Tarım, Yoksulluk ve Kalkınma Türkiye de Gıda Açlığı Sorunsalı ve Nedenselliği Üzerine Bir Araştırma Erdoğan GÜNEŞ1 Yasemin DEMİR2 O. Orkan ÖZER3 egunes@agri.ankara.edu.tr yasmndmr@gmail.com osman.ozer@adu.edu.tr 'Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü 2Ankara Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü 3Adnan Menderes Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü Özet Yoksulluk ve sonucunda oluşan açlık son yıllarda ortaya çıkan küresel gıda krizi ile birlikte daha çok dikkati çeken, tartışılan ve önemsenen bir konu haline gelmiştir. Yoksulluk ülkeden ülkeye, bölgeden bölgeye değişmektedir, farklılık göstermektedir. Gelişmiş ülkeler için yoksulluk, gelişmekte olan ülkelerde orta gelirli bir aileyi temsil edebilmektedir. Benzer şekilde az gelişmiş ülkelerde yoksulluk, açlıkla aynı anlamı taşıyabilmektedir. Ortak olan şey; yoksulluk ve açlıkla, ortaya çıkan sosyal hareketlilik ve toplumsal değişimler ve sonuçta da sorunların artışıdır. Bölgesel olarak farklılık gösteren bu sorunun giderilmesinde farklı çözüm önerilerine ve politikalara ihtiyaç duyulduğu bilinmektedir. Türkiye gelişmekte olan bir ülkedir ve Türkiye İstatistik Kurumu verilerine göre, nüfusun %18.08 i, içinde gıda ve gıda dışı harcamaların bulunduğu yoksulluk sınırının altındadır. Resmi kayıtlarda gıda yoksulu olan kişi sayısı 339.000 olarak görülmektedir. Yoksulluk sınırı günlük kişi başı 2.15$ dır. Ülkemizde tarım ve gıda üretimindeki değişimler, gelir düzeyi, sosyo-kültürel etkenler arz ve talep yapısını etkileyerek, gıda açlığını ve nedenselliğini tartışılır hale getirebilmektedir. Yapılacak çalışmada, yoksulluk ve açlık olgusu, nüfus hareketliliği (göç), bitkisel ve hayvansal üretim indeksi, satın alma gücü paritesi ile hane halkı tüketim harcaması gibi makro değerler arasındaki nedensellik ilişkileri eş bütünleşme analizi ve hata düzeltme yöntemi kullanılarak araştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Gıda, Yoksulluk, Açlık, Göç, Üretim, Tüketim Garnger Nedensellik Testi, Johansen Eşbütünleşme Modeli Research on Food Hunger and its causality Problem in Turkey Abstract Hunger which is arising as a result of poverty has become a subject discussed and overrated and attracted much more attention with the global food crisis in recent years. Poverty varies from country to country and region to region. Poverty for developed countries may represent a family of middle-income to developing countries. Similarly, poverty carry the same meaning with hunger at less-developed countries. The common is that increase in social mobility and social changes with the poverty and hunger problems. By eliminating this problems which differ region is needed different proposals and policies. Turkey is a developing country and according to the Statistical Institute 18:08% of the population consists of the food and nonfood expenditures below the poverty line. 339 000 person are seen as the official records with poor food. poverty line is $ 2.15 per person/day. food hunger and causality is discussed because of changes in the agricultural and food production, income level, socio-cultural factors influencing the structure of supply and demand. At this research, to the phenomenon of poverty and hunger between such as migration, crop and animal production index, purchasing power parity, consumption expenditure of households are investigated causal relationships by using co-integration analysis and