بررسی نا برابری کارایی فنی بخش کشاورزی استان‌‌های ایران با تاکید بر نقش‌ متغیر اقلیمی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد اقتصاد کشاورزی، گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز

2 دانشجوی دکتری اقتصاد کشاورزی، گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز

چکیده

نظر به اهمیت بهبود کارایی در ارتقای بهره‌وری عامل‌های تولید سنجش کارایی بخش کشاورزی به‌منظور سیاست‌گذاری مناسب در این بخش ضرورت دارد بدین ترتیب لحاظ نقش متغیرهای تاثیرگذار مانند عامل‌های اقلیمی بر میزان تولید منطقه‌ها و استان‌های مختلف کشور از اهمیت خاصی برخوردار می‌باشد. بنابراین، هدف از  این مطالعه حاضر بررسی و تحلیل کارایی و نابرابری آن در بخش کشاورزی استان‌های ایران با در نظر گرفتن نقش متغیرهای اقلیمی می‌باشد. داده‌های مورد نیاز برای دوره زمانی سال‌های 97-1390 مربوط به همه‌ی استان‌های کشور از مرکز آمار ایران، وزارت جهاد کشاورزی، سازمان هواشناسی و وزارت اقتصاد و دارایی گرد‌آوری شد. بدین منظور از روش Super-SBM در یک متغیر برون‌زا برای عوامل محیطی خارجی (بارش) استفاده شد. افزون بر این، با استفاده از ضریب جینی به بررسی تفاوت‌های منطقه‌ای در کارایی بخش کشاورزی استان‌های مختلف ایران در دوره بررسی پرداخته شد. نتایج تحقیق نشان داد میانگین کارایی فنی استان‌های کشور  45/0 می‌باشد. همچنین بنا بر یافته‌های تحقیق کارایی فنی بخش کشاورزی در بیشتر استان‌های کشور در وضعیت مطلوبی قرار ندارد و نابرابری شدیدی(ضریب جینی 41/0) در بیشتر منطقه‌های کشور از نظر توزیع کارایی بین استان‌ها وجود دارد. ضمن اینکه نابرابری کارایی بخش کشاورزی در استان‌های کشور در طول دوره 97-1390 رو به افزایش بوده است. با توجه به پایین بودن کارایی و توزیع نابرابر آن در استان‌ها و منطقه‌های مختلف کشور پیشنهاد می‌شود تدابیر لازم در زمینه ارتقای کارایی مانند توسعه فناوری‌های نوین، گسترش فعالیت‌های ترویجی و کاهش به‌کارگیری نهاده‌های زیان‌بخش به کار گرفته شود. همچنین با توزیع مناسب‌تر امکانات و اعتبارات می‌توان زمینه لازم برای بهبود کارایی استان‌های کم برخوردار را فراهم کرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ahsan, F., Chandio, A. A., and Fang, W. 2020. Climate change impacts on cereal crops production in Pakistan: evidence from cointegration analysis. International Journal of Climate Change Strategies and Management12(2), 257-269.
Alboghdady, M., and El-Hendawy, S. E. 2016. Economic impacts of climate change and variability on agricultural production in the Middle East and North Africa region. International Journal of Climate Change Strategies and Management. 8: 463-472.
Alibakhshi, H., Dourandish, A., and Sabouhi, S. M. 2020. Investigating the effects of climate change on agricultural market in Semi-arid regions. Journal of Agricultural Economics and Development. 34: 127–48. (In Persian)
Dagum, C.1998. A new approach to the decomposition of the Gini income inequality ratio. In Income Inequality, Poverty, and Economic Welfare, Springer, 47–63.
Elasha, B. O. 2010. Mapping of climate change threats and human development impacts in the Arab region. United Nations development program, Arab human development report (AHDR), Research Paper Series, 51 pp.
Emami Meybodi, A and Mohammadi, A. 2017. Measuring efficiency and productivity in Iran’s natural gas refineries. Financial Economics 9: 61–82. (In Persian)
Guo, Y., Tong, L., and Mei, L. 2021. Evaluation and influencing factors of agricultural eco-efficiency in Jilin agricultural production zone based on Super-SBM and panel regression methods. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun. 102-130.
Huang, Y., 2021. A study on the effects of regional differences on agricultural water resource utilization efficiency using super-efficiency SBM Model. Scientific Reports 11(1): 1–11.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). 2013. Working group 1, fifth assessment report on climate change 2013: The physical science basis. Geneva, Switzerland.
Iran Meteorological Organization. 2021. https://www.irimo.ir.
kashi, F., Ekabri Tafti, M., Mousavi Jahormi, Y., and Khosrovinejad, A. 2016. Calculating the social cost of carbon dioxide emissions by different provinces in Iran. Energy Planning and Policy Studies, 2(2):77-110. (In Persian)
Khodadadi, S., Pahlavani, M., and Hosseinzadeh, R. 2021. The effect of changing the industrial structure on carbon dioxide emissions in the provinces of Iran: Spatial econometric approach. Environmental Science Quarterly. 20(1):221-236. (In Persian)
Kuang, B., Xinhai L., Min Zh and Danling Ch. 2020. Provincial cultivated land use efficiency in China: Empirical analysis based on the SBM-DEA model with carbon cmissions considered. Technological Forecasting and Social Change 151: 119874.
Li, H., and Jin-feng Sh. 2014. Energy efficiency analysis on Chinese industrial sectors: an improved Super-SBM model with undesirable outputs. Journal of Cleaner Production, 65: 97–107.
Ministry of Energy. 2020. https://pep.moe.gov.ir.
National Climate Change Office of Iran, NCCOI. 2020. Third national communication to United Nations framework convention on climate change (UNFCCC). Department of Environment.
Peron, S., Yavari, Gh and Rezazadeh, M. 2019. Predicting the effect of climate change on vegetable production and yield in Hormozgan province (Case study: onions and tomatoes). Journal of Plant Production. 26: 177–89.
Pishbahar, E., Darparnian, S. and Ghahremanzadeh, M. 2014. The effects of climate change on grain corn yield in Iran: the application of spatial econometric approach with panel data. Agricultural Economics, 7(2): 106-83. (In Persian)
Sahoo, B., Mikulas L., and Mahlberg. B. 2011. Alternative measures of environmental technology structure in DEA: An application. European Journal of Operational Research .215(3): 750–62.
Sani, F., Dashti, Gh., Majnooni, A and Hosseinzad. J. 2020. The economic impacts of climate change and water resources management scenarios on agronomy subsector: using risk-based hydro-economic model. Journal of Agricultural Economics and Development.34: 483–501. (In Persian)
Shahraki, J., Sabouhi, M. and Yaghoubi, M. 2016. Analysis of the effects of climate change on wheat production with the stochastic production function approach. Natural Environment Hazards. 6(11): 69-84. (In Persian)
Shi, Zh. 2020. Climate change impacts on agricultural production and crop disaster area in china. International Journal of Environmental Research and Public Health. 17(13): 4792.
Statistical Centre of Iran. 2021. https://www.amar.org.ir.
Tone, Ka. 2001. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 130(3): 498–509.
Zarei, N., Dorandish, A., AliBakshi, H and Sabouhi, M. 2022. The effect of climate change on the yield of major cereals in Iran. Agricultural Economics, 16(2): 27-46. (In Persian)
Zhou, Y. 2013. Environmental efficiency analysis of power industry in china based on an entropy SBM model. Energy Policy.57: 68–75.
Zhu, Y., and Huo, C. 2022. The impact of agricultural production efficiency on agricultural carbon emissions in China. Energies. 15(12): 4464.