Tarımsal İşletmelerin Su Konusundaki Çapraz Uyum Kriterlerine Uyum Durumu-Kayseri Örneği * B. Yüksel 1, E. Olhan

Transkript

1 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun Tarımsal İşletmelerin Su Konusundaki Çapraz Uyum Kriterlerine Uyum Durumu-Kayseri Örneği * B. Yüksel, E. Olhan Dr., Planlama Programlama ve Koordinasyon Birimi Başkanı, Orta Anadolu Kalkınma Ajansı, E-posta: burcakyuksel@oran.org.tr ÖZET Çapraz uyum, OTP kapsamında sağlanan desteklerle, çiftçilerin ilgili AB mevzuatına uyumunu ilişkilendiren ve Üye Devletler için 2005 yılından beri doğrudan ödemelerden yararlanmak isteyen tüm yararlanıcılar için zorunlu bir uygulamadır. AB de çapraz uyumla ilgili ana kurallar, 306/203/AT sayılı Tüzükle düzenlenmiştir. 3 Ekim 2005 tarihinde AB ye katılım müzakere süreci başlayan Türkiye ile AB arasında çapraz uyumla ilgili konular esas itibariyle Fasıl -Tarım ve Kırsal Kalkınma altında ele alınmaktadır. Bu çerçevede, Türkiye de çapraz uyumla ilgili yasal mevzuatın uyumlaştırılmasıyla birlikte gerekli kontrol, yaptırım ve ödemelere ilişkin kesinti sisteminin oluşturulması ve bunlar için sorumlu kurumların belirlenerek, çiftçilere uyulacak şartlar ve standartların anlaşılır bir şekilde iletilmesi gereklidir. Türkiye de çiftçilerin gelecekte çapraz uyum kriterlerini karşılayabilmelerine ilişkin mevcut durumun ortaya konması ve bu doğrultuda çeşitli politika önerileri geliştirilmesi amacıyla, Kayseri de oransal örnekleme y öntemiyle seçilen bitkisel üretim ve bitkisel ve hayvansal üretimle uğraşan 37 tarımsal işletme araştırmanın popülasyonunu oluşturmuştur. Araştırmada anket soruları çiftçilere uygulandığı dönemde yürürlükte olan 73/2009/AT sayılı Tüzüğe göre düzenlenmiş ve 306/203 sayılı tüzüğe göre adapte edilerek değerlendirilmiştir. 306/203 sayılı Tüzüğün çevre, iklim değişikliği, arazinin iyi tarım koşulu alanı su ana konusu alt ında yer alan çapraz uyum şartlar ve standartlarına (YİŞ-, İTÇK-) çiftçilerin uyum seviyeleri belirlenmiştir. Araştırmada ayırt ediciliği en yüksek değişkenler tespit edilerek, çiftçilerin özellikleri ile çapraz uyum şartlar ve standartları arasındaki ilişkiler, doğrusal olmayan kanonik korelasyon analiziyle yorumlanmış ve bu çerçevede sorumlu makamlar için öneriler geliştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Çapraz Uyum, Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi, Tarımsal Yayım ve Danışmanlık Sistemi, OTP, Yasal İdari Şart, İyi Tarım ve Çevre Koşulu Compliance Level of Agricultural Holdings to Cross Compliance Criteria on Water Main Issue - Kayseri Case ABS TRACT Cross compliance (CC) is a mechanism linking between payments and farmer s compliance with relevant legislation under CAP, and obligatory for all beneficiaries granted Union aid as of CC rules are determined by Regulation (EU) No 306/203. CC issue are addressed in Chapter Agriculture and Rural Development under negotiations between EU and Turkey that accession process has been launched on October 3, For the purpose of implementing the CC in Turkey, harmonization with the related EU legislation, establishment of control, sanction and reduction system on CC, designation of responsible bodies for CC and notification of requirements and standards on CC to be respected to farmers in an understandable manner are required. In Kayseri, 37 agricultural holdings engaged in plant production and plant and animal production were selected by proportional sampling to determine current situation on CC criteria farmers would meet in fut ure and develop proposal for agricultural policies. In the study, the survey was conducted, according to Council Regulation(EC) No 73/2009, while being evaluated according to Regulation(EU) No 306/203. Compliance level of farmers to CC criteria on SMR and GAEC falling into the water main issue under environment, climate change, good agricultural condition of land area was determined. The relationships between farmers characteristics and requirements and standards on CC were determined through OVERALS, using the most important variables; and in this context, some suggestions are made for responsible bodies. Key Words: Cross Compliance, Non Linear Canonical Correlation Analysis, Farm Advisory System, CAP, Statutory Management Requirement, Good Agricultural and Environmental Condition. GİRİŞ Çapraz uyum (ÇU), çiftçilerin Avrupa Birliği (AB) Ortak Tarım Politikası (OTP) kapsamında aldığı ödemelerle AB mevzuatı kapsamındaki yükümlülükleri arasında kurulan bir ilişkidir (Diesner 202) yılından beri doğrudan ödemeleri alan tüm çiftçiler için zorunlu bir uygulamadır (Anonymous 202b). AB kaynaklı ödemelerden yararlanmak isteyen üreticiler ÇU kriterlerine uymadıkları takdirde, aldıkları ödemelerde kesintiye gidilmekte ya da tamamen bu ödemelerden mahrum bırakılmaktadırlar (73/2009/AT, madde 2, 23, 24, 25; 22/2009/AT madde 7-73; Funar, 2009; Anonymous 200a; Anonymous 200c; Jongeneel ve Brand 200; Anonymous 202a; Anonymous 202c; 306/203/AB). AB de ÇU kuralları esas olarak 306/203/AB sayılı mevzuatla düzenlenmektedir. ÇU kuralları, temelde çevre, iklim değişikliği ve arazinin iyi tarım koşulu (a), halk, hayvan ve bitki sağlığı (b) ve hayvan refahı (c) alanlarıyla ilgili ulusal düzeyde oluşturulan arazinin iyi tarım ve çevre koşulu (İTÇK) standartları ile Birlik kanunu kapsamındaki Yasal İdari Şartları (YİŞ) içermektedir. Bu kapsamda, 7 İTÇK ve 3 YİŞ, ÇU ile ilgilidir (306/203/AB). 205 ve 206 yıllarında ÇU kuralları ayrıca daimi meranın korunmasını da içerecektir (306/203/AB, madde 93). * Araştırma, Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalında çalışması devam eden Türkiye de Çapraz Uyum Sistemi ve Kriterlerinin Oluşturulması Kayseri Örneği adlı Doktora tez çalışmasının bir parçasıdır. 443