error correction method. Keywords: Food, Poverty, Hunger, Immigration, Production, Consumption, Granger Causality Test, Johansen Co integration Model 1. Giriş Yoksulluk özellikle son yıllarda az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerin mücadele ettiği başlıca sorunlardan biridir. İnsanlığın varlığından bu yana bir sorun olarak görülen yoksulluk, ülkeden ülkeye, bölgeden bölgeye değişiklik göstermektedir. Az gelişmiş bir ülke için yoksulluk açlıkla eşdeğerken, gelişmiş bir ülke için yoksulluk ev dışı gıda tüketememek olarak değerlendirilmektedir. Gıda yoksulluğu (açlık) olarak adlandırılan dar anlamda yoksulluk, insanların en temel ihtiyaçlarını karşılayamama durumudur. Gıda ve gıda dışı yoksulluk olarak adlandırılan geniş anlamda yoksulluk ise, nüfusun ya da onun belirli bir kesiminin asgari yaşam düzeyini sürdürebilmek için gıda, barınma ve giyinme gibi sadece en basit ihtiyaç maddelerini karşılayamaması olarak tanımlanmaktadır (Adaçay, 2008). Gıda yoksulluğuna etkili birçok faktör vardır. Gelişmişlik seviyesi azaldıkça toplumlardaki zengin ve yoksul kavramı arasındaki fark fazlalaşmaktadır. Yoksul insanlar ihtiyaçlarını karşılayamayarak, düşük kaliteli bir yaşam sürdürmektedir. Daha ileri seviyelerde ise yaşamın devamını sağlamaya yeterli gıdaya erişim giderek mümkün olmaktadır. Her ülke yoksullukla mücadelede çeşitli politikalar uygulamakta ve yoksulluğu giderici önlemler almaktadır. Çeşitli ülkelerle karşılaştırıldığında düşük değerlerde de olsa yoksulluk Türkiye için de önemli bir sorundur. Türkiye İstatistik Kurumu nun 2010 yılında yaptığı Yoksulluk Çalışması sonuçlarına göre, kişi başı günlük harcama satın alma gücü parkesine göre 2,15 doların altında kalan fert oranı 2009 yılında %0,22 iken, bu oran 2010 yılında %0,21 olarak tahmin edilmiştir. 4,3 dolar sı- 803
10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya nırına göre ise 2009 yılında % 4,35 olan yoksulluk oranı 2010 yılında %3,66 ya düşmüştür. Bununla birlikte 2009 yılı için Türkiye de gıda ihtiyaçlarını karşılayamayan ve açlık sınırının altında yaşayan yoksul sayısı 339.000 dir (Tuik,2009). Yoksulluk sadece bireyi değil, tüm toplumu dolaylı olarak etkileyen ve toplumdaki sınıf farkının minimuma indirilmesi için yok edilmesi gereken bir sorun olarak görülmektedir. 2. Materyal ve Metot Çalışmada uygulanan ekonometrik analiz yöntemleri için seçilen değişkenler, 1981-2010 arası 30 yıllık dönemde çeşitli kaynaklardan derlenen Türkiye de kırdan kente göç oranı (LnG), satın alma gücü paritesi (LnSGP), bitkisel üretim endeksi (LnBÜ), hayvansal üretim endeksi (LnHÜ) ile hane halkı tüketim harcamaları (LnHH) dır. Analiz aşamasında kullanılan yıllık hane halkı nihai tüketim harcamaları, 2005 baz yılı olan tüketici fiyat endeksi ile reel hale getirilmiştir. Diğer değişkenlerden bitkisel ve hayvansal üretim verileri 2005 yılı baz alınmış reel üretim endeksidir. Göç değişkenine ilişkin veriler, yıllık nüfus artışından arındırılmış kent nüfus artışı olarak model içinde kullanılmıştır. Değişken değerlerinin üssel olarak artması sebebiyle ortaya çıkan aşırı değişimi dengelemek ve bu değerleri doğrusal hale getirip varyantsa durağanlığı sağlamak amacıyla değişkenlere doğal logaritmik dönüşüm uygulanabileği Joutz, Maddala ve Trost (1995) belirtilmektedir. Bu sebeple analiz süresince değişkenlerin logaritmik formlarıyla çalışılmıştır. Durağan olmayan zaman serilerinin ekonometrik analizi çoğunlukla sorunlu olarak