İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

Transkript

1 Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: E-ISSN: (2013) 30 (2), do: /jafag566 İy Tarım Uygulamaları Ve Tüketc Davranışları (Logt Regresyon Analz)(*) Osman KARKACIER 1 * Selma KARABAŞ 2 1 Akdenz Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, Antalya 2 Çankırı Karatekn Ünverstes, İktsad İdar Blmler Fakültes, Çankırı *emal: okarkacer@akdenz.edu.tr Alındığı tarh (Receved): Kabul tarh (Accepted): Onlne baskı tarh (Prnted Onlne): Yazılı baskı tarh (Prnted): Özet: Çevre ve nsan sağlığını tehdt etmeyen br üretm sstem olan İy Tarım Uygulamaları (İTU), ülke ve hatta dünya çapında gderek yaygınlaşan br uygulama olmaya başlamıştır. Bu çalışmada, İTU br üretm yönetm sstem olarak rdelenmştr. Br üretm sstem olan İTU nın tüketcler tarafından ne ölçüde tanındığı ve duyarlılıklarının ne olduğu, logt regresyon analzler le ortaya konulmuştur. İTU nın tarım sektöründe oluşablecek tehdtler önlemek adına kontrollü ve denetml br üretm sstem olarak her alana ve her bölgeye yaygınlaştırılarak gelştrlmes gerektğ ve bu şn de devletn kurumları tarafından yürütülmes gerektğ sonucuna varılmıştır. Anahtar kelmeler: İy tarım uygulamaları, logt regresyon le tüketc analz Good Agrcultural Practces And Consumer Behavor (Logt Regresson Analyss) Abstract: Good Agrcultural Practces (GAP) as a producton system not threatenng the envronment and the human health has ncreasngly become common both country-wde and even worldwde. In ths study, Good Agrcultural Practces (GAP) s examned as a producton management system. It was explaned How well-known the GAP s by consumers as a producton system, and the senstvtes of the system have been explaned by logt regresson analyss. It has been concluded that GAP should be spread out both to all regons and all felds and be developed by the government. Keywords: Good agrcultural practces, consumers behavour analyss by logt regresson 1.Grş Ekonomnn sektörlernn dünyada zledğ gelşm trend çok farklı boyutlara ulaşmaktadır. Son yıllarda özellkle 2000 l yılların gelşyle brlkte, üretm ve tüketmn yapısal olarak çok değştğ görülmektedr. Değşmler, nsan davranışlarını ve tüketm kalıplarını da farklı boyutlara sürüklemektedr. Geleneksel üretm ve davranış kalıpları, değşme karşı br güç oluşturamamaktadır. Teknoloj, blg ve letşm, rekabet de şn çne katarak, üçlü olarak brbrn etklemekte ve gttkçe güç kazanarak hızlı br değşme neden olmaktadır. Ekonomnn sektörlernde bu gelşmde en büyük payı hzmet sektörü ve endüstryel üretm sektörü almaktadır. Tarım bu sektörlerden soyutlanıp ayrı br sstem çersnde kalamaz. Tarımın blg ve teknoloj kullanımına katılmaması, geleneksel yapısını ve üretm anlayışını devam ettrmes mümkün değldr. Ekonomnn dğer sektörlernden soyutlanamayacak olan tarımın, bu gelşmelere ayak uydurması ancak, blg teknolojlernden yararlanarak üretm sstemnn yen gelşmlere açması le mümkün olablr. (*): Bu çalışma, T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı (TAGEM) tarafından desteklenmştr. 71

2 Teknolojk yöntemler kullanılarak elde edlen malların, yoğun grd kullanılarak temn edldğ de br gerçektr. Petrol ürünler, kmyasallar, sentetkler ve benzer teknolojnn zorunlu kıldığı grdler, nsan sağlığını da tehdt eder boyuta gelmektedr. Teknolojk krllk br tehlke olarak da algılanmaya başlamıştır. Tarım sektörü ve ürünler de bu krllkten nasbn almaktadır. Blgy kullanarak teknolojnn berabernde getrdğ tehdtler bertaraf etmek de mümkündür. Her sstem sorununu ve sorunun çözüm yolunu da üreteblmektedr. Tarımsal üretmde krllk, üretmn kontrolsüz yapılması le had safhaya ulaşmaktadır. İnsanların tükettğ gıdalar doğrudan sağlığını etkleyen maddelerdr. İnsanlar radyoaktf maddeler yayan teknolojk araçları ya da ürünler sağlıklarını tehdt ettğ çn