dutch Disease effect of oil rents on agriculture value added in Middle East and North African (MENA) countries. Energy Economics, 45, 485-490.
  • Arezki, R., & Ismail, K. (2013). Boom–bust cycle, asymmetrical fiscal response and the Dutch Disease. Journal of Development Economics, 101, 256–267.
  • Bal, H. (2011). İktisadi gelişme ve doğal kaynaklar: Geçiş ekonomileri çerçevesinde bir inceleme. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20(1), 87-104.
  • Bal, H., & Akça, E. (2018). Doğal kaynak zenginliği ve ekonomik büyüme arasındaki eksik halka: Beşeri sermayenin aracılık etkisi. Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 55-84.
  • Bal, H., Akça, E. E., & Biçer, B. (2016). Doğal kaynak zenginliğinin bir sorun haline dönüşmesinde rol oynayan etkenler nelerdir?. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 25-40.
  • Balsalobre-Lorente, D., Nur, T., Topaloglu, E. E., & Evcimen, C. (2024). Assessing the impact of the economic complexity on the ecological footprint in G7 countries: Fresh evidence under human development and energy innovation processes. Gondwana Research, 127, 226-245.
  • Bayraç, H. N., & Çemrek, F. (2019). Hazar Bölgesi’nde enerji üretimi ile ekonomik büyüme arasındaki nedensellik ilişkisi ve Hollanda Hastalığı: Azerbaycan, Kazakistan ve Türkmenistan örneği. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 6(10), 148-164.
  • Bravo-Ortega, C., & De Gregorio, J. (2007). The relative richness of the poor? Natural resources, human capital, and economic growth. Lederman and Maloney, 71-103.
  • Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1980). The lagrange multiplier test and its applications to model specification in econometrics. The Review of Economic Studies, 47(1), 239-253.
  • Brunnschweiler, C. N., & Bulte, E. H. (2008). The resource curse revisited and revised: A tale of paradoxes and red herrings. Journal of Environmental Economics and Management, 55(3), 248–264.
  • Bruno, M., & Sachs, J. (1982). Energy and resource allocation: A dynamic model of the Dutch Disease. The Review of Economic Studies 49(5), 845-859.
  • Buiter, W., & Purvis, P. (1983). Oil, disinflation, and export competitiveness: A model of the Dutch Disease. Economic Interdependence and Flexible Exchange Rates. Ed. J. S. Bhandari and B. H. Putnam. 221-248.
  • Chudik, A., & Pesaran, M. H. (2013). Large panel data models with cross-sectional dependence: A survey. CAFE Research Paper, 1-55.
  • Collier, P., & Goderis, B. (2007). Commodity prices, growth, and the natural resource curse: Reconciling a conundrum. The Centre for the Study of African Economies Working Paper Series. 1-41.
  • Corden, W. M., & Neary, J.P. (1982). Booming sector and de-industrialisation in a small open economy. The Economic Journal, 92 (368), 825-848.
  • Davis, G. A. (1995). Learning to love the Dutch Disease: Evidence from the mineral economies. World Development, 23(10), 1765–1779.
  • Demiral, M., Bal, H., & Akça, E. (2016). Petrol gelirleri ve ekonomik büyüme: Seçilmiş petrol zengini gelişmekte olan ülkeler üzerine bir panel veri analizi. Sosyoekonomi, 24(27), 85-102.
  • Destek, M. A., Okumuş, İ., & Yıldırım, A. (2017). Tarımsal katma değer üzerinde Hollanda Hastalığı etkileri: Azerbaycan, Kazakistan, Kırgızistan ve Özbekistan için bulgular. Bilig, 83, 225-239.
  • Eberhardt, M. (2012). Estimating panel time-series models with heterogeneous slopes. The Stata Journal, 12(1), 61–71.
  • Eberhardt, M., & Bond, S. (2009). Cross-section dependence in nonstationary panel models: A novel estimator. MPRA Paper No. 17692.
  • Eberhardt, M., & Teal, F. (2010). Productivity analysis in global manufacturing production. Economics Series Working Papers, 515.
  • Emirmahmutoğlu, F., & Köse, N. (2011). Testing for granger causality in heterogeneous mixed panels. Economic Modelling, 28, 870-876.
  • Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible Fourier form and testing for structural change in time series data. Journal of Applied Econometrics, 27(3), 465–477.
  • Fardmanesh, M. (1991). Dutch Disease economics and oil syndrome: An empirical study. World Development, 19(6), 711-717.
  • Gylfason, T. (2001). Natural resources, education, and economic development. European Economic Review, 45(4-6), 847-859.
  • Hasanov, F. (2013). Dutch Disease and the Azerbaijan economy. Communist and Post-Communist Studies 46 (4), 463-480.
  • Kutan, A. M., & Michael L. W. (2005). Explaining the real exchange rate in Kazakhstan, 1996–2003: Is Kazakhstan vulnerable to the Dutch Disease. Economic Systems, 29(2), 242-255.
  • Lane, P., & Tornell, A. (1995), Power concentration and growth. Harvard Institute of Economic Research Discussion Paper no. 1720.
