به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « Panel Data Method » در نشریات گروه « کشاورزی »

  • افسانه شایسته، همایون رنجبر *
    برنامه های توسعه ای کشور بر استراتژی رشد مبتنی بر صادرات تاکید دارد و متنوع سازی صادرات، یکی از سیاست های مناسب در این زمینه است. یکی از عوامل موثر در شناخت توانمندی های تولیدی و صادراتی یک کشور برای اتخاذ سیاست های مناسب در آن زمینه، وجود مزیت نسبی در تولید و صادرات کالا بوده و تغییرات ارزش افزوده فعالیتهای صنعتی می تواند توانمندی های تولیدی و صادراتی کشور و همچنین رشد تولید را نشان دهد. با توجه به اهمیت و ارزش افزوده بخش کشاورزی در کشورهای در حال توسعه، ارزش افزوده و عوامل تاثیرگذار در صنایع سه گانه غذا، چوب و کاغذ مورد مطالعه قرار گرفته است. برای این منظور متغیر مزیت نسبی وزنی صنایع سه گانه کشاورزی و تنوع در این صنایع در طول سال های 1998 تا 2013 با استفاده از داده های پانل در نظر گرفته شده است. نتایج برآورد مدل نشان می دهد که در دوره مورد مطالعه صنایع چوب و کاغذ کمبود مزیت نسبی در تولید و صادرات داشته اند و این متغیر تاثیر منفی بر رشد ارزش افزوده خواهد داشت. متنوع سازی صادرات تنها در صنایع غذایی انجام شده است، اما این متغیراثر مثبت بر رشد ارزش افزوده صنایع بخش کشاورزی دارد. متغیرهای سرمایه انسانی و سرمایه فیزیکی هم اثر مثبت بالایی بر ارزش افزوده این صنایع، در بخش کشاورزی دارند.
    کلید واژگان: مزیت نسبی, متنوع سازی صادرات, روش داده های ترکیبی و ارزش افزوده}
    Afsaneh Shayesteh, Homayoun Ranjbar *
    Developmental plans of the country emphasize on the exports-focused growth strategy, and export diversification is one of the most appropriate policies in this area. Export diversification moves from primary goods to industrial goods. Yet, export diversification, according to the principles of international trade, must be based on comparative advantage until to change value-added. Changes in the value-added of industrial activities can show manufacturing and export capabilities of a country and also production growth. Due to the importance and high value-added of the agricultural sector in developing countries, added value and influencing factors in triple industries of food, wood, and paper are studied. To this end, human capital and physical capital in agricultural triple industries is considered. The variable of weighted comparative advantage of agricultural triple industries and diversification in these industries are considered for the period of 1998 to 2013 by using panel data. The results of the model estimation indicated that, during the period under study, the wood and paper industries had the lack of comparative advantage in the production and export. This variable will have a negative effect on the growth of value-added. Exports diversification is only carried out in food industries; however, this variable had a positive impact on the growth of the value-added of agricultural sector industries. The human capital and physical capital have a high positive effect on value-added of the industries in the agricultural sector.
    Keywords: comparative advantage, export diversification, Panel Data Method, value, added}
  • نیلوفر اشک تراب، قاسم لیانی، غلامرضا سلطانی

