TOKAT İLİ KAZOVA BÖLGESİNDE MEYVE YETİŞTİRENİŞLETMELERİN ÇİFTLİK MUHASEBE VERİ AĞI SİSTEMİNE (FADN) GÖRE SINIFLANDIRILMASI VE DEĞERLENDİRİLMESİ

Transkript

1 TOKAT İLİ KAZOVA BÖLGESİNDE MEYVE YETİŞTİRENİŞLETMELERİN ÇİFTLİK MUHASEBE VERİ AĞI SİSTEMİNE (FADN) GÖRE SINIFLANDIRILMASI VE DEĞERLENDİRİLMESİ Zehra YILDIRIM KORKMAZ Yüksek Lisans Tezi Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı Prof. Dr. Nuray KIZILASLAN 2014 Her hakkı saklıdır

2 T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TARIM EKONOMİSİ ANA BİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ TOKAT İLİ KAZOVA BÖLGESİNDE MEYVE YETİŞTİREN İŞLETMELERİN ÇİFTLİK MUHASEBE VERİ AĞI SİSTEMİNE (FADN) GÖRE SINIFLANDIRILMASI VE DEĞERLENDİRİLMESİ Zehra YILDIRIM KORKMAZ TOKAT 2014 Her hakkı saklıdır

3

4 i

5 ÖZET TOKAT İLİ KAZOVA BÖLGESİNDE MEYVE YETİŞTİREN İŞLETMELERİN ÇİFTLİK MUHASEBE VERİ AĞI SİSTEMİNE (FADN) GÖRE SINIFLANDIRILMASI VE DEĞERLENDİRİLMESİ Yüksek Lisans Tezi Zehra YILDIRIM KORKMAZ Gaziosmanpaşa Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Nuray KIZILASLAN Bu çalışmanın amacı, Tokat İli Kazova Bölgesinde meyve üretimi yapan tarım işletmelerinin AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Sistemine (FADN) göre ekonomik büyüklük gruplarını belirlemek ve ekonomik büyüklük gruplarına göre işletmelerin bir üretim döneminde yaptıkları masraflar ile bu masraflar karşılığında elde ettikleri üretim değerlerini ve başarı ölçütlerini ortaya koymaktır. Bu amaç kapsamında Tokat ili Kazova bölgesinde meyve üreten 81 adet tarım işletmesinde anket yöntemiyle elde edilen veriler kullanılmıştır. Ana popülasyonu Kazova bölgesinde meyve üreten ve 1 hektarın üzerinde meyve arazisi bulunan işletmeler oluşturmuştur.araştırma sonuçlarına göre, incelenen işletmelerin AB sınıflandırmasına göre 5 farklı ekonomik büyüklük grubunda oldukları tespit edilmiştir. İşletmelerin %30,86 sının 2-4 ESU, %30,86 sının 4-8 ESU, %24,70 inin 8-16 ESU, %11,11 inin ESU, %2,47 sinın ESU büyüklük grubunda oldukları tespit edilmiştir.toplam üretim değeri ekonomik büyüklük gruplarına göre ,68 TL ile ,00 TL arasında değişmekte olup, bu değer işletmeler ortalamasında ,16TL dir. İşletme başına aile geliri ise, ekonomik büyüklük gruplarına paralel olarak artmakta olup, ekonomik büyüklük grubuna göre en küçük işletmelerde 3 003,15 TL, en büyük işletme gruplarında ise ,00 TL dir.2007 yılından bu yana Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı nın sorumluluğunda AB ye uyum süreci kapsamında Çiftlik Muhasebe Veri Ağı sisteminin kurulmasına yönelik çalışmalar sürmektedir. AB ye tam üyelik yolunda kararlı ve istekli bir aday ülke olarak doğru verileri zamanında toplamakla ilgili tüm alt yapı çalışmaları tamamlanmalı ve FADN sistemi ülke çapında tüm tarımsal işletmelerde kullanılması zorunlu hale getirilmelidir. 2014, 140 sayfa Anahtar kelimeler:çiftlik muhasebe veri ağı, meyve yetiştiren işletmeler, Tokat, Fadn. ii

6 ABSTRACT Postgraduate Thesis CLASSIFICATION AND EVALUATION OF GROWING FRUIT FARMS IN KAZOVA REGION OF TOKAT PROVINCE WITH RESPECT TO FARM ACCOUNTING DATA NETWORK SYSTEM (FADN) Zehra YILDIRIM KORKMAZ Gaziosmanpaşa University Institute of Science Department Of Agricultural Economics Consultant: Prof. Dr. Nuray KIZILASLAN The aim of this research is to determine economic growth groups of agricultural busnisses producing fruit products in Kazova district of Tokat province according to the EU Farm Accountancy Data Network (FADN) and to illustrate expenses that is spent in a production period with respect to the economic groups and illustrate production rates and success criteria related to such expenses. To achieve that, 81 agricultural busnisses growing fruit products has been surveyed in Kazova and data gathered. Most of the busnisses chosen to survey have more than 1 hectar fruit field.according to the research results, it is observed that the busnisses are categorized in five groups using EU standards: 30,86 % is in 2-4 ESU, 30,86% is in 4-7 ESU, %24,70 is in 8-16 ESU, %11,11 is in ESU, %2,47 is in ESU growth group.while the value of total production ranges between ,68 TL and ,00 TL according to the economic growth groups, the avarage is ,16 TL. The family(/household da olabilir) income per business increases correspondingly depending on economic growth group size and it is 3 003,15 TL in the smallest group and in the largest group respectively.since 2007, in accordance with EU harmonization process, there are current activities supervised by the Ministry of Food, Agriculture and Livestock in order to establish FADN system. As a determined and eager candidate country to EU, in the way of full membership, all infrastructure works involved in collecting accurate data in time must be completed and using the FADN system must be made compulsory for all of agricaltural busnisses across the country. 2014, page 140. Key Words:, Farm accounting data network Fruit Growing Farms, Tokat, Fadn. iii

7 iv

8 İÇİNDEKİLER Sayfa TEŞEKKÜR... iv İÇİNDEKİLER... v KISALTMALAR DİZİNİ... viii ÇİZELGELER DİZİNİ... ix ŞEKİLLER DİZİNİ... xii 1. GİRİŞ KAYNAK ÖZETLERİ MATERYAL VE YÖNTEM Materyal Yöntem Örnek İşletmelerin Seçiminde Uygulanan Yöntem Verilerin Analizinde Uygulanan Yöntem ARAŞTIRMA BÖLGESİ HAKKINDA GENEL BİLGİLER Coğrafi Konum Ulaşım Dağlar Ovalar Yaylalar İklim Durumu Nüfus Eğitim Durumu Araştırma Bölgesinin Tarımsal Yapısı AVRUPA BİRLİĞİ VE FADN Tanımı Tarımsal Veri Tabanı Amacı Özellikleri FADN Sisteminin Bilgi Topladığı Konular FADN Veritabanı Bilgilerinin Temel Kullanıcıları FADN Sisteminin Organizasyon Şeması v

9 Avrupa Komisyonu DG AGRI: İrtibat Büroları Bölgesel Komiteler Yerel Muhasebe Ofisleri Tarım İşletmelerinin Ekonomik Büyüklüğü Standart Brüt Kar Avrupa Büyüklük Birimi (Europen Size Units) FADN Sisteminde İşletme Seçimi Bölgelere Göre Tabakalama Ekonomik Büyüklüğe Göre Tabakalama Tipolojiye Göre Tabakalama Veri Toplama Verilerin Toplanması İşletme Kayıtları Verilerin Kontrolü Ve Sonuçların Topluluğa Sunulması Uygunluk Testleri Homojenlik Testleri Süreklilik Testleri Standart Sonuçlar Toplam Üretim Değeri Toplam Masraflar Brüt İşletme Geliri İşletme Net Katma Değeri İşletme Aile Geliri Nakit Akım Göstergeleri Bilanço Analizi ARAŞTIRMA BULGULARI İncelenen Tarım İşletmelerin FADN Sistemine Göre Sınıflandırılması İncelenen Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Özellikleri İşletmelerin Nüfus, Yaş, Cinsiyet ve İşgücü Varlığı İşletmelerde Nüfusun Eğitim Durumu İşletmelerde Arazi Varlığı ve Tasarruf Şekli vi