  • Larson, E. R. (2004). Escaping the resource curse and the Dutch Disease? When and why Norway caught up with and forged ahead of its neighbors. American Journal of Economics and Sociology, 65(3), 605-640.
  • Looney, R. E. (1990).Oil Revenues and Dutch Disease in Saudi Arabia: Differential Impacts on Sectoral Growth. Canadian Journal of Development Studies, 11(1), 119-133.
  • McCoskey, S., & Kao, C. (1998). A residual-based test of the null of cointegration in panel data. Econometric reviews, 17(1), 57-84.
  • Mercan, M., & Göçer, İ. (2014). Orta Asya Türk Cumhuriyetlerinde Hollanda Hastalığı riski: Ampirik bir analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 251-274.
  • Mustapha, I. M., & Masih, M. (2016). Dutch Disease or Nigerian disease: A prima facie? New evidence from ARDL bound test analysis. MPRA, 1-29.
  • Nazlıoğlu, S., & Karul, C. (2017, July). Panel LM Unit Root Test with Gradual Structural Shifts, 40th International Panel Data Conference, Thessaloniki-Greece.
  • Oludimu, S., & Alola, A. A. (2021). Does crude oil output aid economy boom or curse in Nigeria? An inference from Dutch Disease. Management of Environmental Quality: An International Journal, 33(2), 185-201.
  • Oomes, N., & Kalcheva, K. (2007). Diagnosing Dutch Disease: Does Russia have the symptoms? (No. 7/2007). BOFIT Discussion Papers.
  • Örnek, İ., & Türkmen, S. (2019). Gelişmiş ve yükselen piyasa ekonomilerinde sürdürülebilir enerji: Çevresel kuznets eğrisi yaklaşimi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28(3), 109-129.
  • Özkurt, İ. C. (2024). İklim değişikliğinin Türkiye’de tarımsal üretime etkisi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 27(Ek Sayı 1 (Suppl 1)), 263-275.
  • Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers. Economics, 1240(1), 1-40.
  • Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2008). Testing slope homogeneity in large panels. Journal of econometrics, 142(1), 50-93.
  • Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. P. (1999). Pooled mean group estimation of dynamic heterogeneous panels. Journal of the Econometrics, 68(1), 79–113.
  • Pesaran, M. H., Ullah, A., & Yamagata, T. (2008). A bias‐adjusted LM test of error cross‐section independence. The Econometrics Journal, 11(1), 105-127.
  • Rudd, D. (1996). An empirical analysis of Dutch Disease: Developing and developed countries. Illinois Wesleyan University Honors Projects, 1-54.
  • Sachs, J. D., & Warner, A. M. (1995). Natural resource abundance and economic growth. NBER Working Paper No. 5398.
  • Sachs, J. D., & Warner, A. M. (2001). The curse of natural resources. European Economic Review, 45(4), 827–838.
  • Şanlısoy, S., & Ekinci, R. (2019). Azerbaycan ekonomisinin Hollanda Hastalığı açısından değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 26(2), 595-608.
  • Swamy, P. A. (1970). Efficient inference in a random coefficient regression model. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 38(2), 311-323.
  • Tiwari, S., Sharif, A., Nuta, F., Nuta, A. C., Cutcu, I., & Eren, M. V. (2023). Sustainable pathways for attaining net-zero emissions in European emerging countries the nexus between renewable energy sources and ecological footprint. Environmental Science and Pollution Research, 30(48), 105999-106014.
  • Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1–2), 225–250.
  • Tsong, C.C., Lee, C.F., Tsai, L.J., Hu, T.C., (2016). The Fourier approximation and testing for the null of cointegration. Empirical Economics, 51(3), 1085-1113.
  • Westerlund, J., & Edgerton, D. L. (2007). A panel bootstrap cointegration test. Economics letters, 97(3), 185-190.
  • World Bank (2024). World development indicators, http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx? source=world-development-indicators (Erişim Tarihi: 11.11. 2024).
  • Yardımcıoğlu, F., & Gülmez, A. (2013). OPEC ülkelerinde Hollanda Hastalığı: Petrol fiyatları ve ekonomik büyüme ilişkisinin ekonometrik bir analizi. Sosyoekonomi, 19(19), 118-140.
There are 56 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Agricultural Economics (Other)
Journal Section RESEARCH ARTICLE
Authors

Dilek Atılgan 0000-0002-3776-558X

Esra Kütükçü 0000-0002-7869-2233

Early Pub Date August 14, 2025
Publication Date September 7, 2025
Submission Date April 14, 2025
Acceptance Date July 20, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 28 Issue: 6

Cite

APA Atılgan, D., & Kütükçü, E. (2025). MENA Ülkelerinde Petrol Rantlarının Tarımsal Katma Değer Üzerindeki Hollanda Hastalığı Etkileri: Ampirik Bir Analiz. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım Ve Doğa Dergisi, 28(6), 1575-1589. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1675951
 Download Cover Image


International Peer Reviewed Journal
Free submission and publication
Published 6 times a year



88x31.png


KSU Journal of Agriculture and Nature

e-ISSN: 2619-9149