Dilek BAŞAR DİKMEN, Fatih Hakan DİKMEN

TÜRKİYE’DE PROTEİN İÇERİKLİ ÜRÜNLERE YÖNELİK TALEP TAHMİNİ: WORKINGLESER MODELİ

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de hanehalkı ve birey düzeyinde, yumurta, et ve süt ürünlerine olan talebi tahmin etmek ve butalebin sosyoekonomik belirleyicilerinin etkilerini analiz etmektir. Bu amaçla Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından enson 2019 yılında yapılan ve tüm ülkeyi temsil eden Hanehalkı Bütçe Anketi (HBA) mikro verileri kullanılmıştır. Working-Lesermodeliyle tahmin edilen talep fonksiyonunda, bağımlı değişken olarak protein açısından zengin olan bu ürünlere yapılanharcamanın toplam harcamadaki payı alınırken, bağımsız değişken olarak toplam harcamanın logaritması kullanılmıştır. Bununyanında, talep fonksiyonuna etki edeceği düşülen çeşitli kategorik ve sürekli değişkenler modele dahil edilmiştir. Çalışmadanelde edilen bulgulara göre, toplam harcamanın katsayısı pozitif ve talebin harcama esnekliği 1,04 olarak bulunmuştur.Bununla birlikte, hanehalkı geliri, hane reisinin eğitim düzeyi, hanedeki otomobil sayısı, hanede sigara ve alkol kullanımalışkanlıklarının olması, dışarda yeme alışkanlıklarının olması gibi faktörler, hanehalkı bütçesi içerisinde et ve süt ürünlerininpayını azaltmaktadır. Diğer yandan, hane reisinin yaşının artması, hanedeki birey sayısı artması ve konut sahipliği gibi faktörlerde söz konusu ürünlerin talebini arttırmaktadır.

DEMAND ESTIMATION FOR PRODUCTS CONTAINING PROTEIN IN TURKEY: THE WORKINGLESER MODEL

The aim of this study is to estimate the demand function for eggs, meat and dairy products and to analyse the effects of socioeconomic determinants of this demand, both at the household and individual level. With this purpose, the nationally representative Household Budget Survey (HBS) micro data set obtained from Turkish Statistical Institute for 2019 is used in the empirical analysis. In the demand function estimated by the Working-Leser model, the share of the expenditure on these protein-rich products in the total expenditure is taken as the dependent variable, while the logarithm of the total expenditure is used as the independent variable. Furthermore, various categorical (dummy) and continuous variables that are considered to have an impact on the demand function are included in the model. According to the findings, it was found that the coefficient of the total expenditure was positive and expenditure elasticity of demand was 1.04. Moreover, factors such as household income, education level of the household head, the number of automobiles in the household, smoking and alcohol use habits in the household, eating habits outside reduce the share of meat and dairy products in the household budget. On the other hand, factors such as the increase in the age of the head of the household, the increase in the number of individuals in the household, and the home ownership raise the demand for these products.

PDF

___

Akbay, C., Bilgiç, A., & Miran, B. (2008). Türkiye’de Önemli Gıda Ürünlerinin Talep Esneklikleri. Turkish Journal of Agricultural Economics, 14(2): 55-65.
Andreyeva, T., Long, M. W., & Brownell, K. D. (2010). The impact of food prices on consumption: a systematic review of research on the price elasticity of demand for food. American journal of public health, 100(2): 216-222.
Armagan, G., & Akbay, C. (2008). An econometric analysis of urban households’ animal products consumption in Turkey. Applied Economics, 40(15), 2029-2036.
Beyaz, B., Koç, A. (2010). Tüketim Kalıpları Üzerinde Gelir ve Sosyodemografik Değişkenlerin Etkisi: Türkiye’de 2003 Hanehalkı Bütçe Anketi Analizi, Akdeniz İİBF Dergisi, 10(20), 41-65.
Bilgic, A., & Yen, S. T. (2014). Demand for meat and dairy products by Turkish households: A Bayesian censored system approach. Agricultural Economics, 45(2), 117-127.
Bouamra-Mechemache, Z., Réquillart, V., Soregaroli, C., & Trévisiol, A. (2008). Demand for dairy products in the EU. Food policy, 33(6), 644- 656.
Coşkun, Ö., & Çevik, S. (2020) Türkiye’de Hanehalklarinin Et Tüketim Kaliplari: Gelirin ve Demografik Faktörlerin Etkisi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 0(49), 369-402.
Demir, Y. (2011). Aydın’da hane halklarının gıda tüketim talebi ekonometrik analizi (Yüksek Lisans Tezi). Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
Fulponi, L. (1989). The almost ideal demand system: An application to food and meat groups for France. Journal of Agricultural Economics, 40(1), 82-92.
He, Y., Yang, X., Xia, J., Zhao, L., & Yang, Y. (2016). Consumption of meat and dairy products in China: a review. Proceedings of the Nutrition Society, 75(3), 385-391.
Osei-Asare, Y. B., & Eghan, M. (2014). Meat consumption in Ghana, evidence from household micro-data. The Empirical Economics Letters, 13(2), 141-153.
Sans, P., & Combris, P. (2015). World meat consumption patterns: An overview of the last fifty years (1961– 2011). Meat science, 109, 106-111.
Selim, S., & Demirkıran, E. (2020). Türkiye’de Hanehalkı Gıda Harcamalarını Etkileyen Sosyo-Ekonomik Faktörler:
Karşılaştırmalı Bir Analiz. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38(2), 297-321.
Şengül, S. (2004). Türkiye’de Gelir Gruplarına Göre Gıda Talebi, ODTÜ Gelişme Dergisi, 115-148. http://www.feas. metu.edu.tr.
Şengül, S., & Şigez E, Ç. (2013). Türkiye’de Hane Halkı Tüketim Harcamaları: Pseudo Panel Veri ile Talep Sisteminin Tahmini. In International Conference On Eurasian Economies (pp. 279-288).
Urak, F., Dağdemir, V., & Bilgiç, A. (2017). Türkiye’de Bazı Hayvansal Ürünlere Yapılan Harcamaları Etkileyen Faktörlerin Ekonometrik Analizi. Turkish Journal of Agricultural Economics, 23(1): 43-53.
Terin, M., Bilgiç, A., Güler, İ., & Yavuz, F. (2015). Türkiye’de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı. Journal of Agricultural Sciences, 21(4): 500-515.
Yaylak, E., Taşkın, T., Koyubenbe, N., & Konca, Y. (2010). İzmir ili Ödemiş ilçesinde kırmızı et tüketim davranışlarının belirlenmesi üzerine bir araştırma. Hayvansal Üretim, 51(1).
Working, H. (1943). Statistical Laws of Family Expenditure.Journal of the American Statistical Association, 38(221), 43-56.