2 Sulama Ekonomisi Avrupa Ekonomik Topluluğu (AET) ile 2 Eylül 963 tarihinde imzalanan Ankara Anlaşması ile başlayan Türkiye-AB ilişkileri çerçevesinde, ülkemizin AB ye katılımı için AB müktesebatı olarak bilinen, Birlik sistemine ve Birliğin kurumsal çerçevesine bağlanan hak ve yükümlülükleri kabul etmesi, ayrıca bu müktesebatı, katılım tarihindeki haliyle uygulaması gereklidir (Anonim 2005). Türkiye de sistemin uygulamaya geçebilmesi, ÇU ile ilgili yasal mevzuatın uyumlaştırılması, gerekli kontrol, yaptırım ve ödemelere ilişkin kesinti sisteminin oluşturulması ve bunlar için sorumlu kurumların belirlenerek, çiftçilere uyulacak şartlar ve standartların anlaşılır bir şekilde iletilmesine bağlıdır. Ülkemizde ÇU konusunda tamamı teorik, sınırlı sayıda çalışma mevcuttur. Literatürde, ÇU ya yönelik olmamakla birlikte, ÇU nun kapsadığı alanların bir bölümünü ilgilendiren ulusal ölçekte yapılmış çalışmalar da bulunmaktadır. Ancak, çalışma konusunu doğrudan ilgilendiren bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Çalışma, ÇU alanındaki ulusal uyumun gerçekleştirilmesine ilişkin öneriler açısından literatürde önemli bir boşluğu dolduracaktır. Çalışmanın amacı, AB katılım sürecinde tarımsal faaliyetlerin yönlendirilmesi için üreticilerin Türkiye de yeterince tanınmayan ÇU ya ileride nasıl uyum sağlayabileceklerine ilişkin bir araştırma yapmaktır. Bu amaçla, çalışma kapsamında, çevre, iklim değişikliği ve arazinin iyi tarım koşulu alanında su ana konusu altında yer alan YİŞ- (9/676/AET-Nitrat Direktifi) ve İTÇK- (su yatakları boyunca tampon şeritlerin oluşturulması) kriterleri ele alınmış ve Kayseri de yürütülen örnek bir çalışma temelinde üreticilerin bu şart ve standartlara uyum durumu tespit edilmiştir. Çalışma, kullanılan analiz metodunu kapsayan materyal ve metot, çalışma bulguları ile konuyla ilgili değerlendirmelerin yer aldığı araştırma bulguları ve tartışma ile önerilerin yer aldığı sonuç bölümünden oluşmaktadır. 2. MATERYAL VE METOT Kayseri de seçilen işletmelere, 202 yılında uygulanan anket verileri çalışmanın ana materyalini, konuyla ilgili yayınlardan oluşan ikincil veri çalışmanın diğer materyalini oluşturmuştur. Çalışma kapsamında, Kayseri de su kaynakları ve Sultan Sazlığı nedeniyle Kocasinan, Develi, Yeşilhisar ve Pınarbaşı ilçeleri seçilmiş, her ilçeden de beşer köy seçilmiştir. Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı (GTHB) verilerine göre, seçilen 4 ilçe, 20 yılında Çiftçi Kayıt Sistemine (ÇKS) kayıtlı çiftçi sayısı (4.952 çiftçi, toplamda %47,75), kayıtlı çiftçilerin bitkisel üretimde kullandıkları alan ( ,256 da) ve payları (toplamda %54,34), 202 yılında küçükbaş (7.542 çiftçi, toplamda %39,39) ve 6 baş ve üstü büyükbaş üretimi yapan çiftçi sayısı (7.259 çiftçi, toplamda %42,48) bakımından 6 ilçesi bulunan Kayseri nin yaklaşık %50 sini temsil etmektedir. Araştırmada, örnek hacminin belirlenmesi için, GTHB nin ÇKS, TÜRKVET ve Koyun Keçi Kayıt Sistemi (KKKS) verileri kullanılmış t ır. İşletme büyüklükleriyle ilgili bir tabakalandırmaya gidilmemiş, bitkisel üretim için da ve üstü, büyükbaş hayvanlar ve buzağılar için 6 baş ve üstü işletmeler alınmıştır. Üretici sayısı, sadece bitkisel üretim, bitkisel ve hayvansal üretimi birlikte yapanlar olmak üzere iki tabakalı olarak oransal örnek hacmi yöntemiyle (Miran 2002), %90 güven aralığı, %0 hata payı ile belirlenmiştir. Örneklemede kullanılan formül şu şekildedir (Miran 2002), Np( p) n 2 ( N ) pˆ p( p) x n= Örnek hacmi, N= Araştırma kapsamına giren bölgedeki işletme sayısı 2 pˆ x = Varyansı ifade etmektedir. Araştırmada maksimum örnek hacmine ulaşmak için p (-p) çarpımında en büyük değeri sağlayan p=0.50 değeri alınmıştır. Seçilen köylerde toplamda sadece bitkisel üretim yapan ÇKS ye kayıtlı 3362 işletme ve ÇKS ve TÜRKVET e kayıtlı bitkisel ve hayvansal üretimi birlikte yapan 52 işletme popülasyonu oluşturmuştur. Böylece %0 hata payı, %90 güven aralığında bitkisel üretim (BÜ) için örnek hacmi yuvarlamayla 68, bitkisel ve hayvansal üretimi birlikte yapanlar (BÜ+HÜ) için yuvarlamayla 69 olarak (KKKS verileri nedeniyle ulaşılabilecek maksimum değer) belirlenmiş olup, toplam 37 işletme örnek hacmini oluşturmuştur. Örnek hacimleri kota örneklemesi yoluyla oransal olarak köylere dağıtılmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde SPSS (Statical Package for Social Sciences) paket programı kullanılmıştır. Çok değişkenli parametrik olmayan istatistiksel analiz teknikleri arasında yer alan doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi (NCCA), iki