nitelendirilmektedir Granger ve Newbold (1974) durağan olmayan seriler kullanılarak yapılan tahminde, ortaya sahte regresyonun çıkacağını belirtmişlerdir. Regresyon çıktılarına bakıldığında, R2 yeterince yüksek ve t istatistikleri anlamlıdır; fakat Durbin-Watson istatistik değeri küçüktür. İki değişkenin gecikmeli değerleriyle elde edilen regresyonlar birim kök taşıyorsa (durağan değillerse), alışılmış t ve F testleri geçerli olmayacaktır. Bu iki değişkenden oluşan regresyon sahte regresyon olacaktır (Halaç 2003). Durağanlığı sağlamak için serilerin farklarının alınması yönteminin kullanılması ve durağan olmayan bir seri d kere fark aldıktan sonra durağan hale geliyorsa d. dereceden bütünleşik I(d) olarak tanımlanmaktadır. Durağan olmayan bir Yt serisi d defa farkı alındıktan sonra A yt şeklinde durağan bir süreci ifade etmektedir (Gujarati 2001). Çalışmada zaman serilerinin durağanlığı, Geliştirilmiş Dickey Fuller (ADF) testi (Dickey ve Fuller, 1979) birim kök testi ile sınanmıştır. ADF testi durağanlık yok hipotezi, otoregresif sürecin bir birim kök içermesi ve denklemdeki otoregresif katsayıların toplamının 1 e eşit olması olarak ifade edilir (Göktaş 2000). Daha önce geliştirilmiş olan Dickey- Fuller testi et hata sürecinde olabilecek otokorelasyonu göz ardı etmektedir. et sürecinde otokorelasyon varken yapılan en küçük kareler tahminleri etkin değildir. Bu durumda zaman serisini AR(1) süreci olarak modellemek yanlış olacaktır. ADF testi ile bir AR(p) serisinin birim kök içerip içermediğinin testi yapılmaktadır (Aşık 2003). Bağımlı değişkenin kaç dönem gecikmesinin regresyon denkleminin sağında yer alacağına karar vermek için Schwarz Bilgi Kriterinden (SIC) yararlanılmıştır. Bu çalışmada değişkenler arasındaki nedensellik ilişkilerini Granger Nedensellik testi kullanılarak sınanmıştır. Granger nedensellik testi; x değişkenine ait verilerin modele eklenmesinde, y değişkeninin tahmininde katkı sağlıyorsa x değişkeni y nin nedenidir denir. X ve Y ile gösterilen iki değişkenli kısıtsız VAR modelinde Y yi tanımlayan denklem aşağıdaki gibidir. k k Yt = A D, + X a i Y. - ) + Z M. - J + e t j=1 j=1 Eğer, eşitlikte Pt=P2=...=Pk=0 ise X, Y nin Granger nedeni değildir. Bu kısıtın geçerli olup olmadığının testini F testi kullanılır (Yurdakul,1995). Daha açık bir biçimde söz edersek, Granger nedenselliğin asıl oluş tarzı öngörü ile ilgilidir. Tek yönlü nedensellik (B ağım lı-------- Bağımsız ya da D ışsa l-------- İçsel gibi) ve Çift yönlü nedensellik (Bağımlı ------- Bağımsız ya da Dışsal -------- İçsel gibi) olarak açıklanır. Çalışmada değişkenler arasında uzun ve kısa dönem denge ilişkileri eş bütünleşme analizi yardımıyla incelenmiştir. Seriler arasındaki eşbütünleşme analizine ilişkin yaygın şekilde kullanılan Engle-Granger (1987) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından önerilen yöntemler bulunmaktadır. Engle-Granger eş bütünleşme yönteminde, durağan olmayan iki seriden birinin diğerinin üzerine regresyonunun alınmasıyla elde edilen hata terimlerinin durağanlığına bakmaktadır. Eğer hata terimleri serisi durağan ise seriler arasında eşbütünleşme vardır. Bu yöntem ikiden fazla değişken içeren modeller için tercih edilmemektedir. Çünkü değişken sayısı üç veya daha fazla olduğu zaman, birden fazla eşbütünleşme ilişkisi ortaya çıkabilir. Engle-Granger yöntemi ile birden fazla eşbütünleşme vektörünü ayrıştırılamaz. Bu nedenle seriler arasındaki eş bütünleşme analizine ilişkin