10 Tarım İşletmelerinde Yetiştirilen Ürünler Ve Bitkisel Üretim Değeri İşletmelerde Hayvan Varlığı ve Hayvansal Üretim Durumu Toplam Üretim Değeri Özel Masraflar Bitkisel Ürünlerde Özel Masraflar Hayvansal Ürünlerde Özel Masraflar Toplam Özel Masraflar Standart Brüt Marj ve Ekonomik Büyüklükleri Standart Faaliyet Sonuçları İşletmelerin Yapı Boyutu Özellikleri İşletmelerin Yapı ve Verimlilik Boyutu Tarım Arazilerinin Kullanım Durumu Canlı Stok Varlığı İşletmelerin Üretim Boyutu Özellikleri Çıktı Bitkisel Üretim Değeri Hayvansal Üretim Değeri İşletmelerin Maliyet Boyutu Özellikleri Ara Tüketim Özel Masraflar İşletme Giderleri Amortisman Giderleri Dışsal Masraflar İşletmelerde Toplam Girdi Maliyetleri İncelenen İşletmelerin Bilançoları İncelenen işletmelerin başarı kriterleri SONUÇ VE ÖNERİLER Sonuç Öneriler KAYNAKLAR vii

11 KISALTMALAR Kısaltmalar Açıklama FADN ÇMVA OTP AB DİE SBK TÜİK ESU ÇKS SBM AWU FWU BBHB ECU DG AGRI Farm Accountancy Data Network (Tarım Muhasebe Veri Ağı Çiftlik Muhasebe Veri Ağı Ortak Tarım Politikası Avrupa Birliği Devlet İstatistik Enstitüsü Standart Brüt Kar Türkiye İstatistik Kurumu Avrupa Büyüklük Birimi Çiftçi Kayıt Sistemi Standart Brüt Marj Annual Work Unit (Yıllık İşgücü Birimi) Family Work Unit (Aile İşgücü Birimi) Büyük Baş Hayvan Birimi Avrupa Para Birimi Directorate-General for Agriculture Devolopment (Avrupa Birliği Komisyonu Tarım Genel Müdürlüğü) viii

12 ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa Çizelge 3.1. Örneğe Seçilen İşletmelerin Köylere Göre Dağılımı Çizelge 4.1. Tokat İli Uzun Yıllar Ortalama-En Yüksek-En Düşük Sıcaklık Verileri.. 20 Çizelge 4.2. Tokat İli Uzun Yıllar Ortalama Yağış Verileri Çizelge 4.3. İlçelere Göre İl/İlçe Merkezi Ve Belde/Köy Nüfusu Çizelge 4.4. Bitirilen Eğitim Düzeyi Ve Cinsiyete Göre Nüfus Çizelge 4.5. Tokat İli Arazi Kullanım Durumu Çizelge 4.6. Tokat İli Tarım Alanları Çizelge 4.7. Tokat İli Tarla-Sebze-Meyve Ürünleri Üretim Alanı Ve Üretim Miktarı.. 25 Çizelge 4.8. Tokat İli Alet Makine Varlığı Çizelge 4.9. Tokat İli Büyükbaş Küçükbaş Hayvan Varlığı Çizelge Tokat İli Hayvan Varlığı Çizelge Tokat İli Hayvansal Üretim Miktarı Çizelge 5.1. Yıllara Göre Esu/Eur Paritesinin Değişimi Çizelge 5.2. Üye Ülkelerdeki Eşik Büyüklükleri Çizelge 5.3. Ekonomik Büyüklük Sınıfları Çizelge 5.4. Üye Ülkelerden Bazılarında Veri Toplama Periyodu Çizelge 5.5. Fadn İşletme Kayıtlarında Yer Alan Bilgiler Çizelge 6.1. İncelenen İşletmelerin Ekonomik Büyüklük Gruplarına (ESU) Göre Dağılımı Çizelge 6.2. İşletmelerde Nüfusun Yaş, Cinsiyet Ve İşgücü Durumu Çizelge 6.3. Erkek İşgücü Biriminin (EİB) Hesaplanmasında Yaş Gruplarına Ve Cinsiyetine Göre Kullanılan Katsayılar Çizelge 6.4. Nüfusun Eğitim Durumu Çizelge 6.5. İncelenen İşletmelerin Fadn Arazi Sınıflamasına Göre Dağılımı Çizelge 6.6. İşletmelerde Arazi Tasarruf Şekli Çizelge 6.7. İşletmelerde Ekonomik Büyüklük Grupları İtibariyle Ürün Deseni (Ha).. 66 Çizelge 6.8. İşletmelerde Ekonomik Büyüklük Grupları İtibariyle Ürün Deseni (%) Çizelge 6.9. İşletmelerde Bitkisel Üretim Değerleri (TL) Çizelge İşletmelerde Bitkisel Üretim Değerleri (%) Çizelge İşletmelerde Hayvan Varlığı ix

13 Çizelge Büyükbaş Hayvan Birimine (BBHB) Dönüştürmede Kullanılan Katsayılar Çizelge İşletmelerde Hayvansal Üretim Faaliyetleri İtibariyle Üretim Değerleri. 71 Çizelge Hayvansal Ürünlerin Dağılımı (%) Çizelge İşletmelerde Elde Edilen Üretim Değerleri (TL) Çizelge Bitkisel Ürünlerde Özel Masraflar (TL) Çizelge Bitkisel Üretimde Özel Masrafların Ürünler İtibariyle Dağılımı (%) Çizelge Canlı Stoklarda Özel Masraflar (TL) Çizelge Canlı Stoklarda Özel Masraflar (%) Çizelge İşletmelerde Toplam Özel Masraflar (TL-%) Çizelge İşletmelerin Standart Brüt Marjları Ve Ekonomik Büyüklükleri Çizelge İşletmelerin Yapı Ve Verimlilik Boyutu Çizelge İşletmelerde Tarım Arazilerinin Kullanım Durumu (Ha) Çizelge İşletmelerde Canlı Stok Varlığı Çizelge İşletmelerden Elde Edilen Üretim Değerleri (TL) Çizelge İşletmelerin Bitkisel Üretim Değerleri (TL) Çizelge İşletmelerin Hayvansal Üretim Değerleri (TL) Çizelge İşletmelerde Ara Tüketim Masrafları (TL-%) Çizelge İşletmelerde Özel Masraflar (TL-%) Çizelge Bitkisel Üretimde Özel Masraflar (TL) Çizelge Bitkisel Üretimde Özel Masrafların Dağılımı (%) Çizelge Hayvansal Üretimde Özel Masraflar (TL) Çizelge Hayvansal Üretimde Özel Masrafların Dağılımı (%) Çizelge İşletmelerde İşletme Giderleri (TL) Çizelge İşletmelerde İşletme Giderlerinin Dağılımı (%) Çizelge İşletmelerin Amortisman Giderleri (TL) Çizelge İşletmelerin Amortisman Giderlerinin Dağılımı (%) Çizelge İşletmelerde Dışsal Masraflar (TL) Çizelge İşletmelerde Dışsal Masrafların Dağılımı (%) Çizelge İşletmelerde Girdi Maliyetleri (TL-%) Çizelge İncelenen I ESU Grubundaki İşletmelerin Dönem Sonu Bilançoları Çizelge İncelenen II ESU Grubundaki İşletmelerin Dönem Sonu Bilançoları x

14 Çizelge İncelenen III ESU Grubundaki İşletmelerin Dönem Sonu Bilançoları Çizelge İncelenen IV ESU Grubundaki İşletmelerin Dönem Sonu Bilançoları Çizelge İncelenen V ESU Grubundaki İşletmelerin Dönem Sonu Bilançoları Çizelge İşletmeler Ortalaması Dönem Sonu Bilançosu Çizelge İncelenen İşletmelerin Başarı Kriterleri (TL) Çizelge İncelenen İşletmelerin Başarı Kriterleri (%) xi

