Abstract
Bu çalışma, 38 OECD ülkesinin tarımsal işgücü verimliliğinin yakınsama dinamiklerini incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, 1995-2019 dönemine ait veriler Phillips ve Sul (2007, 2009) tarafından önerilen log-t yakınsama testi kullanılarak incelenmiştir. Çalışma bulguları, OECD ülkelerinde tarımsal işgücü verimliliğinin bir bütün olarak yakınsama trendi takip etmediği, bunun yerine tarımsal işgücü verimliliğinde ülkeler arası farklılıklarının zaman içinde arttığına işaret etmektedir. Log-t testinin kümeleme algoritması, tarımsal işgücü verimliliği bakımından OECD ülkelerinin dört nihai yakınsama kulübüyle karakterize edildiğini göstermektedir. En iyi performans gösteren ilk kulüp, dönem başından itibaren tarımsal işgücü verimliliğinin arttığı pozitif bir trendi takip ederken; ikinci kulüp, dönem boyunca ortalama sınırın etrafında konumlanmıştır. Ancak aralarında Türkiye’nin de bulunduğu Japonya, Kosta Rika, Polonya, Yunanistan ve Şili’yi içeren kulübün tarımsal işgücü verimliliğinin uzun dönemli eğilimi, negatif bir ayrışmaya işaret etmektedir. Bu negatif ayrışma, Kolombiya ve Meksika’yı içeren son kulüpte daha şiddetlidir. Sonuç olarak, tarımsal işgücü verimliliği bakımından negatif ayrışan kulüplerin gelişmekte olan ülkelerin yanı sıra gelişmiş ülkeleri de içermesi, yüksek bir gelişmişlik düzeyinin zaman içinde artan bir tarımsal işgücü verimliliğini garanti etmeyeceğini ima etmektedir.
Reference35 articles.
1. ABD Tarım Örgütü, (2022). International Agricultural Productivity. Erişim tarihi: 17 Şubat 2023. https://www.ers.usda.gov/data-products/international-agricultural-productivity/#:~:text=One%20of%20the%20most%20informative,resources%20employed%20in%20farm%20production.
2. Akyol, M. (2018). Tarımsal teşviklerle tarımsal katma değer arasındaki ilişkinin incelenmesi: yeni endüstrileşen ülkeler için panel eşanlı denklemler sistemi analizi. The Journal of International Scientific Researches, 3(3), 226–236.
3. Avrupa Komisyonu, (2020). Financial needs in the agriculture and agri-food sectors in Slovakia. European Investment Bank, fi-compass study on the use of EMFF financial instruments : final report, Publications Office, 2020.
4. Balezentis, T., & Sapolaite, V. (2022). Productivity surplus and its distribution in Lithuanian agriculture. Empirica, 49(3), 721–740. https://doi.org/10.1007/s10663-022-09544-x
5. Barrett, C. B., Christian, P., & Shiferaw, B. A. (2017). The structural transformation of African agriculture and rural spaces: Introduction to a special section. Agricultural Economics, 48(S1), 5-10.. https://doi.org/10.1111/agec.12382