Johansen ve Juselius (1988) tarafından önerilen yöntem kullanılmıştır (Johansen 1990). Değişken seviyelerine ilişkin parametre matrisi, modelin uzun dönem özelliklerine ait bilgileri kapsamaktadır. Birinci sıra farklarda durağan olan iki değişkenden oluşan (Z=(X,Y)) vektörü otoregresif model olarak kabul edilir. Zt kapsamındaki değişkenlerin birinci dereceden fark durağan oldukları varsayılırsa Johansen modeli bütün değişkenlerin birinci sıra farkını alır; A Zt yukarıdaki VAR modelini, serilerin hem birinci farklarını hem de seviyelerini kapsayacak aşağıdaki VAR modeline dönüştürmek uygun olmaktadır. 804
Tarım, Yoksulluk ve Kalkınma Vi Azt = P-1 n ıazt - i + n z t - p + e t i =1 Zt yi oluşturan seriler arasındaki eşbütünleşme ilişkileri, iki test istatistiği yardımıyla değerlendirilir. Eigen değerler, Y ler) kullanılarak ortak bütünleşme vektör sayısı olabilirlik İz testi (Yurdakul 1995) ile Maksimal Eigen Değer testi (MED) olarak bilinen test de olabilirlik testine dayanmaktadır. Bu test istatistiklerinin kritik değerlerine, Johansen ve Juselius (1990) ile Osterwald-Lenum (1992) çalışmalarında vermişlerdir (Saatcioğlu ark. 2004). Granger (1988), değişkenler arasında bir koentegrasyon vektörü varsa, bu değişkenler arasında en azından tek yönlü bir nedenselliğin olması gerektiğini belirtmiştir. Granger 1986) ve Engle ve Granger (1987), değişkenlerin koentegre özellikleri tarafından sağlanan bilgiyi hesaba katan bir nedensellik modeli ileri sürmüştür. Bu model, hata düzeltme m o deli olarak ifade edilebilir. Kullanılan değişkenler arasında koentegrasyon olması halinde, nedensellik testinde kullanmak için daha kapsamlı bir metodu olarak ileri sürülen hata düzeltme modeli aşağıdaki gibidir (Günaydın 2004). m n p A X,= a+ ^ p1mxt_;+ V y j A \ ' ı p V \j/j A Z t,5* 6//,Iııt J l k = ı Bu modelde, Granger nedensellik testleri, AYt-j veya AZt-j terimlerinin bütün katsayılarının bir grup olarak standart F istatistiğine göre istatistiki olarak sıfırdan farklı olup olmadığının ve/veya hata düzeltme terimlerinin katsayılarının (t) anlamlı olup olmadığının incelenmesiyle belirlenmektedir. Denklemdeki hata düzeltme terimi, AXt nin uzun dönem dengesine doğru ayarlamasını sağlarken, bağımsız değişkenlerin gecikmeli değerlerinin kısa dönem nedensellik etkisini gösterdiği söylenebilir (Günaydın 2004). 3.Araştırma Bulguları, Sonuç ve Değerlendirme Zaman serileri için geliştirilen teorilerin durağanlık varsayımı altında çalışmaları nedeniyle iktisadi serilerin durağan olup olmaması büyük önem taşımaktadır. Bu amaçla elde edilen ADF kök testlerinin sonuçları Çizelge 1 de verilmiştir. ADF Çizelge 1. Birim kök testi sınaması Değişkenler k Düzey k 1. Sıra Fark LnG 0-1.4904 0-5.470338 LNSGP 5-0.011377 0-5.403035 LnHÜ 0-0.825965 0-6.589841 LnBÜ 1-1.349247 0-12.60334 LnHH 0-0.863673 0 0.7852 Kritik değer % 1 % 5 % 10 k: gecikme uzunluğu -3.679322-2.967767-2.622989 Araştırmada kullanılan değişkenlerin tamamı ADF testine göre %1 güven aralığında durağanlık koşulunu sağlamazken, 1. sıra farkta durağanlık koşulunu sağlamaktadır. Granger Nedensellik Testinde bütün değişkenlerin 1 gecikmeli değerleri (k=1) alınmıştır. Çizelge 2 de Granger Nedensellik test sonuçlarını verilmiştir. Çizelge 2. Garnger Nedensellik Testi Sonuçları F-İstatistiği Olasılık LnBÜ -------- LnG 3.02178 0.09340*** LnG -------- LnBÜ 6.62789 0.01608** LnHÜ -------- LnBÜ 3.72808 0.06448*** LnBÜ -------- LnHÜ 3.62721 0.06796*** LnSGP -------- LnHÜ 9.16328 0.0055* LnG -------- LnHH 2.96617 0.0969*** LnSGP -------- LnBÜ 13.9012 0.00095* LnSGP -------- LnHH 4.82450 0.0372** LnHH -------- LnHÜ 3.07412 0.0913*** %1 **%5 ***%10 805