15 ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekil 5.1. FADN Sisteminin Organizasyon Şeması Şekil 5.2. FADN Sisteminde Veri Akışı Ve Yapılar Arası İlişkiler Şekil 5.3. İrtibat Büroları Tarafından Uygulanan Kalite Kontrol Süreci Şekil 5.4. FADN Standart Sonuçları: Toplam Gelir Hesabı Şekil 5.5. FADN Gelir Hesabının Yapısı Şekil 5.6. Gelir Göstergeleri Şekil 5.7. Nakit Akım Göstergeleri Şekil 5.8. Bilanço Şekil 5.9. Finansal Göstergeler xii

16 1. GİRİŞ Sektörlerde gelecekte meydana gelmesi muhtemel olan değişimlerin önceden tahmin edilmesi ve bu tahminler doğrultusunda kararlar alınması büyük önem taşımaktadır. Tarım sektörünün geliştirilmesine yönelik politikaların oluşturulması için sektörle ilgili ayrıntılı, güvenilir ve güncel bilgilerin toplanması gerekmektedir. Doğru bilgiye zamanında ve tam olarak ulaşmak önemlidir. Çiftlik Muhasebe Veri Ağı (FADN) sistemi sayesinde toplanan ve işlenen bilgiler ile tarım işletmeleri daha etkin yönetilmekte ve geleceğe yönelik doğru kararlar alınması sağlanmaktadır. Avrupa Komisyonu tarafından Ortak Tarım Politikasının (OTP) şekillendirilmesi için kullanılan araçlardan biri olan Çiftlik Muhasebe Veri Ağı, 1965 yılından bu yana Avrupa Birliği üye ülkeleri için zorunlu olarak uygulanmaktadır. Çiftlik Muhasebe Veri Ağı sayesinde tarım işletmelerinden toplanan verilerle işletmelerin yıllık tarımsal gelirleri ve finansal performansları belirlenmekte ve tarım sektörüne olan etkisi izlenmektedir. Tarım sektörü; stratejik, ekonomik, sosyal ve kültürel açıdan büyük öneme sahiptir. Tarım sektörünün giderek artan stratejik önemine paralel olarak ülkelerin yürütmekte olduğu çalışmaların önemi de artmaktadır. Kendi kendine yeterli olma kaygısı yerini diğer ülkeler için üretim ve pazarlama yaklaşımlarına bırakmaktadır. Türkiye ekonomisinde tarım gıdanın dışında ilaç, enerji, tekstil gibi daha pek çok sektöre girdi sağlayan önemli bir sektördür. Bu nedenle tarımın geliştirilerek güçlendirilmesi, tarım politikalarının sağlıklı bir şekilde ortaya konması ihtiyacını önemli kılmaktadır. Uygulanan tarım politikalarının hangi işletmelerde ne tür sonuçlara yol açtığının zaman içinde izlenebilmesi ve gelecek dönemler için hedeflenen yapıya ulaşmak amacıyla daha sağlıklı politikalar üretilebilmesi için sürekli, düzenli ve güvenilir bilgilerin sağlanmasının önemi büyüktür. Avrupa Birliği (AB) bu amaçla 1965 yılında FADN Sistemi nin temellerini atmıştır. OTP politikalarına bu sistemden elde edilen bilgilerle yön verilmektedir. Türkiye de de OTP ye uyum çabalarının bir parçası olarak ve daha da önemlisi sağlıklı bir tarım politikası üretilebilmesi amacıyla benzeri bir veri tabanının oluşturulmasına ihtiyaç duyulmaktadır (Ovalı, 2009). 1

17 Türkiye de FADN benzeri bir çalışma 1998 yılında başlamış ve Devlet İstatistik Enstitüsü (DİE) tarafından 1999 yılında tarım işletmelerinin ekonomik yapılarını belirlemek amacıyla Ege bölgesinde pilot bir çalışma yürütülmüştür. Bu çalışmada Standart Brüt Kar (SBK) değerlerine göre tarım faaliyetleri 5 ana gruba ayrılmış ve işletme büyüklükleri hesaplanmıştır. Bu gruplar aşağıdaki gibidir; (Keskin, 2003). - Tarla ürünleri yetiştiriciliği, - Sebze yetiştiriciliği, - Meyve yetiştiriciliği, - Hayvan yetiştiriciliği, - Hayvansal ve bitkisel üretim (karma) yapan işletmelerdir. İkinci pilot uygulama 1999 yılında Ege bölgesinde yapılmıştır. Çalışmada, tarım politikalarına veri tabanı oluşturmak üzere, piyasaya yönelik tarımsal üretim faaliyetleri sonucu belirli bir eşik değerin üzerinde brüt kar sağlayan işletmelerden, üretim ve pazarlamaya ilişkin verilerin derlenmesi amaçlanmıştır. Böylece AB üyesi ülkelerde uygulanan FADN benzeri bir veri tabanı sisteminin oluşturulmasına katkı sağlayacak düzeyde bilgilerin elde edilmesi ve sonuçların kullanıcıların yararına sunulması sağlanmaya çalışılmıştır (Ovalı, 2009). Bu çalışmada, ilk aşama örnekleme birimi olarak örnek köyler seçilmiş ve ikinci aşamada bu örnek köylerde ikamet eden örnek tarım işletmesi sahipleri belirlenmiştir. Örnek tarım işletmeleri belirlenirken, 1997 yılında uygulanan Köy Envanteri Çalışması sırasında elde edilen tarım işletmesi listeleri kullanılmış, bu listeler yardımı ile işletmelerin tipi ve ekonomik büyüklüğü belirlenmiştir. 350 örnek köydeki tarım işletmeleri, tipleri ve ekonomik büyüklüklerine göre sıralanmış, sistematik örnekleme yöntemi ile her köyden 8 tarım işletmesi olmak üzere 2700 civarında tarım işletmesine anket uygulanmıştır. Bu çalışmada tek bir soru formu uygulanmış, ancak mümkün olduğu kadar sağlıklı bilgiye ulaşabilmek için birbirini kontrol eden sorular sorulmak zorunda kalınmıştır (Nazlı, 2008). Yapılan çalışmalara ek olarak 2001 yılında 7 bölgeyi kapsayan bir Tarımsal Yapı Anketi düzenlenmiştir. Bu çalışmada nüfusu 5000 den az olan tüm yerleşim yerleri ile nüfusu 5000 den büyük ancak köy statüsünde bulunan yerleşim yerleri anket 2

18 kapsamına dahil edilmiştir. Toplam 766 köy içerisinde her köyden 15 işletme sistematik örnekleme yöntemi ile seçilmiştir yılından bu yana ise Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı nın sorumluluğunda AB ye uyum süreci kapsamında Çiftlik Muhasebe Veri Ağı sisteminin kurulmasına yönelik çalışmalar sürmektedir. Bu kapsamda Türkiye de 2012 yılı itibariyle 12 ilde (Adana, Konya, İzmir, Tekirdağ, Bursa, Giresun, Erzurum, Şanlıurfa, Nevşehir, İstanbul Samsun, Malatya) pilot uygulama başlatılmıştır. Bu illere ek olarak Çanakkale, Balıkesir, Manisa, Aydın, Denizli, Muğla, Burdur, Antalya, Mersin, Osmaniye, Hatay da uygulamanın yapılacağı yeni iller olarak seçilmiştir. Türkiye de tarım sektörü ile ilgili veriler Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından, ülke, bölge ve iller düzeyinde toplanıp yayınlanmaktadır. Yıllar itibariyle verilen bu veriler makro düzeyde daha çok tarım işletmelerinin arazi yapısı ve tasarruf durumu, üretim miktar ve deseni gibi yapısal özelliklere ilişkin verilerdir. Diğer taraftan hemen hemen her on yılda bir tekrarlanan Genel Tarım Sayımı ile de işletmeler düzeyinde, daha kapsamlı veri ve bilgiler derlenip yayınlanmaktadır. Fakat tarım işletmelerinin ekonomik faaliyet sonuçlarına ilişkin fiziki ve finansal veriler verilmemektedir (Çelik ve Direk, 2008). Bu araştırmanın temel amacı, Tokat İli Kazova Bölgesinde meyve üretimi yapan tarım işletmelerinin AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Sistemine göre ekonomik büyüklük gruplarını belirlemek ve ekonomik büyüklük gruplarına göre işletmelerin bir üretim döneminde yaptıkları masraflar ile bu masraflar karşılığında elde ettikleri üretim değerlerini ve başarı ölçütlerini ortaya koymaktır. Bu amaç kapsamında Çiftlik Muhasebe Veri Ağı sistemi incelenmiş ve konu ile ilgili yapılmış olan çalışmalar değerlendirilmiştir. Ayrıca Çiftlik Muhasebe Veri Ağı sisteminin uygulama deneyimlerini artırmak amacıyla Tokat İli Kazova Bölgesinde meyve üretimi yapan tarım işletmelerinin faaliyet sonuçları değerlendirilmiş ve daha önce yapılmış olan çalışmalar ile karşılaştırmalar yapılmıştır. 3

