MSTATC PAKET PROGRAMI İLE AGRONOMİK DENEMELERİN EKONOMİK ANALİZİ

Transkript

1 MSTATC PAKET PROGRAMI İLE AGRONOMİK DENEMELERİN EKONOMİK ANALİZİ Dr. Turgay D IZ D A R O Ğ U f 1.GİRİŞ Kontrollü şartlarda yapılan denemelerde elde edilen sonuçları doğrudan yayım servislerine veya çiftçilere tavsiye olarak sunmak yanıltıcı olabilmektedir. Çünkü çiftçilerin içinde bulundukları ekolojik, sosyal, teknik ve ekonomik şartlar denemelerin yürütüldüğü şartlardan oldukça farklıdır. Bu nedenle denemelerde yer alan alternatifler (azot dozları, bitki sıklıkları vb.) aynca değişik lokasyonlardaki çiftçi şartlarında da denenmesi gerekmektedir. Denemeye çiftçi uygulamasını da bir alternatif olarak ilave etmek faydalıdır. Araştırılan özellikler dışındaki işlemlerin tamamının yaygın çiftçi uygulamaları olması nedeniyle üretici uygulamalarından daha üstün olan alternatiflerin belirlenmesi kolaylaşmakta ve daha uygulanabilir tavsiyeler ortaya koyma şansı artmaktadır Bu aşama, araştırma sürecinin bir anlamda son halkasını teşkil etmektedir. Aynı zamanda araştırıcı, yayımcı ve çiftçinin birlikte çalıştığı ve çeşitli değerlendirmelerin yapıldığı en önemli aşamadır. Değerlendirmeler, teknik analiz (istatistiki analiz vb.), ekonomik analiz ve çiftçi görüşlerinin ortaya konmasını kapsamaktadır. Esas amaç çiftçi gelirlerinin arttırılması olduğuna göre elde edilen bulguların teknik analiz yanında ekonomik analizi de büyük önem taşımaktadır. Ekonomik analiz ile denemede yer alan en ekonom ik,diğer bir ifade ile üretici gelirini en çok arttırabilecek alternatif belirlenir ve üretici görüşü ile netleşir. Belirlenen alternatifler, benzer şartlardaki üreticiler için tavsiye niteliğindedir. Denem e sonuçlarının ekonomik analiz yapıldıktan sonra üreticilere sunulmasının diğer bir katkısı ise yayımcıya duyulan güvenin pekiştirilmesi ve başarı şansının arttırılmasıdır. Aksi durumda ortaya çıkabilecek olumsuz bir sonuçtan ilkönce yayım cının etkileneceği açıktır. M S TA TÇ istatistik analiz paket programı tarım kuruluşlarında en yaygın kullanılan bir programdır. Bu program ile ekonomist, agronomist ve yayımcıların elde ettiği bulguların ekonomik analizini yapması oldukça kolaydır. Çalışmada, bir örnek ile M STAC paket programını kullanarak deneme sonuçlarının ekonomik analizinin nasıl yapıldığınının gösterilmesi ve ekonomik analiz altprogram ının kullanımının tanıtılması amaçlanmıştır. 6 Ege Tarım sal Araştırm a Enstitüsü. Menemen. İzmir. 325