veya daha fazla değişken kümeleri arasındaki ilişkileri incelemektedir. NCCA nın, varsayımları bulunmamakta ve kategorik verilere uygulanabilmektedir (Filiz ve Kolukısaoğlu 202). NCCA, sosyal bilimlerden, sağlık, ulaşım, gazetecilik ve meteoroloji alanına kadar kategorik değişkenlerin incelendiği birçok alanda uygulanmış (Mangel 997; Whu ve Hsieh 2002; Golob ve Recker 2003; Saraçlı ve Saraçlı 2006; Girginer vd. 2007; Cannon ve Hsieh 2008; Yazıcı 200; Jian ve Yang 200; Giray 20; Bülbül ve Giray 20; Bülbül ve Giray 202; Filiz ve Kolukısaoğlu 202; Türk vd. 203), ancak ulusal literatürde tarım ekonomisi alanında uygulamasına rastlanılamamıştır. Bu doğrultuda, araştırmada, boyut azaltma fonksiyonu ve analizde ayırt ediciliği yüksek değişkenlerin tespit edilebilmesi nedeniyle veri setlerinin yorumlanmasında temel 444

3 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun model olarak OVERALS olarak kısaltılan NCCA kullanılmıştır. NCCA ile sonuçlar test edilemediğinden, analiz sonuçlarını desteklemek üzere önemli bulunan değişkenler için Ki-Kare bağımsızlık testi uygulanarak, sonuçlar birlikte yorumlanmıştır (Giray 20; Bülbül ve Giray 20). Ki-Kare testi ile %99 ve %95 güven aralığında p 0,0 ve p 0,05 değerleri anlamlı kabul edilmiştir. NCCA ilk kez 98 yılında Gifi ve 984 yılında Van der Burg de Leew ve Verdegaal tarafından ortaya konulmuştur (Filiz ve Kolukısaoğlu 202; Türk vd. 203). Giray (20) tarafından bildirildiği üzere, NCAA, aşağıdaki formülle ifade edilmektedir (Filiz ve Kolukısaoğlu 202). σmx,a=k kssqx HkAk X: Nesne skorları matrisi, SSQ: Matrisin köşegen elemanlarının kareleri toplamı, m: Toplam değişken sayısı, K: Küme sayısı, Hk: n x Jk boyutlu k. değişken kümesini gösteren matrisi (Jk: k. kümede yer alan değişken sayısıdır), Ak: Jk x p boyutlu ağırlık vektörlerini gösteren matrisi ifade etmektedir. Kanonik değişkenler (n x Kp) boyutlu Z matrisinde bir araya getirilebilir. Z matrisinin korelasyon matrisi (Kp x Kp) boyutlu R(Z) dir. RZ=RR2R3 RKR2 R22 R23. R2K RKRK2RK3 RKK, Herhangi bir küme için boyut sayısı kadar kanonik değişken olduğundan R(Z) matrisinin (p x p) boyutlu köşegen blok matrisi Rkk yukarıda gösterildiği gibidir. Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizinde, nitel veri analizinde orijinal veri matrisi yerine gösterge matrisi kullanıldığından, Hk matrisi yerine Gj gösterge matrisi ve Ak ağırlıkları yerine Yj kategori sayısallaştırmaları matrisi kullanılmalıdır. Bu durumda, kayıp fonksiyonu aşağıdaki gibidir. σmx,y=k kssqx j JkGjYj X: Nesne skorları matrisi, Y: kategori sayısallaştırmaları toplulaştırılmış matrisi, SSQ.: Matrisin köşegen elemanlarının kareleri toplamı, m: Toplam değişken sayısı, K: Küme sayısı, Jk: k. kümede yer alan değişken sayısı, Gj : (n x kj) boyutlu (j=,,m) değişkeni için gösterge matrisi, Yj : (kj x p) boyutlu küme sayısı kadar olan kategori sayısallaştırmaları matrisini ifade etmektedir. Bu kayıp fonksiyonuna u X=0 ve X X=nI kısıtları eklenerek fonksiyon bu kısıtlar altında en küçüklenmektedir (Giray 20, Gifi 989). Giray (20); Filiz ve Kolukısaoğlu (202) ve Anonymous (203) tarafından açıklandığı üzere, uyum değerlerinin hesaplanmasında Rkk matrisi baz alınmaktadır. Uyum ve kayıp değerleri, NCCA çözümünün setler arasındaki ilişki bakımından nicel verilerin en ideal şekilde ne kadar iyi uyduğunun bir göstergesidir. Her bir boyut ve set için kayıp, sette yer alan değişkenlerin ağırlıklı kombinasyonu tarafından hesaplamayan nesne skorlarındaki varyasyon oranını temsil etmektedir. Özdeğerler toplamı toplam uyum değerini vermektedir. Gerçek uyum, özdeğerlerin, toplam uyum değerine bölünmesiyle hesaplanmakta ve kanonik korelasyon katsayısı aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanmaktadır. ρd = ((K x Ed) - )/(K - ) Formülde d=boyut sayısı, K=set sayısı, E= özdeğeri ifade etmektedir. Bitkisel üretim ile bitkisel ve hayvansal üretimle uğraşan işletmeler için üreticilerin sosyo-ekonomik özellikleri, işletme özellikleri, bilgi ve tavsiye kaynakları, tarımın geleceğine bakış açıları arasındaki ilişkiler NCCA ile araştırılmıştır. Bu kapsamda, fazla sayıda kategorik değişkene sahip veri setleri arasından en önemli değişkenler NCCA analizindeki bileşen yükleri grafiği yardımıyla tespit edilmiştir. Sonrasında, tespit edilen en önemli değişkenler ile YİŞ- ve İTÇK- değişkenleri arasındaki ilişkiler, NCAA ile bir kez daha analiz edilerek, sonuçların yorumlanması ve grafiksel gösterim kolaylaştırılmıştır. Ayrıca, çalışmada, ÇU kriterleri üreticilerin uyum durumlarına göre 4 ayrı homojen gruba dağıtılmış (: %0-25, 2: %26-50, 3: %5-75, 4: %76-00) ve uyum durumuna göre tarımsal işletmelerin ilgili şart ya da standarda uyum seviyesi belirlenmiştir. 3. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA Üreticilerin faaliyet alanlarına göre, çevre, iklim değişikliği, arazinin iyi tarım koşulu alanındaki ÇU kriterlerine uyum durumunu değerlendirmek amacıyla, su konusu altında yer alan YİŞ- şartı ve İTÇK- standardı değerlendirilmiştir. Bu kapsamda tarımsal kaynaklı nitratça neden olunan kirliliğe karşı suların korumasıyla ilgili 2 Aralık 99 tarih ve 9/676/AET sayılı Konsey Direktifi kapsamında üreticilerin ÇU şartlarına uyum durumları ve yüzde dağılımları çizelge 3. de sunulmuştur. 9/676/AET sayılı direktif kapsamında bir arazi nitrata hassas 445

