ORIGINAL_ARTICLE
یک تحلیل تجربی از رقابتپذیری محصولات کشاورزی استان کردستان
محدودیت عوامل تولید و نیاز روز افزون به بازارهای جهانی، رقابتپذیری محصولات را به موضوعی مهم تبدیل کرده است. از سوی دیگر رشد نامتوازن منطقهای در ایران، لزوم تحقیقات منطقهای و شناسایی مزیتهای تولیدی هر منطقه را دو چندان کرده است. در این مقاله سعی میشود که ترکیبی از شاخصهای مزیت نسبی و رقابتی به جهت بررسی رقابتپذیری محصولات کشاورزی استان کردستان در بازار هدف عراق نسبت به سایر استانهای کشور در بازه زمانی 1389 تا 1395 ارائه شود. در این راستا ترکیبی از شاخصهای مزیت نسبی آشکار شده نرمال، اثر کالایی، اثر بازاری، اثر رقابتپذیری و سهم ثابت بازار استفاده شده است. همچنین به جهت تفکیک محصولات کشاورزی از سیستم طبقهبندی HS، بهره گرفته شده است. یافتههای این تحقیق حاکی از آن است که محصولات کشاورزی استان کردستان مزیتهای صادراتی بالایی در بازار عراق دارند که بخش تولیدی این استان میتواند از این مزیتها استفاده بهینه ببرد. نتایج خرد این مقاله نشان میدهد که 16 رشته فعالیت دارای مزیت نسبی آشکار شده و 8 رشته فعالیت دارای مزیت رقابتی صادراتی میباشند. بادمجان تازه، توت فرنگی، هویج، پیاز و موسیر، کاهوی کروی سالادی و دانهها و میوههای روغندار محصولاتی هستند که مزیت نسبی آنها به سمت مزیت رقابتی صادراتی حرکت کرده است. در مقابل مزیت رقابتی محصولات دارای مزیت نسبی بالا مانند سیب تازه، گوجه فرنگی، خیار، فلفل فرنگی، سیب زمینی، هندوانه، نباتات تازه-محصولات گلکاری، آلو و گوجه، آشکار نشده و قسمتی از سهم خود در بازار هدف را به رقبای صادراتی واگذار کردهاند. حیوانات تازه، گوشت و سیر، محصولاتی هستند که با وجود عدم مزیت نسبی آشکار شده توانستهاند رقابتپذیری بالایی داشته و سهم صادراتی خود در بازار هدف را افزایش دهند.
https://jead.um.ac.ir/article_35281_a5856171c4ead0914087044405e9192c.pdf
2020-05-21
1
13
10.22067/jead2.v33i4.73577
واژگان کلیدی: طبقه بندی HS
محصولات کشاورزی
مزیت نسبی
مزیت رقابتی
استان کردستان
هیوا
رحیمی نیا
hivarahiminia@gmail.com
1
دانشگاه پیام نور مرکز مریوان
LEAD_AUTHOR
بیت اله
اکبری مقدم
akbari.beitollah@gmail.com
2
دانشگاه آزاد قزوین
AUTHOR
1- Bender S., and Li K.W. 2002. The changing Trade and Revealed Comparative Advantages of Asian and Latin American manufacture exports. Center Discussion Paper, Economic Growth Center, No, 843.
1
2- Boneli R., and Pinhiro A.C. 2008. New export activities in Brazil: Comparative Advantage, Policy or self-dicovery?. Research Network Working Papers; (R-551), American Research Network.
2
3- Costinot A. 2009. On the origins of Comparative advantage. Journal of International Economics, 77(2009), MIT and NBER, United States.
3
4- Dai L. 2013. The Comparative Advantage of Nations: How global supply Chains change our understanding of Comparative Advantage. MOSSAVAR-RAHMANI Center for Business and Government, M-RCBG Associate Working Paper Series/ NO.15, May 2013.
4
5- Greenaway D., McGown D., and Milner C. 2009. Country Trade Costs, Comparative Advantage and the Pattern of trade: Multi-Country and product panel evidence. Research Paper Series, Globalization, Productivity and Technology, 2009/26.
5
6- Hanson G.H., and Lind N. 2015. The Dynamics of Comparative Advantage. Working Paper 21753, National Bureau of Economic Research, Combridge, MA 02138.
6
7- Juswanto W., and Mulyanti P. 2003. Indonesia's Manufactured Exports: A Constant Market Shares Analysis. Keuangan Dan Moneter Journal, Valume 6, Number 2.
7
8- Khai N.X., Ismail M.M., and Sidique S.F. 2016. Consistency of Comparative Advantage measures: An empirical evidence from the Malaysian and selected Asian shrimp products. International Food Research Journal 23(6): 2752-2758.
8
9- Mehmet A.S. 2013. Comparative Advantage of Agriculture sector between Turkey and European Union. Africa Journal of Agricultural Research 8(10): 884-895.
9
10- Phan T.T.P., and Ridel J. 2013. An Empirical Analysis of Comparative Advantage Dynamics. Available At Http://www. Friet.org.
10
11- Rahiminia H. 2017. Effective Factor to Export Production of Kurdistan Province. (In Persian with English abstract)
11
12- The Islamic Republic of Iran Customs Administration/statistic: 2010-2016. http://irica.gov.ir/.
12
13- Thurow L. 1996. Building Wealth: The New Rules for Individuals, Companies, and nations in a Knowledge Based Economy. New York.
13
14- Trade Promotion Organization of Iran. http://tpo.ir/.
14
15- Yu R., Cai J., and Leung P. 2009. The Normalized Revealed Comparative Advantage Index. The Annals of Regional Science 43(1): 267-282.
15
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل کارایی محیطزیستی مزارع برنج در استان گیلان با تأکید بر شرط تعادل مواد
هدف این مطالعه تعیین کارایی محیطزیستی شالیکاران استان گیلان با استفاده از تابع فاصله جهتدار و با در نظر گرفتن شرط تعادل مواد میباشد. دادههای مورد نیاز بهصورت میدانی و تکمیل پرسشنامه از 427 شالیکار جمعآوری گردید. نمونهگیری بر اساس روش نمونهگیری طبقهای تصادفی و تعیین حجم نمونه بر اساس فرمول کوکران صورت گرفت. نتایج نشان داد که میانگین معیار کارایی با درنظرگرفتن مازاد مواد مغذی و بدون آن از نظر آماری اختلاف معنیداری با هم دارند بهطوری که لحاظنکردن مازاد مواد مغذی در مدل کارایی موجب شده که میزان کارایی به اندازه 17 درصد بیشتر از مقدار واقعی نشان داده شود. همچنین، بر اساس نتایج 4/82 درصد از شالیکاران مورد مطالعه از لحاظ فنی و 85 درصد از نظر محیطزیستی ناکارا بوده و واحدهایی که کارایی فنی بالایی داشتند از نظر محیطزیستی نیز کاراتر عمل کردند. بنابراین، نظارت و کنترل میزان کودهای مصرفی در مزارع، فرهنگسازی خرید و مصرف محصولات سالم و تشکیل کلاسهای توجیهی و آشنانمودن کشاورزان با خطرات مصرف بیش از حد کودهای شیمیایی جهت بهبود کارایی محیطزیستی شالیکاران استان گیلان ضروری میباشد.