    سطح زیر کشت و عملکرد محصولات کشاورزی متاثر از عوامل مختلفی است که برخی از آن ها قابل کنترل و برخی دیگر غیر قابل کنترل می باشد. از جمله موارد غیر قابل کنترل می توان تغییرات اقلیم را نام برد. در بین غلات، ذرت هم از نظر تولید و هم از نظر سطح زیر کشت جایگاه ویژه ای در جهان دارد. لذا با توجه به اهمیت این محصول و تغییرات اقلیم در طی سال های اخیر، در این مطالعه به بررسی اثرات تغییر اقلیم بر عملکرد ذرت دانه ای با استفاده از روش داده های ترکیبی در استان های عمده تولید کننده این محصول در ایران پرداخته شد. داده های بکار رفته مربوط به استان های فارس، خوزستان، کرمان، کرمانشاه و ایلام برای دوره زمانی 1390-1372 می باشد. هم چنین اثر سیاست هایی همچون خودکفایی گندم و قیمت تضمینی نیز بر سطح زیر کشت ذرت مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که تمامی متغیرهای وارد شده در الگو ازجمله قیمت تضمینی، سطح زیر کشت گندم دیم و آبی، بارندگی، وقفه سطح زیر کشت ذرت، اثر معنی داری را بر سطح زیر کشت در استان های تولید کننده عمده ذرت دانه ای کشور داشته اند. در این بین بیش ترین ضریب برآوردی مربوط قیمت تضمینی این محصول بوده لذا انتظار می رود اثر قابل توجهی بر سطح زیر کشت این محصول داشته باشد. هم چنین برآورد مدل ریکاردین حاکی از آن است که بارندگی بر خلاف دما بر عملکرد ذرت اثر معنی داری داشته و افزایش بارندگی و به عبارتی افزایش عرضه آب می تواند به افزایش سطح زیر کشت ذرت منجر شود.

    کلید واژگان: ذرت دانه ای, بارندگی, دما, مدل ریکاردویی, سطح زیر کشت, داده های ترکیبی}
    N. Ashktorab, Gh. Layani, Gh.R. Soltani
    Introduction

    The area under cultivation and yield of crops are affected by various factors، some of which are controllable and some others are uncontrollable. Controllable factors are divided into two types of price and non-price factors. Among the price factors، prices of agricultural products and inputs play an important role in expanding the cultivation area. Uncontrollable factors also have great effects on increasing the cultivation area of agricultural products. Two of the most important factors that affect yield are weather and climate conditions. The agricultural sector that is one of the sectors that is most vulnerable to climate changes has often been used for political debates and research projects. In the agricultural sector، cereal and especially maize، have a special place in the world both in production and in the area under cultivation. Therefore، given the importance of this product، investigating the effects of climate changes on cultivation area and yield of maize needs careful examination.

    Material And Method

    Panel data in econometrics has many advantages over using cross-sectional data and time series. The Hausman test is used to determine the fixed and random effects in the panel data. Also panel data unit root tests will be necessary. In this study، several price and non-price factors are considered: (1) Cit = f (Wit، RPit-1، Rit، Tit، Cit-1) where Cit: maize cultivation area in province i in year tWit: wheat irrigated area and dry area in province i in year tRPit-1: relative imposed price of maize and wheat in t-1. Rit: rainfall in province i in year tTit: temperature in province i in year tCit-1: maize cultivation area in province i in year t-1 (2) Cit = α1 Wit + α2 RPit-1+ α3Rit+ α4 Tit+ α5 Cit-1+ uitIn addition، in this study the Ricardian model was used to examine the impact of climate change on maize yield. (3) : Yield per hectare of maize in province i in year t: Temperature in province i in year t: Rainfall in province i in year t: Latitude and height above sea level، respectively. The data used in this study were for the provinces of Fars، Khuzestan، Kerman، Kermanshah and Elam for the period 1993-2011.

