Bayram KAYANTAŞ1 ,
Muhammet Kerem GÜNEŞ2 ,
Yusuf YAKŞİ3
1 Batman Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Batman
2 Batman Üniversitesi, Rektörlük, Kalite Koordinatörlüğü, Batman
3 Dicle Üniversitesi, Strateji Geliştirme Dairesi Başkanlığı, Diyarbakır
Abstract
This study aims to empirically analyze the main determinants of agricultural labor productivity in the Turkish economy using data for the period 1993-2024. Agricultural value added per worker is employed as the dependent variable, while exchange rate, digitalization, per capita income, and trade openness are included in the model as independent variables. The long-run and short-run dynamics among the variables are examined within the ARDL framework. The results indicate the existence of a long-run cointegration relationship among the variables. According to the findings, per capita income and the exchange rate have a statistically significant and positive impact on agricultural productivity in the long run. Digitalization, proxied by internet usage, exhibits a positive but limited effect, whereas trade openness is found to be statistically insignificant. The negative and significant error correction term suggests that short-run deviations are rapidly adjusted toward the long-run equilibrium. Diagnostic test results confirm that the model is free from issues such as autocorrelation and heteroskedasticity, and that the parameter estimates remain stable over the sample period. The findings highlight the importance of accelerating digital transformation processes, maintaining macroeconomic stability, and supporting sectoral modernization policies to enhance agricultural productivity in Türkiye.
KAYANTAŞ, B., GÜNEŞ, M. K., & YAKŞİ, Y. (2026). The Impact of Digitalization and Exchange Rate on Agricultural Productivity in Türkiye: An ARDL Analysis for the Period 1993-2024. ISPEC Journal of Agricultural Sciences, 10(2), 538–549. https://doi.org/10.5281/zenodo.20092491
📄Ağazade, S., Eştürk, Ö., 2019. Türkiye tarım sektöründe emek verimliliği ve istihdam ilişkisinin incelenmesi. Sosyal Güvenlik Dergisi, 9(2): 237-254.
📄Ay, Ş., 2024. An Empirical Analysis of the Relationship Between Agricultural Revenue and Tax Burden. ISPEC Journal of Agricultural Sciences, 8(4): 1127–1133.
📄Aydınbaş, G., 2024. Tarımsal verimlilik ile ilişkili faktörlerin tespiti: BRICS-T ülkeleri örneği. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 11(2): 524-535.
📄Çevik, Ö.C., Yeşilkaya, F., Karaman, N., 2023. Sera gazı emisyonunun tarımda işgücü verimliliğine etkisi: Avrupa Birliği ülkeleri bağlamında bir analiz. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2): 639-672.
📄Giannakis, E., Bruggeman, A., 2018. Exploring the labour productivity of agricultural systems across European regions: A multilevel approach. Land Use Policy, 77: 94-106.
📄Hayaloğlu, P., 2018. İklim değişikliğinin tarım sektörü ve ekonomik büyüme üzerindeki etkileri. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 9(25): 51-62.
📄Herrendorf, B., Schoellman, T., 2015. Why is measured productivity so low in agriculture? Review of Economic Dynamics, 18(4): 1003-1022.
📄Kawagoe, T., Hayami, Y., Ruttan, V.W., 1985. The intercountry agricultural production function and productivity differences among countries. Journal of Development Economics, 19(1-2): 113-132.
📄Keskin, Ö., 2024. Türkiye’deki tarımsal kredilerin tarımsal iş gücü verimliliğine etkisinin analizi. Uluslararası Tarım ve Yaban Hayatı Bilimleri Dergisi, 10(2): 203-215.
📄Kılıç, Y., Kıymaz, T., 2014. Tarımda eğitim ve işgücü verimliliği ilişkisi: Bölgesel farklılıklar. Tarım Ekonomisi Dergisi, 20(1): 53-64.
📄Lio, M., Liu, M.C., 2008. Governance and agricultural productivity: A cross-national analysis. Food Policy, 33(6): 504-512.
📄Malthus, T.R., 1798. An essay on the principle of population. London: J. Johnson, 125p.
📄Oyejide, T.A., 1986. The effects of trade and exchange rate policies on agriculture in Nigeria (Vol. 55). Washington: Intl Food Policy Res Inst.
📄Pesaran, M.H., Shin, Y., Smith, R.J., 2001. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3): 289-326.
📄Popescu, M., 2009. Labour employment in Romania’s agriculture and labour productivity increase: Gaps between Romania and the European Union. Agricultural Economics and Rural Development, 6(2): 181-198.
📄Sevli, O., 2023. Tarım 4.0 ölçeğinde bir dijital tarım uygulaması: Çiftlik izleme ve yönetim sistemi. Uluslararası Sürdürülebilir Mühendislik ve Teknoloji Dergisi, 7(2): 105-116.
📄Soyyiğit, S., Akyol, M., 2021. Tarımsal verimliliğin arttırılmasında kamusal Ar-Ge desteklerinin etkisi: AB üyesi geçiş ekonomileri örneği. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 8(1): 30-42.
📄Tunç, A., 2023. OECD ülkelerinde tarımsal işgücü verimliliğinin yakınsama dinamikleri. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(1): 273-287.
📄Uslu, H., Apaydın, F., 2021. Türkiye’de tarımsal verimlilik ve alan bazlı desteklemeler üzerine ampirik bir uygulama. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2): 477-499.
📄Yücel, M.H., Çalışkan, Z., 2020. Tarımda Verimlilik ve Makineleşmenin Tarımsal İstihdam Üzerindeki Etkisi: Türkiye Örneği. Ekonomik Yaklaşım, 31(117).
📄Ženka, J., Žufan, P., Krtička, L., Slach, O., 2015. Labour productivity of agricultural business companies and cooperatives in the Czech Republic: A micro-regional level analysis. Moravian Geographical Reports, 23(4): 14-25.