https://jead.um.ac.ir/article_35292_4d9bb5a77c3c77814af7806d20d76347.pdf
2020-05-21
15
27
10.22067/jead2.vi0.82723
تابع فاصله جهتدار
کارایی زیست محیطی
مازاد فسفر
مازاد نیتروژن
سیده صدیقه
احمدزاده
sahmadzade2@gmail.com
1
علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
حمید
امیرنژاد
h.amirnejad@sanru.ac.ir
2
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
LEAD_AUTHOR
سید علی
حسینی یکانی
hosseiniyekani@gmail.com
3
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
1- Abdi Rokni Kh., Hosseini Yekani S.A., Abedi S., and Kashiri F. 2018. Management of Chemical Fertilizers Consumption for Rice Production: A Case Study: Gohar baran of Sari. Agricultural Economics and Development 26: 29-53. (In Persian with English abstract)
1
2- Bagheri Kh., and Esfanjari R. 2019. Determination of technical efficiency of farmers in rice production (Case study: Tarom Hashemi cultivar in Rasht city). 6th International Conference on Applied Research in Agricultural Sciences. January 24-25, 2019.
2
3- Ball V.E., Lovell C.A.K., Luu H., and Nehring R. 2004. Incorporating environmental impacts in the measurement of agricultural productivity growth. Agricultural and Resource Economics 29: 436-460.
3
4- Banker R.D., Charnes A., and Cooper W.W. 1984. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science 30:1078-1092.
4
5- Chambers R.G., Chung Y., and Fare R. 1996. Benefit and distance functions. Economic Theory 70: 407-419.
5
6- Charnes A., Cooper W.W., and Rhodes E. 1978. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operation Research 2: 429-444.
6
7- Coelli T., Lauwers L., and Huylenbroeck G.V. 2007. Environmental Efficiency Measurement and the Materials Balance Condition. Productivity Analysis 28:3-12.
7
8- Falavigna G., Manello A., and Pavone S. 2013. Environmental efficiency, productivity and public funds: the case of the Italian agricultural industry. Agricultural Systems 121: 73-80.
8
9- FAO’s Director-General on How to Feed the World in 2050. 2009. Population and Development Review 35: 837–839.
9
10- Färe R., Grosskopf S., Noh D., and Weber W. 2005. Characteristics of a Pollution Technology: Theory and Practice. Econometrics 126: 469–492.
10
11- Färe R., Filho C.M., Vardanyan M. 2009. On functional form representation of multi-output production technologies. Productivity Analysis 33: 81-96.
11
12- Farrell M.J. 1957. The Measurement of Productive Efficiency. Royal Statistical Society 120: 253-290.
12
13- Karbasi A., Fakari Sardehaee B., Kojouri Geshniyani M., and Rezaei Z. 2012. Analysis of soil nutrient management for rice production in Mazandaran. Annals of Biological Research 3:2881-2887.
13
14- Kohsari M.R. 2004. A Study on Lifestyle Habits and Gastric Cancer in Guilan Province. Guilan University of Medical Sciences 13: 10-19. (In Persian with English abstract)
14
15- Li N., Xiao X., Cao G., and He B. 2017. Agricultural eco-environment efficiency and shadow price measurement in Three Gorges Reservoir area under non-point source pollution constraints. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 33: 203-210.
15
16- Malakouti M.J. 2010. The Relationship between Optimal Fertilizer Consumption and Healthy Agricultural Production. Crop Ecophysiology 4: 133-150. (In Persian with English abstract)
16
17- Ministry of Agriculture Jihad of Guilan. 2018. Agricultural Jihad Statistics, Available at https://www.jkgc.ir.
17
18- Molaee M., and Sani F. 2015. Estimating Environmental Efficiency of the Agricultural Sector. Agricultural science and Sustainable Production 25: 91-101. (In Persian with English abstract)
18
19- Molaee M., Hesari N., and Javan bakht A. 2017. Estimation of Input-driven environmental efficiency of Crops (Case Study: Environmental Efficiency of Rice Production). Agricultural Economics 11: 157-172. (In Persian)
19
20- Parsa P., Jalai Esfandabadi A., and Sadeghi Z. 2016. Analysis of Environmental Technical Efficiency in the Provinces of Iranian. Environmental and Natural Resources Economics 1: 81-103. (In Persian with English abstract)
20
21- Pishgar Komleh S.H., Zylowski T., Rozakis S., and Kozyra J. 2020. Efficiency under different methods for incorporating undesirable outputs in an LCA+DEA framework: A case study of winter wheat production in Poland. Environmental Management 260: 110-138.
21
22- Pittman R.W. 1983. Multilateral productivity comparisons with undesirable outputs. Economic 93: 883–891.
22
23- Rice Research Institute of Iran. 2018.
23
24- Sadeghi Z., Golestani Sh., and Pourbaferani A. 2013. Investigating the Effects of Energy Price on Changes in Industrial Technologies of Iran and Environmental Impact Assessment. Applied Economic Studies in Iran 2: 168-145.
24
25- Saelee W. 2017. Environmental Efficiency Analysis of Thai Rice Farming. PhD Thesis, university of reading, School of Agriculture, Policy and Development.
25
26- Seifi A., Salimifar M., Fonoudi E. 2013. Measuring environmental efficiency: A Case Study of Power Generation Thermal Powerhouse in South, Razavi and North Khorasan Provinces. Energy and Environment Economics 2: 41-17.
26
27- Shahiki Tash M., Khajeh Hassani M., and Jafari S. 2015. Calculating Environmental Efficiency in Energy Industries of Iran Using Directional Distance Function Approach. Applied Theories of Economics 2: 99-120. (In Persian)
27
28- Tilman D., Balzer C., Hill J., and Befort B.D. 2011. Global Food Demand and the Sustainable Intensification of Agriculture. Proceeding of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) 108: 20260–20264.
28
29- Tsujimot Y., Rakotoson T., Tanaka A., and Saito K. 2019. Challenges and opportunities for improving N use efficiency for rice production in sub-Saharan Africa. Plant Production Science 22(4): 413–427.
29
30- Yaqubi M., Shahraki J., and Sabouhi Sabouni M. 2016. On dealing with the pollution costs in agriculture: A case study of paddy fields. Science of the Total Environment 556: 310-318.
30
31- Yu-Ying L., Eugene Ch., Ping-Yu Ch., and Chi-Chung M. 2013. Measuring the environmental efficiency of countries: A directional distance function metafrontier approach Environmental Management 119: 134-142.
31
32- Zofio J.L., Pastor J.T., and Aparicio J. 2013. The Directional Profit Efficiency Measure: on Why Profit Inefficiency is either Technical or Allocative. Productivity Analysis 40: 257–266.