protesto edeblmektedr. Ancak, hssedlmeyen br htyaç olan sağlıklı tarım ürünler tüketme konusunda tarımdak krlenmey protestolar görülmemektedr. Çünkü bunlar toplum tarafından hssedlmes zaman steyen konulardır. Devletn görev; kontrolsüz gdşler, grşmler ve tehdt unsurlarını önlemektr. Devlet, günümüzde üretmden rekabet dolayısıyla uzak durmalı ancak, koruma ve denetleme görevn etkn şeklde gerçekleştrebleceğ sstemler kullanmalıdır. İy Tarım Uygulamaları (ITU) ve İy Tarım Ürünler (İTÜ) son yıllarda nsan sağlığını ve çevrey tehdt eden unsurların ortadan kaldırılması adına, devletn br tür koruyucu mekanzması olarak uygulanması gereken br sstemdr. Bu sstemn çersnde yer alan denetleyc unsurlar ve kontrol mekanzması devlet adına yapılmalıdır. Üretm özel sektörün, çftçnn ş ken; nsan sağlığını tehdt etmeyen teknolojlern kullanımını sağlamak ve bunu gerekrse denetlemek devletn ş olmalıdır. İTU dünyada son yıllarda geldğmz nokta açısından tarım sektörü çersnde her aşamada her noktada üretm sstem çersnde br kontrol mekanzması olarak yern almalıdır. Zra, blgy yanlış kullanan, eğtm ve donanımı eksk üreten grupların teknolojy hatalı kullanımından ötürü verdkler zarar, artık kontrol altına alınmalıdır. Her şey devletten beklemeye hazır br kırsal kesm toplumunun eğtm ve blg eksklğ nedenyle, kendn dah koruma kültürü gelşmemş br anlayışın varlığını üzülerek kabul etmek durumunda kalmaktayız. Kmyasal ve sentetk ürünler tereddüt etmeden pyasaya süren üretcnn blgs m eksk, yaptığının farkında mı değl yoksa başkaca faktörler m var? Bu sık karşılaştığımız durumu yalnız tarımda değl, dğer sektörlerde de göreblyoruz. Gelşmş ülkelerde kmse tek başına kend nsyatfne bırakılamaz. Devlet koruma ve gözetme şn her şartta elden bırakmaz. Bu fadeler, çftçnn blnçsz üretmn, bu sektörün nsanlarını küçümsemek ya da hatalı bulmak şeklnde algılanmamalıdır. Sstemn ve teknolojnn gereğ olarak, kontrollü ve denetml üretm sstemnn üretm yöntemne monte edlmes zorunlu br teknoloj kullanımı olarak kabul edlmeldr. Dünyada en gelşmş ülkelerde artık, tüketme yönelk ürünlern üretm sstemler devletler tarafından kontrol edlmektedr. Bu çalışmada br zorunluluk olarak düşünülmes gerektğne nanılan İTU nın üretm yönetm çersne br sstem olarak nasıl monte edleceğ konusunda çözümler ve alternatfler sunulmak stenmştr. Önce tüketc cephes ele alınmış; İTU nın tanınırlık boyutu ve tüketclern davranışlarındak duyarlılıklar tespt edlmştr. Tüketc davranışlarına yönelk çıkarımsal statstkler ve logstk regresyon analzler yapılmıştır. Üretm ve pazarlama cephesnde stratejk olarak öne çıkablecek hususlar tespt edlerek sstem daha etkn kılma adına çözüm arayışlarına gdlmştr. Kontrollü ve denetml br tarımsal üretm anlayışının olması gerektğ, buna hzmet eden br üretm sstemnn ve yönetmnn genşletlerek tüm sektöre yayılması gerektğ, bunun da her aşamada devlet tarafından yürütülmes gerektğ kanaatne varılmıştır. Türkye de tarımsal yayım faalyetlernn büyük ölçüde Gıda Tarım Hayvancılık Bakanlığı tarafından yürütülmektedr (Kızılaslan ve Çakmak 2012). Ayrıca yne devlet tarafından yürütülen başka konu organk tarımın desteklenmesdr. Devlet desteklernden brs de Organk tarıma yapılan desteklerdr. Bu kapsamda Türkye de 74 72

3 organk tarım destekleme uygulamalarına geçlmş olmasıdır (Kızılaslan ve Olgun, 2012). 2. Materyal ve Metot Araştırma alanı olarak TR 83 Bölgesnde yer alan Orta Karadenz Bölges seçlmştr. Amaç, İTU çn üretm ve pazarlama stratejs gelştrmek ve model önerlerne yardımcı olmaktır. İTU model regresyon analzlernde kullanılmak üzere, tüketc modeller çn verlere htyaç duyulacaktır. Bunlar ver şebekelernden sağlanamadığı çn bu tür spesfk çalışmalarda orjnal ntelkl verler anket teknğ le toplanır. Anketler doğrudan, yüz yüze görüşmelerle yapılmıştır. 