تعیین دامنۀ وابستگی فضایی ریسک سیستماتیک عملکرد گندم دیم در ایران: کاربرد الگوهای خودرگرسیون فضایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری دانشکدۀ اقتصاد و توسعۀ کشاورزی، دانشگاه تهران

2 استاد دانشکدۀ اقتصاد و توسعۀ کشاورزی، دانشگاه تهران

3 استادیار اقتصاد کشاورزی، دانشکدۀ اقتصاد و توسعۀ کشاورزی، دانشگاه تهران

چکیده

هدف از مطالعۀ حاضر، تبیین الگوی وابستگی فضایی ریسک سیستماتیک عملکرد گندم دیم در ایران با بهره‌گیری از الگوهای خودرگرسیون فضایی است. به این منظور، مناطق همسایه بر اساس روش مجاورت مثلث‌بندی دلانی[1] مشخص و میزان همبستگی فضایی بین عملکرد گندم دیم در این مناطق در قالب الگوهای خودرگرسیون فضایی اندازه‌گیری شد. به‌علاوه نقش متغیرهای اقلیمی دما و باران در توضیح بیشتر تغییرات عملکرد گندم دیم مشخص شد. نتایج نشان داد ریسک عملکرد گندم دیم در کشور ماهیت سیستماتیک دارد و مجموعۀ قابل توجهی از شهرستان‌های تولیدکنندۀ این محصول را در بر می‌گیرد. همچنین شدت همبستگی فضایی بین مناطق همسایه متفاوت است. گفتنی است تغییرات متغیرهای باران و دما در ایجاد این همبستگی نقش دارند؛ به طوری که در سال‌هایی که شدت تغییرات باران و یا دما بیشتر است، همبستگی بروز تغییرات در تولید این محصول نیز افزایش می‌یابد. اطلاعات این تحقیق می‌تواند در تدوین پرتفوی بیمه‌ای بخش کشاورزی استفاده شود و ریسک بیمه‌گر را کاهش دهد.
طبقه‌بندی JEL: D81، G32.



[1].  Delaunay Triangularization Contiguity

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Determining Spatial Dependency of Systematic Risk of Dryland Wheat Yield in Iran: Application of Spatial Autoregressive Models

نویسندگان [English]

  • Morteza Tahami Pour 1
  • Habibollah Salami 2
  • Saeed Yazdani 2
  • Amir Hossein Chizari 3
1 PhD Student, Agricultural Economics, Department of Economics and Agricultural Development, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Professor, Agricultural Economics, Department of Economics and Agricultural Development, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Assistance Professor, Agricultural Economics, Department of Economics and Agricultural Development, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده [English]

The purpose of this study is to determine spatial dependency pattern of systematic risk of dry land wheat production in Iran, using spatial autoregressive models. To this end, spatial weighted contiguity matrix was constructed based on the Delaunay Triangularization method, and correlation coefficient among these neighbors were estimated using spatial autoregressive models. In addition, the role of precipitation and temperature variables in explaining yield variations in wheat production cities was determined. Results indicated that: First, yield risk of dry land wheat production has a systematic nature and covers a considerable numbers of wheat producing cities. Second, the intensity of spatial correlation varies among neighbor’s cities. Precipitation and temperature variations play important role in explaining these differences such that the more variation in these variables is associated with the more variations in neighbor’s wheat yields. This is a useful piece of information that can be used in developing appropriate insurance portfolio of agricultural products to reduce risk of the insurers in Iran.

کلیدواژه‌ها [English]

  • dry land wheat
  • spatial autoregressive models
  • systematic risk