32
ORIGINAL_ARTICLE
سنجش کارایی صادرات پسته ایران با استفاده از الگوی جاذبه مرزی تصادفی
امروزه، اندازهگیری و تحلیل کارایی صادرات به عنوان یکی از مهمترین مباحث در حوزهی تجارت مطرح است. به عبارتی، یک صادرکننده در همهی بازارها عملکرد یکسانی نداشته و نیاز است که عملکرد بازارها مورد تحلیل و بررسی قرار گیرد. هدف پژوهش حاضر، بررسی کارایی صادرات پسته ایران به بازارهای هدف در دوره زمانی 2016-2001 است. به منظور دستیابی به اهداف از الگوی جاذبه مرزی تصادفی استفاده شده است. نتایج کارایی بیانگر این است که کارایی صادرات پستهی ایران در کل بازارها و بازارهای اروپایی روند کاهشی داشته است. در حالیکه، این روند برای بازارهای آسیایی افزایشی بوده و از 412/0 به 567/0 رسیده است. بر اساس نتایج میانگین کارایی صادرات در دوره زمانی 2016-2011، از 10 کشوری که صادرات پستهی ایران به آنها بیشترین کارایی را داشته، 9 کشور آسیایی بوده و تنها کشور فرانسه از میان کشورهای اروپایی در این گروه قرار گرفته است. لذا پیشنهاد میشود بر اساس متغیرهای اثرگذار بر افزایش صادرات پسته ایران همانند موافقتنامههای تجاری، مرز مشترک و درآمد بالا، برنامهریزی و سیاستگذاری مناسبی در کوتاهمدت و بلندمدت جهت دستیابی به ظرفیت بالقوه و در دسترس بازارهای هدف صورت پذیرد.
https://jead.um.ac.ir/article_35301_0c5f0464fbd8c1e58913eb6eceb7a012.pdf
2020-05-21
29
45
10.22067/jead2.vi0.83705
الگوی جاذبه
ایران
صادرات پسته
کارایی صادرات
حسین
محمدی
hoseinmohammadi@yahoo.com
1
دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
میلاد
امینی زاده
milad.aminizadeh@mail.um.ac.ir
2
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
حنانه
آقاصفری
h.aghasafari@yahoo.com
3
دانشگاه فردوشی مشهد
AUTHOR
1- Aghlamand S., Rahimi B., Farrokh-Eslamlou H., Nabilou B., and Yusefzadeh H. 2018. Determinants of Iran’s bilateral intra-industry trade in pharmaceutical industry. Iranian Journal of Pharmaceutical Research 17(2): 822-828.
1
2- Aigner D., Lovell C.A.K., and Schmidt P. 1977. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics 6: 21–37.
2
3- Aminizadeh M., Karbasi A., Riahi A., and Ramezani M. 2020. Assessing the Effect of Iran’s Membership in Trade Agreements on Saffron Exports. Journal of Saffron Agronomy and Technology 7(4): 537-549.
3
4- Ashktorab N. 2012. Investigating Factors Affecting Iranian Pistachio Exports with Emphasis on Food Health. Journal of Economic Studies 2(2): 52-70.
4
5- Atif R.M., Mahmood H., Haiyun L., and Mao H. 2019. Determinants and efficiency of Pakistan’s chemical products’ exports: An application of stochastic frontier gravity model. PLOS ONE 14(5): 1-15.
5
6- Atif R.M., Haiyun L., and Mahmood H. 2017. Pakistan's agricultural exports, determinants and its potential: an application of stochastic frontier gravity model. The Journal of International Trade & Economic Development 26(3): 257-276.
6
7- Bao H.D., Minh P.V., Thai P.V., and Hieu T.N. 2018. A Stochastic Analysis of Vietnam Bilateral Trade Efficiency. Journal of Economics and Development 20(2): 50-64.
7
8- Battese G.E., and Coelli T.J. 1988. Production of firm level efficiencies: With a generalized frontier production function and panel data. Journal of Econometrics 38: 387–399.
8
9- Battese G.E., and Coelli T.J. 1995. A Model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data. Empirical Economics 20: 325–332.
9
10- Centre d'Etudes Prospective et d'Informations Internationals. 2019. CEPII Database. Available at http://www.cepii.fr/ (visited 23 July 2019).
10
11- Deluna R.J., and Cruz E. 2014. Philippine export efficiency and potential: an application of stochastic frontier gravity model. MPRA Paper 53580, University Library of Munich, Germany.
11
12- Doan T.N., and Xing Y. 2018. Trade efficiency, free trade agreements and rules of origin. Journal of Asian Economics 55(3): 33-41.
12
13- Dourandish A., Aminizadeh M., Riahi A., and Mehrparvar Hosseini E. 2019. Assessing the Role of Trade Sanctions and Global Economic Crisis on Iran’s Saffron Exports. Journal of Saffron Agronomy and Technology 6(4): 499-511.
13
14- Dung D.T.K. 2017. Research on determinants of trade balance in Vietnam: a var approach. Journal of Asian Review of Public Affairs and Policy 2(2): 1-15.
14
15- European Commission. 2010. Trade, growth and world affairs. Trade policy as a core component of the EU's 2020 strategy. European Economic and Social Committee, France.
15
16- Feldman M.P. 1999. The new economics of innovation, spillovers and agglomeration: a review of empirical studies. Economics of Innovation and New Technology 8: 5–25.
16
17- Ferto I., and Szerb A.B. 2017. The role of food crisis and trade costs in the Hungarian maize exports. Problems of Agricultural Economics 353(4): 110-124.
17
18- Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). 2019. FAO statistical databases. Available at http://www.fao.org (visited 20 July 2019).
18
19- Fugazza M., and Molina A.C. 2016. On the determinants of exports survival. Canadian Journal of Development Studies 37(2): 159-177.
19
20- Goff M.L., and Singh R.J. 2014. Does trade reduce poverty? A view from Africa. Journal of African Trade 1(1): 14.
20
21- Hendizadeh H., Karbasi A., Mohtashami T., and Sahabi H. 2019. Ranking of socio-economic variables affecting the bilateral trade of saffron in Iran and business partners. Journal of Saffron Research 7(1): 55-67.
21
22- Herath H.M.S.P. 2014. The impact of international trade on employment generation a srilankan experience. International Journal of Economics, Commerce and Management 2(7): 1-8.
22
23- Islamic Republic of Iran Customs Administration (IRICA). 2019. Available at https:// www.irica.gov.ir (visited 20 July 2019).
23
24- Jarreau J. 2015. Determinants of trade policy: insights from a structural gravity model. The World Bank Economic Review 29(1): 155-163.
24
25- Kahouli B., and Makttouf S. 2015. The determinants of FDI and the impact of the economic crisis on the implementation of RTAs: A static and dynamic gravity model. International Business Review (24)3: 518-529.
25
26- Kalirajan K. 1999. Stochastic varying coefficients gravity model: an application in trade analysis. Journal of Applied Statistics 26(2): 185-193.
26
27- Karbasi A.R., and Aminizadeh M. 2019. Investigating the effective factors on Iran’s pistachio export with emphasis on the role of trade sanctions. Journal of Agricultural Economics Research 11(43): 1-22.
27
28- Koochakzadeh S., and Karbasi A. 2015. Study of the Effective Factors on the Commerce of Iranian Saffron. Journal of Saffron Agronomy and Technology 3(3): 217-227.
28
29- Liaquat H., Gul N., Irfan A., and Sami A. 2016. Pakistan’s exports efficiency: an application of the stochastic frontier gravity model. Abasyn Journal of Social Sciences. Special Issue 164-177.