1.1.Verlern Elde Edlmesnde ve Örneklemede İzlenen Yöntem Ver toplama şlem Samsun, Çorum, Amasya ve Tokat llern kapsayacak şeklde l merkezlernde ve bazı lçelernde doğrudan tüketclerle yüz yüze görüşme teknğyle gerçekleştrlmştr. Anket teknğ le ver toplanmasında yan, örnekleme teorsnde k hususu ayrı ele almak gerekr. a. Örnekleme yöntem b. Örneğe grecek brm sayısının tespt (örnek hacm). Araştırma, alan çalışması olduğu çn örnekleme yöntem olarak çok kademel örnekleme teknğ uygun görülmüştür. Çok kademel örneklemede brmlere, başka cnsten brmler arasından yapılacak brkaç seçmle ulaşılır (Serper 2010). Önce her ldek lçelern bazıları kur a le seçlmştr. Ardından lçelerdek mahalleler belrlenmştr. Seçm şlemnde l ve mahalle sayılarının yaklaşık %10 unun örneğe grmesne karar verlmştr. Örneklem çevresnn tesptnden sonra belrlenecek alelern lstes üzernden anket yapılacak haneler belrlenmştr. Hanelere ulaşılamaması durumunda yedek lsteler devreye sokulmuştur. Tüketc davranışları gb sosyal yönlü çalışmalarda araştırmacılar, gerçek veya oransal değerler üzernden elde edlen sonuçlardan tolerans düzeyn (e) belrleyeblrler. Tüketc davranışları üzernde yapılan çalışmalarda kabul edleblr yanılmanın hang güven aralığında olması gerektğ (e) hata payının belrlenmes gerekr. Tüketc araştırmalarında ana kütlenn ortalaması ve standart sapmasının çoğu kez önceden blnmes mkansızdır. Ancak benzer çalışmalardan sağlanan standart sapma veya oran değerler kullanılablr. Bu çalışmada İTU tüketc davranışları ncelendğnden, daha önce yapılmış benzer çalışmalara kısıtlı rastlanılmış ve standart sapma belrlenememştr. Standart sapmanın blnmemes durumunda oranlar üzernden tahmn yapılır. İstenen durum (p) le ve stenmeyen durum (q = 1 p) le hesaba katılır. Bunun hakkında da blg sahb olunmadığında pxq çarpımının maksmum değernn (1/2). (1/2) =(1/4) olableceğn düşünerek, p= q= ½ değer le örneklem büyüklüğünü gereğnden fazla olarak hesaplayablrz (Gürsakal 2013). Bu varsayımla örnek büyüklüğü aşağıda verlen formülle hesaplanmıştır. Hesaplamada araştırma kapsamına gren her l ayrı kabul edlmş ve örnek hacm belrlenmştr. Örnek hacmnn belrlenmesnde pazarlama araştırmalarında kullanılan formülden yararlanılmıştır (Gegez 2007). n P 1 P Z E 2 2 Burada; n= örnek hacm Z= belrlenen güven düzey çn standart z değer (1,96) P= anakütle oran tahmn (ana kütle oranı blnmedğ çn p=0,50 alınmıştır. e= hata term (%5) Formül yardımıyla örnek büyüklüğü 385 olarak tespt edlmştr. Her l çn 385 anket yapmak yeterl görülmüştür. Toplamda dört l çn 1540 adet tüketc anket le çalışma tamamlanmıştır. 1.2.Verlern Analznde (Logstk Regresyon Analz) İzlenen Yöntem İTU model tüketc blncn nceleme fkryle oluşan bu çalışmada, br şletme stratejs gelştrmek çn yapısal analzler logstk regresyon analzler le destekleneblr. Regresyon 73

4 analzler ncelenen olguya at faktörlern etklernn ncelenmesnde daha sağlıklı yorumlar yapmayı sağlar. Logstk regresyon model, k bağımlı değşken çn tasarlanmış ve dönüşümler le doğrusallaştırılablen br doğrusal olmayan modeldr (Stock ve Watson 2007). Logstk katsayılarının bahs oranları (Odds oranları) olarak yorumlanablmes, logt regresyon yöntem çn br avantaj teşkl eder (Gürsakal 2007). Logstk regresyon modelnn kullanılması statstkte kullanılan herhang br model kurma teknğ le aynıdır. Bağımlı değşken le açıklayıcı değşkenler dzs arasındak lşknn tanımlanmasında en uygun modeln kurulmasıdır. Bağımlı değşken Y, bağımsız değşken X olan kl logstk regresyon modeln açıklamak çn logstk dağılım fonksyonundan yararlanılır. Bu fonksyon şöyledr (Gujarat 2005): 1 Pİ E Y 1 73 X 12 X İ 1 e Bu fonksyonda; P bağımsız değşken olup; Y nn 1 veya 0 olma olasılığını fade eder. Çalışmada logt regresyon model seçmnn bnary ya da multnomal olmasına göre, 0 ya da 1 olma durumu değşeblr. Bu çalışmada kukla bağımsız değşken