    Results And Discussion

    According to Table 1، all variables are significant at the one percent level of confidence. Therefore، all of the variables are stationary. Table 1- Results of stationary test for variablesvariables Levin-Lin & chow stat. Pesaran& Shin stat. Stationary stateCultivation area of maize 2. 51*** ***1. 13 I (0) Cultivation area of Irrigated wheat 2. 45*** 2. 89*** I (0) Cultivation area of Dry wheat 5. 02*** 3. 76*** I (0) rainfall 8. 74*** 6. 09*** I (0) Temperature 5. 78*** 3. 40*** I (0) Relative imposed price of maize to wheat 2. 74*** 1. 36*** I (0) Source: Research calculationsBased on the results shown in Table 2، all variables are significant. The highest and the lowest estimated coefficient is for the relative imposed price of maize to wheat (6. 68) and cultivation area of dry wheat (0. 01). Table2- Results of the factors affecting the maize cultivation area in selected provincesVariables coefficient Standard deviation T-statisticsConstant -2. 49* 1. 23 -2. 03Imposed price ratio with a lag 6. 68*** 1. 32 5. 06Cultivation area of Irrigated wheat -0. 42* 0. 22 -1. 88Cultivation area of Dry wheat -0. 01* 0. 006 -1. 98Cultivation area of maize with a lag 0. 66*** 0. 06 10. 28Rainfall 0. 17*** 0. 06 2. 86R-squared 0. 97 Durbin-Watson stat 1. 84Adjusted R-squared 0. 96 F-statistic 184. 5Source: Research calculations Table 3 indicates the results of the Ricardian model by using the panel data method. R2 in this model is equal to 86 % and it shows that %86 of the variation of maize yield is explained by variables. According to the results،the rainfall altitude، the rainfall height above sea، the square of rainfall and latitude have significant effects on maize yield. Table 3- Results of climatic factors on maize yield in selected provincesVariables coefficient Standard deviation T-statisticsConstant 12. 73*** 2. 55 4. 99Temperature -0. 11 0. 20 -0. 52Rainfall 0. 002*** 0. 0002 7. 32Height above sea level -0. 0004*** 0. 0001 -3. 51Square of temperature 0. 001 0. 005 0. 17Square of rainfall -2. 62*** 2. 45 -10. 71Latitude -0. 07*** 0. 02 -3. 05R-squared 0. 86 Durbin-Watson stat 1. 59Adjusted R-squared 0. 81 F-statistic 5. 15Source: Research calculations

    Conclusions

    In this study، the factors affecting maize cultivation area and yield as a plant that uses a lot of water in Fars، Khuzestan، Kerman، Kermanshah and Elam provinces were investigated. The results showed that non-price factors such as rainfall and temperature have a significant impact on the cultivation area of maize. Due to the emphasis placed on the policy of self-sufficiency in wheat، irrigated and dry cultivation area of wheat and imposed price of wheat، mentioned by Garshasbi et al.، have a significant impact on the cultivation area of maize in the selected provinces. The results indicated that according to specific climatic conditions in these provinces، irrigated wheat can be a proper alternative product for maize. Due to Vaseghi and Esmaeili، climate changes could have adverse effects on maize yield and can lead to a reduction of maize cultivation area. Due to the inevitability of global warming، further investigation of this issue is very important.

    Keywords: Maize, Rainfall, Temperature, Yield, Cultivation area, Ricardian model, Panel data method}
  • رضا مقدسی، حبیبه شرافتمند
    این مطالعه به بررسی تاثیر شاخصهای اقتصادی، اجتماعی و سیاسی جهانی شدن در رونق بخش کشاورزی با استفاده از روش داده های تلفیقی برای 20 کشور در حال توسعهمیپردازد. در این مطالعه به منظور استخراج شاخص رونق اقتصادی بخش کشاورزی، از فیلتر هودریک پرسکات استفاده شد. نتایج نشان می دهد که شاخصاقتصادی جهانی شدن در رونق اقتصادی بخش کشاورزی کشورهای مورد مطالعه تاثیر مثبت و معنی داری دارد در حالی که شاخصهای اجتماعی و سیاسی آن اثر بازدارنده بر رونق بخش کشاورزی این کشورها دارد. با توجه به نتایج به دست آمده پیشنهاد می شود به منظور دستیابی به رونق بخش کشاورزی، بهبود معیارهای اقتصادی در مقایسه با معیارهای اجتماعی و سیاسی مورد توجه قرار گیرد.
    کلید واژگان: جهانی شدن, رونق بخش کشاورزی, داده های تلفیقی, فیلتر هودریک پرسکات}
    R. Moghaddasi*, H. Sherafatmand
    Abstract This paper examines the impact of economic, social and political indices of globalization on promotion of agricultural sector based of pool data for 20 Asian developing countries. Hoedrick Prescott filter is used to calculate the agricultural promotion index. Results show that economic globalization index has positive and significant effect on economic promotion in agriculture; however, social and political globalization indices have negative impact on economic promotion in agricultural sector in selected countries.
    Keywords: Globalization, Agricultural Promotion Index, Panel Data Method, Hoedrick Prescott Filter}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال