ġanliurfa VE MARDĠN ĠLĠ SERTĠFĠKALI BUĞDAY TOHUM KULLANIMINI ETKĠLEYEN FAKTÖRLERĠN BELĠRLENMESĠ

Transkript

1 ġanliurfa VE MARDĠN ĠLĠ SERTĠFĠKALI BUĞDAY TOHUM KULLANIMINI ETKĠLEYEN FAKTÖRLERĠN BELĠRLENMESĠ ġeyda ĠPEKÇĠOĞLU Muhammed Sami BAYRAKTAR ġehnaz BÜYÜKHATĠPOĞLU Tali MONĠS Servet ABRAK GTHB, GAP Tarımsal AraĢtırma Enstitüsü Müdürlüğü, Tarım Ekonomisi Bölümü, ġanlıurfa. ÖZET Buğday bölgenin gelir kaynağı olmasının yanında, insanların en önemli besin maddesidir. Buğday tarımın yapılamadığı özellikle Afrika ülkelerinde insanlar açlık gibi önemli bir sorunla karģı karģıya kalmaktadır. Un özellikle insanların beslenmesinde ihtiyaç duyduğu ekmek yapılarak kullanılmakta olup, ayrıca undan yapılan değiģik mamuller de insanların beslenmesinin her kademesinde kullanılmakta ve insanların beslenmesinde önemli sorunu olan açlık özelliğini gidermektedir. Dünya nüfusu her geçen gün artmasına rağmen tarım alanları artmaması nedeniyle, Buğday verimini ve kalitesini artırılmasının zorunlu hale geldiğinden buğdayın verimini ve kalitesini artırıcı etkilerden biri olan sertifikalı tohum kullanılarak yukarıda belirtilen miktarın artırılması mümkün olacaktır. ġanlıurfa ve Mardin illerinde buğday üretimi yapılan tarım iģletmelerinin, Sertifikalı buğday tohumu kullanmalarını etkileyen faktörler belirlenmiģtir. Elde edilen veriler lojistik regresyon analizi ile incelenmiģtir. Islah çalıģmalarından haberdar olma ve yeni teknolojileri takip etme durumunun sertifikalı tohum kullanımını etkilemede istatiksel olarak önemli faktörler olduğu sonucuna varılmıģtır. AraĢtırmada toplanan veriler 2013 üretim dönemine aittir. Anahtar Kelimeler: Sertifikalı buğday tohumu, lojistik, ġanlıurfa, Mardin DETERMINATION OF FACTORS AFFECTING USE OF CERTIFIED WHEAT SEED IN SANLIURFA AND MARDIN PROVINCES ABSTRACT Wheat; besides being a source of income for region, the most important nutrients for the people as well. Where wheat agriculture can not be realized such as Africa, the people are faced with starvation. In particular, wheat flour is used in making bread needed to feed people, also been used in the different products made from flour for all levels of nutrition of people and thus resolve the problem of famine. Despite the growing world population with each passing day and due to not increase of agricultural areas, using of the quality of certified 1571

2 seeds which is one of the crucial factors for obtaining high wheat yield and quality is becoming vital. With this study, it has been identified the factors influencing the use of certified wheat seed in the agricultural enterprises of ġanlıurfa and Mardin provinces. The obtained data were analyzed by logistic regression analysis. It was concluded that, being aware of the breeding studies and follow up of new technologies are significant factors affect the use of certified seeds statistically. The data collected in this study belongs to 2013 production period. Keywords: Certified wheat seed, logistic, ġanlıurfa, Mardin 1.GĠRĠġ Tarım ülke halkının beslenmesi için gerekli besin maddelerini sağlama görevini yüklenmiģtir. Her