Türkiye Tarım Sektör Modeli (TAGRIS Modeli)
Ana Sayfa
MENÜ

Ana Sayfa

TAGRIS, Türkiye Tarım Sektör Modeli'nin kısaltılmış adıdır. TAGRIS  Modeli (Eruygur, 2006; Eruygur ve Çakmak, 2007), Türkiye Tarım Sektör Modelleri geleneğinde TASM (Kasnakoğlu ve Bauer, 1988) ve TASM-EU (Çakmak ve Kasnakoğlu, 2002)’dan sonra üçüncü nesli temsil etmektedir.

Toplam arz’ın kalibre edilmesi için Howitt’in Pozitif Matematiksel Programlama (PMP) metodunun kullanılması, TASM (Kasnakoğlu ve Bauer, 1988) ve TASM-EU (Çakmak and Kasnakoğlu, 2002) modellerinin temelini oluşturmakta ve model yapılarında politika analizi yapmak için bulunması gerekli olan pozitif yaklaşımı sağlamaktadır.

PMP metodu, çiftçinin üretim kararlarını belirleyen davranışlarını, matematiksel bir formülasyonla modele katarak, modeli temel dönemin gözlenen değerlerine kalibre etmektedir. Metod modelleyicinin, veri eksikliği yüzünden, doğrudan gözlemleyemediği üretim sürecinin saklı kalan (fırsat) maliyet bilgilerini temel dönemin gözlemlenen üretim düzeylerinden kestirerek, tarım sektörünün söz konusu ürün için maliyet fonksiyonunu yeniden oluşturmaktadır. Çakmak ve Kasnakoğlu (2002)’nun çok yerinde bir şekilde belirttiği gibi, bu yaklaşım sektör modellerinin temel amacıyla tutarlıdır; bu amaç, üreticilerin piyasa koşullarındaki, kaynak dağılımındaki ve üretim tekniğindeki değişikliklere yanıtlarını, tepkilerini simüle etmektir. Diğer bir değişle, sektör modelleri üreticinin davranışlarını modelleyerek, matematiksel olarak optimizasyon modelleri olmalarına rağmen benzetim (simülasyon) modellerine dönüşebilmektedirler.

1998 yılında, Paris ve Howitt (1998), Golan ve diğ. (1996)’nin Genelleştirilmiş Maksimum Entropi (GME) tahmincisini PMP metoduna integre ederek metodu geliştirdiler. Bu katkı, maliyet fonksiyonlarının çapraz terimler dahil bütün terimlerinin tahmin edilebilmesini sağladı. Daha sonra, Maksimum Entropi’ye Dayanan PMP yaklaşımı, Heckelei ve Britz (1999 ve 2000) tarafından geliştirildi ve AB’nin Tarım Sektör Modeli CAPRI (Common Agricultural Policy Regional Impact Model)’de kullanıldı. Heckelei ve Britz (1999 ve 2000)’in yaklaşımları, PMP maliyet fonksiyonlarının kestirilmesinde bölgesel karlılık ve üretim ölçeğifarklılıkları gibi birden fazla yatay kesit verinin kullanılmasına olanak vermektedir. Literatürdeki bu gelişmeler ışığında, TAGRIS’in arz kalibrasyonunda Heckelei ve Britz (1999 ve 2000)’in yaklaşımları kullanılmıştır.

Model doğrusal olmayan programlamaya dayanan, statik, kısmi denge tarımsal sektör modelidir. Marshallcı artığı maksimize etmektedir, dolayısıyla çıktı fiyatları içseldir (Samuelson, 1952; Takayama ve Judge, 1964 ve 1971). Talep kalibrasyonu elastikiyetlere dayanmaktadır. Yukarıda belirttiğimiz gibi, arz kalibrasyonu için Heckelei ve Britz (1999 and 2000)’in, yatay kesit gözlemli,  Maksimum Entropi’ye dayanan Pozitif Matematiksel Programlama yaklaşımı  kullanılmıştır. Dış ticaret ham ve işlenmiş ürünler için ham eşdeğeri şeklinde modellenmiş ve AB, ABD ve diğer dünya ülkeleri olarak üç bloğa ayrılmıştır. Modelin temel periodu 2002, 2003 ve 2004 ortalamasıdır. Politika etki analizinde bölgeler arası mukayeseli üstünlükleri hesaba katabilmek için, modelin üretim kısmı 4 ayrı bölgeye ayrıştırılmıştır. Bunlar; Kıyı Bölgesi, İç Anadolu, Doğu Anadolu ve GAP bölgeleridir. Toplulaştırma hatasını en aza indirebilmek için bölge verileri iller düzeyindeki verilerden elde edilmiştir. Üretim aktiviteleri baz alınan dönemdeki üretimler dikkate alınarak bölgelere dağıtılmıştır. Bitkisel ve hayvansal alt sektörleri içsel olarak birbirlerine bağlanmışlardır, diğer bir değişle, hayvancılık alt sektörü, bitkisel üretim alt sektörünün çıktılarını kullanmaktadır.