kullanıldığı çn bnary logt regresyon model terch edlmştr Lojstk regresyon modelnde maksmum olablrlk yöntem uygulanarak sosyal değşkenlern tanımlanması ve analz mümkün olablmektedr. Zra, En Küçük Kareler (EKK) yöntem le elde edlen regresyon tahmnlemes bazen yetersz kalmaktadır. Çünkü EKK teknğ bağımlı değşkenn normal dağılım gösterdğ varsayımına göre hareket eder. Bağımlı değşken nomnal ölçekl olduğundan bu varsayım sağlanamamaktadır (Kalaycı 2005). Değşkenler nomnal ya da kategork ölçekl se bu tp modellere en uygun olanı logt modeldr (Fresee and Long 2006). Ntel değşkenler ölçmede verler kategorze etme şlem yapılmıştır. Ordnal ve nomnal ölçekl verler kullanılmıştır. Lkert ölçeğnden yararlanılarak tüketc davranışları rdeleneblmektedr. Tanımsal statstk br ölçüm kümesnn öneml yönlern tanımlama aracıdır (Bowerman ve ark. 2013). Logt model brkml lojstk dağılım fonksyonundan türetlr. Bağımlı değşken k şıklıdır. Bu tp modellern parametre tahmnler EKK le tahmn edlemez. Bu nedenle logt dönüşüm kullanılır. Logt dönüşüm şu şeklde gösterlr: 1 P E( Y 1/ X ) x 1 e 74 Bu denklemde Z x olarak alınırsa ) ( x 1 2 X 1 P E( Y 1/ X ) elde edlr. Z 1 e Z, ' dan ' a doğru gderken P 0 le 1 aralığındadır. P le Z arasında doğrusal olmayan br lşk vardır. Gruplanmış veya tekrarlı verler olduğunda parametre tahmnler Ağırlıklı En Küçük Kareler yöntem le elde edlr. Bunun çn sırayla; a. P n / N, tahmn olasılık değer hesaplanır. b. Her br x çn logt hesaplanır. L= ln P 1 P Modeln geçerl olması çn -2LogL statstğ kullanılır (Gujarat 2005). Bunun dışında logt regresyon analzn kullanma amacı, bağımlı değşken le bağımsız değşken arasındak lşknn tanımlanmasını sağlayan br model kurmaktır. En uygun ve makul br modeln bulunması gerekr. Modeln uyum ylğnn testnde Hosmer and Lemeshow Test kullanılmıştır (Hosmer and Lemeshow 2001). En uygun logt regresyon modeln belrleme şlemnde stepwse selecton teknğ kullanılmıştır. Modelde yer alan her bağımsız değşken çn tahmn edlen katsayı (β), lgl değşkenlern standart hataları (SE), serbestlk dereceler, Odds oranları exp (β) ve anlamlılık düzeyler dkkate alınarak yorumlar yapılmıştır. 74

5 3. Sonuçlar ve Tartışma Bu bölüm k şeklde ele alınmıştır. İlk olarak, İy Tarım Uygulamaları teork ve kuramsal çerçevede değerlendrlmş, daha sonra tüketclerle yapılan anketlerden elde edlen bulgulara ve analz sonuçlarına yer verlmştr Teork ve Kuramsal Bulgular Avrupa Brlğ ülkelerndek yaş meyve ve sebze pazarının %70-80 ne hakm büyük perakendeclern br araya gelerek 1997 yılında oluşturdukları EUREP standartları, dünyanın farklı ülkelernde kabul görüp uygulanmaya başladıkça global hale gelmş ve GLOBALG.A.P. adını almıştır. Avrupalı büyük perakendecler tarafından, tarımsal ürünlern üretmnde tarladan sofraya ulaşıncaya kadar uyulması gereken mnmum standartları çeren GLOBALG.A.P. Türkye de y tarım adıyla blnen krterler çermektedr. İy Tarım Uygulamalarının genel kuralları sayılı ve 7 Hazran 2010 tarhl Resm Gazete de yayımlanan İy Tarım Uygulamalarına İlşkn Yönetmelk n 5. maddesnde yer almaktadır (R.G / ). Tüketclern sağlıklı ve güvenlr ürünlere ulaşmasını kolaylaştıran br üretm model olan y tarım uygulamalarında geçş sürec bulunmamaktadır. İy tarım uygulamalarında, konvansyonel üretmde kullanılan grdlere zn verldğnden, üretclern alışkanlıklarına ters gelmeyen br üretm modeldr. İy tarım uygulamaları sstemnn aktörler arasında; üretc, perakendec, tüketc, kontrol ve sertfkasyon kuruluşları ve sstemn çatısını oluşturan Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı yer almaktadır. Btksel ve Hayvansal Üretm Genel Müdürlüğü altında Organk Tarım ve İy Tarım Uygulamaları Dare Başkanlığı koordnatörlüğünde İTU faalyetler yönetlmektedr. Bakanlık tarafından İTU faalyetler kapsamında; mevzuat çalışmalarının yanı sıra projeler, demonstrasyon