19 2. KAYNAK ÖZETLERİ Aras (1988), Tarım Muhasebesi adlı kitabında, tarım işletmelerinde muhasebenin önemi ve tarihi gelişiminden bahsetmiş, tarım muhasebesi ile ilgili teorik bilgiler vermiş, tarım işletmelerinde tutulması gereken çiftlik kayıtları, envanter kayıtları, envanter unsurlarının değerleme yöntemlerini açıklanmıştır. Basit ve çift taraflı kayıt sistemi ile ilgili uygulamalara yer verilen kitapta, muhasebe kayıtlarının analizi yapılmış ve Gelir Vergisi Kanununa göre tarım işletmelerinde gelir vergisi hesaplamaları üzerinde durulmuştur. Colson (1992), Using The Farm Accounts Data Network (FADN) to Identify the Structurely Characteristics and Economic Performance EU Cattle System adlı çalışmasında, 1991 itibariyle 12 AB ülkesindeki büyükbaş hayvancılığın ekonomik faaliyet sonuçları ve işletmelerin yapısal durumunu incelemiştir. AB de işletmelerin, işletme tipi ve büyüklüğü bakımından önemli farklılıklar gösterdiğini bulmuştur. Çakır ve Işın (1994), Avrupa Topluluğunda Tarım İşletmelerinin Sınıflandırılma Esasları ve Türkiye Açısından Değerlendirilmesi adlı çalışmasında Avrupa Birliğinde tarım isletmelerinin sınıflandırılma esasları detaylı olarak açıklanmış ve Topluluk sınıflandırmasının işleyiş mekanizması ve kurumsal yapısı hakkında bilgiler verilmiş ve konunun Türkiye açısından önemi vurgulanmıştır. Rehber (1994), AT Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı adlı çalışmasında, AB Tarımsal Muhasebe Veri Ağı sisteminin yapısı ve işleyişi hakkında genel bilgiler verdikten sonra FADN sistemine giren işletmelerin nasıl seçildiğini ve sistemde kullanılan tarımsal gelir ölçütlerini açıklamıştır. Ikonen (1995), The Adaptation of Finnish Profitability Bookkeeping to the Bookkeeping System of the EU adlı çalışmasında Avrupa da uygulanan FADN sistemi ile Finlandiya daki sistem karşılaştırılmıştır. İçerikleri arasında büyük farklılıklar bulunmadığını, AB de işletmeler seçilirken seçimin örneklemeye dayandığını fakat Finlandiya da yalnızca gönüllü olan işletmelerin seçildiğini belirtmiştir. Finlandiya da ilk muhasebe verileri 1995 yılında AB ne teslim edilmiştir. Arslan (1996), Türkiye Tarımında Tarımsal İşletmelerin Sınıflandırılması Konusunda Bir Deneme Çalışması adlı çalışmasında, Avrupa Topluluğunda tarım işletmelerinin sınıflandırılması ve FADN sistemi hakkında detaylı bilgiler verdikten 4

20 sonra, aynı metodolojiyi Türkiye de tarım işletmelerinin sınıflandırılmasına uyarlamıştır yılı verileri kullanılarak Türkiye de ve 9 tarım bölgesi düzeyinde standart brüt karlar hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Türkiye deki tarım işletmelerinin %90,69 unun 4 ESU dan küçük ekonomik büyüklük sınıfında yer aldığı belirlenmiştir. Kıral ve Tatlıdil (1996), "Avrupa Birliği'nde Tarım İşletmelerinin Sınıflandırılması, Büyüklük ve Gelir İle Bazı Başarı Ölçütlerinin Saptanmasında Yeni Kavram ve Yaklaşımlar" adlı çalışmalarında, AB nde tarım işletmelerinin sınıflandırılması, büyüklük ve gelir ile bazı başarı ölçütlerinin saptanması konusunu incelemiş ve AB'nde tarımsal işletme tipolojileri hakkında detaylı bilgiler vermişlerdir. Sisteme uyum kapsamında Türkiye nin de gecikmeden bu sistemleri ve genel kabul görmüş kavram ve yöntemleri inceleyerek kendi bünyesinde uygulamaya başlaması gerektiğini belirtmişlerdir. Göktolga (1999), FADN (Tarım Muhasebesi Veri Ağı) ve Konunun Türkiye açısından Değerlendirilmesi adlı çalışmasında, FADN da tarım işletmelerinin sınıflandırılması ve seçilecek örnek işletmelerin belirlenmesi, verilerin toplanması ve doğruluğunun kontrolü konusunda bilgiler verilmiştir. Bir ülkede doğru politikalar, doğru tahminler uygun çözümler ve bilimsel faaliyetler yürütmenin yolunun doğru verilere dayanacağı vurgulanmış Türkiye de büyük ölçüde çiftlik kayıtlarının tutulmadığından bahsedilmiş ve çiftçi beyanlarına göre hazırlanan tarımsal verilerin gerçeği yansıtmasının tartışılabileceği ifade edilmiştir. Çalışma ile Türkiye de FADN konusuna daha fazla önem verilmesi gerektiği üzerinde durulmuştur. Gündoğmuş (2000), Tarım İşletmelerinin Avrupa Birliği Sistemine Göre Sınıflandırılması; Konya İli İhtisaslaşmış Tahıl İşletmeleri Örneği adlı çalışmasında, FADN sisteminin genel yapısı ve metodolojisi incelenmiştir. FADN metodolojisi dikkate alınarak, Konya ilinde ihtisaslaşmış tahıl işletmelerinin ekonomik faaliyet sonuçları değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre ildeki ihtisaslaşmış tahıl isletmelerinin 4 farklı ekonomik büyüklük grubunda olduğu tespit edilmiştir. İncelenen işletmelerin %42,99 unun çok küçük, %34,58 inin küçük, %15,89 unun orta küçük ve %6,54 ünün ise orta büyük işletme grubunda yer aldığını belirtilmiştir. Van Lierde (2001), A New Methodology For Stratification and Weighting of the Belgian FADN çalışmasında Belçika da FADN da belirlenen işletme tipolojisi 5

21 incelemiş ve FADN sisteminde sınıflama sırasında karmaşık olmayan anlaşılır bir işletme tipolojisi ve metodoloji geliştirmenin uygunluğunu tartışmıştır. Belçika da işletme tipolojileri belirlenirken standart brüt karların belirlenmesinde AB deki gibi 3 yıllık ortalamaların değil, 5 yıllık ortalamaların kullanıldığını bildirmişlerdir. Rehber ve Ark. (2002) AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı Sistemi (FADN) ve Bunun Türkiye de Seçilmiş Bir Alandaki Tarım İşletmelerine Uygulanabilirliği Üzerine Bir Araştırma adlı çalışmalarında Bursa İlinde örnek tarım işletmelerinden anket yöntemi ile elde edilen verilerle FADN sisteminin uygulanabilirliğini araştırmışlardır. Sonuç kısmında ise Türkiye de kapsamlı bir veri sisteminin oluşturulmasının mümkün olmadığı, bunun yerine FADN a göre daha basit bir veri toplama sisteminin oluşturulup, zaman içinde oluşturulan bu sistemi geliştirerek daha sağlıklı bir biçimde FADN nin uygulamasına geçilebileceği belirtilmiştir. Hennessy (2003), An Analysis of the Impact of Decoupling Using Irish FADN Data adlı çalışmasında FADN ın İrlanda ya olan etkisini incelemiştir. Tarımsal işletmeleri bütçe modelleme ve doğrusal modelleme de dahil olmak üzere bir takım teknikler kullanarak değerlendirmiştir. Ayrıca, Lüksemburg Anlaşmasının İrlanda da çiftlik etkinliği üzerine etkilerine bakılmıştır. Keskin (2003), AB de Tarım İşletmelerinin Sınıflandırılması ve Türkiye de Uygulanabilirliği (Tarımsal Muhasebe Veri Ağı-FADN) adlı çalışmasında Türkiye deki tarım işletmelerinin büyük çoğunluğunun küçük ve parçalı arazi yapısına sahip, hayvansal ve bitkisel üretimin bir arada yapıldığı işletmelerden oluştuğunu ve bu işletmelerde kayıt tutulmadığından bahsetmiştir. Ayrıca Türkiye nin bölgesel ve ülkesel bazda tarım politikalarına yön verebilmesi bakımından FADN benzeri bir veri toplama sistemine ihtiyaç duyulduğunu vurgulamıştır. Aamisepp ve Vorendi (2004), General Terms and Metodology adlı çalışmalarında FADN ın kuruluşu, genel işleyişi hakkında bilgi vermişlerdir. Tarım işletmelerinin FADN sistemine göre örnek hacminin belirlenmesi, işletmelerin sınıflandırılması konusunu ayrıntılı olarak açıklamışlar ve Estonya tarım sektörü içinde büyük yararlar sağlayacağını belirtmişlerdir. FADN veritabanının ekonomik politika hakkında tahminler yapma ve karar verme gibi tarım sektöründeki mevcut durumun değerlendirilmesi konusunda önemli bir veri kaynağı olduğu belirtilmiştir. Ayrıca, 6