29
30- Manwa F., Wijeweera A., and Kortt M.A. 2019. Trade and growth in SACU countries: a panel data analysis. Economic Analysis and Policy 63: 107-118.
30
31- Mohammadi H., Saghaian S.M., Aghasafari H., and Aminizadeh M. 2018. Assessing the effective factors on agricultural intra-Industry trade between Iran and Asian trading partners. Agricultural Economics 12(3): 135-153.
31
32- Mohammadvand Nahidi M., and Sagezchi P. 2014. The study of effective economic factors on trade openness in Iran under stable and non-stable conditions. Iranian Journal of Applied Economics 4(14): 17-28.
32
33- Najafi I., Moghaddasi R., and Zeraatkish S.Y. 2016. Stadying the influentionl Factors on Pistachio Export Prices in Major Exporters (Application of GVAR Model). Journal of Agricultural Economics Research 8(31): 193-216.
33
34- Nasir S., and Kalirajan K. 2016. Information and communication technology-enabled modern services Export performances of Asian economies. Asian Development Review 33(1):1–27.
34
35- Noviyani D.S., Na W., and Irawan T. 2019. Indonesian export efficiency: a stochastic frontier gravity model approach. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology 6(1): 488-497.
35
36- Piri R. 2016. Investigation of economic factors affecting Iran's trade balance with Turkey. Master Thesis, Tabriz. (In Persian with English abstract)
36
37- Rasekhi S., Sheidaei Z., and Asadi S.P. 2016. A causal relationship between trade efficiency and economic efficiency: evidence from dynamic simultaneous equations models. The Journal of International Trade & Economic Development 26(4): 473-487.
37
38- Ravishankar G., and Stack M.M. 2014. The gravity model and trade efficiency: a stochastic frontier analysis of eastern European countries’ potential trade. The World Economy 37(5): 690-704.
38
39- Samore G. 2015. Sanctions against Iran: a guide to targets, terms, and timetables. Belfer Center for Science and International Affairs 28-29.
39
40- Shepherd B., and Wilson N.L. 2013. Product standards and developing country agricultural exports: The case of the European Union. Food Policy 42: 1-10.
40
41- Tahir M., Hasnu S., and Estrade M.R. 2018. Macroeconomic determinants of trade openness: empirical investigation of SAARC region. Journal of Asia Business Studies 12(2): 151-161.
41
42- Tinbergen J. 1962. Shaping the world economy: Suggestions for an international economic policy. Twentieth Century Fund, New York.
42
43- Toossi M., Moghadasi R., Yazdani S., and Ahmadian M. 2011. Regionalism and Iran's Agricultural Trade Promotion in Economic Cooperation Organization (ECO). Agricultural Economics 4(4): 131-157.
43
44- UNCTAD. 2010. International Trade after the Economic Crisis: Challenges and New Opportunities. United Nations Publication.
44
45- World Bank. 2018. World Bank Database. Available at https://databank.worldbank.org (visited 20 July 2019).
45
46- World Trade Organization (WTO). 2019. Available at https://www.wto.org (visited 20 July 2019).
46
47- Zahonogo P. 2016. Trade and economic growth in developing countries: Evidence from sub-Saharan Africa. Journal of African Trade 3(2): 41-56.
47
48- Zheng Z., Saghaian S., and Reed M. 2012. Factors Affecting the Export Demand for U.S. Pistachios. International Food and Agribusiness Management Review 15(3): 139-154.
48
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه بهکارگیری تئوری عدم حتمیت و تئوری احتمال در محاسبه سنجههای عدم حتمیت درآمد محصولات زراعی عمده منطقه گهرباران ساری
با وجود اینکه فعالیت در بخش کشاورزی توأم با عدم حتمیت میباشد، مدلسازی مناسبی برای سنجش عدمحتمیتهای این بخش صورت نگرفته است. سنجش عدم حتمیت در درجه اول مستلزم استخراج درجه باور بوده و در درجه دوم، استفاده از تئوری عدم حتمیت در مدلسازی آن ضروری بهنظر میرسد. در مطالعه حاضر بهمنظور شناسایی لزوم بهکارگیری تئوری عدم حتمیت به جای تئوری احتمال در کمیسازی درجه باور، محاسبه سنجههای عدم حتمیت همچون واریانس و ارزش در معرض خطر دنبالهدار برای درآمد غیرحتمی محصولات زراعی عمده، در منطقه گهرباران ساری مدنظر قرار داده شد. درآمد غیرحتمی نیز از حاصلضرب دو متغیر غیرحتمی قیمت و عملکرد محاسبه شد. نتایج حاکی از آن بود که علیرغم اختلاف ناچیز ارزش در معرض خطر دنبالهدار محاسبه شده در تئوری احتمال و تئوری عدم حتمیت، میزان واریانس بیش از 30 درصد در تئوری احتمال نسبت به تئوری عدم حتمیت، کمتر سنجیده شده است. این نتیجه لزوم ترویج تئوری عدم حتمیت را در مدلسازی درجه باور نمایان میسازد.
https://jead.um.ac.ir/article_35314_77a2eb9c3197f527f49d4aa62cf18254.pdf
2020-05-21
47
61
10.22067/jead2.vi0.82584
عدم حتمیت
قیمت
بارندگی
عملکرد
درجه باور
فاطمه
کشیری کلایی
fkashiri03@gmail.com
1
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
سید علی
حسینی یکانی
hosseiniyekani@gmail.com
2
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
LEAD_AUTHOR
سید مجتبی
مجاوریان
mmojaverian@yahoo.com
3
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
1- Abdolahi Ezzatabadi M., and Bakhshoodeh M. 2007. Investigation of the possibility of using area yield agricultural insurance in Iran: A case study of pistachio. Scientific Journal of Agriculture 30(1): 37-50. (In Persian with English abstract)
1
2- Agricultural Jihad Service Center of Goharbaran, 2017. (In Persian with English abstract)
2
3- Alvanchi M., Mahmoud Sabouhi Sabouni M., and Rastegaripour F. 2011. Determination of agricultural programming in Fars Province using utility-efficient programming approach. Agricultural Economics 5(4): 89-106.
3
4- Artzner Ph., Delbaen F., Eber J.M., and Heath D. 1997. Thinking coherently. Risk 10: 68–71.
4
5- Chen L. Peng J. Zhang B. and Rosyida I. 2016. Diversified models for portfolio selection based on uncertain semivariance. International Journal of Systems Science 48(3): 1-11.
5
6- Chirima J., and Matete C. 2018. On uncertain programming and the farm planning problem. Scholars Journal of Physics, Mathematics and Statistics 5(2): 124-129.
6
7- Cochran C.B. 1977. Sampling techniques. John Wiley, New York.
7
8- Dalman H. 2016. Uncertain programming model for multi-item solid transportation problem. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 1-9.
8
9- Hazell P.B.R. 1990. The proper functioning of agricultural insurance in developing countries In: Agricultural insurance in Asia (APO), Mohsen, H. Translation. Agricultural Economic, Planning and Research Development center 47-67.
9
10- Hesamian G., Peng Z., and Chen X. 2011. Goodness of fit test: A hypothesis test in uncertain statistics. Proceedings of the Twelfth Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference, Beijing, China, October 14-16, 978-982.