çalışmaları ve denetm faalyetler de yürütülmektedr. Bakanlık, üretclern ve her türlü tarımsal faalyetn kayıt altına alınması çn her br üretm sstem çn farklı ver tabanı oluşturmuştur. Btksel üretm faalyet çn ÇKS, hayvansal üretm faalyet çn TÜRKVET e, balıkçılık faalyet çn Balıkçılık Ver Tabanına kayıtlı olmak gerekmektedr. İTU faalyetler İy Tarım Uygulamalarına İlşkn Yönetmelk hükümlerne göre yürütülmektedr. Üretcler hang üretm dalında faalyet göstereceklerse, o üretm dalına lşkn krterler uygulamalıdır. Uyulması gereken krterler ve kontrol noktaları; btksel üretm (52 sayfa), hayvansal üretm (75 sayfa) ve su ürünler üretm (33 sayfa) çn uygunluk sevyes de belrtlerek, Bakanlık resm nternet stesnde açıklanmıştır (TKB 2013). Üretclern İTU kapsamında yaklaşık 213 krtere uyma zorunluluğu bulunmaktadır. Türkye de 2007 yılında 651 üretc tarafından toplam 5 bn 360 hektar alan üzernde İy Tarım Uygulamaları yapılmaktadır (Anonm 2012) yılına gelndğnde; üretc sayısı 4 bn 540 a, üretm alanı se 781 bn 174 dekara ulaşmıştır (Bayülgen 2012). Dünyada 112 ülkede 409 çeşt tarımsal üründe 112 bn 600 üretc tarafından GLOBALG.A.P. standartlarında üretm yapılmakta ve bu ürünler sertfkalandırılmaktadır (GLOBALG.A.P. 2011). 3.2.İTU Tüketc Davranış Model Logstk Regresyon Analz Bulguları Bu bölümde, y tarım ürünlernn tüketmn belrleyen değşkenlern logstk regresyon model le ncelenmes amaçlanmaktadır. Tüketc davranış modelnn ncelendğ bu çalışmada, kl logstk regresyon model uygulanmıştır. Bağımlı değşken olarak y tarım ürünü tüketm k olası durumu fade etmek üzere planlanmıştır. Kukla değşkenler; 1; İTÜ tüketen Y= 0; İTÜ tüketmeyen Uygun statstk program le verler bnary logstk regresyon analz le yorumlanmıştır. Tahmn edlen logt regresyon modelnn fonksyonel formu başlangıç modelne ulaşmak çn stepwse değşken ekleme eleme şlem uygulanarak model daha uyumlu hale getrlmştr. Çok sayıda değşken modele 75 73

6 eklenmş ve çıkartılmıştır. Bu şlem çn her br bağımsız değşkenn statstk olarak anlamlılığı değerlendrlmştr. Ancak, modele dahl edlen sosyo ekonomk faktörlere lşkn değşkenler le İTÜ tüketme durumunu etkleyeceğ düşünülen dğer faktörler denenmş, statstksel problem olan değşkenler modelden çıkartılmıştır. Modeln uyum ylğ çalışmalarında statstksel olarak çok y sonuçlara ulaşmakta sorunlar yaşanmıştır. Bunun temel neden; İTU nun halk arasında çok tanınmaması ve bu nedenle de duyarlılık verecek değşkenler bulmakta zorluk yaşanmasıdır. Duyarlılık analzlernde bağımlı değşkene duyarlı çok az sayıda değşken belrlenmştr. Bunların brçoğu da sosyo ekonomk değşkenlerdr. Başlangıç modelne dahl edlen değşkenler aşağıda tanımlanmıştır. Ancak, bunların brçoğu sonuç modelnde statstksel problem nedenyle yer alamamıştır. Çzelge 1 de stepwse selecton teknğ le en uygun model denemelernde kullanılan başlangıç model olarak düşünülen modele lşkn bnary logt regresyon model tahmn sonuçları verlmştr. Modelde yer alan her bağımsız değşken çn tahmn edlen katsayı (β), lgl değşkenlern standart hataları (SE), serbestlk dereceler, Odds oranları exp (β) ve anlamlılık düzeyler (Sg) Çzelge 1 de görülmektedr. Modelde yer alan bağımsız değşkenlern her brnn statstk olarak anlamlılığını fade eden t test değerlerne bakıldığında, statstk olarak anlamlı bulunan değşkenler; Ale res konumundak erkek (EE) ve/veya kadının (EK) eğtm durumu değşkenler, ev hanımı ya da ale res konumundak kadının mesleğ (MK) değşken, İTU duyma (İD) değşken, Meyve sebze harcama düzey (MSH) ve organk ürün satın alma (OSA) değşkennn stenen statstk düzeylerde anlamlı olduğu belrlenmştr. İstatstk olarak anlamlı bulunan modelde yer alan değşkenlern katsayılarının ve Odss oranlarının yorumlanmasına gdleblr. Dğer değşkenler hakkında yorum yapmak statstk olarak sakıncalıdır. Çzelge 1. Bnary çoklu logt regresyon model