Investigating development of agriculture sector in Iran's three northern provinces rural areas compare to Netherlands based on the MARCOS approach

Document Type : Original Research

Authors

1 Department of Agricultural Economics, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran

2 Associate Professor, Department of Agricultural Economics, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan

3 Academic member / University of Zanjan

Abstract
Considering the climatic similarity of Iran's three northern provinces compared to the Netherlands, why does Iran have a low level of development in the agricultural sector? Can the Netherlands development model be used for the development of Iran's agricultural sector? The purpose of this research is to determine the level of development of the agricultural sector in the three northern provinces of Iran (Guilan, Mazandaran and Golestan) compare to the Netherlands. To achieve this goal, the MARCOS approach was used. The most important reason for using this method is more confidence and accuracy in solving multi-criteria decision problems. A method based on hierarchy and knowledge of conditions and limitations to solve business problems in the real world. The required statistics and information are obtained from agricultural statistics and databases such as the World Bank, the World Food and Agriculture Organization. The final results show the low level of development of Iran's three northern provinces compared to the Netherlands.this backwardness can be seen in: agriculture, horticulture, animal husbandry, mechanization, education and infrastructure sector. One of the most important reasons for the Netherlands success of is to use of advanced technologies and advanced greenhouses, including hydroponic agriculture, geothermal energy, artificial lighting technology, and hydroponics and aeronautics solutions. Therefore, Supporting the introduction of new technologies in the country can speed up the development of agricultural sector in Iran.