4 Sulama Ekonomisi bir bölge * içinde yer alıyorsa, o bölgede yer alan bir çiftçinin nitrata hassas bölge eylem programı tedbirlerine uyması gereklidir. Bu bağlamda, söz konusu bölgede yer alan tüm çiftlikler, bu YİŞ in gereklilikleriyle karşılaşmaktadırlar (Jongeneel et al. 2007). Direktifin ÇU hükümleri temelde İyi Tarım Uygulaması kodları ve bu kodların içerikleriyle, eylem programları ve bu eylem programlarının kapsaması gereken önlemleri içermektedir. 9/676/AET sayılı Direktife karşılık, ülkemizde 2004 yılından beri yürürlükte olan Tarımsal Kaynaklı Nitrat Kirliliğine Karşı Suların Korunması Yönetmeliği mevcuttur. Ülkemizde söz konusu yönetmelikte belirtilen nitrata hassas bölge alanları henüz tanımlanmamış, ancak bu konuda Orman ve Su İşleri Bakanlığı nca bir proje için teklif verilmiştir. Aynı şekilde iyi tarım uygulaması kodları ve bu kodların içerikleri de henüz belirlenmemiş t ir. Ülkemizde İTU için yasal mevzuat, GLOBALGAP a dayandırılmış olup, ÇU kriterlerini karşılamamaktad ı r. Ataseven (20), Tarımsal Kaynaklı Nitrat Kirliliğine Karşı Suların Korunması Yönetmeliği nde yer alan İyi Tarım Uygulama esasları konusunda üreticilerin %8,8 inin bilgi sahibi olmadığını tespit etmiştir. Ataseven (20), yönetmelikte bu konuda üreticilere eğitim programları hazırlanarak bilgi sahibi olmaları sağlanmalıdır ifadesinin geçtiğini ve kurumların bu konuya gereken önemi vermeleri gerektiğini vurgulamıştır. Benzer şekilde araştırma kapsamında 9/676/AET sayılı direktife karşılık söz konusu yönetmelik hükümleriyle ilgili üreticilerin önemli bir bölümünün bilgi sahibi olmadığı belirlenmiştir. Bu durum, tarımsal yayım çalışmalarının etkinliğinin artırılması ve denetim sistemlerinin güçlendirilmesi gerektiğini bir kez daha doğrulamaktadır. Araştırma kapsamında üreticilerin %90,2 si ise söz konusu yönetmeliğin bir parçası olan nitrata hassas bölge terimini ilk defa duymuştur. Genel olarak, üreticilerin yarıdan fazlasının gübreleme planlarının bulunmadığı, neredeyse tamamının kullanılan azotlu gübreyle ilgili kayıt tutma, kayıtların güncelliğini sağlama ve muhafaza etme ile azotlu gübreleme uygulamadan önce yapılan tarla kontrolleri konularında uyumsuz olduğu belirlenmiştir. Arısoy (20), çalışmasında, tarımsal konularda kayıt tutan işletme oranını %38,5 olarak tespit etmiştir. Ülkemizde 9/676/AET sayılı direktife karşılık bir yönetmelik yürürlükte olmasına rağmen, uygulamada üreticilerin önemli ölçüde bilinçlendirilmesine ihtiyaç vardır. Ayrıca üreticiler, gübre uygulanmadan önce toprak tahlilinin yaptırılması ve tahlil sonuçlarının uygulanması konusunda da önemli ölçüde uyumsuzdur. Tahlil sonuçlarının uygulanmamasıyla ilgili başat neden, önerilen dozun yetersiz bulunmasıdır. Arısoy (20), toprak analizi yaptıran üretici oranını %75 olarak tespit ederken, Kızılaslan ve Kızılaslan (2005), üreticilerin %74,5 inin toprak analizi yaptırmadığını belirlemiştir. Üreticilerin en fazla uyumu, toprağa azot uygulanmasıyla ilgili kurallara uyum (uygulama dönemleri hariç) konusunda gösterdiği tespit edilmiştir. Ayrıca sınırlı sayıda uygulama yapılmasına rağmen çayır/mera alanlarına uygulanan ahır gübresi miktarı bakımından üreticilerin büyük ölçüde uyumlu olduğu belirlenmiştir. Su yatakları boyunca tampon şeritlerin oluşturulması (İTÇK ) standardı konusunda üreticilerin ÇU şartlarına uyum durumları ve yüzde dağılımları çizelge 3. de sunulmuştur. Bu kapsamda, üreticilerin, %46 sı göl, gölet, dere gibi bir yüzey suyunun 2 m dâhilinde kimyasal azotlu gübre uygulamakta ve tarımsal faaliyetleri nedeniyle su kaynaklarının kirlenmesine neden olmaktadır. Ayrıca tarlasının bir bölümü, su kanalı ya da akarsu, dere, nehir gibi bir su kaynağına en az 0 m, bir pınara 50 m yakınlıkta bulunan üreticilerin (%49,), %68 i bu bölüme ahır gübresi uygulayarak su kaynaklarının kirlenmesine katkıda bulunmaktadır. Üreticilerin su kaynaklarının korunmasına ilişkin konularda bilinçlendirilmeleri ve izolasyon mesafelerine dikkat etmeleri sağlanmalıdır. 3.. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi Bitkisel üretim ile bitkisel ve hayvansal üretimle uğraşan işletmeler için Üreticilerin Sosyo -Ekonomik Özellikleri, İşletme Özellikleri, Bilgi ve Tavsiye Kaynakları, Tarımın Geleceğine Bakış Açıları arasındaki ilişkiler NCCA ile araştırılmıştır. Yapılan ilk NCCA analizinde fazla sayıda kategorik değişkene sahip veri setleri arasından en önemli değişkenler, faaliyet alanı, işçi çalıştırma biçimi, tarımsal desteklerden yararlanma durumu, tarımdan elde ettiğim gelir ailemi geçindirmeye yeter, tarımsal faaliyetle ilgili yararlanılan bilgi kaynağı, alınan bilginin kullanımını kısıtlayan faktörler, yararlanılan bilgi kaynakları sayesinde desteklerden daha etkin yararlanma durumu, faaliyet alanında ücret karşılığı bir bilgi ya da tavsiye alma durumudur (Çizelge 3.2). Tespit edilen en önemli değişkenler ile nitrat direktifi kapsamındaki değişkenler NCAA ile bir kez daha analiz edilerek, sonuçların yorumlanması ve