statstk test sonuçları Table 1. Results of bnary logt regresson model B S.E. Wald Df Sg. Exp(B) Yaş Erkek (YE) -,036,047,615 1,433,96 Yaş Kadın (YK),017,048,120 1,729 1,02 Eğtm Erkek (EE) -,479,152 9,923 1,002**,62 Eğtm Kadın (EK),304,170 3,215 1,073*** 1,36 Meslek Kadın (MK) 0,174 0,70 6, ,013** 1,19 Ale Gelr (AG) -,120,124,941 1,332,89 Al. Kş Sayısı (AKS),131,129 1,030 1,310 1,14 İTU Duyma (İD) 2,598,364 50,824 1,000* 13,44 Mey-Sebz. Harcama (MSH),002,001 3,281 1,070** 1,02 Organk Ürün Alma (OSA) 2,432,363 44,838 1,000* 11,38 Sabt Term -1,930 1,205 2,564 1,109,14 * % 1 düzeynde statstk olarak anlamlı ** % 5 düzeynde statstk olarak anlamlı *** % 10 düzeynde statstk olarak anlamlı 7476

7 Logstk regresyon analzlernde modeln uyum ylğ çn yapılan şlemlern başında şu şlem yapılır. Modelde belrl değşkenler var ken ve yokken değerlendrme yapmak suretyle bunların açıklayıcılık gücüne katkı yapıp yapmadıkları belrlenr. Logstk regresyonda gözlenen 76 değern, tahmn edlen değer le karşılaştırılması Log htmal (log lkelhood-ll) fonksyonuna dayanır. İy model, gözlenen sonuçların yüksek htmallern oluşturan modeldr. Bunun anlamı -2LL nn küçük olmasıdır (Akgün ve Çevk 2007). İTU modelnde sadece sabt htva eden lojstk regresyonda -2LL değer 492,929 dur. Sabt ve tüm bağımsız değşkenlern olduğu modeln uyum ylğ statstğ 2LL değer 428,608 olup, sadece sabtn olduğu modeln değer olan 492,929 dan küçüktür. Model Ch- Square se sadece sabtn olduğu -2LL le bütün değşkenler çeren -2LL değer arasındak farkı verr. Model Ch-Square statstğ sabt harç olmak üzere, mevcut modeldek bütün bağımsız değşkenlern katsayılarının sıfır (0) olduğu şeklndek sıfır hpotezn test eder. Bu regresyon modelndek F testnn eştdr (Akgün ve Çevk 2007). Modelmzde Ch Square değer 64,321 olup, aynı zamanda k değern arasındak farktır. G= 492, ,908 = 64,321 Söz konusu test P =0.000 olduğu (% 1 anlamlık düzeynde) çn en az br katsayının sıfırdan farklı olduğunu gösterr. Yan tahmn edlen model genel olarak anlamlı bulunmuştur. İTU bnary logt regresyon modelnn anlamlı bulunan değşkenlernn üzernden, katsayıların ve Odds oranlarının ( Exp(B) = bahs oranları) yorumlanmasına geçleblr. Modelde yer alan değşkenlerden ale resnn ve eşnn yaşı değşkenlernn İTÜ kullanımı üzernde etkl br değşken olup olmadığı araştırılmak stenmş, ancak bu değşkenlerde statstk sorun yaşandığı çn yorum yapılmamıştır. İstatstk olarak anlamlı bulunan değşken eğtm düzey değşkendr. Eğtm düzey değşken, alede tüketc kararlarında söz sahb olan erkek ve kadının eğtm değşken olarak alınmıştır. Ale res ya da eş konumunda bulunan, erkek karar vercye at EE değşken statstk olarak %5 güven düzeynde anlamlı bulunmuştur. Bu değşkenn katsayısı negatftr. Buna göre EE değşkenndek artış İTÜ kullanımını olumsuz yönde etklemektedr. Erkek karar verc kşnn İTÜ kullanımında negatf yönlü etk göstermes hemen akla gelen teork kurallara uymamaktadır. Ancak, evde tarım ürünler dolayısıyla gıda maddelernn esas tüketmnde kadının rolü ve etknlğnn daha fazla olduğu blnr. Modelde yer alan tüketm kararlarında domnant olan kadının eğtm değşkennn statstksel olarak anlamlı bulunması beklenr. Bu değşkenn (EK) katsayısı 0,304 olup, poztftr. Kadının eğtm düzey yükseldkçe İTÜ tüketme olasılığı da berabernde yükselmektedr. EK katsayısının Odss oranı 1,36 dır. Bu Odss katsayısı şu anlama gelr; EK değşken 1 kat arttığında, İTU tüketme olasılığı 1,36 kat artmaktadır. Yan; kadının eğtm düzey br üst kademeye, örneğn lse mezunundan ünverste mezununa (ön lsans) yükselmes halnde İTÜ kullanımı 1,36 kat artacaktır. İstatstk olarak anlamlı görülen ve modele katılan kadının mesleğ değşkennn katsayısı 0,174 olup, poztftr. Meslek statü yükseldkçe İTÜ kullanım htmal de yükselmektedr. Kadının mesleğ (MK) katsayısının Odss oranı 1,19 olarak bulunmuştur. Bu