10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya Çizelge 2 incelendiğinde, Türkiye de hayvansal üretimi ile bitkisel üretimi arasında karşılıklı bir nedensellik ilişkisinin olduğu görülmektedir. Değişkenler içinde satın alma gücü paritesi, hem bitkisel üretimin hem de hayvansal üretimin nedeni olarak görülmektedir. Hane halkı nihai tüketimdeki değişimlerin doğrudan doğruya hayvansal üretimi etkilemektedir. Buna karşılık, satın alma gücü paritesi ile göç, doğrudan hane halkı nihai tüketimini etkilemektedir. Aynı şekilde göç değişkeniyle bitkisel üretim endeksi arasında da karşılıklı nedensellik ilişkisi oluşmaktadır. Elde edilen nedensellik ilişkisi Şekil 1 de verilmiştir. Şekil 1. Nedensellik Diyagramı Tek tek değişkenlerin gecikme uzunluğunun önsel düzeyleri ve grafiksel yapıları incelenmiş ve serinin kısa olması da göz önünde tutularak gecikme uzunluğu 2 olarak alınmıştır. Her bir gecikme bir yıla karşılık gelmektedir. Buna göre 2 gecikmeli olarak hesaplanan Johansen Eşbütünleşme Modeline ilişkin İz İstatistiği ve MED İstatistiği Test Sonuçları çizelge 3 de verilmiştir.. Çizelge 3. Johansen Eşbütünleşme Modeli İz İstatistiği ve MED İstatistiği Test Sonucu Özdeğer İz İstatistiği %5 kritik değer Olasılık MED istatistiği %5 kritik değer Olasılık r 0 0.895024 160.6032 69.81889 0.0000 58.60452 33.87687 0.0000 r 1 0.805418 101.9986 47.85613 0.0000 42.55950 27.58434 0.0003 r 2 0.755939 59.43915 29.79707 0.0000 36.66878 21.13162 0.0002 r 3 0.450092 22.77037 15.49471 0.0034 15.54812 14.26460 0.0312 r 4 0.242536 7.222250 3.841466 0.0072 7.222250 3.841466 0.0072 %5 kritik değerine göre Iz istatistiği ile Med istatistiği 5 tane eş bütünleşme vektörü vardır. Her hangi bir eşbütünleşme vektörünün bulunmadığını (r=0) öne süren H0 hipotezi için İz istatistiği 160.6032 ve MED istatistiği 33.87687 olarak hesaplanmıştır. Bu değerler % 5 kritik değer olan İz İstatistiği 69.81889 ve MED İstatistiği 33.87687 değerinden büyüktür. Bu sonuca göre, eş bütünleşmenin bulunmadığını öne süren H0 hipotezi her iki test tarafından da ret edilmektedir. Diğer 4 hipotez (r1, r2, r3 ve r4) %5 önem seviyesinde kabul edilmiştir. Bu bulgular, göç, satın alma gücü paritesi, hayvansal ve bitkisel üretim indeksi ile hane halkı satın nihai harcaması arasında uzun dönemli bir denge ilişkisinin varlığını ortaya koymaktadır. Uzun dönem denge ilişkisine göre değişkenlere ait katsayılar çizelge 4 de verilmiştir. Johansen eş bütünleşme modeline ait sonuçlar incelendiğinde, göçün satın alma gücü paritesi ve hane halkı nihai tüketimleri negatif olarak etkilediği, bitkisel ve hayvansal üretim artışının ise pozitif yönde bir etkiye sahip olduğu belirlenmiştir (Çizelge 4) (işaretler ters yorumlanmaktadır).- ler + etkiliyor 806
Tarım, Yoksulluk ve Kalkınma Çizelge 4. Uzun dönem denge ilişkisine ait değişken katsayıları LNG LNSGP LnHÜ LnBÜ LNHH 1.000000 10.13498-7.30412-15.2391 9.406364 Standart hata (7.43464) (7.19971) (4.87560) (1.43537) LnHÜ LNG LnSGP LnBÜ LNHH 1.000000-0.13691-1.38757 2.086370-1.28782 Standart hata (0.10156) (0.28322) (0.58784) (0.28611) LnBÜ LnHÜ LNG LnSGP LNHH 1.000000 0.479301-0.06562-0.66507-0.61725 Standart hata (0.55108) (0.06448) (0.55902) (0.16503) LnSGP LnBÜ LnHÜ LNG LNHH 1.000000-1.50361-0.72068 0.098668 0.928109 