10
11- Holly S., and Hughes Hallett A. 1991. Optimal control, expectation and uncertainty. The Economic Journal 101(407): 976-978.
11
12- Huang X., and Zhao T. 2014. Mean-chance model for portfolio selection based on uncertain measure. Insurance, Mathematics and Economics 59: 243–250.
12
13- Huang X. 2011. Mean-risk model for uncertain portfolio selection. Fuzzy Optimization and Decision Making 10: 71–89.
13
14- Kahneman D., and Tversky A. 1979. Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica 47: 263–292.
14
15- Kay R.D. 2012. Farm Management, translated by Arslanbad, M. R., Urmia University Press. (In Persian with English abstract)
15
16- Liu B. 2007. Uncertainty Theory. 2nd edn, Springer-Verlag, Berlin.
16
17- Liu B. 2009. Some research problems in uncertainty theory. Journal of Uncertain Systems 3(1): 3-10.
17
18- Liu B. 2015. Uncertainty theory. 5th Edition, Springer-Verlag Berlin.
18
19- Liu J., Li Y.P., Huang G.H., Zhuang X.W., and Fu H.Y. 2017. Assessment of uncertainty effects on crop planning and irrigation water supply using a Monte Carlo simulation based dual-interval stochastic programming method. Journal of Cleaner Production 149: 945-967
19
20- Moschini G., and Hennessy D.A. 2001. Uncertainty, risk aversion, and risk management for agricultural producers. In Gardner, B.L. and Rausser, G.C., Eds., Handbook of Agricultural Economics, 1, Elsevier 88-153.
20
21- Peng J. 2013. Risk metrics of loss function for uncertain system. Fuzzy Optimization and Decision Making 12(1): 53-64.
21
22- Shaik S., Coble K.H., Knight T.O., Baquet A.E., and Patrick G.F. 2008. Crop revenue and yield insurance demand: A subjective probability approach. Journal of Agricultural and Applied Economics 40(3): 757–766.
22
23- Torkamani J. 2006. Measuring and incorporating farmers’ personal beliefs and preferences about uncertain events in decision analysis: A stochastic programming experiment. Indian Journal of Agricultural Economics 61(2): 185-199.
23
24- Yao K. 2015. A formula to calculate the variance of uncertain variable. Soft Computing 19(10): 2947–2953.
24
25- Zarakani F., Chizari A., and Kamali G. 2014. The effect of climate change on the economy of rain fed wheat (a case study in Northern Khorasan). Journal of Agroecology 6(2): 301-310. (In Persian with English abstract)
25
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر شرایط هیدرولوژیکی و اقتصادی زیر حوضه کرخه جنوبی
هدف از مطالعه حاضر، ارزیابی اثرات بالقوه تغییر اقلیم و سناریو تطبیقی بهبود راندمان آبیاری بر وضعیت کشاورزی زیر حوضه کرخه جنوبی با استفاده از یک مدل هیدرولوژیکی-اقتصادی میباشد. در بخش اقتصادی این مدل، از روش برنامهریزی ریاضی مثبت (PMP) و در بخش هیدرولوژیکی از مدل WEAP و ماژول MABIA برای شبیهسازی اثرات تغییر اقلیم استفادهشده است. نتایج مدل WEAP نشان میدهد که تغییر اقلیم موجب کاهش آب در دسترس در مناطق مختلف زیر حوضه کرخه جنوبی میشود؛ اما اثر تغییر اقلیم در مناطق مختلف متفاوت است. آب در دسترس در مناطق پای پل و کرخه نور به ترتیب به میزان 29/8 و 76/32 درصد کاهش مییابد. همچنین نتایج ماژول MABIA نشان می دهد که تغییر اقلیم موجب تغییر عملکرد و نیاز آبی محصولات مختلف شده است. در میان محصولات مختلف، بیشترین و کمترین تغییر عملکرد مربوط به محصولات برنج و چغندر قند بوده است. بهگونهای که عملکرد این محصولات به میزان 34 و 5/1 درصد کاهش مییابد. این تغییرات با افزایش نیاز آبی تمامی محصولات همراه میباشد. در نهایت، نتایج مدل برنامهریزی ریاضی نشان داد که براثر تغییر اقلیم، سطح زیر کشت محصولات و سود کشاورزی در زیر حوضه کرخه جنوبی، نسبت به سناریو مرجع به ترتیب به میزان 93/17 و 44 درصد کاهش مییابد؛ اما اتخاذ راهبرد تطبیقی بهبود راندمان آبیاری در این زیر حوضه موجب افزایش سود فعالیتهای کشاورزی به میزان 347 میلیارد ریال خواهد شد. بنابراین استفاده از روشهای جدید آبیاری میتواند ریسک کشاورزی ناشی از تغییر اقلیم را در زیر حوضه آبریز کرخه جنوبی کاهش دهد.
https://jead.um.ac.ir/article_35327_eeb7cff6e2b9b812d110e2e931d882a9.pdf
2020-05-21
63
79
10.22067/jead2.v33i4.84531
تغییر اقلیم
روش PMP
زیر حوضه کرخه جنوبی
سناریو تطبیقی
مدل WEAP
سیامک
نیک مهر
s_nikmehr@yahoo.com
1
دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
منصور
زیبایی
zibae@shirazu.ac.ir
2
دانشگاه شیراز
AUTHOR
1- Agarwal S., Patil J.P., Goyal V.C., and Singh A. 2019. Assessment of Water Supply–Demand Using Water Evaluation and Planning (WEAP) Model for Ur River Watershed, Madhya Pradesh, India. Journal of the Institution of Engineers (India) 100(1): 21-32.
1
2- Aldy J.E., and Pizer W.A. 2015. The competitiveness impacts of climate change mitigation policies. Journal of the Association of Environmental and Resource Economists 2(4): 565-595.
2
3- Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., and Smith M. 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. Fao, Rome, 300(9), D05109.
3
4- Ashraf Vaghefi S., Mousavi S.J., Abbaspour K.C., Srinivasan R., and Yang H. 2014. Analysis of the impact of climate change on water resources components, drought and wheat yield in semiarid regions: Karkheh River Basin in Iran. Hydrological Processes 28(4): 2018-2032.
4
5- Bagheri Harooni M.H., and Morid S. 2013. Comparison of WEAP and MIKE BASIN models in water resources allocation (Case Study: Tlavar river). Journal of Water and Soil Conservation 20(1): 151-168. (In Persian with English abstract)
5
6- Cetinkaya C.P., and Gunacti M.C. 2018. Multi-criteria analysis of water allocation scenarios in a water scarce basin. Journal of Water Resources Management 32(8): 2867-2884.
6
7- Deylami A., Joolaie R., Rezaee A., and Keramatzadeh A. 2019. Investigating the Effects of Climate Change on the Yield, Gross Margin and Cropping Pattern of Gorgan County. Journal of Agricultural Economics 13(2): 137-160.
7
8- Doherty J. 2016. Model-Independent Parameter Estimation User Manual Part I: PEST. SENSAN and Global Optimisers, PEST Manual, Watermark Numerical Computing, Brisbane, Australia.