grafiksel gösterim kolaylaştırılmıştır. En önemli değişkenler NCCA ile analiz edildiğinde, 00 iterasyonda kayıp fonksiyonu minimize edilmiştir (0,000020). Analiz iki boyutlu uzayda temsil edilecek şekilde gerçekleştirilmiştir. Setlerde eksik veri bulunmamaktadır. Setlerde yer alan değişkenler çizelge 3.3 de gösterilmiştir. NCCA ile verilerin yorumlanmasında nesne skorları (object scores) grafiğinde aykırı değerlerin bulunup bulunmadığı kontrol edilmiş ve setlerde aykırı veri olmadığı tespit edilmiştir. Her bir boyut ve set için kayıp, sette yer alan değişkenlerin ağırlıklı kombinasyonu tarafından hesaplanamayan nesne skorlarındaki varyasyon oranını temsil etmektedir. * İçme suyu amacıyla kullanılan ya da kullanılabilecek kalitede olan tüm yüzey suları ve yer altı sularının 50 mg/l den fazla nitrat içermesine ve önlem alınmadığı takdirde içerebilecek olmasına neden olan bütün alanlar ile doğal tatlı su gölleri, diğer tatlı su kaynakları, haliçler, kıyı suları ve deniz sularının ötrofik olmasına ya da önlem alınmazsa yakın gelecekte ötrofik hale gelebilmesine neden olan bütün alanlar nitrata hassas bölge olarak belirlenir (Resmi Gazete 2004). 446

5 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun Çizelge. Üreticilerin 9/676/AET sayılı Konsey Direktifi (YİŞ ) kapsamında uyum durumlarını belirlemek için kullanılan değişkenler ve yüzde dağılımları YİŞ- Nitrata Hassas Bölge Terimini Duydunuz mu? Gübreleme Planlarınız Var mı? Kayıt Kurallarına Uyum Durumu? Ürünle İlgili Kayıt Tutuyor musunuz? Kullanılan Ahır Gübresi Kaydını Tutuyor musunuz? Kullanılan Kimyasal (Fenni) Gübresi Kaydını Tutuyor musunuz? Kayıtları Ne Kadar Süre Muhafaza Ediyorsunuz? Kayıtları Ne Kadar Süre İle Güncelliyorsunuz? Toprağa Azot Uygulanmasıyla İlgili Kurallara Uyum Toprağın Karla Kaplı Olduğu Dönemlerde Azot Uygular mısınız? Toprağın Donduğu Dönemlerde Azot Uygular mısınız? Toprağın Suyla Doygun Olduğu Dönemlerde Azot Uygular mısınız? Toprağın Taşkın Suları Altında Kaldığı Dönemlerde Azot Uygular mısınız? Tarlada Ekin, Ürün Olduğu Sürece Yılın Her Döneminde Azotlu Gübre Uygular mısınız? Tarla Kontrolüyle İlgili Kurallara Uyum Azotlu Gübre Kullanmadan Önce Yıkanma Durumu Açısından Toprak Özelliklerini Kontrol Ediyor musunuz? Toprak Florası (Bitki Örtüsü Durumu) Azotlu Gübre Kullanmadan Önce Yüzey Suyuna Yakınlık Durumunu Kontrol Ediyor musunuz? Azotlu Gübre Kullanmadan Önce Arazinin Eğim Durumunu Kontrol Ediyor musunuz? Azotlu Gübre Kullanmadan Önce Toprak Tipini Kontrol Ediyor musunuz? Azotlu Gübre Kullanmadan Önce Hava Koşullarını Kontrol Ediyor musunuz? Toprak Tahlilinin Yaptırılması ve Sonuçlarının Dikkate Alınması Gübre Uygulamadan Önce Toprak Tahlili Yaptırıyor musunuz? Tahlil Sonuçlarına Göre Size Önerilen Gübreleri ve Miktarları Uyguladınız mı? Tahlil Sonuçlarına Göre Gübre Uygulamadıysanız En Önemli Nedeni Nedir?* Tarlanız ya da tarlanızın bir bölümü dik eğimli bir arazide yer alıyorsa (%0'dan fazla), tarlanıza azotlu gübre ya da ahır gübresi uyguluyor musunuz? Göl, gölet, akarsu, dere gibi yüzey suyunun 2 m dâhilinde kimyasal azotlu gübre uyguluyor musunuz?** Tarlanızın bir bölümü su kanalı ya da akarsu, dere, nehir gibi bir su kaynağına en az 0 m, bir pınara 50 m yakınlıkta bulunuyorsa, bu bölüme ahır gübresi uyguluyor musunuz?** Çayır Mera Alanına Yılda Ortalama Ne Kadar Ahır Gübresi Uyguluyorsunuz? * Bir kişi neden belirtmemiş olup, dikkate alınmamıştır. ** İTÇK- için uygulanır. Kategori BÜ Evet ,6 Hayır ,4 Evet , Hayır ,9 2 Uyumlu 2,5 Uyumsuz ,5 Evet ,5 Hayır ,5 Evet ,9 Hayır , Evet 8 9 3,9 Hayır , Uygun ,4 Uyumsuz ,6 Uygun 3 4 2,9 Uyumsuz , Uyumlu ,6 Uyumsuz ,4 2 Evet , Hayır ,9 4 Evet ,6 Hayır ,4 4 Evet ,7 Hayır ,3 4 Evet ,6 Hayır ,4 4 Evet ,7 Hayır ,3 2 Uyumlu ,8 Uyumsuz ,2 Evet , Hayır ,9 Evet ,6 Hayır ,4 Evet ,9 Hayır , Evet 8 8 6,7 Hayır ,3 Evet , Hayır ,9 Evet , Hayır ,9 Uyumlu ,9 Uyumsuz , 2 Evet ,8 Bazen 0 0,7 2 Hayır ,5 Evet ,4 Hayır ,6 3 Önerilen Doz Yetersiz ,0 Uyguluyorum ,7 Masraflı 2 3 6,3 Önerilen Doz Aşırı 0 2, Evet/Uygularım ,4 Evet/Uygulamam 0 0,7 Dik Eğimli Arazim Yok ,8 Evet , Hayır ,4 3 Arazim Yüzey Suyunun ,5 m Yakınında Değil Evet , 2 Hayır ,0 Su Kaynağı Yok ,9 Uyumlu 0 2 2,5 Uygulamıyorum/Yok ,4 4 Uyumsuz 6 7 5, BÜ+HÜ Toplam % Uyum Grubu 447

6 Sulama Ekonomisi 3.2. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi Bitkisel üretim ile bitkisel ve hayvansal üretimle uğraşan işletmeler için Üreticilerin Sosyo -Ekonomik Özellikleri, İşletme Özellikleri, Bilgi ve Tavsiye Kaynakları, Tarımın Geleceğine Bakış Açıları arasındaki ilişkiler NCCA ile araştırılmıştır. Yapılan ilk NCCA analizinde fazla sayıda kategorik değişkene sahip veri setleri arasından en önemli değişkenler, faaliyet alanı, işçi çalıştırma biçimi, tarımsal desteklerden yararlanma durumu, tarımdan elde ettiğim gelir ailemi geçindirmeye yeter, tarımsal faaliyetle ilgili yararlanılan bilgi kaynağı, alınan bilginin kullanımını kısıtlayan faktörler, yararlanılan bilgi kaynakları sayesinde desteklerden daha etkin yararlanma durumu, faaliyet alanında ücret karşılığı bir bilgi ya da tavsiye alma durumudur (Çizelge 3.2). Tespit edilen en önemli değişkenler ile nitrat