Standart hata -0.40907-0.19429-0.07194-0.19918 LNHH LnSGP LnBÜ LnHÜ LNG 1.000000 1.07746-1.62008-0.77651 0.106311 Standart hata -0.84724-0.51367-0.83485-0.05908 Kısa dönem denge ilişkisini görmek amacıyla oluşturulan hata düzeltme modelinde ise hayvansal üretim değerinde bir değişim, satın alma gücü parkesini negatif yönde, bitkisel üretim indeksini ise pozitif yönde bir ve iki gecikmeli olarak etkilemektedir. Satın alma gücü paritesi bitkisel üretimi bir gecikmeli olarak pozitif yönde etkilemektedir. Hane halkı nispi tüketimi satın alma gücü paritesi, hayvansal üretim indeksi bitkisel üretim indeksini bir ve iki gecikmeli olarak pozitif yönde etkilemektedir (Çizelge 5). Sonuç olarak, satın alma gücü paritesi artışı hane halkı nihai tüketimini arttırdığı ve bitkisel ürün ile hayvansal ürün üretimini artışına yönelik bir tepki verdiğinden söz etmek mümkündür. Kısacası üretim talebe bağlı bir üretim artışı olup satın alma gücü parkesinden etkilenmektedir. Uzun dönem denge ilişkisinde gelir ve tüketim artışının göçü negatif yönde etkilediği belirlenmiştir. Aynı şekilde satın alma gücü paritesi arttıkça bitkisel ve hayvansal üretim de artış göstermektedir. Genel bir değerlendirme yapıldığında, uzun dönemde, satın alma gücü paritesi ile hane halkı nihai tüketim artışı göçü negatif yönde bitkisel ve hayvansal üretim artışı ise pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Satın alma gücü parkesinin artışının, tatmin duygusunu artırdığı ve göç etme arzusunu azalttığından söz etmek mümkündür. Satın alma gücü parkesinin azalması yani kişilerin yoksullaşması durumunda göç olgusu bir artış göstermekte, istihdam alanları aranmaktadır. Aynı şekilde kişi gelirlerinde yaşanan artış, tarımsal üretimi artırmakta ve özellikle de nihai tüketim harcamalarında hayvansal ürünlere doğru yönelim şeklinde görülmektedir. Uzun dönemde gelirde gerçekleşecek bir artışın öncelikli olarak bitkisel ve hayvansal üretim artışını tetikleyeceğini, buna bağlı olarak da ileride kırsal kesimde işletme yapısında yaşanacak değişimle kır nüfusunun kent nüfusuna doğru yöneleceğinden söz etmek mümkündür. Genel olarak ülkelerin yapısal özellik ve niteliklerine bağlı olarak hammadde temini, iklim değişimi, yüksek maliyet vb. gibi nedenlerden kaynaklanan üretim yetersizliği, ürün fiyatlarındaki artış, gelir düzeyindeki azalma nedeniyle oluşan satın alma gücündeki düşmeler gıdaya ulaşamamanın temel nedenleri arasında sayılmaktadır. 807
10. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 5-7 Eylül 2012 Konya Çizelge 5. Hata düzeltme modeline ait değişkenlerin katsayıları kısa dönem ilişki Hata Düzeltme D(LnSGP) D(LnHÜ) D(LnBÜ) D(LnHH) D(LNG) D(LnSGP(-1)) -0.09153-0.97409 0.245284 1.33878-0.52586 t değeri -0.19379-2.91727* 0.56966 2.09986* -0.41811 D(LnSGP(-2)) -0.3963-0.77896-0.2262 0.96601 0.661383 t değeri -1.02191-2.84109* -0.63980 1.84527* 0.64043 D(LnHÜ(-1)) 0.199291 0.936789-0.15787 1.85299 0.46322 t değeri 0.44611 2.96610* -0.38763 3.07271* 0.38938 D(LnHÜ(-2)) 0.108356 0.762097 0.30298 0.888157 0.191585 t değeri 0.30564 3.04061* 0.93742 1.85586* 0.20293 D(LnBÜ(-1)) 0.178878 1.015269-0.76385 0.813688 0.012009 t değeri 0.47398 3.80511* -2.22005 1.59716* 0.01195 D(LnBÜ(-2)) 0.547559 0.798522-0.05496 0.982744 0.60551 t değeri 1.73520* 3.57925* -0.19104 2.30702* 0.72056 D(LnHH(-1)) 0.003722-0.05232-0.03842-0.30064-0.10239 t değeri 0.02014-0.40058-0.22812-1.20545-0.20812 D(LnHH(-2)) 0.060687-0.05585 0.144906-0.15043-0.80512 