Determinants of Cereal Productivity in Türkiye

Bu çalışma, Türkiye’de 1988-2022 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak sıcaklık değişimi, traktör sayısı, tahıl ekim alanı, gübre tüketimi ve kırsal nüfusun tahıl verimi üzerindeki uzun dönemli etkilerini incelemektedir. Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkileri analiz edebilmek amacıyla Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (ARDL) modeli uygulanmıştır. Ampirik bulgular, modelde yer alan tüm bağımsız değişkenlerin tahıl verimi ile uzun dönemde istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler kurduğunu göstermektedir. Traktör sayısı, gübre tüketimi ve kırsal nüfus tahıl verimi üzerinde pozitif; sıcaklık değişimi ve tahıl ekim alanı ise negatif etki yaratmaktadır. Pozitif etkiler bakımından kırsal nüfus en yüksek etkiye sahip değişken olarak öne çıkarken, onu traktör sayısı ve gübre tüketimi izlemektedir. Negatif etkiler açısından tahıl ekim alanı en belirgin olumsuz etkiyi göstermekte, ardından sıcaklık değişimi gelmektedir. Bulgular, tahıl üretiminde verimliliği artırmak için sermaye (mekanizasyon) ve emeğin etkin ve verimli kullanımının teşvik edilmesi gerektiğini; verimsiz alanların ekime açılarak kontrolsüz arazi genişlemesinin önüne geçilmesi gerektiğini ve iklim değişikliğinin ise üretim üzerinde yapısal tehdit oluşturduğunu ortaya koymaktadır.

This study examines the long-run effects of temperature change, number of tractors, cereal acreage, fertilizer consumption, and rural population on cereal yields using annual data for the period 1988-2022 in Türkiye. The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model is applied to analyze the long-run relationships among the variables. Empirical findings show that all independent variables in the model have statistically significant long-run relationships with grain yield. The number of tractors, fertilizer consumption, and rural population have a positive effect on grain yield, while temperature change and grain cultivation area have a negative effect. In terms of positive effects, the rural population was identified as the most influential variable, followed by the number of tractors and fertilizer consumption. In terms of negative effects, the grain cultivation area has the most significant negative effect, followed by temperature change. The findings reveal that the efficient and productive use of capital (mechanization) and labor should be encouraged to increase productivity in cereal production; uncontrolled land expansion should be prevented by keeping unproductive areas out of cultivation; and climate change poses a structural threat to production.