direktifi kapsamındaki değişkenler NCAA ile bir kez daha analiz edilerek, sonuçların yorumlanması ve grafiksel gösterim kolaylaştırılmıştır. En önemli değişkenler NCCA ile analiz edildiğinde, 00 iterasyonda kayıp fonksiyonu minimize edilmiştir (0,000020). Analiz iki boyutlu uzayda temsil edilecek şekilde gerçekleştirilmiştir. Setlerde eksik veri bulunmamaktadır. Setlerde yer alan değişkenler çizelge 3.3 de gösterilmiştir. NCCA ile verilerin yorumlanmasında nesne skorları (object scores) grafiğinde aykırı değerlerin bulunup bulunmadığı kontrol edilmiş ve setlerde aykırı veri olmadığı tespit edilmiştir. Her bir boyut ve set için kayıp, sette yer alan değişkenlerin ağırlıklı kombinasyonu tarafından hesaplanamayan nesne skorlarındaki varyasyon oranını temsil etmektedir. Çizelge 2 Üreticilerin tespit edilen en önemli değişkenler üzerinden temel özellikleri Kategori BÜ BÜ+HÜ Toplam % İşçi Çalıştırma Biçimi Faaliyet Alanıyla İlgili Bakanlık Desteği Tarımdan Elde Ettiğim Gelir Ailemi Geçindirmeye Yeter Tarımsal Faaliyetle İlgili Yararlanılan Bilgi Kaynağı Alınan Bilginin Kullanımını Kısıtlayan Faktörler Yararlanılan Bilgi Kaynakları Sayesinde Desteklerden Daha Etkin Yararlanma Durumu Faaliyet Alanınızla İlgili Ücret Karşılığı Bilgi ya da Tavsiye Alınma Durumu Mevsimlik İşçi ,2 Devamlı İşçi ,9 Mevsimlik ve Devamlı 0 0,7 İşçi Yok ,2 Evet ,4 Hayır ,6 Katılmıyorum ,6 Kararsızım 4 5 3,6 Katılıyorum ,7 Tarım İl/İlçe Müdürlüğü Personeli ,3 Deneyimli Çiftçiler ,8 Kendi Deneyimim ,3 Diğer ,6 Masraflı Olması ,7 Diğer ,6 Yok 4 2 6,7 Katılmıyorum ,7 Kararsızım 2 9 8,0 Katılıyorum ,3 Evet ,0 Hayır ,0 Çizelge 3.4 den görüleceği üzere, analizde ortalama kayıp değeri 0,47 dir. Her bir boyutun özdeğeri, boyutun ortalama kaybının den çıkartılmasıyla elde edilmektedir (. boyut için -0,206=0,794, 2. boyut için - 0,2=0,789). Özdeğerler toplamı toplam uyum değerini vermektedir (0,794+0,789=,583). Gerçek uyumun %50 si (0,794/,583) birinci boyut tarafından oluşturulmuştur. Maksimum uyum değeri boyut sayısına eşit olup, kanonik korelasyon katsayısı aşağıdaki formül yardımıyla hesaplanmaktadır, ρd = ((K x Ed) - )/(K - ) Formülde d boyut sayısını, K, set sayısını ve E ise özdeğeri ifade etmektedir. Analizde, p=((2*0,794)-)/(2-)=0,59 ve p2=((2*0,789)-)/(2-)=0,58 dir. Bu çerçevede çözümün. boyutuna göre setler arasında orta üst düzeyde bir ilişki bulunmaktadır (%59). 448

7 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun Çizelge 3 Setlerde yer alan değişkenler Simge Değişken Kategori Faaliyet Alanı BÜ BHÜ Mevsimlik İşçi İşçi Çalıştırma Biçimi Devamlı İşçi Mevsimlik ve Devamlı İşçi Yok Tarımsal Desteklerden Evet Yararlanma Durumu Hayır Set Tarımdan Elde Ettiğim Gelir Ailemi Geçindirmeye Yeter Tarımsal Faaliyetle İlgili Yararlanılan Bilgi Kaynağı Alınan Bilginin Kullanımını Kısıtlayan Faktörler Yararlanılan Bilgi Kaynakları Sayesinde Desteklerden Daha Etkin Yararlanma Durumu Faaliyet Alanında Ücret Karşılığı Bir Bilgi ya da Tavsiye Alma Durumu * İTÇK- için uygulanır. **UD: Uygun Değil Katılmıyorum Kararsızım Katılıyorum Tarım İl/İlçe Kendi. Deneyimim Deneyimli Çiftçiler Diğer Masraflı Olması Diğer Yok Katılmıyorum Kararsızım Katılıyorum Evet Hayır Set2 Simge Değişken Kategori Kayıt Kurallarına Uyum Uygun Durumu Uygun Toprağa Azot Uygulanmasıyla İlgili Uyumlu Kurallara Uyum Uyumsuz Tarla Kontrolüyle İlgili Kurallara Uyum Toprak Tahlilinin Yaptırılması ve Sonuçlarının Dikkate Alınması T arlanızın bir bölümü su kanalı ya da akarsu, dere, nehir gibi bir su kaynağına en az 0 m, bir pınara 50 m yakınlıkta bulunuyorsa, bu bölüme ahır gübresi uyguluyor musunuz?* Göl, gölet, akarsu, dere gibi yüzey suyunun 2 m dâhilinde kimyasal azotlu gübre uyguluyor musunuz?* Tarlanız ya da tarlanızın bir bölümü dik eğimli bir arazide yer alıyorsa (%0'dan fazla), tarlanıza azotlu gübre ya da ahır gübresi uyguluyor musunuz? Çayır Mera Alanına Yılda Ortalama Ne Kadar Ahır Gübresi Uyguluyorsunuz? Nitrata Hassas Bölge T erimini Duydunuz mu? Evet Hayır Uygun Uyumsuz Evet Hayır Yok Evet Hayır Yok Evet/Uygularım Evet/Uygulamam Yok Uyumlu Uyumsuz UD** Evet Hayır Çizelge 4. NCAA Analizi Özeti Boyut 2 Toplam Kayıp Set,206,2,47 Set 2,206,2,47 Ortalama,206,2,47 Özdeğer,794,789 Uyum,583 NCAA kapsamında bileşen yükleri değerleri, kayıp veri olmadığı durumlarda sayısallaştırılmış değişkenler ile nesne skorları arasındaki Pearson korelasyon katsayılarına eşittir. Bileşen yükleri grafiğinde her değişkenin vektörlerle temsil edilen orijinden olan uzaklığı, o değişkenin önemini göstermektedir (Giray 20; Filiz ve Kolukısaoğlu 202 ve Anonymous 203c). Bileşen yükleri grafiğinde, vektörel uzunluğu en fazla olan, dolayısıyla en önemli değişkenler sırasıyla işçi çalıştırma biçimi (B), faaliyet alanı (A), tarımsal faaliyetle ilgili yararlanılan bilgi kaynağı (D), faaliyet alanında ücret karşılığı bir bilgi ya da tavsiye alma durumu (D4) ve toprak tahlilinin yaptırılması ve sonuçlarının dikkate alınması (G7) değişkenleridir (Şekil 3.). Araştırma kapsamında çoklu uyum ve tekli uyum değerleri neredeyse birbirine eşit olduğu için analizde ayrıca bir işlem yapılmamıştır. %59 düzeyinde bulunan ilişki yapısı için ağırlık merkezleri (centroids) grafiğinde kategori noktalarının konumlarına bakılmıştır. Grafikten (Şekil 3.2) elde edilen bulgular, çizelge 4. de gösterilmiştir. Özetle, üreticilerin önemli bir bölümü kayıt tutma ile ilgili kurallara uyumsuz olup, uyumsuzluk konusunda tarımsal faaliyetle ilgili yararlanılan bilgi kaynağı önemli değildir. Bu konuda üreticilerin tarımsal faaliyetlerind e en fazla bilgi ve tavsiye aldığı kaynaklar temelinde, kayıt tutma yükümlülükleriyle ilgili bilgilendirilmes i önemlidir. Tarımdan elde ettiği gelirin ailesini geçindirmeye yeter olduğunu düşünenler, çoğunlukla toprak tahlillerini yaptırıp, sonuçlarını dikkate alan grubu temsil etmektedir. Toprak tahlili yaptıranlar ve sonuçlarını 449