22 örnek tarım isletmelerinden alınan verilerin bir bütün olarak Estonya tarım sektörü hakkında bilgi verebileceğini belirtmişlerdir. Udovecz (2004), Results of Hungarian FADN Farms adlı çalışmasında, FADN sisteminde hesaplanan giderleri ayrı ayrı incelemiş ve sistemin işleyişi hakkında bilgiler vermiştir. FADN sisteminde Macaristan örneğini inceleyerek, Tarım Ekonomisi Araştırma Enstitüsünün, sistem içerisinde muhasebe ofisleri ve Tarım ve Kırsal Kalkınma Bakanlığı arasında yer alan ve düzenleyici rol üstlenen bir birim olduğunu belirtmiştir. Varol (2004), Dünden Bugüne Ortak Tarım Politikası ve AB Tarımının Yönetim Yapısı adlı çalışmasında Ortak Tarım Politikası çerçevesinde FADN sisteminin işleyişi konusunda bilgilere yer vermiştir. FADN sistemini, Ortak Tarım Politikasının uygulanması için gerekli olan yapılar arasında göstermektedir. Csajbok et al (2005), Effects of Management Information from FADN on Profitability of Dutch Potted-Plant Firms adlı çalışmalarında, 1975 ve 1995 yılları arasında Hollanda da saksı bitkisi yetiştiren firmaların veri tabanına yaklaşımları incelenmiştir. İnceleme sonucunda elde edilen verilerin, saksı bitkisi yetiştiren işletmelerde enerji kullanım etkinliği, materyal ve emek kullanımında tasarruf sağladığı tespit edilmiştir. Yapılan ekonometrik analizin sonucu bu verilerin saksı bitkisi yetiştiren işletmelerin karlılıkları üzerinde, kısa dönemden ziyade uzun dönemde pozitif bir etki oluşturduğu tespit edilmiştir. Altınkol (2006), Avrupa Birliği Ortak Tarım Politikasına Yönelik Tarımsal Muhasebe Veri Ağı (FADN) İncelenmesi adlı çalışmasında FADN sistemini tanımlamış ve bazı özelliklerini ortaya koymuştur. Daha sonra sistemin işleyişini incelemiş ve FADN nin muhasebe ile olan ilişkisini ortaya koymuştur. Uygulama kısmında ise daha önce yapılan bir çalışmanın sonuçlarına göre düzenlenen tablolar analiz edilmiştir. Külekçi (2006), Erzurum İli Hayvancılık İşletmelerinin AB Muhasebe Sistemine (FADN) Göre Sınıflandırılması ve Değerlendirilmesi; Karayazı, Tekman ve Çat İlçeleri Örneği adlı çalışmasında Erzurum İli hayvancılık işletmelerini AB tarımsal işletme sınıflandırma sistemine göre ekonomik büyüklükleri ve tiplerini belirlemişlerdir. Hayvancılığın yoğun olarak gerçekleştirildiği 3 İlçe de anket yöntemi ile elde edilen veriler incelenmiş ve analiz edilmiştir. 7

23 Nazlı (2006), Avrupa Birliği Tarım Muhasebesi Veri Ağı (FADN) Sistemi Çerçevesinde Türkiye de Çiftçi Kayıt Sisteminin İncelenmesi adlı çalışmasında sistemin genel yapısı ve birlik içerisindeki uygulamaların yanı sıra, Türkiye de uygulanmakta olan Çiftçi Kayıt Sisteminin (ÇKS) kapsamı ve FADN ile benzeyen ve ayrılan noktaları ele alınmış ve gelecekte FADN sisteminin uygulanmasında ÇKS den faydalanılma olanakları tartışılmıştır. Ayrıca Entegre İdare Kontrol Sistemi (IACS) hakkında bilgi verilerek mevcut sistemden IACS a geçişin olanakları tartışılmıştır. Göktolga (2007), Tokat İli Kazova Yöresinde Tarım İşletmelerinin FADN Kriterlerine Göre Sınıflandırılması adlı çalışmasında Kazova Bölgesindeki tarım işletmelerini FADN metodolojisine göre sınıflandırmıştır. Çalışmada anket yöntemi ile 69 adet tarım işletmesinden elde edilen verilerin analizini yapılmıştır. İşletmeleri 4 grupta incelediği araştırmanın sonucunda, Türk tarım işletmelerinin küçük ve parçalı yapıda işletmelerden oluştuğunu ve bu durumun bir takım sorunları da beraberinde getirdiğini belirtmiştir. Ayrıca işletmelerde kayıt tutma alışkanlığının bulunmamasının veri toplama sisteminin kurulmasını güçleştirdiğini vurgulamıştır. Aslan (2008), Çiftlik Muhasebe Veri Ağı (ÇMVA) Uygulamalarında Örneklem Seçimi ve Türkiye deki Tarımsal Yapıda Uygulanabilirliği adlı çalışmasında AB ÇMVA uygulamalarında kullanılan örnekleme yöntemi, kullanılan örneklem çerçevesini incelemiş ve Türkiye de uygulanacak olan Pilot Türk ÇMVA Projesi kapsamında neler yapıldığını ortaya koymuştur. Ayrıca ÇMVA ve diğer tarım sektörlerine ilişkin istatistiksel örneklem araştırmaları için önerilerde bulunmuştur. Çelik ve Direk (2008), Konya İlinde Havuç Üretimi Yapan Tarım İşletmelerinin Avrupa Birliği Tarımsal Muhasebe Veri Ağı Sistemine Göre Sınıflandırılması ve İşletme Başarı Ölçütlerinin Karşılaştırılması adlı çalışmalarında Konya İlinde havuç üretiminin yoğun olarak yapıldığı iki ilçede yapılan anketler sonucu üretim dönemine ilişkin sağlanan veriler analiz edilmiştir. Erol (2008), Konya İli Çumra İlçesinde Mısır Üretimi Yapan Tarım İşletmelerinin Avrupa Birliği Tarımsal Muhasebe Veri Ağı (FADN) Sistemine Göre Sınıflandırılması ve İşletme Başarı Ölçütlerinin Karşılaştırılması adlı çalışmasında, öncelikle, FADN sistemini tanımlamış ve bazı özellikleri ortaya konulmuştur. Sistemin genel yapısı, uygulamada işletme hakkında ne tür bilgilerin göz önüne alındığı, muhasebe verilerinin ne şekilde değerlendirildiği, Standart Brüt Kar (SBK), Avrupa 8