ülke, beslenme açısından önemli ürünlerde kendine asgari bir yeterlilik derecesi sağlama gayreti içerisindedir. Kendine yeterliliğin sağlanabilmesi, ürün fazlalığı verilmeden yurtiçi arzın gereksinimi karģılamasını gerektirir (Eraktan, 2001). Dünya nın ve Türkiye nin neredeyse her bölümünde üretimi yapılan buğday; gerek çok büyük üretici kitlesini ilgilendirmesi, gerekse insanların temel gıdası olan ekmeğin hammaddesini oluģturması bakımından oldukça önemli bir üründür. Buğday insan beslenmesinde kullanılan kültür bitkileri arasında dünyada ekiliģ ve üretim bakımından ilk sırada yer almaktadır. Bunun sebebi buğday bitkisinin geniģ bir adaptasyon yeteneğine sahip olmasıdır. Ayrıca buğday tanesi uygun besleme değeri, saklama ve iģlenmesindeki kolaylıklar nedeniyle yaklaģık olarak 50 ülkenin temel besini durumundadır. Buğday dünya nüfusuna bitkisel kaynaklı besinlerden sağlanan toplam kalorinin yaklaģık % 20'sini sağlamaktadır. Bu oran ülkemizde % 53 tür. Buğday baģta unlu mamuller olmak üzere birçok gıda ve sanayi sektöründe kullanılmaktadır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM ġanlıurfa ve Mardin Gıda Tarım ve Hayvancılık Ġl Müdürlüğü kayıtlarına göre ġanlıurfa nın Merkez ilçesi, Harran ve Akçakale ilçeleriyle; Mardin Ġli, Kızıltepe ve Derik ilçelerinde bulunan buğday iģletmesinden elde edilen birincil veriler çalıģmanın ana materyalini oluģturmuģtur. Örnek hacmin belirlenmesinde aģağıdaki oransal örnek hacmi formülü kullanılmıģtır (Newbold, 1995, Miran, 2002, ġahin, 2008). n Np( 1 p) 2 ( N 1 ) p ( 1 pˆ x p ) 2 px N=Anakitle =Oranın varyansı p=oran N= p=0,5 olarak alınmıģtır (en yüksek örnek hacmine ulaģmak için) n: 93 (%95 güven aralığı ve 0,085 hata payı ile) Buna göre 93 iģletme ile anket yapılmıģtır. ÇalıĢmada, diskriminant analizinin doğrusallık ve sürekli veri zorunluluğu gibi kısıtlamalarına dâhil olmayan lojistik regresyon yöntemini kullanımının uygun olacağı düģünülmüģtür. Lojistik regresyon iki veya daha fazla kategorisi olan bağımlı değiģken ile 1572

3 bağımsız değiģkenler arasındaki doğrusal olmayan iliģkinin belirlenmesini ve oluģturtulan modele göre bağımlı değiģkenin alabileceği değerlerden birinin gerçekleģme olasılığının tahmin edilmesini amaçlayan bir yöntemdir. Bu model aģağıdaki gibi ifade edilmektedir; P(y i =1 x) = e 1+e =Λ(x β), Burada Λ(. ), lojistik kümülatif dağılım fonksiyonunu göstermektedir. Bu modelde olasılığın maksimum logaritmik olabilirlik fonksiyonu; N lnl = I j ln[λ(x β)] + (1 I j )ln [1 Λ(x β)] j=1 Ģeklinde yazılabilir. Logaritmik olabilirlik fonksiyonunun maksimize edilmesiyle tutarlı maksimum olabilirlik parametreleri elde edilebilmektedir (Green, 2003). 