ERZURUM DA ORGANİK TARIM YAPAN İŞLETMELERİN ORGANİK ÜRETİM İSTEKLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN EKONOMETRİK ANALİZİ

Transkript

1

2

3

4 ERZURUM DA ORGANİK TARIM YAPAN İŞLETMELERİN ORGANİK ÜRETİM İSTEKLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN EKONOMETRİK ANALİZİ Özet: Çalışmanın amacı Erzurum da organik tarımsal üretim faaliyetinde bulunan tarım işletmelerinin üretim faaliyetlerini etkileyen faktörleri ve bu faktörlerin etkinlik derecelerini belirlemektir. Erzurum da organik tarım yapan işletmelerin arazi varlıkları dikkate alınarak, Doğu Anadolu Besiciler ve Üreticiler Birliği ne üye 633 tarım işletmesinden 60 işletme ile anket yapılmıştır. Modelde yüzde buğday ekim alanları bağımlı değişken, sermaye miktarları, arazi miktarları ile işletmecilerin yaşları ve eğitim durumları bağımsız değişkenler olarak alınmıştır. Sermaye miktarı ile yüzde buğday ekim alanı arasında çok önemli ve pozitif ilişki, arazi miktarı ile yüzde buğday ekim alanı arasında çok önemli ve negatif ilişki bulunmuştur. İşletmelerin sermayeleri ve işletmecilerin eğitim düzeyleri arttıkça daha fazla alanda organik ürün üretmekte, arazi miktarları ve işletmecilerin yaşları arttıkça daha az alanda organik ürün üretmektedirler. Anahtar Kelimeler: Organik Tarım, Ekonometrik Analiz ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE FACTORS EFFECTING ORGANIC PRODUCTION REQUESTS OF THE BUSINESSES PERFORMING ORGANIC AGRICULTURE IN ERZURUM Abstract: The purpose of the study is to determine the factors and their importance levels effecting production activities of the businesses performing organic agriculture in Erzurum. Surveys were done with 60 businesses performing organic agriculture in Erzurum, which were chosen according to their land assets out of 633 members of East Anatolia Breeders and Manufacturers Association, by using layered sampling method. Percentage share of wheat plantation areas were taken as dependent variable, whereas capitals, land amounts and the age of managers and education levels were taken as independent variables in the model. Very strong and positive relation between capital amounts and percentage wheat plantation area, very strong and negative relation between land amount and percentage share of wheat plantation area were found. When capitals and education levels of managers increased more organic products are produced, whereas the amount of land and the age of the managers increased less organic products are produced. Keywords: Organic Agriculture, Econometric Analysis

5 GİRİŞ Günümüzde dünyadaki birçok ülkede çevrenin korunması ve sağlıklı gıda tüketmeye yönelik tercihler giderek artmaktadır. Bu talepleri karşılamaya yönelik organik tarım neredeyse tüm dünyadaki ülkelerde uygulanmakta, üretim alanı ve üretici sayısı giderek artmaktadır. Organik tarım, biyoçeşitliliği, biyolojik dengeyi ve toprağın biyolojik aktivitesini geliştiren ve artıran bir ekolojik üretim yönetimi sistemidir. Sistem, işletme dışı girdilerin minimum kullanımına ve ekolojik uyumu düzenleyen ve devamını sağlayan yönetim uygulamalarına dayanmaktadır (Xie et all 2003). Avrupa da 1910 lu yıllarda başlayan organik tarım, Türkiye de ise yıllarında Avrupa orijinli firmaların Türkiye deki firmalardan ekolojik ürün talebinde bulunmaları ile başlamıştır (Aksoy ve Altındişli 1999). Avrupa da 1998 yılına kadar hızlı bir artış gösteren organik tarım faaliyetleri 1998 yılından sonra her yıl yaklaşık % 10 luk bir artış gösterirken (Foster and Lampkin 2005) Türkiye de yıllık organik tarım faaliyetleri artışı ortalama %20 dir. Günümüzde Dünyada 31,00 milyon hektar sertifikalı üretim alanı ve adet organik üretim yapan çiftçi mevcut iken (Willer and Yussefi 2006), Türkiye de çiftçi, ha alanda ton organik ürün ve Erzurum da 738 çiftçi, ha alanda ton organik ürün üretmektedir (Anonim 2007a). Erzurum yöresinde gübre, ilaç gibi girdilerin oldukça az kullanılmasının sonucu olarak toprak ve su kaynaklarının kirlenmemiş olması yörenin organik tarım açısından çok büyük bir potansiyele sahip olduğunun bir işaretidir (Karadaş vd 2006). Bu çalışmada Erzurum da organik tarım faaliyetinde bulunan işletmelerin organik üretimde bulunmalarını etkileyen bazı isteklerin ekonometrik analizi yapılmıştır. MATERYAL VE METOT Materyal Araştırmanın materyalini, Erzurum Merkez, İspir Karakamış ve Çoruh Vadisi, Horasan, Uzundere, Tortum, Olur, Pasinler, Pazaryolu, Hınıs, Aşkale, Çat ve Ilıca ilçelerinde faaliyet gösteren tarım işletmelerinden 2003 yılında Doğu Anadolu Besiciler Birliği koordinatörlüğünde organik tarım faaliyetine geçen 633 tarım işletmesi ile yapılan anket çalışması ile elde edilen veriler oluşturmaktadır. Metot Doğu Anadolu Besiciler Birliği koordinatörlüğünde organik tarım faaliyetine geçen 633 tarım işletmesinin bulunduğu ilçelere gidilerek ön çalışma yapılmış, işletmelerin bulunduğu köyler, işletme sayıları ve arazi miktarları belirlenmiştir.

