Determining of agricultural credit impact on agricultural production value in Turkey / Determinação do impacto do crédito agrícola no valor da produção agrícola na Turquia

ABSTRACT

ABSTRACT Agriculture is an indispensable activity for all countries. Depending on the increasing population, food needs can be met by increasing agricultural production. In this respect, it is of great importance to investigate the value of agricultural production and the factors affecting agricultural production. This study aimed to examine the impact on the agricultural production value of agricultural bank credit in Turkey. In the study, with the aim of examining the relationship between agricultural credit and agricultural production value in Turkey, 1998-2016 real agricultural loans and agricultural real gross domestic product annual data covering the period given above were used. The statistical analysis tool is ordinary least squares (OLS) techniques. According to OLS regression, the purposed model explains 83.94% of total variance. Regression coefficients show that effect of term is higher than effect of agricultural credits. The reason for this difference may be explained as dependency of credits on macroeconomic indicators and political structure of the country. This study proposes that agricultural credit mechanism in the country needs to be developed to increase the financing opportunities for the realization of technology and modernization investments by farmers.

RESUMO

RESUMO A agricultura é uma atividade indispensável para todos os países. Dependendo do aumento da população, as necessidades alimentares podem ser atendidas através do aumento da produção agrícola. A esse respeito, é de grande importância investigar o valor da produção agrícola e os fatores que afetam a produção agrícola. Este estudo teve como objetivo examinar o impacto no valor da produção agrícola do crédito bancário agrícola na Turquia. No estudo, com o objetivo de examinar a relação entre crédito agrícola e valor da produção agrícola na Turquia, foram utilizados os empréstimos reais para 1998-2016 e os dados anuais do produto interno bruto agrícola real, cobrindo o período indicado acima. A ferramenta de análise estatística é uma técnica de mínimos quadrados ordinários (OLS). De acordo com a regressão OLS, o modelo proposto explica 83,94% da variância total. Os coeficientes de regressão mostram que o efeito do prazo é superior ao efeito dos créditos agrícolas. O motivo dessa diferença pode ser explicado como dependência de créditos em indicadores macroeconômicos e estrutura política do país. Este estudo propõe que o mecanismo de crédito agrícola no país precise ser desenvolvido para aumentar as oportunidades de financiamento para a realização de investimentos em tecnologia e modernização pelos agricultores.