3. ARAġTIRMA BULGULARI VE SONUÇLAR Yapılan araģtırmada üreticilerin %59,1 inin sertifikalı tohumdan haberdar oldukları, %33,3 ünün ıslah çalıģmalarından haberdar oldukları görülmektedir. Üreticilerin %35,5 inin her yıl sertifikalı tohum kullandıkları görülmektedir. Üreticilerin %86 sının çeģit seçiminde bölgenin iklim ve toprak koģullarına göre ekim yaptığı ve %83,9 unun normal tohum ile sertifikalı tohum arasındaki farkı bildiği görülmektedir. Genel olarak ġanlıurfa ve Mardin illeri buğday üreticilerinin sertifikalı tohum ile normal tohum arasındaki farkı bildiği yeni teknolojilere karģı kısmen açık oldukları ve çevre bilinç düzeylerinin yüksek olduğu görülmektedir Çiftçilerin Sertifikalı Tohum Kullanımını Etkileyen Faktörlerin Lojistik Regresyon Analizi ile Ġncelenmesi Orijinal lojistik katsayılar iliģkinin yönüne iliģkin bilgi verirken, üstel lojistik veya odds değeri bağımsız değiģkende meydana gelen bir birimlik değiģmenin olabilirlik değerini kaç kat artıracağını veya azaltacağını belirtir. Bu iki durum birlikte değerlendirildiğinde açıklayıcı değiģkendeki herhangi bir pozitif değiģmeye karģılık, odds değerinin yükseleceği ve böylece modelin daha yüksek gerçekleģme olasılığını yansıtacağı belirlenmiģ olur. Benzer Ģekilde, beta katsayısının negatif olması, üstel katsayının 1 den küçük olacağını, odds değerinin azalarak modelin daha düģük düzeyli bir olasılık değeri vereceğini ifade eder. Lojistik regresyon modeli iliģkinin yönüne iliģkin bilgi verirken, iliģkinin büyüklüğüne iliģkin çok anlamlı sonuçlar vermemektedir. ĠliĢkinin büyüklüğünün belirlenmesinde ise üstel katsayılar daha çok kullanılır, çünkü metrik ölçekteki bir bağımsız değiģkendeki bir birimlik değiģmenin bağımlı değiģkendeki değiģmenin yüzde olarak ifade edilmesini (Üstel katsayı- 1)*100 sağlarlar (Çokluk, 2010). 1573

4 Çizelge 3.1. ĠĢletmelerin baģlangıç modelinde eģitlikte yer almayan değiģkenler DeğiĢkenler (Variables not in theequation) Skor df Anlamlılık (Sig.) Devlet desteği 3,73 1 0,05 Sattığı kuruluģ 0,69 1 0,41 Islahtan haberdar olma 14,37 1 0,00 Normal tohumla farkı bilme 0,52 1 0,47 Yeni teknolojileritakıp etme 38,24 1 0,00 Kaliteli ürün farkındalık durumu 0,90 1 0,34 Kalitelitohum için caba 7,22 1 0,01 HeryılçeĢitdeğiĢtirme 2,58 1 0,11 Topraktahliliyararınainanma 2,21 1 0,14 Eğitimlerekatılma 15,12 1 0,00 Kitle iletiģim araçlarınıtakıpetme 0,96 1 0,33 Hastalıkzararlıtakibiyapma 0,82 1 0,36 Ürün kaybınınfarkındaolma 0,84 1 0,36 KoĢullaruygunolursasözleĢmelitarımyapma durumu 2,50 1 0,11 Ġstatistik Değer 45, ,00 Çizelgede 3.1 de baģlangıç modelinde eģitlikte yer almayan değiģkenler modele göre incelenmiģtir. Bu değiģkenler devlet desteğinin artması, ürünü sattığı kuruluģun tüccar veya TMO olması, ıslahtan haberdar olma durumu, sertifikalı tohumla sertifikasız tohum arasındaki farkı bilme durumu, yeni teknolojileri takip etme, kaliteli ürünün farkında olma, kaliteli tohum için çaba harcama, toprak tahlilinin yararına inanma, eğitimlere katılma, kitle iletiģim araçlarını takip etme, hastalık ve zararlı takibi yapma, ürün kaybının farkında olma ve koģullar uygun olduğu takdirde sözleģmeli tarım yapma durumudur. Modelde bu değiģkenler oversllstatitics değere göre değerlendirilmiģ olup <0,05 olarak bulunmuģtur. Bu durum modele eklenecek değiģkenlerin modele katkı yapacağı anlamına gelmektedir (Çokluk ve ark. 2012). Omnibus testi ile modelde yer alan tüm açıklayıcı değiģkenlerin birlikte bağımlı değiģkeni tahmin etme kabiliyetini ölçen bir testtir. Bu testin anlamlı çıkması, en