Modelin kurulumunda kullanılan varsayımlar şunlardır: (1) Tarım sektörünün üretimi bölgelere dağıtılabilir. (2) Tüm üretim aktivitelerinde girdi ve çıktılar arasında sabit ilişki vardır. (3) Dört mal sınıfı tanımlanabilir, bunlar; (i) üretimde kullanılan kaynaklar, (ii) çiftlik seviyesindeki aktivitelerde üretilip başka bir üretim aktivitesine girdi olan içsel ara girdiler, (iii) çiftlik seviyesindeki aktivitelerde üretilip işleme aktivitesine girdi olan ara çıktılar, ve (iv) çiftlik seviyesindeki üretildiği haliyle tüketilen ürünlerdir. (4) Tüketim ulusal düzeyde olmaktadır. (5) Bölgelerin kaynak varlığı bilinmektedir ve sabittir. (6) Kimyevi gübre gibi girdilerde arz elastikiyeti sonsuzdur. (7) Ekonominin diğer sektörlerindeki gelir düzeyi veri alınmıştır. (8) İhracat arzı’nın artan marjinal maliyetleri vardır. (9) Ürünlerin talebi doğrusal ve fiyata bağımlı fonksiyonlarla belirlenmektedir. (10) Sisteme katılan tüm ajanlarda rekabetçi davranış vardır ve malların ticareti rekabetçi piyasalarda yapılmaktadır.

Modelde 52 adet ürün hemen hemen 200'den fazla aktivite aracılığıyla üretilmekte ve 250 civarında denklem ile 350'den fazla değişken yer almaktadır. Maksimum Entropi’ye dayanan yapısı ile model, 49 adet ürünün, farklı üretim teknikleri ve bölgelerden kaynaklanan, 5276 çapraz ve düz maliyet terimini tahmin ederek, bu terimleri sektörün maliyet fonsiyonuna dahil etmektedir.

Her üretim aktivitesinde hektara verim veya hayvan başına verim tanımlanmaktadır. Bitkisel üretim aktiviteleri sabit oranlarda emek, makine gücü, kimyasal gübre, tohum veya fide kullanmaktadır. Hayvancılık ve kanatlı üretim aktiviteleri enerji cinsinden tanımlanmıştır. Girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiler bölgelerde olası biyolojik veya ekonomik optimum yerine, çiftliklerde gözlenen ilişkileri yansıtmaktadır. Modeldeki ürünler, 2003-2005 ortalamasına göre, Türkiye’nin toplam ekilen alanının % 93.3’ünü kapsamaktadır.

Modelimizin bir özelliği Heckelei ve Britz (1999 ve 2000)’in yaklaşımının, bildiğimiz kadarıyla, ilk defa tek parça bir eşanlı talep ve arz sisteminde uygulanmış olmasıdır. CAPRI modelinde, market ve talep için iki ayrı modülden meydana gelen birleşik bir yapıda vardır. Halbuki, çalışmamızda önerilen model, arz ve talep dengesini Marshallcı artığı maksimize ederek eşanlı olarak çözen ve bu şekilde denge fiyat ve miktarını belirleyen bir yapıya sahiptir. Diğer bir değişle, bütün sistem tek seferde bir bütün olarak çözülmektedir.

Yeni Türkiye Tarım Sektör Modeli’nin bir diğer özelliği, ihracat miktarlarını da temel periyodun gözlenen değerlerine kalibre etmek için PMP metodunu (elastikiyetlere dayanan) kullanmasıdır. Bu yaklaşım ihracat için artan majinal maliyetler öngörmektedir ve böylece, ihracat sınır fiyatlarındaki değişiklikler yüzünden ihracatta şiddetli değişimler olmasını engellemektedir. Bu yaklaşım bize gerçekçi gelmektedir çünkü, özellikle pazarlama ve ulaşım maliyetleri yüzünden, ihracattaki hızlı değişimlerin maliyetlerde önemli etkilerinin olması beklenir. Hazel ve Norton (1986, p.263), ihracat ve iç piyasa pazarlama maliyetlerinin birbirlerine çok benzer olduklarını belirtmekte ve  ihracatın sadece ürün denge denklemlerinde yer alması durumunda bu maliyetlerin hesaba katılmayacağını belirtmektedirler. Bu durumda, artan ihracat maliyetlerinin amaç fonksiyonuna eklenmesi gerektiğini ifade etmektedirler. Bildiğimiz kadarıyla, bu konu literatürde daha önce, çalışmamızda olduğu şekilde, ihracat arzı elastikiyetlerine dayanan bir PMP uygulamasıyla ele alınmamıştır. Yaklaşım aynı zamanda ihracat miktarlarının temel periyod değerlerine kalibre olmasını da sağlamakta ve artan marjinal ihracat maliyetleri sayesinde modelin ani ve yüksek ihracat artışları simüle etmesine engel olmaktadır.