8 Sulama Ekonomisi dikkate alanlar, genellikle GTHB nin taşra teşkilatından tavsiye alan ve yararlanılan bilgi kaynağı sayesinde desteklerden daha etkin yararlandığını ifade eden gruptur. Ancak, toprağa azot uygulanmasıyla ilgili kurallara en fazla uyum gösterenler, deneyimli çiftçiler ve diğer kaynaklardan tarımsal faaliyetleriyle ilgili bilgi alanlardır. Bu durumda araştırma bölgesinde başat bilgi kaynağı olan GTHB personelinin de yayım faaliyetlerinde üreticileri özellikle bu konuda daha fazla bilgilendirmeleri önemlidir. Faaliyet alanıyla ilgili ücret karşılığı bilgi ya da tavsiye alanlar, genelde toprağa azot uygulanmasıyla ilgili kurallara uyum gösterenler ve çayır mera alanlarına uygun seviyede gübre uygulayanlardır. Şekil.. Bileşen Yükleri Grafiği Şekil.2. Faaliyet Alanı Bitkisel Üretim ve Bitkisel Hayvansal Üretim Olan İşletmelerin NCAA ile Analizi (Centroid Grafiği) 4. SONUÇ VE ÖNERİLER Üreticilerin su konusundaki belirli kriterlere (YİŞ- ve İTÇK-) önemli ölçüde uyumsuz olduğu tespit edilmiştir. Su konusunda (YİŞ- ve İTÇK-), uyum düzeyi en az olan kriterler (%0-25 ve 26-50), kullanılan azotlu gübreyle ilgili kayıt tutma, kayıtların güncelliğini sağlama ve muhafaza etme ile azotlu gübreleme uygulamadan önce yapılan tarla kontrolleri, dik derecede eğimli araziye azotlu gübre uygulanması (kimyasal ya da ahır gübresi), gübreleme planlarının bulunmasıdır. Özellikle, YİŞ- e karşılık yayımlanan Tarımsal Kaynaklı Nitrat Kirliliğine Karşı Suların Korunması Yönetmeliği, 2004 yılından itibaren yürürlüktedir. Bu durum, 450

9 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun üreticilerin yükümlülüklerinden haberdar olmaları için, tarımsal faaliyetlerinde en fazla yararlandıkları kaynaklar temelinde yayım çalışmalarının etkinliğinin artırılması ve denetim faaliyetlerinin sıkılaştırılması gerektiğin i göstermektedir. Üreticilerin gübreleme planları ve özellikle kayıt kurallarına uyum ve azotlu gübre uygulanmadan önce tarla kontrolüyle ilgili uygulamalar konusunda bilinçlendirilmeleri, hem halk sağlığı hem de çevrenin korunması açısından önem taşımaktadır. Gübreleme planlarının bulunmaması bulgusuna paralel şekilde, üreticilerin toprak tahlillerinin yaptırılması ve sonuçlarının dikkate alınması konusunda da bilinçlendirilme ler i önemlidir. Destekleme politikalarının gözden geçirilerek, tarımsal faaliyetin yoğunlaştığı alanlarda mekânsal olarak uygun ürün desenlerinin belirlenmesi ve uygun alanlarda katma değeri yüksek ürün üretiminin yaygınlaştırılması, üreticilerin tarımdan elde ettikleri gelir seviyesinin artırılmasına katkı sağlayacaktır. Üreticilerin OTP ve ayrıca ÇU sistemine ilişkin gelecekteki yükümlülükleri ve yaptırım sistemi konusunda şimdiden bilgilendirilmeleri yararlı olacaktır. 45

10 Sulama Ekonomisi Çizelge 4.. İşletmelerin Özellikleri ve YİŞ- Kriterlerine Uyum Durumu Arasındaki İlişkiler Tarlanızın bir bölümü su kanalı ya da akarsu, dere, nehir gibi bir su kaynağına en az 0 m, bir pınara 50 m yakınlıkta bulunuyorsa, bu bölüme ahır gübresi uyguluyor musunuz? Toprak Tahlilinin Yaptırılması ve Sonuçlarının Dikkate Alınması Kayıt Kurallarına Uyum Durumu Çayır Mera Alanına Yılda Ortalama Ne Kadar Ahır Gübresi Uyguluyorsunuz? Toprağa Azot Uygulanmasıyla İlgili Kurallara Uyum Evet Hayır UD Uygun Uyumsuz Uyumlu Uyumsuz Uyumlu Uyumsuz UD Uyumlu Uyumsuz Faaliyet Alanı Tarımdan Elde Ettiğim Gelir Ailemi Geçindirmeye Yeter BÜ X X X BHÜ X X Katılmıyorum X Kararsızım X X Katılıyorum X Tarım İl/İlçe Müdürlükleri X X X Tarımsal Faaliyetle İlgili Yararlanılan Bilgi Kaynağı K. Deneyimim X X X D. Çiftçiler X X X Diğer X X X Katılmıyorum X Yararlanılan Bilgi Kaynakları Sayesinde Desteklerden Daha Etkin Yararlanma Durumu Faaliyet Alanında Ücret Karşılığı Bir Bilgi ya da Tavsiye Alma Durumu *Ki-kare testi ile ilişkiler doğrulanmıştır (p 0,05) Kararsızım X Katılıyorum X Evet X X X X Hayır X X X X 452