Değeri 0.36661-0.47721 0.96018-0.67317-1.82644 D(LNG(-1)) 0.007846-0.01582 0.006294 0.065458-0.00212 t değeri 0.08165-0.23278 0.07184 0.50458-0.00827 D(LNG(-2)) -0.05136 0.004571 0.014358-0.06379-0.01142 t değeri -0.56884 0.07162 0.17443-0.52339-0.04748 C 0.014753 0.000555 0.030599 0.003979-0.06969 t değeri 0.92120 0.04900 2.09583 0.18406-1.63421 R2 Kare 0.368956 0.733521 0.673499 0.563725 0.313609 Düzeltilmiş R2-0.09381 0.538103 0.434065 0.243789-0.18974 t- tablo değeri %10* ve %5** sırasıyla 1.310 ve 1,697 Çalışmada, bu unsurlar arasındaki nedensellik ilişkisinin insanların gıdaya ulaşmasında sorunlar yarattığı belirlenmiştir. Gıdaya ulaşılabilirlik konusunda toplumun her kesimine büyük görevler düşmektedir. Ürün kayıplarının azaltılmasından sorumlu üretici ve tüketiciler kadar üretimin verimliliğini artırmayı hedefleyen kamu ve özel kimlikli örgütler, toplum ve halk sağlığını korumayı amaçlayan politikalar uygulayan hükümetler gıda açlığı ve nedenselliği kapsamında önemli görev ve misyonlar üstlenen varlıklardır. Kaynaklar Adaçay, F. R. 2008. Ekonomik Kalkınmada Yoksulluk, Eskişehir: Nisan Kitabevi. Aşık, A. 2003. Yapısal Kırılmalar ve Makroekonomik Değişkenler: Ampirik Bir Çalışma, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara. Dıckey, D.A. und W.A. Fuller,1979. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. In: Journal of the American Statistical Association 74: 427-431. Göktaş, Ö. 2000. Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Ko-Entegrasyon Analizi ve Bir Uygulama İstanbul üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul. Engle, R.F. and C.W.J. Granger1987. Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing, Econometrica, 55:251-76. Granger C.W.J., Newbold P.1974. Spurious regressions ineconometrics. J. Econ., 2: 111-120. Göktaş, Ö. 2000. Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Ko-Entegrasyon Analizi ve Bir Uygulama İstanbul üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul. Gujarati, D.N. 2001. Tem el Ekonometri, Literatür Yayınları: 33, İstanbul. Günaydın, I.2004. Bütçe Açıkları Enflasyonist midir?: Türkiye Üzerine Bir İnceleme, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 6(1):158-181 808
Tarım, Yoksulluk ve Kalkınma Halaç, U.2003. Türkiye de Para Dolanım Hızının İstikrarı: 1987-2001, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 5 (1): 85-102 Johansen, S. 1988. Statistical Analysis of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.12. Johansen, S. ve K. Jeselius, 1990. Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-with Applications to the Demand for Money, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol.52. Joutz, F. L., Maddala, G.S., Trost, R.P., 1995. An Integrated Bayesian Vector Autoregression and Error Correction Model for Forecasting Electricity Consumption and Prices, J. Forecast, 14, 287-310. 115. Osterwald-Lenum, M.1992. A note with quantizes of the asymptotic distribution of the maximum likelihood cointegration rank test statistics. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 54 (3) :461-472. Saatcioglu, C. ve O.Karaca, 2004. Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracata Etkisi: Türkiye Örneği Doğuş Üniversitesi Dergisi 5(2): 183-195 Yurdakul, F.1995. Ekonometride Yeni eğilimler Hendry ve Sims Yöntemleri: Döviz Kuru Üzerine Uygulama, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Ankara. www.tuik.gov.tr, Erişim tarihi 03/05/2012 809