duruma göre evde tüketm kararlarında domnant olan kadının meslek statüsü 1 düzey yükseldkçe İTÜ kulamım eğlm de 1,19 kat yükselmektedr. İTU tüketm regresyon model çıktılarında öneml başka değşken İy Tarım Ürünlern tanıma düzey, başka deyşle; blgl olma değşkendr. Kısaca İD değşken olarak kodlanan değşkenn katsayısı 2,598 olup, poztf değere sahptr. İD değşken le İTÜ tüketm arasında poztf yönlü br lşk vardır. İD değşken %1 güven düzeynde statstk olarak anlamlıdır ve Odss oranı 13,44 bulunmuştur. Bu orana göre İTU duyan ve blgs olanların İTÜ tüketme olasılığı 13,44 kat fazladır. Bu İy Tarım Uygulamalarının (ITU) başarılı olması açısından son derece öneml br bulgudur. İTU ve İTÜ hakkında blgl olanların çok yüksek br oranda İTÜ kullanması söz konusudur. 77

8 Dğer statstk olarak öneml bulunan br başka değşken, evde meyve sebze tüketm düzeydr. Meyve sebze tüketm arttıkça İTÜ kullanımının da artacağı düşünces le modele dahl edlen (MSH) değşken, statstk olarak %10 güven düzeynde anlamlı bulunmuştur. MSH değşken katsayısı sıfıra çok yakın, ancak poztftr. Bu değşkenn Odss oranı da 1 e yakındır. Zra katsayı negatf olursa Odss oranı 1 n altına düşer, sıfır se katsayı brdr. Bu değşkenn statstk olarak öneml olduğu, ancak İTU çn çok belrleyc br değşken olmadığı söyleneblr. Modeln son statstk anlamlı değşken organk ürün tüketm değşkendr. OSA olarak kodlanan değşkenn modele dahl edlmesnde İTÜ ve organk ürünlern benzer mantıkla tüketldğ varsayımına dayanır. Başka br fade le; organk tarım ürünü tüketme eğlmnde olan alelern İTÜ tüketm eğlmne yakın olacağı varsayılmıştır. Bu varsayım sonuç olarak, başta düşünülen haklı çıkarmıştır. OSA organk ürün tüketme durumu değşkennn statstk olarak %1 düzeynde anlamlı olduğu ve katsayısının poztf olduğu Çzelge 1 de görülmektedr. 2,432 olarak belrlenen katsayının Odss oranı 11,38 dr. Bu da demek oluyor k; organk ürün tüketme eğlmnde olan alelern İTÜ tüketme eğlm 11,38 kat artacaktır. Başka br fade le; organk ürün tüketm eğlm 1 brm artıkça İTU tüketm eğlm 11,38 kat artacaktır. Bu sonuç bu çalışmanın en öneml bulgularından brdr. Yan, İTÜ nn teknk olarak üretm ve dolaysıyla yetersz olan organk ürün tüketmne çok y br alternatf olacağı sonucu rahatlıkla söyleneblr. Logt regresyon analz sonuçları kısaca özetlenrse; alede kadının İTÜ tüketmnde etkl olduğu, özellkle kadınların eğtm düzey ve meslek statüsü yükseldkçe İTÜ nün kullanımın da yükseleceğ, organk ürün kullanıcılarının aynı zamanda y br İTÜ tüketcs olableceğ ve en önemls İTÜ nn tanınırlığının artırılması durumunda kullanımının da çok hızlı artacağı bulgularına ulaşılmıştır Sonuç Araştırmada elde edlen verlern analzne dayalı bulgular, esas sonuçları fade etmektedr. Öncelkl olarak, İy Tarım Ürünler (İTÜ) çn tüketc kararlarını etkledğ düşünülen; tüketc alelernn sosyal - ekonomk özellkler ve davranışsal faktörler ele alınmıştır. Tüketc davranışlarının analznde regresyon analzler le fonksyonel lşkler ortaya koymak mümkündür. Bu amaçla; İy Tarım Ürünlernn tüketmn belrleyen değşkenlern logstk regresyon model le ncelenmesne gdlmştr. Tüketc anketlernden elde edlen verler, bnary logt regresyon model le analz yapılmıştır. Tüketc davranış modelnn ncelendğ bu çalışmada, bağımlı değşken olarak y tarım ürününü tüketme durumu kukla değşkenlerle belrlenmştr; a. Olayın meydana gelmes yan, İTÜ tüketlmes durumunda 1 değern alırken, b. İTÜ tüketlmemes durumunda 0 (sıfır) değern almıştır. Bnary logt regresyon analz sonuçlarına göre; statstk olarak anlamlı bulunan değşkenler ve yorumları şöyle yapılmıştır. Alede kadının İTÜ tüketmnde etkl olduğu, özellkle kadınların eğtm düzey ve meslek statüsü yükseldkçe İTÜ nün kullanımının da yükseleceğ, organk ürün kullanıcılarının aynı zamanda y br İTÜ tüketcs olableceğ ve en önemls İTU nın tanınırlığının artırılması