TAGRIS'in bir diğer özelliği, yıllık verim değişimleri tahminlerinin iki aşamalı melez bir tahmin süreciyle elde edilmesidir. Yaklaşımın melez olarak nitelendirilmesinin nedeni, hem En Küçük Kareler (EKK) tahmincisini hem de Genelleştirilmiş Maksimum Entropi (GME) tahmincisini kullanmasıdır. Birinci aşamada, yıllık verim artışları (veya düşüşleri) EKK ile uzun dönem verisi kullanılarak (1961-2005) tahmin edilmiştir. Bu tahminler uzun dönem tahminleri olarak düşünülmüştür. Verim değişimlerinde son yıllarda farklı trendlerin olabileceği ve bunların da tahmin sürecinde dikkate alınmasını sağlamak için, ikinci aşamada GME tahmincisi kullanılmıştır. On yıl sonrasını tahmin etmek için en önemli verinin son on yıl olduğu düşünülmüştür. Fakat, sadece son on yılın verilerini kullanmak, uzun dönem trendleri dikkate almamak olacak ve ayrıca gözlem sayısı da az olacaktır. GME tahmincisi, tahmin aşamasında önsel (a priori) bilgi kullanımına olanak vermekte ve küçük gözlem sayılarında da EKK tahmincisinden daha iyi sonuçlar vermektedir (Golan et al, 1996, pp.117-123; ve Eruygur, 2005). Bu yüzden, ikinci aşamada, birinci aşamada EKK yöntemi ile elde edilen uzun dönem tahminleri GME tahmincisi için önsel bilgi olarak kullanılmış ve sadece son on yılın gözlemleri ile tahmin yapılmıştır.


Kaynakça

  • Çakmak, E.H., and Kasnakoğlu, H., (2002),  Interactions between Turkey and EU in Agriculture: Analysis of Turkey’s Membership to EU, Ministry of Agriculture and Rural Affairs; Agricultural Economics Research Institute, Ankara.
  • Golan, A., Judge, G., and Miller, D., (1996), Maximum Entropy Econometrics: Robust Estimation with Limited Data, John Wiley & Sons, New York.
  • Hazell, P.B.R., and Norton, R.G., (1986), Mathematical Programming for Economic Analysis in Agriculture. Macmillan, New York.
  • Kasnakoğlu, H. ve Bauer, S., (1988), Concept and Application of an Agricultural Sector Model for Policy Analysis in Turkey, (in) Agricultural Sector Modelling, Proceedings of the Sixteenth European Symposium of the EAAE (April 14-5), Bonn, pp.71-84.
  • Heckelei, T., and Britz, W., (1999), Maximum Entropy Specification of PMP in CAPRI. Capri working paper 99-08. Institute for Agricultural Policy, University of Bonn, Bonn.
  • Heckelei, T., and Britz, W., (2000), Positive Mathematical Programming with Multiple Data Points: a Cross-sectional Estimation Procedure, Cahiers d'Economie et Sociologie Rurales, 57, pp. 28-50.
  • Paris, Q. and Howitt, R.E., (1998), An Analysis of Ill-Posed Production Problems using Maximum Entropy, American Journal of Agricultural Economics, 80(1), pp. 124-38.
  • Samuelson, P.A., (1952), Spatial Price Equilibrium and Linear Programming, American Economic Review, 42 (2), pp.283-303.
  • Takayama, T., Judge, G.C., (1964), Spatial Equilibrium and Quadratic Programming, Journal of Farm Economics, 46 (1), pp.67-93.
  • Takayama, T., and Judge, G.G., (1971), Spatial and Temporal Price and Allocation Models, North Holland Publishing Co., Amsterdam.

Powered by CMSimple | Template Design by CMSimple-Styles