8
9- Esteve P., Varela-Ortega C., Blanco-Gutierrez I., and Downing T.E. 2015. A hydro-economic model for the assessment of climate change impacts and adaptation in irrigated agriculture. Journal of Ecological Economics 120: 49-58.
9
10- Farajzadeh M., Madani K., Massah A.R., and Davtalab R. 2014. Climate change effects on reliability of water delivery in downstream of Karkheh river basin and its adaptation strategies. Journal of Water and Soil Resources Conservation 3(3): 49-63. (In Persian with English abstract)
10
11- Forni L.G., Medellin-Azuara J., Tansey M., Young C., Purkey D., and Howitt R. 2016. Integrating complex economic and hydrologic planning models: An application for drought under climate change analysis. Water Resources and Economics 16: 15-27.
11
12- Ghobadi Y., Pradhan B., Shafri H.Z.M., and Kabiri K. 2015. Assessment of spatial relationship between land surface temperature and landuse/cover retrieval from multi-temporal remote sensing data in South Karkheh Sub-basin, Iran. Arabian Journal of Geosciences 8(1): 525-537.
12
13- Hoseini S.S., Nazari M.R., and Araghinejad S. 2013. Investigating the impacts of climate on agricultural sector with emphasis on the role of adaptation strategies in this sector. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research 44(1): 1-16. (In Persian with English abstract)
13
14- Howitt R.E. 1995. A calibration method for agricultural economic production models. Journal of Agricultural Economics 46(2): 147-159.
14
15- Howitt R.E. 2005. Agricultural and environmental policy models: Calibration, estimation and optimization. Davis: University of California, Davis. Available online at http://www. agecon. ucdavis. edu/people/faculty/facultydocs/howitt/master. pdf.
15
16- Iglesias A., and Garrote L. 2015. Adaptation strategies for agricultural water management under climate change in Europe. Agricultural Water Management 155: 113-124.
16
17- Iran Water & Power Resources Development Company, 1389. Systematic Studies of Karkheh River Basin .Water Resources Planning Studies, Volume 5. (In Persian)
17
18- Jabloun M., and Sahli A. 2012. WEAP-MABIA tutorial: a collection of stand-alone chapters to aid in learning the WEAP-MABIA module. Federal Institute for Geosciences and Natural Resources, Hannover, Germany.
18
19- Jamali S., Abrishamchi A., Marino M.A., and Abbasnia A. 2012. Climate change impact assessment on hydrology of Karkheh Basin, Iran. In Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Management (166(2): 93-104). Thomas Telford Ltd.
19
20- Kermanshahi S., Davari K., Hasheminia S.M., Farid Hosseini A., and Ansari H. 2013. Using the WEAP Model to Assess the Impact of Irrigation Water Use Management on Water Resources of Neyshabour Plane. Journal of Water and Soil 27(3): 495-505. (In Persian with English abstract)
20
21- Khalilian S., Shemshadi K., Mortazavi S.A., and Ahmadian M. 2014. Investigating Welfare Effect of Climate Change on the Wheat Products in Iran. Journal of Agricultural Economics and Development 28(3): 292-300. (In Persian with English abstract)
21
22- Khosravi M., Esmaelnejad M., and Nazaripour H. 2010. Climate Change and effects on water resource of Middle East. 4th International Congress of the Islamic World Geographers, 4 April. 2010. Zahedan, Iran. (in Persian with English abstract)
22
23- Kouzegaran S., and Mousavi Baygi M. 2015. Investigation of meteorological extreme event in the North-East of Iran. Journal of Water and Soil 29(3): 750-764.
23
24- Mahmoodi A., and Parhizkari A. 2018. Economic Analysis of the Climate Change Impacts on Products Yield, Cropping Pattern and Farmer's Gross Margin (Case Study: Qazvin Plain). Growth and Development of Rural & Agricultural Economics 2(2): 25-40. (In Persian with English abstract)
24
25- Mehta V.K., Haden V.R., Joyce B.A., Purkey D.R., and Jackson L.E. 2013. Irrigation demand and supply, given projections of climate and land-use change, in Yolo County, California. Journal of Agricultural Water Management 117: 70-82.
25
26- Molden D., Oweis T.Y., Pasquale S., Kijne J.W., Hanjra M.A., Bindraban P.S., and Hachum A. 2007. Pathways for increasing agricultural water productivity (No. 612-2016-40552).
26
27- Mozaffari M.M., Parhizkari A., Hoseini Khodadadi M., and Parhizkari R. 2015. Economic Analysis of the Effects of Climate Change Induced by Greenhouse Gas Emissions on Agricultural Productions and Available Water Resources (Case Study: Down Lands of the Taleghan Dam). Journal of Agricultural Economics and Development 29(1): 68-85. (In Persian with English abstract)
27
28- Ngo L.A., Masih I., Jiang Y., and Douven W. 2018. Impact of reservoir operation and climate change on the hydrological regime of the Sesan and Srepok Rivers in the Lower Mekong Basin. Journal of Climatic Change 149(1): 107-119.
28
29- Nigussie Y., van der Werf E., Zhu X., Simane B., and van Ierland E.C. 2018. Evaluation of climate change adaptation alternatives for smallholder farmers in the Upper Blue-Nile Basin. Journal of Ecological Economics 151: 142-150.
29
30- Paris Q., and Howitt R.E. 1998. An analysis of ill-posed production problems using Maximum Entropy. American Journal of Agricultural Economics 80 (1): 124-138.
30
31- Roham O., and Dabbert S. 2003. Integrating Agri-Environmental Programs into Regional production Models: an Extension of Positive Mathematical Programming. American Journal of Agricultural Economics 85(1): 254-265.
31
32- Safavi H.R., and Gol Mohammadi M.H. 2016. Evaluating the Water Resource Systems Performance Using Fuzzy Reliability, Resilience and Vulnerability. Journal of Iran-Water Resources Research 12(1): 68-83. (In Persian with English abstract)
32
33- Sagardoy J.A. 2000. Performance analysis of on-demand pressurized irrigation systems (No. 59). Food and Agriculture Organization.
33
34- Sarzaeim P., Bozorg-Haddad O., Fallah-Mehdipour E., and Loaiciga H.A. 2017. Climate change outlook for water resources management in a semiarid river basin: the effect of the environmental water demand. Journal of Environmental Earth Sciences 76(14): 498.
34
35- Shahraki J., Sardar Shahraki A., and Hashemi Monfared S.A. 2018. Economic impact assessment of water resources management scenarios in Pishin catchment. Journal of Agricultural Economics Research 10(40): 59-84. (In Persian with English abstract)
35
36- Sieber J., Swartz C., and Huber-Lee A.H. 2005. Water evaluation and planning system (WEAP): User guide. Stockholm Environment Institute, Boston.
36
37- Wang J. 2010. Food security, food prices and climate change in China: A dynamic panel data analysis. Journal of Agriculture and Agricultural Science Procedia 1: 321-324.