az bir değiģkenin bağımlı değiģkenle anlamlı bir iliģkiye sahip olduğunu ve bu nedenle modelin verilere yeterince uyduğunu belirtir (Yıldız 2014). Çizelge 3.2. Model katsayılarına iliģkin Omnibus Testi OmnibusTests of Model Coefficients Khi-kare df Anlamlılık (Sig.) Adım 1 Adım 54,37 14,00 0,00 Blok 54,37 14,00 0,00 Model 54,37 14,00 0,00 Çizelge 3.2. de ki anlamlı ki-kare test sonuçları, Sadece sabit terimin yer aldığı baģlangıç modeli ile açıklayıcı değiģkenlerin analize girmesiyle elde edilen model arasında fark yoktur Ģeklindeki boģ hipotezinin red edilmesi ve açıklayıcı değiģkenler ile bağımlı 1574

5 değiģken arasında iliģkinin var olduğunu göstermektedir (Yıldız 2014). Adım 1 deki anlamlılık değeri (sig.) 0<0,05 olduğundan kurulan modelin anlamlı olduğu görülmüģtür. Çizelge 3.3. Amaçlanan modelin özeti Model Summary Adım -2 Loglikelihood Cox&Snell R Square Nagelkerke R Square 1,00 70,37 0,45 0,60 Cox&Snell R2 ve Nagelkerke R2 değerleri de lojistik model tarafından bağımlı değiģkendeki açıklanan varyansı temsil eder (Yıldız 2014). Bu değerlerden Cox&Snell R2 değeri oluģturulan modelin bağımlı değiģkendeki varyansın %45 ini, Nagelkerke R2 değeri ise varyansın %60 ını açıkladığını göstermektedir. Bu açıklama oranlarının yüksek olduğu ve kurulan modelin anlamlı olduğu söylenebilir. Çizelge 3.4. HosmerandLemeshow Test Basamak Khi kare df Anlamlılık 1,00 12,07 8,00 0,15 Çizelge 3.4 de ise ki-kare uyum iyiliği testi olarak da bilinen Hosemer ve Lemeshow Test sonuçları verilmiģtir. Bu test lojistik regresyon modelinin bir bütün olarak uyumunu değerlendirir. Bu test gözlemlenen ve model tarafından öngörülen değerler arasında fark yoktur boģ hipotezini test ettiğinden teste iliģkin sonucun anlamlı olmaması, model-veri uyumunun yeterli düzeyde olduğunu gösterir (Yıldız 2014). Buna göre Çizelge 3.4 ün değerleri incelendiğinde bu teste iliģkin sonucun anlamlı olmaması (p>0,05), model veri uyumunun yeterli düzeyde olduğunu gösterir burada model veri uyumu yeterlidir (p>0,05). Çizelge 3.5. Amaçlanan model değiģkenlerinin katsayı tahminleri EĢitlikte Yer Alan DeğiĢkenler B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Adım1(a) Devlet desteği -0,52 0,77 0,46 1,00 0,50 0,59 Sattığı kuruluģ 0,20 1,02 0,04 1,00 0,85 1,22 Islahtan haberdar olma* 2,05 0,86 5,72 1,00 0,02 7,80 Normal tohumla farkı bilme -1,93 1,16 2,77 1,00 0,10 0,15 Yeni teknolojileri takıp etme* 3,40 0,90 14,20 1,00 0,00 29,92 Kaliteli ürün farkındalık durumu -1,04 0,96 1,16 1,00 0,28 0,36 Kaliteli tohum için caba -0,02 0,99 0,00 1,00 0,98 0,98 Her yıl çeģit değiģtirme 0,21 0,72 0,09 1,00 0,77 1,23 Toprak tahlili yararına inanma 0,49 0,85 0,34 1,00 0,56 1,64 Eğitimlere katılma 1,00 0,71 1,99 1,00 0,16 2,72 Kitle iletiģim araçlarını takıp etme -1,11 1,25 0,78 1,00 0,38 0,33 Hastalık zararlı takibi yapma -1,06 1,92 0,30 1,00 0,58 0,35 Ürün kaybının farkında olma 0,15 1,28 0,01 1,00 0,91 1,16 KoĢullar uygun olursa sözleģmeli tarım 0,62 0,86 0,52 1,00 0,47 1,87 yapma durumu Constant 1,51 2,06 0,54 1,00 0,46 4,55 *P<0,05 ler istatiksel olarak anlamlıdır. 1575