24 Büyüklük Birimi (ESU) ve İstatistiki Bölge Sınıflaması (NUTS) gibi kavramların ne anlama geldiğini açıklanmıştır. Daha sonra sistemin işleyişini incelemiş ve son olarak da incelenen işletmelerin gelir, yapı, üretim, maliyet, sübvansiyonlar, finansal ve yapı boyutları itibariyle FADN sistemine uyarlayarak gerekli tabloları düzenlenmiş ve açıklamaları yapmıştır. Hill (2008), Using the Wye Group Handbook to Develop EU Statics on the Incomes of Agricultural Households, çalışmasında AB deki tarımsal politikalarda kullanılan gelir istatistiklerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Çalışma sonucunda genellikle tarımsal işletmelerin küçük olduğu, gelirin düşük olduğu tarım işletmelerinin göz ardı edildiğini ve verilerin kayıt altına alınmasında ülkeden ülkeye, bölgeden bölgeye değişikler gösterdiğini vurgulamıştır. Mrkew (2008), Tarımsal yapının geliştirilmesine yönelik yaptığı bir çalışmada, Makedonya da sürdürülebilir bir FADN sisteminin geliştirilmesinin gerekli olduğunu bildirmiştir. Makedonya Cumhuriyeti, Uluslararası İmar ve Kalkınma Bankasından Tarımın Güçlendirilmesi ve Katılım Projesi için kredi almıştır. Bu kredi kaynağını tarımsal amaçlı değerlendirerek, FADN sistemini Makedonya da uygulamaya yönelik çalışmaların başladığını bildirmiştir. Nazlı (2008), Avrupa Birliği Çiftlik Muhasebe Veri Ağı Sistemi ve Türkiye de Pilot Uygulaması adlı çalışmasında güncel kaynaklar, yabancı uzman görüşleri ve pilot projenin deneyimleri bir araya getirerek sisteme uyum sürecinde Türkiye nin sahip olduğu avantaj ve dezavantajları ortaya koymuştur. Sonuç kısmında ise, uygulamaların ileriki dönemlerde uygulanma biçimine göre önerilerine yer vermiştir. Ayrıca sistemin AB ülkelerindeki uygulama örneklerinden yola çıkarak, Türkiye nin yasal ve teknik altyapısı çerçevesinde avantaj ve dezavantajları tartışılmıştır. Ovalı (2009), Avrupa Birliği Ortak Tarım Politikası ve Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı (FADN) Sistemine Türkiye nin Uyumu adlı çalışmasında dünyada ve Türkiye de tarım sektörünü incelemiş, ardından OTP ve FADN ın işleyişi anlatılmıştır. Daha sonra Türkiye nin OTP ve FADN sistemine uyumu için kaydedilen gelişmeler ve yapılması gerekenler analiz edilmiştir. Ayrıca Tarımsal kurumların yeniden yapılanması, tarımsal örgütlenmenin geliştirilmesi, mevzuatın AB ye uyumunun sağlanması gibi bir dizi düzenlemelerin yapılması gerektiği belirtilmiştir. Türkiye de OTP nin işleyişinin sağlanabilmesi için gerekli olan tarımsal bilgilerin en 9

25 etkin şekilde değerlendirilmesi açısından FADN sisteminin oluşturulmasının büyük önem taşıdığı vurgulanmıştır. Emre (2010), Isparta İli Eğirdir İlçesinde Elma Üreten İşletmelerin AB Muhasebe Veri Ağı (FADN) Sistemine Göre Sınıflandırılması ve Değerlendirilmesi adlı çalışmasında Isparta İli Eğirdir İlçesinde elma yetiştiriciliği yapan tarım işletmelerinin FADN sistemine göre ekonomik büyüklük gruplarını belirlemiş ve standart faaliyet sonuçlarını ortaya koymuştur. Çalışmada 71 adet tarım işletmesinden anket yöntemi ile elde edilen veri sonuçları incelenmiş ve analizleri yapılmıştır. 10

26 3. MATERYAL VE YÖNTEM 3.1. Materyal Araştırmanın ana materyalini, Tokat ili Kazova bölgesinde meyve üreten işletmelerde anket yöntemiyle elde edilen veriler kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan veriler 2010/2011 üretim dönemini kapsamaktadır. Araştırmanın ikincil verilerini konu ile ilgili yapılmış araştırma, inceleme, derleme ve istatistiki veri ve bilgiler oluşturmaktadır. İkincil verilerden, FADN sisteminin genel yapısı ve metodolojisi ile ilgili verilerin temininde AB Komisyonunun FADN sistemini tanıtan web sitesi, konu ile ilgili yapılmış yabancı ve yerli araştırma, inceleme ve derlemelerden yararlanılmıştır. Ayrıca, FADN sisteminin Türkiye de uygulaması ile ilgili yapılmış araştırmalardan da yararlanılmıştır Yöntem Örnek işletmelerin seçiminde uygulanan yöntem Araştırmada kullanılan verilerin elde edildiği işletmelerin ana populasyonunu, Tokat ili Kazova Bölgesi meyve üretimi yapan tarım işletmeleri oluşturmaktadır. Ana polpulasyonu temsil eden işletmeler örnekleme yöntemiyle belirlenmiştir. Örnekleme çalışması yapılırken AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı metodolojisi dikkate alınmıştır. AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı çalışmalarında, ana populasyondan seçilecek işletmeler üç ana kriter dikkate alınarak belirlenmektedir. Bunlar; bölge, ekonomik büyüklük ve işletme tipolojisi kriterleridir. Ayrıca FADN metodolojisinde bu üç kriterden ayrı olarak örnek hacmi belirlenirken 1 hektardan küçük işletmelerin ana populasyona dahil edilmeyeceği, fakat 1 hektardan küçük işletmelerin, üretimlerinin büyük bir kısmını pazara arz etmeleri durumunda ana populasyona dahil edileceği vurgulanmaktadır (Çelik ve Direk, 2008). AB ülkelerinde tarım işletmelerinin yapısal özellikleri ve faaliyette bulundukları bölgeler homojen bir yapı olmadığından, örneklemede farklılıkları yansıtacak yukarıdaki kriterler geliştirilmiştir. Uygulanan kriterlerden bölge kriteri kapsamında, üye ülkelerin farklı coğrafi ve iklim özelliklerini yansıtacak bölgeler oluşturulmuştur. 11

27 Böylece farklı iklim ve coğrafi koşullarda üretim yapan işletmelerin örneğe çıkması ve özelliklerinin belirlenmesi sağlanmış olmaktadır. Diğer taraftan üye ülkelerdeki işletmelerin faaliyetleri sonucu elde ettikleri Standart Brüt Kârları ölçütünden hareket ederek işletmelerin ekonomik büyüklükleri belirlenmektedir. İşletmeler ekonomik büyüklük kriterine göre sınıflandırılarak, her bir ekonomik büyüklük grubundan (ESU) işletmelerin örneğe girmesi sağlanmaktadır. Ekonomik büyüklükleri belirlenen işletmelerden ana populasyona girecek işletmeler için farklı üye ülkelerde farklı ekonomik büyüklük sınırları bulunmaktadır. Bazı ülkelerde 1 ESU ve üzeri ekonomik büyüklükteki işletmeler örnekleme kapsamına alınırken, bazı ülkelerde 16 ESU ve üzeri işletmeler örnekleme kapsamına alınmaktadır. Ayrıca bu sistem kapsamında işletmeler, yürüttükleri tarımsal faaliyetlerin çeşitliliği veya bir alanda uzmanlaşma durumu bakımından da sınıflandırılarak işletme tipleri belirlenmekte ve farklı işletme tiplerinin de örnekte yer alması amaçlanmaktadır. Bu araştırmada Tokat ili Kazova bölgesinde meyve üreten işletmelerden örnek işletmeler seçilirken; bölge kriterine göre anket yapılacak işletmelerin seçiminde Kazova bölgesi dikkate alınmıştır. Tokat Tarım İl Müdürlüğü kayıtlarına göre, ilde meyvenin yaklaşık % 75 i Kazova bölgesinde üretilmektedir (Anonim, 2010). Meyve üreten işletmelerin ekonomik büyüklük kriterine göre örneklemesinde, Türkiye de ve dolayısıyla da Tokat ilinde henüz tarım işletmelerinin ekonomik büyüklük grubuna göre sınıflandırılmaları ile ilgili istatistikler bulunmadığından bu kriter dikkate alınmamıştır. Yine Türkiye de standart brüt kâra göre tarım işletmelerinin tipolojileri belirlenmediği için bu kriter de dikkate alınmamıştır. Dolayısıyla örnek işletme hacmi belirlenirken, AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı metodolojisi kapsamında dikkate alınan hususlar bölge ve 1 hektardan büyük araziye sahip işletme kriterleri olmuştur. Kazova bölgesi kapsamında seçilecek meyve üretimi yapılan köyler ve bu köyleri temsil edecek köyler, Tokat Tarım İl Müdürlüğü elemanları ile görüşülerek gayeli olarak belirlenmiştir. Belirlenen köylerde meyve üretimi yapan tarım işletmelerinden 10 dekar ve üzeri araziye sahip olan işletmelerin sayıları ve arazi varlıkları Tokat İl Tarım Müdürlüğü Proje İstatistik Şubesi Çiftçi Kayıt Sistemi (ÇKS) kayıtları dikkate alınarak ana populasyon belirlenmiştir. Ana populasyondan anket yapılacak işletme sayısı belirlenirken, populasyondaki işletmelerin arazi yapısı 12