Keywords

Subjects


ابراهیم‌زاده، ع.، رئیس‌پور، ک. 1389. بررسی روند تحقیقات درجه‌ی توسعه‌یافتگی مناطق روستایی سیستان و بلوچستان با بهره‌گیری از تاکسونومی عددی طی دهه‌های 1385 و 1375، جغرافیا و توسعه، 24(4):12-8. https://doi.org/10.22111/gdij.2011.529
امان‌پور، س.، کاکادزفولی، ا. 1394. تحلیلی بر شاخص‌های توسعه کشاورزی و تعیین درجه توسعه‌یافتگی شهرستان‌های استان خوزستان، دومین همایش ملی افق‌های نوین در توانمندسازی و توسعه پایدار معماری، عمران، گردشگری و محیط زیست شهری و روستایی. 31 اردیبهشت 1394.
بیدآباد، ب. 1362. آنالیز تاکسونومی، روش طبقه‌بندی گروه‌های همگن و کاربرد آن در طبقه‌بندی شهرستان‌ها و ایجاد شاخص‌های توسعه برای برنامه‌ریزی منطقه‌ای، تهران، سازمان برنامه و بودجه ایران.
تودارو، م. 1391. توسعه اقتصادی در جهان سوم، ترجمه غلامعلی فرجادی، انتشارات کوهسار، تهران، ایران.
شکویی، ح. 1382. دیدگاه‌های نو در جغرافیای شهری. انتشارات سمت، تهران، ایران.
جعفری، م. 1395. تعیین درجه توسعه‌یافتگی کشاورزی دهستان‌های شهرستان ماهنشان، پنجمین همایش سراسری کشاورزی و منابع طبیعی پایدار. 24 تیر 1395.
زیاری، ک.، محمدی، ا.، عطار، خ. 1391. بررسی درجه توسعه‌یافتگی شهرستان‌های کشور و رابطه آن با نرخ شهرنشینی، برنامه‌ریزی فضایی، (3)1: 15-1. https://www.sid.ir/paper/223600/fa
سلطانی‌ذوقی، ا.، قادرزاده، ح. 1400. بررسی توسعه‌یافتگی مناطق روستایی شهرستان همدان بر پایه شاخص‌های اجتماعی، اقتصادی و فرهنگی، روستا و توسعه، (3)24: 59-30. https://doi.org/10.30490/rvt.2020.342361.1206
صفایی‌پور، م.، کاکادزفولی، ا. 1393. تعیین درجه توسعه‌یافتگی مناطق روستایی شهرستان‌های استان خوزستان از نظر شاخص‌های توسعه با مدل TOPSIS، دوازدهمین کنگره انجمن جغرافیایی ایران، اسفند 1393.
صفری‌علی‌اکبری، م.، احمدوند، م. 1401. تحلیلی بر میزان توسعه‌یافتگی در نواحی روستایی شهرستان هرسین، دوفصلنامه مدیریت سبز و توسعه، (2)1: 128-117. https://doi.org/10.22077/jgmd.2022.5711.1010
فطرس، م.ح. و بهشتی‌فر، م.، 1388. مقایسه درجه توسعه‌یافتگی بخش کشاورزی استان‌های کشور در دو مقطع 1372 و 1382، اقتصاد کشاورزی و توسعه، 65: 39-17. http://aead.agri-peri.ac.ir/article_58825.html
کنعانی، م.، بردی، ر. 1389. تعیین سطح توسعه یافته نواحی روستایی استان مازندارن، چهارمین کنگره بین‌المللی جغرافیدانان جهان اسلام، ایران، زاهدان، 27-25 فروردین، 1389. https://civilica.com/doc/82787
محمدی، ج.، عبدلی ا.، فتحی بیرانوند، م. 1391. بررسی سطح توسعه‌یافتگی شهرستان‌های استان لرستان به تفکیک بخش‌های مسکن و خدمات رفاهی-زیر بنایی، کشاورزی و صنعت، تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی) 25: 150-127. https://jgs.khu.ac.ir/article-1-655-fa.html
موسوی، س.، روستا، ا.، و کشاورزی، س. 1390. تعیین درجه توسعه‌یافتگی کشاورزی شهرستان‌های استان فارس با استفاده از روش تاکسونومی عددی، اقتصاد کشاورزی، (4)5: 181-159. https://www.sid.ir/paper/124505/fa
مولایی، م. 1387. بررسی و مقایسه درجه توسعه‌یافتگی بخش کشاورزی استان‌های ایران طی سال‌های 1373 و 1383، اقتصاد کشاورزی و توسعه، (3)16: 88-71.  http://aead.agri-peri.ac.ir/article_58864.html
Durand, G. 2003. Multifunctional agriculture: A new paradigm for European agriculture, UK, Aldershol: Ashgate publishing.
El-Araby, A. 2023. The utilization of MARCOS method for different engineering applications: a comparative study. International Journal of Research in Industrial Engineering, Accepted Manuscript, https://doi.org/10.22105/riej.2023.395104.1379
Hashemkhani Zolfani, S., Yazdani, M., Pamucar, D., Zarate, P. 2020. A VIKOR and TOPSIS focused reanalysis of the MADM methods based on logarithmic normalization. FACTA UNIVERSITATIS Series: Mechanical Engineering, University of NIS, https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.08150
Hodder, R. 2000. Development Geography, Routledge, London.
Keshavarz Ghorabaee, M., Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Antucheviciene, J. (2016). A new combinative distance-based assessment (CODAS) method for multi-criteria decision-making. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies & Research, 50(3): 25-44.
Naeini, A.B., Mosayebi, A., Mohajerani, N. 2019. A hybrid model of competitive advantage based on Bourdieu capital theory and competitive intelligence using fuzzy Delphi and ism-gray Dematel (study of Iranian food industry). International Review, (1–2): 21–35. https://doi.org/10.5937/intrev1901021N
Stevi´c, Z., ˇ Pamuˇcar, D., Puˇska, A., & Chatterjee, P. 2020. Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, Article 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231
Trung, D.D. 2022. Multi-criteria decision making under the MARCOS methods and the weighting methods: applied to milling, grinding and turning processes, Manufacturing Review, 9(3): 1-13. https://doi.org/10.1051/mfreview/2022003
Vincze, M., Mezei, E. 2011. The increase of rural development measures efficiency at the micro regions level by cluster analysis A Romanian case study, Eastern Journal of European studies, 1(2): 13 – 39.
Wang, C.N., Yang, C.Y., Cheng, H.C. 2019. A Fuzzy Multicriteria Decision-Making (MCDM) Model for Sustainable Supplier Evaluation and Selection Based on Triple Bottom Line Approaches in the Garment Industry. Processes, 7(7), 400. https://doi.org/10.3390/pr7070400
Yang, D., Liu, S., Zhang, Z. 2011. Overall Evaluation on the Level of Rural Economic Development in 31 Regions of China, Asian Agricultural Research, 3(6): 1-4. https://doi.org/10.22004/ag.econ.118222
Zhao, H., Wang, Y., Guo, S. 2023. A hybrid MCDM model combining Fuzzy-Delphi, AEW, BWM, and MARCOS for digital economy development comprehensive evaluation of 31 provincial level regions in China. PLOS ONE, Published Online: April 10, 2023, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283655