6 Exp(b) üstel lojistik regresyon katsayılarıdır. Bu değer her bir değiģken için hesaplanan ods oranıdır (Mertler ve Vannatta, 2005; alnt. Ömay çokluk). Devlet desteğindeki bir birimlik artıģın sertifikalı tohum kullanımında 0,59 birimlik artıģ meydana getirdiği görülmektedir. Yani devlet desteği beklenenin aksine sertifikalı tohum kullanımına negatif yönde etki yapmaktadır. Sattığı kuruluģtaki bir birimlik artıģ sertifikalı tohum kullanımında 1,22 birimlik artıģ meydana getirmektedir; yani buğdayını TMO ya satanların sertifikalı tohum kullanma oranı yüksektir. Hastalık zararlı takibi yapmadaki 1 birimlik artıģ sertifikalı tohum kullanmada 0,35 birim artıģ meydan getirmektedir. Bunun sertifikalı buğday tohumunun hastalık ve zararlılara karģı çiftçiler tarafından daha güvenilir olduğu fikrini gösterme de bir etken olduğu düģünülebilir. KoĢullar uygun olursa sözleģmeli tarım yapmadaki 1 birimlik artıģ sertifikalı tohum kullanmada 1,87 lik artıģ meydana getirmektedir. Tarımla ilgili eğitimlere katılanların sertifikalı tohum kullanma oranının yüksek olduğu sonucu elde edilmiģtir. Bu bize, çiftçileri sertifikalı tohum kullanımı konusunda bilinçlendirmek için tarımsal eğitimlerin etkili olabileceğini göstermektedir (Çizelge 3.5). Ülkemizde çiftçilerin sertifikalı tohumluk kullanımı konusunda bilinçlendirilmeleri için yürütülen eğitim çalıģmaları yetersizdir. AraĢtırma bölgesindeki iģletmecilerden yapılan görüģmelere göre uygun çeģit seçimi konusunda görüģen ve çeģit tanıtımı amacıyla düzenlenen tarla günleri, demonstrasyon gibi çalıģmalarına katılan sadece birkaç iģletmecidir. Ayrıca iģletmecilerin tamamı bölgeleri için önerilen buğday çeģitlerini bilmemektedir. Tecrübeleri doğrultusunda çeģit seçimi yapmaktadırlar. Kamu ve özel sektör tohumculuk kuruluģları ile yayım kuruluģları tarafından çiftçilere bölgelerine iyi uyum sağlayan, verim ve kalite özellikleri iyi çeģitlerin tanıtılması ve bu çeģitlerin sertifikalı tohumluklarını kullanmaları yönünde yürütülen çalıģmalara önem verilmelidir (Ġpekçioğlu ve ark. 2014). KAYNAKLAR Çokluk, Ö. (2010). Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama, Nisan, 2014 Çokluk, Ö., ġekercioğlu, G. ve Büyüköztürk, ġ. (2012). Sosyal Bilimler Ġçin Çok DeğiĢkenli Ġstatistik: SPSS ve Lisrel Uygulamaları, Pegem Akademi Yayıncılık, Ankara. Eraktan, Gülcan. Tarım politikasının temelleri ve Türkiye'de tarımsal destekleme politikası. Uzel Yayınları, Greene, W., Econometric Analysis, Fifth Edition, Prentice Hall, New Jersey., U.S.A Miran, B., Temel Ġstatistik, Ege Üniversitesi Basımevi, Ġzmir, 288 s. Newbold, P., Statistics For Business And Economics, Prentice-Hall International, New Jersey, 867 p. ġ. Ġpekçioğlu, ġ. Büyükhatipoğlu, M.Sami Bayraktar, T. Monis ġanlıurfa Ve Mardin Ġllerinde Buğday YetiĢtiriciliği Yapan Çiftçilerin Sertifikalı Tohum Kullanımı Ve Önerileri. Türkiye XI. Tarım Ekonomisi Kongresi. Cilt 1, S Ondokuz Mayıs Üniversitesi, 2014, Samsun. ġahin, A., Cankurt, M., Günden, C., Miran, B., Çiftçilerin Risk DavranıĢları: Bir Yapısal EĢitlik Modeli Uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (2):