28 bakımından heterojen olup olmadığına varyasyon katsayı hesaplanarak karar verilmiştir. Varyasyon katsayısının büyüklüğüne göre en uygun örnekleme yöntemi olan basit tesadüfi örnekleme yöntemi uygulamıştır. Basit tesadüfi örnekleme yöntemine göre örnek hacminin belirlenmesinde aşağıdaki formülden yararlanılmıştır (Çiçek ve Erkan, 1996). 2 N * Q n 2 ( N 1) D Q 2 n = Örnek hacmini N = Populasyondaki işletme sayısını Q² = Popülasyonun varyansını D² = (d/t)² olup d ortalamadan belirli bir orandaki sapmayı, t ise %90 güven sınırına karşılık gelen t tablo değerini (1,65) ifade etmektedir. Ana populasyonu oluşturan işletmelerin köylere göre dağılımı ve her köyden örneğe seçilen işletme sayısı Çizelge 3.1 de verilmiştir. Çizelge 3.1. Örneğe seçilen işletmelerin köylere göre dağılımı Köy no Köyün adı İşletme sayısı % Örneğe giren işletme sayısı 1 Kemalpaşa /389=0,39 0,39x81=31 2 Kömeç 73 73/389=0,19 0,19x81=15 3 Akyamaç 63 63/389=0,16 0,16x81=12 4 Emirseyit 33 33/389=0,08 0,08x81=6 5 Büyükyıldız 19 19/389=0,5 0,5x81=5 6 Şenyurt 19 19/389=0,5 0,5x81=5 7 Kalaycık 18 18/389=0,5 0,5x81=5 8 Taşlıçiftlik 13 13/389=0,3 0,3x81=2 TOPLAM

29 Verilerin analizinde uygulanan yöntem Örneğe seçilen işletmelerden anket yöntemiyle elde edilen verilerin analizinde AB Tarım İşletmeleri Muhasebe Veri Ağı metodolojisi dikkate alınmıştır. Bu metodoloji kapsamında işletmelerle ilgili veriler 10 ana sınıf altında analiz edilerek incelenmektedir. İncelenen temel konular (Çelik ve Direk, 2008; Külekçi, 2006); - Populasyon ve örnek hacmi ile ilgili bilgiler, - Yapısal göstergeler ve işletme başına verim, - Üretim boyutu, - Girdiler, - Sübvansiyonlar, - Sübvansiyonlar ve vergi bakiyesi, - İşletme başına gelir, - Kişi başına gelir - Bilanço unsurları, - Finansal göstergeler. Yapılan anketler sonucu elde edilen veriler bu ana konular doğrultusunda bilgisayar ortamında kodlanarak analiz edilmiştir. FADN sistemi metodolojisi kapsamında işletmelerin faaliyet sonuçları ekonomik büyüklük gruplarına göre yapılmıştır. İşletmelerin ekonomik büyüklük grupları belirlenirken, işletmede yer alan her bir faaliyetin gayrisafi üretim değerinden, özel masraflar çıkarılarak, faaliyetler itibariyle standart brüt kârlar hesaplanmıştır. Bitkisel ve hayvansal üretimde, özel masraflar hesaplanırken aşağıdaki hususlar dikkate alınmıştır. Bitkisel ürünler için özel değişken masraflar; bitkisel ürünler için standart brüt marj (SBM) değerleri birim alan (ha) için hesaplanmaktadır. SBM ın hesaplanması için hektara özel değişken masraflar ve brüt üretim değeri hesaplanmaktadır. Bitkisel ürünler için aşağıdaki özel değişken masraflar, bitkisel brüt üretim değerinden çıkarılmaktadır. (Anonymous, 2003). a. Tohum ve fide masrafı (satın alınan yada işletmede üretilen), b. Satın alınan gübreler, 14

30 c. İlaç ve bitki koruma ürünleri, d. Çeşitli özel değişken masraflar; - Sulama amaçlı kullanılan su masrafı, - Isıtma masrafı, - Kurutma masrafı, - Özel pazarlama masrafı (dereceleme, temizleme, paketleme gibi) ve işleme masrafı, - Özel sigorta masrafı, e. Diğer özel değişken masraflar. Özel değişken masraflar bir üretim faaliyetine yüklenebilen masraflardır. Bu masraflar işletmede üretilen ya da satın alınan üretim araçlarının kullanımından oluşmaktadır. Aşağıda sıralanan masraflar, brüt üretim değerinden düşülmemektedir (Külekçi, 2006). a.işgücü masrafı, b.makina masrafı (tamir, bakım, amortisman, yakıt ve yağ masrafları), c.binalar için yapılan masraflar, d. Mineral gübrelerin dışında isletmelerde üretilen toprak iyileştiricileri (çiftlik gübresi, kireç, kömür gibi). Ancak çok yıllık bitkilere ilişkin masraflar ve kullanılan yakıt, yakacak ve elektrik masrafları dikkate alınmaktadır (Anonymous, 2003). Hayvansal üretimde özel değişken masraflar; işletmede yetiştirilen hayvanlar için SBM değerleri hayvan başına hesaplanmaktadır. Kümes hayvanları için SBM 100 baş hayvana ve arı için kovan başına hesaplanmaktadır. Hayvansal üretim değeri (HÜD); et, süt ve yumurta gibi temel ürünlerin yanında, yeni doğmuş buzağı ve koyun yünü gibi ikinci (tali) ürünleri de içermektedir. Çiftlik hayvanları için yıllık ortalama büyüklüğe ulaşmamış hayvanlar veya ürünlerle direkt olarak ilgili olan sübvansiyonların, hayvansal üretim değeri içerisinde gösterilmesi gerekmektedir (Anonim, 2003; Külekçi, 2006). Çiftlik gübresi hayvansal üretimden elde edilen tali bir ürün olarak kabul edilmemektedir. Bu nedenle, bitkisel üretim değerinin hesabında, çiftlik gübresi gösterilmemektedir. Hayvansal ürünler için aşağıdaki özel değişken masraflar, hayvansal üretim değerinden çıkarılması gerekmektedir (Anonim, 2003). 15