2 2. MATERYAL VE METOT Materyal: Çalışm ada, Kubilay-82 fiğ çeşidi ile Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsünde 1991 ve 1993 yıllarında yürütülen fiğ sıklık (tohum miktarı) denemesinden elde edilen veriler kullanılmıştır (3). Denem ede, iki yıl, altı sıklık (6,9,12,15,18.21 kg/da), dört tekerrür olmak üzere 48 verim değeri analize alınm ıştır. Metot: M STATC istatistiki analiz paket programının ekonomik analiz attprogramında "Marjinal Analiz" yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem, maıjinal değişken masraflar ile marjinal gelirin karşılaştırılması esasına dayanmaktadır. Söz konusu alt programda "Net Gelir Analizi", "Risk Analizi" ve "Maıjinal Gelir Analizi" sonuçları elde edilm ektedir (1). 3. BULGULAR: Agronomik denemelerin ekonomik analizinde, M STA TC istatistiki analiz paket programının "ECON" olarak adlandırılan alt programı kullanılması sırasında aşağıdaki aşam alar izlenmektedir. 1. Maliyet/fiyat parametrelerinin belirlenmesi: Denem eden elde edilen 48 verim değeri (=2 yıl x 6 sıklık x 4 tekerrür) FIG S IK.D A T isimli dosyada bulunmaktadır. Bu dosyadaki sıklık (1 no'lu değişken) ve verim (3 no'lu değişken) değerlerinden yararlanılarak P1.PAR dosyası oluşturulmuştur. Bu dosyada değişken masraflar (ayni, nakdi ve aile işgücü mas), çiftçi eline geçen net fiyat, hasat kayıp oranı (%) ve hedef karlılık oranı (% ) belirtilir (Çizelge 1). 326

3 Çizelge 1. Parametre dosyası MSTATECONPARAMFILE: P1.PAR (parametre dosyası: P1.PAR) Treatment: (alternatifler: tohum miktarı) # Code Label Cash costs (nakdi masr.) Value materials (Materyal masr.) Value family labor (aile işgücü masr.) 1 6 Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da Product (ürün): # Code Label Unit Price Harvest loss (değişken adı) (birim) (Fiyat) (hasat kaybı, %) 3 K.ot verimi Kg/da MSTATC variable indicating treatm ent: 1 (alternatiflerin değişken numarası) Target rate of return: 40 (hedef karlılık oranı, %) Net benefit/cost u n it: TL/da (net gelir/masraf birimi)

4 Hasat kayıp oranı, düzeltilmiş verimi (=Bmt verim-(brüt verim x Hasat kayıp oranı) hesaplamak için gereklidir. Hedef karlılık oranı, bir anlamda üreticinin söz konusu alternatiflerden birini kabul edebileceği en az karlılık oranıdır. Hedef karlılık oranı belirlenirken bir üretim dönemi boyunca işletme sermayesinin maliyeti ile üreticinin uygulamasını değiştirmek için göstereceği çaba ve katlanacağı risk birlikte düşünülmelidir. Hedef karlılık oranı, çalışmada mevcut şartlar dikkate alınarak %40 oranında kabul edilmiştir. 2. Net Gelir Analizi: Parametre dosyasının oluşturulması ile verim, gelir ve masraflara ilişkin tanımlar yapılmış olmaktadır. ECON ana menüsünün " Analyze (Analiz)" başlığı seçildikten sonra gelen analiz menüsünden MNet Benefit Analysis (Net gelir analizi)'1seçeneği kullanılarak verilerin net gelir analizi yapılır Elde edilen sonuçlar çizelge 2'de gösterilmiştir. 328

5 Çizelge 2. Net gelir analizi I Treatment (alternatifler: tohum miktarı) Value of output (brüt gelir) Cash costs (nakdi masr.) In-kınd costs (ayni masr.) Family labor costs (aile işgücü masr.) TL/da Total costs (toplam değişken masr.) Net benefit (net gelir) TL/da I TL/da TL/da TL/da TL/da Kg/da Kg/da Kg/da t 15 Kg/da i o * 5 18 Kg/da 5U * 6 21 Kg/da * (*) Alt alternatifler (= önceki alternatife göre net gelir azalmasına neden alanlar)