37
38- Zahraei B. 2015.Analysis of Climate Change Impacts on Precipitation and Surface Runoffs in Karkheh River Basin. Research project, College of Engineering, University of Tehran. (In Persian with English abstract)
38
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر نوسانات نرخ ارز و سهام بر کارایی تسهیلات اعطایی به بخش کشاورزی
مسئله نوسانات نرخ ارز و سهام از مسائل اساسی در کشورهای در حال توسعه است. نوسانات زیاد بازارهای دارایی مختلف، موجب نااطمینانی و تغییر در بهای تمام شده محصولات بخشهای مختلف میشود. مطالعه حاضر، با بهرهگیری از دادههای فصلی 1384:1- 1396:4 به بررسی تأثیر نوسانات نرخ ارز و سهام در کنار چرخههای تجاری و میزان واردات در بخش کشاورزی بر کارایی تسهیلات اعطایی به بخش کشاورزی با استفاده از الگوی چرخشی مارکوف پرداخته است. نتایج پژوهش نشان میدهد نوسانات کوتاهمدت ارز تأثیر معناداری بر کارایی تسهیلات ندارد اما نوسانات بلندمدت آن فارغ از رژیم کارایی، تأثیر منفی و معنادار دارد و این اثرگذاری در رژیم بالای کارایی بزرگتر میباشد. همچنین نوسانات شاخص سهام تنها در بلندمدت و در شرایط رژیم بالای کارایی تأثیر مثبت و معنادار دارد و در رژیم و سطح پایین کارایی، افزایش شاخص سهام بدلیل سهم اندک آن در تأمین مالی، توانایی بهبود کارایی تسهیلات را ندارد. چرخههای تجاری نیز فارغ از رژیم کارایی تاثیر منفی و معنادار دارد. میزان واردات محصولات کشاورزی نیز در رژیم بالای کارایی تأثیر منفی و معنادار دارد. در شرایطی که تسهیلات اعطایی بتوانند درآمد و اشتغال بالایی را برای بخش کشاورزی ایجاد نمایند، واردات میتواند از طریق محدود ساختن تقاضای محصولات کشاورزی داخلی، زمینه را برای کاهش درآمد و متعاقبا کاهش اشتغال این بخش فراهم آورد. بنابراین، بایستی مدیریت ارز و بازار سهام با توجه به دوره زمانی نوسانات و همچنین سطح و رژیم کارایی تسهیلات بخش کشاورزی صورت پذیرد و مدیریت واردات محصولات کشاورزی در کشور نیز بایستی با توجه به رژیم کارایی تسهیلات ارائه شده صورت پذیرد تا شبکه بانکی نیز آسیب کمتری ببیند.
https://jead.um.ac.ir/article_35337_1196eb8d502d65adf54f1e492ea31cd4.pdf
2020-05-21
81
96
10.22067/jead2.vi0.84763
نرخ ارز
شاخص سهام
کارایی تسهیلات بخش کشاورزی
مارکوف سویچینگ
سهیل
رودری
homayounifar@um.ac.ir
1
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
مسعود
همایونی فر
homayounifar@um.ac.ir
2
دانشگاه فردوسی
LEAD_AUTHOR
مصطفی
سلیمی فر
mostafa@um.ac.ir
3
دانشکده اقتصاد دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
1- Adrian T., and Shin H.S. 2010. Liquidity and leverage. Journal of Financial Intermediation 19(3): 418-437.
1
2- Azariadis C. 2018. Credit Cycles and Business Cycles.
2
3- Castro V. 2013. Macroeconomic determinants of the credit risk in the banking system: The case of the GIPSI. Economic Modelling 31: 672-683.
3
4- Claessens S., Kose M.A., and Terrones M.E. 2012. How do business and financial cycles interact?. Journal of International Economics 87(1): 178-190.
4
5- Emrouznejad A., and Cabanda E. 2014. Managing service productivity using data envelopment analysis. In Managing Service Productivity, Springer, Berlin, Heidelberg, 1-17.
5
6- Enders W. 2004. Applied time series econometrics. Hoboken: John Wiley and Sons.
6
7- Esmaili B. 2018. The Role of Business Cycles in the Nonperforming loans of National Bank of Iran by Using Intermediate Filters, Journal of Financial Economics 12(44): 161-188. (In Persian)
7
8- Gilkeson J.H., and Smith S.D. 1992. The convexity trap: pitfalls in financing mortgage portfolios and related securities. Economic Review-Federal Reserve Bank of Atlanta 77(6): 14.
8
9- Hakimi Pour N. 2018. Assessing the Factors Affecting Nonperforming loans of Iran Banks (GMM Dynamic Panel Model Approach), Journal of Financial Economics 12(42): 99-119. (In Persian)
9
10- Hamilton J.D. 2016. Regime switching models. The new palgrave dictionary of economics, 1-
10
11- Heidari H., Zavarian Z., and Nourbakhsh I. 2011. Investigating the Effect of Macroeconomic Factors on Nonperforming loans, Journal of Economic Research 11(1): 43-65. (In Persian)
11
12- Hollingsworth B., and Smith P. 2003. Use of ratios in data envelopment analysis. Applied Economics Letters 10(11): 733-735.
12
13- Iraqi A., Mousavi Baigi M., and Hasheminia S.M. 2015. Applying Discrete Wavelet Transform for Trend Analysis and Identification of Oscillating Temperature Patterns (Case Study: Mashhad Synoptic Station), Journal of Water and Soil 1: 239-249. (In Persian)
13
14- Iyengar A.N. 2009. Wavelet Based Volatility Clustering Estimation of Foreign Exchange Rates. ArXiv preprint arXiv: 0910.0087.
14
15- Kazerouni A., Asgharpour H., Mohammadpour S., and Bahari S. 2012. The Asymmetric Effects of Real Exchange Rate Fluctuations on Economic Growth in Iran: The Markov Switching Approach, Economic Journal - Two Months Review of Economic Issues and Policies 7: 5-26. (In Persian)
15
16- Khuchiani R. 2018. Investigation Interactions of Time-Scale between Stock Price Index and Exchange Rate Fluctuations in Tehran Stock Exchange, Journal of Financial Management Strategy 6(21): 159-182. (In Persian)
16
17- Kontbay Busun S., and Kasman A. 2015. A Note on Bank Capital Buffer, Portfolio Risk and Business Cycle. Ege Academic Review 15(1).
17
18- Kordbache H., and Nooshabadi L. 2011. Explaining the Factors Affecting Nonperforming loans in the Iran Banking Industry, Journal of Economic Research of Iran 16(49). (In Persian)
18
19- Marcucci J., and Quagliariello M. 2009. Asymmetric effects of the business cycle on bank credit risk. Journal of Banking and Finance 33(9): 1624-1635.
19
20- Merz N. 2017. The impact of foreign currency debt on credit risk (Doctoral dissertation).
20
21- Mohammadi T., Shakeri A., Eskandari F., and Karimi D. 2016. Investigating the Impact of Exchange Rate Fluctuations on Nonperforming loans in the Banking System of Iran, Journal of Planning and Budgeting 2: 3-24. (In Persian)
21
22- Novignon J., and Nonvignon J. 2017. Improving primary health care facility performance in Ghana: efficiency analysis and fiscal space implications. BMC Health Services Research 17(1): 399.
