عنوان مقاله :
تحليل عوامل مؤثر و پيشبيني تقاضاي نيروي كار در چشمانداز 1404 كشاورزي ايران
عنوان به زبان ديگر :
Analysis of effective factors and forecasting of labor demand in the perspective of 2026 Iranian agriculture
پديد آورندگان :
شافعي، سيما دانشگاه شيراز , بستان، يدالله دانشگاه علوم كشاورزي و منابع طبيعي دانشگاه ساري - دانشكده مهندسي زراعي، مازندران , فتاحي اردكاني، احمد دانشگاه اردكان - دانشكده كشاورزي و منابع طبيعي - گروه اقتصاد كشاورزي , اعلامي، الهام دانشگاه فردوسي مشهد - گروه علوم اقتصادي
كليدواژه :
ايران , واردات , پيشبيني , تقاضاي نيرويكار , شبكه عصبي مصنوعي
چكيده فارسي :
هدف از مطالعه حاضر بررسي اثر واردات بخش كشاورزي بر تقاضاي نيرويكار (اشتغال) كشاورزي ايران براي دوره زماني 1398-1357 و پيشبيني اشتغال اين بخش براي چشمانداز 1404 است. در مطالعه حاضر، تقاضاي نيرويكار در بخش كشاورزي تابعي از دستمزد، ارزشافزوده بخش كشاورزي، موجودي سرمايه و واردات منظور شده است. جهت برآورد رابطه همجمعي و پويايي هاي كوتاهمدت و بلندمدت، از الگوهاي خودرگرسيوني برداري و مدل تصحيح خطاي برداري استفاده شد. همچنين از شبكه عصبي طراحيشده به دليل كارايي بيشتر نسبت به ديگر الگوها در جهت پيشبيني اشتغال بخش كشاورزي ايران براي سالهاي 1399 تا 1404 استفاده شد. نتايج نشان داد كه در بلندمدت ارزشافزوده بخش كشاورزي اثر مثبت و موجودي سرمايه، دستمزد و واردات اثر منفي بر اشتغال بخش كشاورزي دارد. همچنين نتايج نشان داد كه روند كاهش سهم اشتغال در بخش كشاورزي ايران به نسبت كل اقتصاد تا سال 1404، همچون دهه هاي گذشته ادامه خواهد داشت و از رشد سالانه 03/1 درصد به 77/0 درصد ميرسد. در نهايت سياستهاي دولت بايد با هدف افزايش ارزشافزوده بخش كشاورزي اجرايي شود تا از اين طريق شغلهاي جديد، امنيت غذايي و خودكفايي فراهم شود.
چكيده لاتين :
The purpose of this study is to investigate the effect of imports in the agricultural sector on the demand of agricultural labor (employment) in Iran for the period 1978-2019 and forecast employment in this sector for the outlook 2026. In the present study, labor demand in the agricultural sector is a function of wages, value added in the agricultural sector, capital stock and imports. To estimate the aggregate relationship and short-term and long-term dynamics, vector autoregression patterns and vector error correction model were used. Also, the neural network designed due to greater efficiency than other models was used to predict employment in the agricultural sector of Iran for the years 2020 to 2026. The results showed that in the long run, value added in the agricultural sector has a positive effect and capital stock, wages and imports have a negative effect on employment in the agricultural sector.
The results also showed that the trend of reducing the share of employment in the agricultural sector of Iran in relation to the total economy until 2026, will continue as in previous decades and from an annual growth of 1.03 percent to 0.77 percent. Ultimately, government policies must be implemented with the aim of increasing the value added of the agricultural sector in order to provide new jobs, food security and self-sufficiency.
عنوان نشريه :
اقتصاد كشاورزي