6 Analiz sonucunda her tohumluk miktarının toplam değişken masrafları, brüt ve net gelirleri hesaplanmaktadır. Burada en yüksek net gelir, 12 Kg/da'lık tohum miktarında elde edilmektedir. Daha sağlıklı karar verebilmek için marjinal gelir analizinin uygulanması gerekmektedir. Çünkü en uygun öneri her zaman en yüksek net geliri sağlayan alternatif olmayabilir. 12 kg/da tohum miktarına kadar net gelir artmakta daha sonra ise dalgalanmaktadır. 15 kg/da dozun net geliri 12 kg/da'dan daha az ve masrafı yüksek olduğu için üreticinin daha çok masraf yaparak daha az bir geliri kabul etmesi rasyonel değildir yani bu sıklık alt alternatif (dominated treatement) konumundadır (1,4). Aynı şekilde 12 kg/da dozun net geliri, 18 ve 21 kg/da'lık dozların net gelirleri ile tek tek karşılaştırıldığında yüksek kalmaktadır. Alt alternatif durumunda olan bu sıklıklarda marjinal analizde dikkate alınmamaktadır. 3. Marjinal Gelir Analizi ECON ana menüsünün analiz alt menüsüiçindeki " Marginal Retum Analysis (Marjinal Gelir Analizi)" seçeneği kullanıldığında aynı veriler kullanılarak marjinal gelir analizi yapılmaktadır. Sonuçlar çizelge 3te görüldüğü gibidir. 330

7 Ç izelg e 3. Marjinal Gelir Analizi MARGİNAL RETURN TABLE FOR: FIGSIK (Non-dominated treatments only) (Marjinal Gelir Tablosu: FIGSIK (Yalnız gelir artışı sağlayan alternatifler) Target rate of retum: 40 (Hedef karlılık oranı, %) Net Benefit (net gelir) i Total Variable Marginal Net Marginal Variable Marginal Rate of Costs Benefit Costs Return (toplam (martj.net (marj.değ. (Marjinal s değişken gelir) masr.) karlılık Rank (sıra) Treatments (alternatifler) TL/da masr.) TL/da TL/da TL/da oranı) % Kg/da * 2 9 Kg/da * I 3 6 Kg/da * T h e s e t r e a t m e n t s m e e t o r e x c e e d t a r g e t r a t e o f r e tu r n ( h e d e f k a r lılık o r a n ın a e ş it v e y a d a h a f a z la o la n a lt e r n a t ifle r )

8 Net gelirleri ve toplam değişken masrafları hesaplanan alternatifler toplam değişken masraflara göre sıralanmaktadır Daha sonra en düşük masraflı alternatiften başlamak üzere net gelirler tek tek bir önceki alternatif ile karşılaştırılır ve net gelir artışı sağlayanlar (Non-dominated treatments) kalır, net gelir artışına neden olmayanlar ise yani alt alternatifler (Dominated treatments), analize dahil edilmezler. Alternatifler arasında yapılan bu ayırım "Dominans Analizi (Dominance Analysis)" olarak tanımlanmaktadır (1) Bu şekilde bir sıralama yapıldıktan sonra marjinal net gelir, marjinal değişken masraflara oranlanarak marjinal karlılık oranı hesaplanmaktadır. Üreticilerin pratik olarak hedef karlılık oranının üstündeki marjinal karlılık oranı ile ilgilendikleri kabul edildiğinden 12 Kg/da tohum miktarının mevcut şartlarda en ekonomik alternatif olduğu görülmektedir. Daha tatminkar bir sonuca ulaşmak için denemede yer alan alternatifleri risk analizi ile değerlendirmek yararlı olacaktır. 4.Risk Analizi Yukarıda söz edilen net gelir ve marjinal gelir analizleri yanında risk analizine de ihtiyaç duyulmaktadır. Risk analizinin minimum gelirler ile ilgili kısmı, "Asgari Gelir Analizi (Minimum Returns Analysis)" olarak da tanımlanmaktadır (2) Üreticiler genelde riske karşı duyarlıdırlar. İşletme gelirlerinin özellikle az sayıda (bir veya iki) ürüne bağlı olduğu durumlarda üreticiler daha az riskli uygulamaları tercih etme eğilimindedirler. Ayrıca önerilen alternatiflerin biribirine göre risk düzeylerinin bilinmesi sağlıklı bir tercihin belirlenmesinde önemlidir. ECON ana menüsünün analiz alt menüsünden "Risk Analysis (Risk Analizi)" seçeneği kullanıldığında verilerin risk analizi yapılmış olmaktadır (Çizelge 4). 332