31 a. Sürü yenileme masrafları, b. Hayvan yemleri; - İşletmede üretilen veya satın alınan kesif yem, - Kaba yem, c. Çeşitli özel değişken masraflar; - Su masrafı, - Veteriner ücreti, aşı ve ilaç masrafı, - Doğal aşım ve suni tohumlama masrafı, - Performans testi ve benzeri testler için yapılan masraflar, - Özel pazarlama (dereceleme, temizleme, paketleme) ve ürün işleme masrafları, - Özel sigorta masrafları, d. Diğer özel değişken masraflar (altlık, elektrik, su gibi). Özel değişken masraflar, Katma Değer Vergisi (KDV) hariç pazar fiyatlarıyla değerlendirilmektedir. Özel değişken masraflardan bu masraf türünü oluşturan masraf kalemleriyle ilgili sübvansiyonların çıkarılması gerekmektedir. Otlak hayvanları için kaba ve kesif yemde ayırım yapılmaktadır. Tüketilen kesif yem, hem çiftlikte üretilen (çiftlik avlusu fiyatı ile) hem de satın alınan yemleri (pazar fiyatı ile) içermektedir. Aynı şekilde kaba yem tüketimi de çiftlikte üretilen (özel üretim masrafındaki değeri) ve satın alınan yemleri (pazar fiyatı ile) kapsamaktadır. İşletmelerin, ekonomik büyüklük gruplarını belirlemek amacıyla, standart bir ölçü olarak, Avrupa Büyüklük Birimi (ESU) kullanılmıştır. FADN sistemine göre, 1 ESU nun SBK değeri; Euro dur. Bu nedenle işletmelerin toplam SBK ları, önce AB para birimi Euro ya çevrilmiş ve daha sonra, işletmelerin toplam SBK ı Euro ya bölünerek, ekonomik büyüklükleri belirlenmiştir. Toplam işgücü girdisi aile işgücü girdisi ve yabancı işgücü girdisinin toplamından oluşmakta olup, AWU cinsinden hesaplanmıştır. Hesaplamalara göre 1 AWU, günlük 8 saat ve yılda 225 gün olarak alınmış ve sonuç olarak 1800 saat kabul edilmiştir. Bir tarımsal işletmede, tarımsal amaçlı çalışan bir ferdin AWU su hesaplanırken; toplam yıllık çalışılan gün sayısı, günde ortalama çalışılan saat ile çarpılıp, yıllık çalışma saati olarak kabul edilen 1800 e (8*225) bölünerek bulunmuştur. Bir fert için günlük çalışma saati 8 saatin, yıllık çalışılan gün sayısı da 225 günün, diğer 16

32 bir deyişle tam zamanlı işin üzerinde ise AWU 1 birimin üzerine çıkacağından bu durumdaki fertlerin AWU su 1 olarak kabul edilmiştir (Anonim, 2011). İşletmede tarımsal üretimde kullanılan mülk ve kira araziler ha cinsinden, toplam yararlanılan tarım arazileri kaleminde, kiralanan araziler ise yine ha cinsinden, kiralanmış araziler kaleminde verilmiştir. İşletmedeki hayvan varlığı, toplam canlı stok miktarı Büyükbaş Hayvan Birimi (BBHB) olarak toplam canlı stok ünitesi kaleminde, temel ürünlerden buğday verimi, kental (100 kg/ha) cinsinden, süt verimliliği ise kg/baş/yıl cinsinden verilmiştir. Toplam üretim değeri, işletmede yer alan bitkisel ve hayvansal üretim faaliyetlerinin, üretim değerleri toplanarak elde edilmiştir. Bilanço ile ilgili hesaplamalarda, işletmelerin varlıklarının dönem sonu değerleri aktif ve pasif sermaye sınıflaması yapılarak bilanço tablosu şeklinde verilmiştir. Brüt işletme geliri, toplam üretim değerinden ara tüketim masrafları çıkarılarak, işletme net katma değeri, brüt işletme gelirinden amortismanlar çıkarılarak, işletme aile geliri ise işletme net katma değerinden dışsal masraflar çıkarılarak hesaplanmıştır. Yukarıdaki hususlar doğrultusunda ürünler itibariyle, SBM hesaplandıktan sonra, işletmedeki tüm faaliyetlere ait SBM toplanmaktadır. Daha sonra bu işletme SBM ı, Avrupa Para Birimine (ECU) çevrilmektedir. İşletme standart brüt marjı, ilgili dönem ortalaması olarak belirlenen TL nin Euro değerine bölünerek, SBM Avrupa Para Birimine çevrilmiştir. Bulunan bu değer 1200 Euro ya bölünerek işletmelerin ekonomik büyüklük sınıfları tespit edilmiştir (Çelik ve Direk, 2008). FADN sistemine göre ekonomik büyüklük gruplarına ayrılan işletmelerin üretim faaliyet sonuçları ayrıntılı olarak incelenmiş ve analiz edilmiştir. 17

33 4. ARAŞTIRMA BÖLGESİ HAKKINDA GENEL BİLGİLER 4.1. Coğrafi Konum Tokat ili 35 27' ' doğu boylamları ile 39 52' ' kuzey enlemleri arasında yer almaktadır. Kuzeyinde Samsun, Kuzeydoğusunda Ordu, Güney ve Güneydoğusunda Sivas, Güneybatısında Yozgat, Batısında ise Amasya illeri yer almaktadır yılında il olma hakkını kazanan Tokat km² yüzölçümü ile Karadeniz Bölgesinde bulunan toplam 18 il içerisinde yüzölçümü bakımından 4. büyük ildir. Türkiye topraklarının % 1.3 ünü kaplamaktadır. Rakımı 188 metreden 2200 metreye kadar değişmektedir. İl Merkezinin rakımı 623 metredir. Tokat İlinde toplam 11 ilçe, 65 belde ve 609 köy bulunmaktadır (Anonim, 2013a) Ulaşım Karayolu : Ankara karayolu ile 399 km, İstanbul a 785 km, Ordu ya 233 km, Sivas a 108 km, Yozgat a 207 km, Amasya ya 114 km, ve Samsun a 232 km uzaklıktadır. Samsun, Amasya, Sivas, Yozgat ve Ordu illeriyle sınır ve ulaşım bağlantıları bulunmaktadır. Demiryolu : İlde Samsun ve Sivas ı diğer Anadolu illeriyle birbirine bağlayan demiryolu hattı bulunmaktadır. Bu hat Artova, Yeşilyurt, Sulusaray, Zile ve Turhal olmak üzere beş ilçeden geçmektedir. Havayolu : İlde aktif durumda 1 adet havaalanı bulunmaktadır Dağlar İl topraklarının %45 ini kaplayan dağlar Karadenize paralel olarak uzanan sıradağlar şeklindedir. Doğuya doğru uzandıkça birbirine yaklaşır ve yükseklikleri artar. Başlıca dağlar ve yükseklikleri : Dumanlı Dağları 2200 m, Çamlıbel Dağları 2020 m, Boğalı Dağı 1945 m, Akdağ 1900 m, Deveci Dağları 1892 m, Yaylacık Dağı 1620 Mamu Dağı 1179 m şeklindedir. 18

34 4.4. Ovalar İl topraklarının yaklaşık % 15,4 ünü kaplar ve tarıma oldukça elverişlidir. En önemli ovası, Yeşilırmağın suladığı, Tokat, Turhal ve Pazar ilçeleri arasında yer alan, hektar alana sahip Kazova dır. Diğer önemli ovaları ise Turhal Ovası (Dazya Ovası), Erbaa Ovası, Niksar Ovası, Artova Ovası ve Zile Ovasıdır Yaylalar Topçam Yaylası, Selemen Yaylası, Batmantaş Yaylası, Dumanlı Yaylası, Boğalı Yaylası ve Çamiçi Yaylası ilde bulunan önemli Yaylalardır Su kaynakları Akarsular : En önemli su kaynağı Yeşilırmak ve bunu besleyen Tozanlı, Kelkit ve Çekerek kollarıdır. Barajlar ve Göletler : Tokat İlinde Almus Barajı ve HES, Ataköy Barajı ve HES, Boztepe Barajı, Belpınar Barajı ve Köklüce Barajı bulunmaktadır. Ayrıca inşa halinde bulunan 3 adet baraj bulunmaktadır. Yine İl genelinde Artova, Dutluca, Büyükaköz, Uluöz, Akbelen, Kızık ve Bedirkale göletleri bulunmaktadır. Göller : Tokat ilinde bulunan başlıca göller Zinav Gölü, Güllüköy Gölü ve Kaz Göl üdür İklim Durumu Tokat'ın iklimi; Karadeniz iklimi ile iç Anadolu'daki step iklimi arasında bir geçiş iklimi özelliği taşır. Genel olarak yaz mevsimi alçak alanlarda sıcak-kurak, yüksek yerlerde serin yer yer yağışlı, kış mevsimi soğuk ve kar yağışlıdır. Tokat'ın iklim özelliğinde denize olan uzaklığın ve yüksekliğin etkisi önemlidir. Bu nedenle ikliminde kuzeyden güneye doğru (yükseltinin artması nedeniyle) önemli farklılıklar görülür. Güneye doğru kış mevsimi daha sert bir karakter gösterir (Anonim, 2013a). 19