durumunda kullanımının da çok hızlı artacağı bulgularına ulaşılmıştır. Daha net bulgulara göre; kadının eğtm düzey br brm yükseldkçe; İTÜ kullanımı 1,36 kat, meslek statüsü br düzey yükseldkçe; İTÜ kullanımı 1,19 kat artacaktır sonucuna varılmıştır. Başka br logstk bulgu da; İTU duyan ve blgs olanların İTÜ tüketme olasılığı 13,44 kat fazla olacağıdır. Bu, İy Tarım Uygulamalarının (İTU) başarılı olması açısından son derece öneml br bulgudur. İTU ve İTÜ hakkında blgl olanların çok yüksek br oranda y tarım ürünü kullanması söz konusudur. Odss oranlarının kullanılarak yapıldığı logstk regresyondan elde edlen öneml br bulgu da; organk ürün tüketenlern İTÜ ne yönelme eğlmlerdr. Sonuçlara göre; organk ürün tüketm eğlm 1 brm artıkça İTU tüketm

9 eğlm 11,38 kat artacaktır. Bu sonuç, bu çalışmanın en öneml bulgularından brdr. Yan, İTU nın teknk olarak üretm ve dolaysıyla yetersz olan organk ürün tüketmne çok y br alternatf olacağı sonucunu rahatlıkla söyleneblr. İTU pazar araştırmalarında sanay ve tcaret kesmlerne at özel şletmelern yüksek oranda sstemde yer alması ve pazarlama stratejlernn tamamlanması gerekr. İTU sstemne konu olan ürün müşter grubunun oluşturulmasında dkkate alınması gereken faktörler şöyle sıralanablr: Demografk faktörler, Sosyal faktörler, Ekonomk faktörler, Coğraf faktörler, Ürün kullanıcıları, Poltk faktörler, Doğal faktörler, Ulusal ya da uluslararası pazarlar. Müşter gruplandırmada başta, ekonomk faktörlern ve daha sonra pazarın ulusal ve uluslararası olması özellğ üzernde durulmalıdır. İTU ve alternatf öngörüler doğrultusunda ulusal ve uluslararası pazara yönelk olma çok öne çıkan br durumdur. Uluslararası pazarlar ve büyüklüğü çok değşken ve kırılgan br yapıya sahptr. Konvansyonel üretm teknkler ve ürünler le uluslararası pazarlar çok daha fazla rsk taşımaktadır. Son olarak; sstemn başarısı, İTU nın tüm tarımsal alanlarda ve ürünlerde uygulanmasıdır. Kısm uygulamalar, sstemn genel başarısını gölgeleyecektr. İTU nın kamu kurumlarınca tüm kontrol ve sertfkasyon şlemlernde sorumlu olması, özel sektörün denetm ve sertfkasyon şlemlernden uzak tutulması önerlmektedr. Modeller zamanla revze edlr ve optmal sstemlere ulaşılablr. Gegez E.A (2007). Pazarlama Araştırmaları. Beta Basım Yayım Dağıtım A.Ş., ISBN İstanbul. Globalg.A.P. (2011). Annual Report 2011, February, Gujarat D.N (2005). Temel Ekonometr. Lteratür Yayıncılık, İstanbul. Gürsakal N (2007). Sosyal Blmler Karmaşıklık ve Kaos. Nobel Yayın Dağıtım, Ankara. Gürsakal N (2013). Çıkarımsal İstatstk, Mntab- SPSS Uygulamalı. Dora Yayınları, ISBN , Bursa. Fresee J ve Long J.S (2006). Regresson Models For Categorcal Depent Varables Usng. Stata College Staton. Hosmer D.W and Lemeshow S (2001). Appled Logstc Regresson, Newyork: John Wley & Sons. Kalaycı Ş (2005). SPSS Uygulamalı Çok Değşkenl İstatstk Teknkler. Sal Yayınları, Ankara. Kızılaslan H ve Çakmak E (2012). Tarımsal Yayımı Gelştrme Projes Kapsamındak Tarım danışmanlığı Sstemnn Değerlendrlmes. GOÜ. Zraat Fakültes Dergs, 2012, 29(2), Kızılaslan H ve Olgun A (2012). Türkye de Organk Tarım ve Organk Tarıma Verlen Desteklemeler. GOÜ. Zraat Fakültes Dergs, 2012, 29(1),1-2. R.G / İy Tarım Uygulamalarına İlşkn Yönetmelk. Resm Gazete Tarh: , Resm Gazete Sayısı: Serper Ö (2010). Uygulamalı İstatstk. Ezg Yayınları, Yenlenmş 7. Baskı, Bursa. Stock, J.H and WATSON M.W (2007). Introducton to Econometrcs. Pearson Addson Wesley, Boston. TKB (2013). Kaynaklar Akgün A, ve Çevk O (2007). İstatstksel Analz Teknkler. Emek Ofset Basımev, İstanbul. Anonm (2012). İy Tarım 5 bn Çftçye Ulaştı. Bayülgen Ş (2012). İy Tarım Uygulamaları. Mgros A.Ş. 4 Mayıs 2012, İstanbul Sunum.pdf, (Erşm: ). Bowerman O Connel Murphree Orrs (2013). İşletme İstatstğnn Temeller. (4.basımdan çevr: Mc Graw Hll), Nobel Yayıncılık. ISBN: