Tarımsal analiz perspektifinden yapay zeka inovasyonunun ve benimsenmesinin ekonomik etkisi
The economic impact of ai innovation and adoption from an agricultural analysis perspective
Yazar: ELSUN NABATOV
Danışman: PROF. DR. MERAL UZUNÖZ ALTAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonomi = Economics

Özet:
Bu çalışma, Yapay Zeka (YZ) inovasyonu ve benimsenmesinin ekonomik etkilerini, özellikle tarım sektörü odaklı olarak, derinlemesine incelemektedir. Araştırma, jeneratif YZ teknolojilerinin operasyonel verimliliği artırma, yeniliği teşvik etme ve endüstri standartlarını yeniden tanımlama konusundaki çok yönlü etkilerini vurgulamaktadır. Ekonomik teoriler ve teknoloji benimseme modellerini entegre eden kapsamlı bir teorik çerçeve kullanılarak, YZ entegrasyonunu etkileyen sürücüler ve engeller sistematik olarak incelenmiştir. Ekonometrik analizler ve nitel değerlendirmeler kullanılarak, YZ'nin ekonomik etkisine ilişkin kapsamlı bir anlayış sağlanmıştır. İleri ekonometrik modeller, panel veri analizi ve fark-differences (DiD) yaklaşımları kullanılarak, YZ'nin üretkenlik, maliyet azaltma ve piyasa rekabetçiliği üzerindeki etkileri ampirik olarak araştırılmıştır.
Bu çalışmanın metodolojisi, kapsamlı nicel ve nitel analizleri içermektedir. Ekonometrik analiz kapsamında, panel veri analizi, fark-differences (DiD) yaklaşımı ve eğilim skor eşleştirme (Propensity Score Matching, PSM) teknikleri kullanılmıştır. Panel veri analizi, zaman ve entiteler arası verileri kullanarak YZ benimsemenin ekonomik sonuçlar üzerindeki zamansal etkilerini incelemektedir. Fark-differences (DiD) yaklaşımı, YZ teknolojilerini benimseyen ve benimsemeyen entiteler arasındaki değişiklikleri karşılaştırarak YZ'nin nedensel etkisini belirlemeye çalışmaktadır. Eğilim skor eşleştirme (PSM) yöntemi ise, gözlemlenebilir özelliklere dayalı olarak YZ benimseyen ve benimsemeyen gruplar oluşturup karşılaştırmalar yaparak seçim yanlılığını azaltmayı hedeflemektedir.
Bulgular, YZ'nin tarım sektörü başta olmak üzere çeşitli sektörlerde üretkenliği ve operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Ancak, altyapı yatırımları, beceri geliştirme ve düzenleyici uyum gibi stratejik YZ entegrasyonu için kritik olan zorluklar da vurgulanmıştır. Sonuçlar, paydaşların YZ'nin ekonomik potansiyelini değerlendirirken etik ve düzenleyici hususları dikkate alan kapsamlı stratejiler geliştirmeleri gerektiğini ortaya koymaktadır. Bu araştırma, politika yapıcılar, işletmeler ve akademi için YZ benimsenmesinin karmaşıklıklarını yönetme ve dönüştürücü ekonomik potansiyelini kullanma konusunda eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamaktadır.

Abstract:
This study delves into the economic impacts of Artificial Intelligence (AI) innovation and adoption, with a particular focus on the agriculture sector. It emphasizes the multifaceted effects of generative AI technologies in enhancing operational efficiency, fostering innovation, and redefining industry standards. Utilizing a comprehensive theoretical framework that integrates economic theories and technology adoption models, the study systematically examines the drivers and barriers influencing AI integration. Through econometric analyses and qualitative assessments, a holistic understanding of AI's economic impact is provided. Data sets are sourced from the CGIAR Big Data in Agriculture Platform, FAOSTAT, Intel's AI for Crop Yield Prediction project, University of Florida's EDIS AI for Crop Yield Forecasting, and AgroClimate's climate indicators monitoring tools. Advanced econometric models, including panel data analysis and difference-in-differences (DiD) approaches, are employed to empirically investigate AI's effects on productivity, cost reduction, and market competitiveness.
The methodology of this study includes comprehensive quantitative and qualitative analyses. The econometric analysis features panel data analysis, DiD approach, and Propensity Score Matching (PSM). Panel data analysis examines the temporal effects of AI adoption on economic outcomes across different entities and time periods. The DiD approach identifies the causal impact of AI by comparing changes over time between AI adopters and non-adopters. PSM is used to create comparable groups based on observable characteristics, mitigating selection bias in assessing AI's impact.
Findings indicate that AI significantly enhances productivity and operational efficiency across sectors, particularly in agriculture. However, challenges related to infrastructure investment, skill development, and regulatory compliance are critical for strategic AI integration. The results underscore the need for stakeholders to develop comprehensive strategies that leverage AI's economic potential while addressing ethical and regulatory considerations. This research provides actionable insights for policymakers, businesses, and academia to navigate the complexities of AI adoption and harness its transformative economic potential.