11 XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 204, Samsun 5. KAYNAKLAR Anonim Müzakere Çerçeve Belgesi Web Sitesi: [Ulaşım: 03 Nisan 20]. Anonymous. 200a. Available from URL: [Ulaşım: 4 Aralık 203]. Anonymous 200c. Manual of Procedures, Cross Compliance. Malta Paying Agency, Ministry for Resources and Rural Affairs, Version 2. Issued by Control Unit. Financial Year 200. Anonymous. 202a. Available from URL: [Ulaşım: 5 Mart 202]. Anonymous. 202b. Available from URL: [Ulaşım:5 Mart 202]. Anonymous. 202c. Available from URL: [Ulaşım: 5 Mart 202]. Anonymous 203c. Available from URL: [Ulaşım: 8 Ağustos 203]. Arısoy, H. 20. Türkiye nin Avrupa Birliği Buğday Ortak Pġyasa Düzenine Uyumunun İç Anadolu Bölgesi Üreticilerine Olası Yansımaları. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi ABD nda yürütülmüş Doktora Tezi. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü, TEPGE, Ankara, 20. Ataseven, Y. 20. Tarmsal Faaliyetlerin İçme Suyu Havzalarındaki Etkilerinin Araştırılması, Ankara İli Örneği. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi ABD nda yürütülmüş Doktora Tezi. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü, TEPGE, Ankara, 20. Bülbül, Ş. ve Giray, S. 20. Sosyodemografik Özellikler ile Mutluluk Algısı Arasındaki İlişki Yapısının Analizi. Ege Akademik Bakış, Cilt, Özel Sayı 20, ss Cannon, A.J. and Hsieh, W. W Robust nonlinear canonical correlation analysis: application to seasonal climate forecasting. Nonlinear Processes in Geophysics, Volume 5, Issue, 2008, pp Commission Regulation (EC) No 22/2009 of 30 November 2009 laying down detailed rules for the implementation of Council Regulation (EC) No 73/2009 as regards cross-compliance, modulation and the integrated administration and control system, under the direct support schemes for farmers provided for that Regulation, as well as for the implementation of Council Regulation (EC) No 234/2007 as regards crosscompliance under the support scheme provided for the wine sector. Council Regulation (EC) No 73/2009 of 9 January 2009 establishing common rules for direct support schemes for farmers under the common agricultural policy and establishing certain support schemes for farmers, amending Regulations (EC) No 290/2005, (EC) No 247/2006, (EC) No 378/2007 and repealing Regulation (EC) No 782/2003. OJ L 30, , p Council Regulation (EC) No 698/2005 of 20 September 2005 on support for rural development by the European Agricultural Fund for Rural Development (EAFRD), OJ L 277/, , P -40. Diesner, J Expert Mission on Cross Compliance. AGR IND/EXP Ankara, January 6-7, 202. Filiz, Z. ve Kolukısaoğlu S Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Lokanta Müşterilerinin Memnuniyeti Üzerine Bir Uygulama. Ekev Akademi Dergisi Yıl: 6 Sayı: 5 (Bahar 202), sayfa Funar, S Cross Compliance and the Common Agricultural Policy. Bulletin UASVM Horticulture, 66(2)/2009, Print ISSN , Electronic ISSN Girginer, N., Kaygısız, Z., Yalama, A Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ile İstatistiğe Yönelik Tutumlarda Üniversite Öğrencileri Arasındaki Bireysel Farklılıkların İncelenmesi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi. Sayı: Giray, S. 20. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Yaşam Memnuniyeti Üzerine Bir Uygulama. Doktora Tezi. Marmara Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, İstatistik Bilim Dalı, İstanbul 20. Golob, T. F., ve Recker, W. W. (2003). A Method For Relating Type Of Crash To Traffic Flow Characteristics On Urban Freeways, University Of California. Available from URL: [Ulaşım: 3 Mart 204] Jongeneel R., Brouwer F., Farmer, M., Müssner R., Roest de, K., Poux, X., Fox, G., Meister, A., Karaczun, Z., Winsten, J. Ve Ortega, C Compliance with mandatory standards in agriculture, A comparative approach of the EU vis-à-vis the United States, Canada and New Zealand. 2007, s Available from URL: [Ulaşım: 05 Aralık 203].Jongeneel, R. ve Brand, J.M Direct Income Support and Cross-Compliance. Chapter Meester G. And Silvis H.J. (eds), EU Policy for Agriculture, Food and Rural Areas, Wagenin Academic Publishers, s Kızılaslan, H. ve Kızılaslan, N., Çevre Konularında Kırsal Halkın Bilinç Düzeyi ve Davranışları (Tokat İli Artova İlçesi Örneği). Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt, Sayı, s. Zonguldak. 453

12 Sulama Ekonomisi Mangel, G Ego-Identıty Status in Unıversıty Athletes. Master of Arts in the Department of Psychology, Simon Fraser University, November 997. Available from URL: [Ulaşım: 6 Mart 204]. Miran, B Temel İstatistik. Ege Üniversitesi Matbaası, s. 297, İzmir. Regulation (EU) No 306/203 of the European Parliament and of the Council of 7 December 203 on the financing, management and monitoring of the common agricultural policy and repealing Council Regulations (EEC) No 352/78, (EC) No 65/94, (EC) No 2799/98, (EC) No 84/2000, (EC) No 290/2005 and (EC) No 485/2008. Resmi Gazete Tarımsal Kaynaklı Nitrat Kirliliğine Karşı Suların Korunması Yönetmeliği tarih ve sayılı Resmi Gazete. Saraçlı Z. ve Saraçlı S., Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, İİBF Dergisi, Nisan 2006, I (I), Türk, M.S., Bıyık, A., Güven, A. ve İşi, A Türk Gazetecilerin Haber Değeri Algısına Yönelik Bir Araştırma. International Journal of Social Science, Doi number: Volume 6 Issue 5, p , May 203. Whu, A. and Hsieh, W. W Nonlinear canonical correlation analysis of the tropical Pacific wind stress and sea surface temperature. Climate Dynamics - CLIM DYNAM, vol. 9, no. 8, pp , Yazıcı, A.C., Öğüş, E., Ankaralı, H. ve Gürbüz, F An Application of Nonlinear Canonical Correlation Analysis on Medical Data. Turk J Med Sci. 200, 40 (3): , TÜBİTAK. 454