9 Çizelge 4. Risk analizi RİSK TABLE FOR: FIGSIK Treatment Number (alternatifler: of tohum observ. miktarı) (gözlem sayısı) (Risk analiz tablosu: FIGSIK) Mean Standart lndex of NB Deviation Variability (ort. net (standart (Varyasyon gelir) sapma) indeksi) Minimum NB (en küçük net gelir) Average Lovvest 2 (en küçük 2 net gelir ortalaması) 1 6 Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da Kg/da ,

10 Risk analizinde önemli olan husus en küçük net gelirleri en yüksek olan ve aynı zamanda en düşük varyasyon indeksine sahip alternatiflerin ele alınmasıdır. Risk analiz tablosunda yıllar ve tekerrürlerin net gelirleri, alternatiflerin net gelir ortalaması olarak birleştirilmiştir. Burada her alternatifteki gözlem sayısı (sekiz) kadar net gelir bulunmaktadır. Dolayısıyla alternatiflerin içindeki standart sapma, varyasyon indeksi, en küçük net gelir ve en küçük iki net gelir ortalaması gibi ölçütler risk analizinin önemli unsurlarıdır. Çizelge 4'te 12 Kg/da lık tohum miktarı olan alternatifin standart sapması (76609 TL/da) ve varyasyon indeksi (19 26) diğerlerine göre en düşük, en küçük net geliri( TL/da) ve en küçük net gelir ortalaması ( TL/da) ise en yüksek konumdadır. Ele alınan ölçütler açısından en uygun önerinin 12 Kg/da'lık tohum miktarı olduğu görülmektedir. Marjinal gelir analizinde de aynı tohum miktarının uygun olduğu sonucuna varıldığına göre söz konusu sıklığı aynı öneri grubunda bulunan üreticilere önermek mümkündür. 5, SONUÇ Pek çok araştırma enstitüsünde, yayım servislerinde bilgisayarların bulunması ve MSTATC istatistiki analiz programının yaygın kullanımı mevcut bulguların bilgisayar yoluyla ekonomik analizinin yapılmasını kolaylaştırmaktadır. Çalışmada, adı geçen paket programdaki ekonomik analiz alt programının bir örnek üzerinde kullanımının tanıtımı amaçlanmıştır. Ekonomist, agronomist ve yayımcıların aynı analiz yöntemini kullanmaları üreticilere sunulacak tavsiyelerde isabet, yöntem ve yorum birliği sağlayacağı söylenebilir. 134

11 1. Cimmyt From Agronomic Data to Farmer Recommendations An Economics Training Manuel Completely revised edition. M exico D.F. 2. Perrin R.K., VVinkelmann B.L., Moscardi E.R., and Anderson J R From Agronomic Data to Farmer Recommendations: An Economics Training Manuel.5th printing CİMMYT. Mexico City. 3. Sabancı, C.O., G. Eğinlioğlu, M. Buğdaycıgil ve F. Abumadi Farklı Ekim Yöntemleri ve Tohumluk Miktarlarının Kubilay-82 Adi Fiğ Çeşidinin Yeşil Ot ve Kuru Madde Verimine Etkileri Üzerine Araştırmalar. Son Dönem Gelişme Raporu. Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü. Menemen. İzmir. 4. Uzunlu V. ve N. özcan Bazı Araştırma Deneme Bulgularının Ekonomik Analiz Yöntemleri. Tarla Bitkileri Araştırma Enstitüsü. Ankara. 335