22
23- Raoufi A., and Mohammadi T. 2018. Predicting Returns of Tehran Stock Market Using Wavelet Decomposition and Adaptive Fuzzy Neural Network, Journal of Economic Research of Iran 23(76): 136-107. (In Persian)
23
24- Sayedi S.N. 2014. Credit risk, market power and exchange rate as determinants of banks performance in Nigeria. Journal of Business and Management 16(1): 35-46.
24
25- Simar L., and Wilson P.W. 1998. Sensitivity analysis of efficiency scores: How to bootstrap in nonparametric frontier models. Management Science 44(1) 49-61.
25
26- Vali Pour Pashah M., and Arbab Afzali M. 2016. The effects of currency market instability on the performance of banking network of Iran, Central Bank of the Islamic Republic of Iran policy paper. (In Persian)
26
27- Vithessonthi C., and Tongurai J. 2016. Financial markets development, business cycles, and bank risk in South America. Research in International Business and Finance 36: 472-484.
27
28- Zara Nejad M., Khodapanah M., and Khadivi N. 2018. Investigating the Impact of Financial Development and Business Cycles on Banking Credit Risk. Journal of Applied Economic Studies of Iran 7(26): 71-87. (In Persian)
28
ORIGINAL_ARTICLE
محاسبه بهای تمام شده آب کشاورزی در شبکههای آبیاری با رویکرد روش هزینهیابی بر مبنای فعالیت (ABC) (مطالعه موردی شبکه آبیاری دز ناحیه شمال خوزستان)
قیمتگذاری آب یکی از مهمترین ابزارهای اقتصادی برای مدیریت تقاضای روز افزون آب در بخش کشاورزی است. در این راستا هدف این پژوهش محاسبه هزینه تمام شده آب کشاورزی با توجه به هزینههای سرمایهای و هزینههای بهرهبرداری و نگهداری تأسیسات از دید سازمان آب ناحیه شمال خوزستان و تعیین بهای تمام شده آب با استفاده از روش هزینهیابی بر مبنای فعالیت (ABC) در سال زراعی 1397 میباشد. آمار و اطلاعات لازم از سازمان جهاد کشاورزی استان خوزستان و سازمان امور آب منطقه شمال خوزستان جمعآوری شد. نتایج نشان داده است که روش هزینهیابی بر مبنای فعالیت موجب محاسبه قیمت برآوردی دقیقتری از قیمت آّب نسبت به روش سنتی سازمان آب شده است، با استناد بر مقادیر به دست آمده قیمت آب برای محصولات عمده منطقه (گندم آبی و ذرت دانه آبی) و مقایسه آن با هزینه تأمین آب کشاورزی مشخص گردید در منطقه مورد مطالعه قیمت پرداختی آب کشاورزان کمتر از هزینههای عرضه آب است. نتایج پژوهش حاکی از آن است که سیستم هزینهیابی بر مبنای فعالیت در محاسبه هزینه تمام شده آب کشاورزی ناحیه شمال خوزستان موجب تخصیص دقیقتر و صحیحتر هزینههای سربار میشود که این امر منجر به دقت و صحت اطلاعات در کنار سادگی اجرای سیستم هزینهیابی میشود و میتواند منافع زیادی برای مدیران به همراه داشته باشد.
https://jead.um.ac.ir/article_35346_b5a0f45745c893a44aa9399afef17fbc.pdf
2020-05-21
97
111
10.22067/jead2.vi0.85046
بهای تمام شده آب
هزینهیابی سنتی
هزینهیابی مبنای بر فعالیت
فروزان
بکتاش
1
دانشگاه آزاد اسلامی واحد اصفهان(خوراسگان) ، اصفهان، ایران
AUTHOR
کریم
آذربایجانی
f.baktash@gmail.com
2
گروه اقتصاد ، دانشگاه اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
غلامحسین
کیانی
gh.kiani@asc.ui.ac.ir
3
استادیار، گروه اقتصاد ، دانشگاه اصفهان، ایران
AUTHOR
سعید
دائی کریم زاده
saeedkarimzade@yahoo.com
4
دانشیار، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اصفهان(خوراسگان) ، اصفهان، ایران
AUTHOR
1- Agricultural Ministery. 2000. The report of producing agriculture crops cost. Programming and budget assistance statistics and information administration. (In Persian)
1
2- Agriculture Ministery. 1997. Statistics and information center. (In Persian)
2
3- Garrido A., and Calatrava J. 2014. Agricultural water pricing: EU and Mexico, this is one of the background reports supporting the OECD study. Sustainable management of water resources in agriculture. Available at www.oecd.org/water.
3
4- Aminian F. 2009. Determinatin of agriculturalwater’s economic value: A case study underground water sources of damghan. M.S. thesis, University of Tabriz, Iran. (In Persian)
4
5- Cooper R., and Kaplan RS. 1988. Measure costs right: make the right lesisions. USA: Harward Business Review; pp: 96-103.
5
6- Chifamba E., Nyanga T., and Gukurume S. 2015. Irrigation water pricing and cost recuperation for sustainability of irrigation projects in Nyanyadzi, Zimbabwe. Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences 3)15(.
6
7- Doppler W., Salman A.Z., Al-Karablieh E.K., and Wolff H.P. 2002. The impact of water price strategies on the allocation of irrigation water: The case of the Jordan Valley. Agricultural Water Management 55: 171-182.
7
8- Ehsani M., Hayati B., Dashti Gh., Ghahremanzadeh M., and Hosseinizadeh J. 2011. Calculating economical value of water in barleycorn production in irrigation network of Ghazwin plain. Journal of Water and Soil Science 22(11):187-200. (In Persian)
8
9- Hosseinzadeh J., and Kazamiyeh F. 2016. Place of water resource management in agriculture development: A case study in Tabriz plain. Journal of Economic Research and Agriculture Development of Iran 44(3): 369-377. (In Persian)
9
10- Khajavi Sh., Hallaj M., and Sheikh A. 2016. Studying effect of function total water price of system based on management belief of relevance and efficiency of resulted data of the system: A case study petrochemical industry of Iran. Journal of Financial Accounting 8(29): 156-139. (In Persian)
10
11- Mansouri M., and Ghiasi A. 2011. Computing total price of agriculture water of cistern dams based on economical engineering: A case study in Mahabad and Barun cistern dams in Western Azarbiajan. Journal of Economy Agriculture and Development 10(37): 171-192. (In Persian)
11
12- Montazeri A., and Mirshafiee S. 2012. Development and application of multi standard phase modulation of water pricing in irrigation networks. Journal of Irrigation and Drainage of Iran 6(3): 226-237. (In Persian)
12
13- Namazi M. 2008. Introducing second generation of cost finding based on activity (TDABC). Journal of Accountant 22(192). (In Persian)
13
14- Rahnamaei Rudposhti F. 2008. Management accounting based on value creating cost management. Islamic Azad University Publication, Science and Research Branch. (In Persian)
14
15- Rezania A., Meshkizadeh M., Zibanchi M.H., and Sharifipour M. 2006. Optimization of irrigation networks design and drainage using value engineering. Fourth National Value Engineering Conference, 10th January 2009. (In Persian)
15
16- Venot J.P., Molle F., and Hassan Y. 2013. Irrigated agriculture, water pricing and water savings in the Lower Jordan River Basin in Jordan. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute. 61p.
16