6 Tablo 1. Populasyonu Oluşturan İşletmelerin Bulunduğu İlçeler, İşletme Sayıları ve Toplam Arazi Büyüklükleri İlçeler İşletme Sayısı (adet) Toplam Arazi Varlığı (da) İspir-Çoruh Vadisi İspir-Karakmış Horasan Uzundere Tortum Olur Pasinler Pazaryolu Hınıs Aşkale Çat Ilıca Merkez Toplam Organik tarım yapan 633 tarım işletmesine ait toplam arazi genişlikleri örnekleme çalışmalarının esası olan normal dağılıma yakın olacak şekilde sınıflandırılması yapılmıştır. Tabakalı Örnekleme Yöntemine göre örnek sayısı saptanmıştır (Kızıloğlu 1999). Tabakalı Örnekleme Yöntemine göre örnek sayısı saptanırken kullanılan formül; N Nh. Sh² n = N². D ² + Nh. Sh² Formülde ; n = Örnek sayısı, N = Ana kitleyi oluşturan işletme sayısı, Nh =h. Tabakadaki işletme sayısı, Sh ² = h. Tabakadaki varyans, d D = z (d: örnek ortalaması ile ana kitle ortalaması arasındaki farkın hata payı, z: kabul edilen hata payına göre standart normal dağılım çizelge değeridir). %5 hata payıyla (%95 güven sınırları içerisinde) çalışıldığı kabul edilerek, örnek sayısı n = 60 olarak hesaplanmıştır ,77 n = =60 633².2,54² ,77 Ekonometrik Model Ekonometrik model organik tarım yapan 60 işletmeye ait verilerle yapılmıştır. Model tahmininde Ewiews paket programı kullanılarak doğrusal, logaritmik ve yarı logaritmik olmak üzere dört model tipi denenmiştir. Modellerin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemi (OLS) kullanılmıştır (Yavuz 2001). Bu modellerden R², Düzeltilmiş R², F ve t değerlerine bakılarak en uygun model seçimine çalışılmıştır.

7 R² herhangi bir regresyonun uygunluk derecesini ölçmede kullanılır. R² genel anlamda, model tarafından açıklanan kareler toplamı oranı yada tahmini değerler ve gerçek değerler arasındaki örnek korelasyonun karesi olup populasyon parametresinin bir tahmincisidir. R² değeri bağımlı değişkenin denenen fonksiyon tipi ile izah edilebilen değişiminin yüzdesini ifade eder ve 0-1 aralığında değerler alabilir. En büyük R² değerine sahip olan fonksiyon en uygun fonksiyon olarak seçilir. R², 1 e yaklaştığında en iyi açıklanabilirliği veren istatistik değeridir (Kızıloğlu 1994, Kızıloğlu ve Olgun 2005, Ucal 2006). Düzeltilmiş R² regresyon modeldeki parametre sayısı dikkate alınmadığı zaman kullanılır ve açıklayıcı değişkenlerin katsayısıyla ortaya çıkan R² değerindeki yükselmeyi önlemek için geliştirilmiştir. Düzeltilmiş R² minimum kalıntı varyans seçim kriterine eşdeğer bir seçim kriteridir ve model seçim analizinde her zaman maksimum düzeltilmiş R² değerini veren model tercih edilir (Ebeler 1975). Düzeltilmiş R² en küçük kareler ile tahmin edilmiş regresyonlarda daha çok kullanılmaktadır (Burham ve Anderson 1998) F hesap değeri regresyon kareler ortalamasının hata kareler ortalamasına oranı olup tahmin edilen modeldeki açıklayıcı değişkenlerin bir bütün olarak önemli olup olmadığını incelemede kullanılan değerdir. Hata kareler ortalaması ne kadar düşükse modelin uyumluluğu artar ve F hesap değeri yükselir. Bu yüzden en yüksek F hesap değerini alan model daha doğrudur (Neter and Kutner 1989). Örneğe ait regresyon katsayısı ile populasyona ait regresyon katsayısı arasındaki farkın standart hataya oranı t hesap değeridir. Modeldeki bağımsız değişkenlerin her birinin ayrı ayrı önemliliğini tespit etmek için t hesap değeri kullanılır (Neter and Kutner 1989, Akaya ve Pazarlıoğlu 1998). P değeri testin ihtimal seviyesi olup aynı zamanda 1. tip hata seviyesini ifade etmektedir. P değeri genellikle 0,01 ve 0,05 alınır. P değeri ne kadar küçük olursa hata yapma ihtimali yani yanlış bir hipotezin doğru kabul edilmesi ihtimali azalmış olur. P değeri bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasında % 5 veya % 1 önem seviyesinde önemliliği ifade eder. Modelde; Bağımlı değişken, Y=YBEA; Toplam arazi içinde yüzde buğday ekim alanı miktarı (da) Bağımsız değişkenler, X1=SM; Sermaye (YTL) X2=YAS; İşletmecinin yaşı (49 yaş ve altı ile 49 yaş üzeri olarak gruplama yapılmıştır) X3=KAM; Kıraç arazi miktarı (da) X4=SAM; Sulu arazi miktarı (da) X5=IOM; İşletmecinin eğitim durumu (ilkokul mezunu) X6=OOM; İşletmecinin eğitim durumu (ortaokul mezunu) X7=LM; İşletmecinin eğitim durumu (lise mezunu) X8=UM; İşletmecinin eğitim durumu (üniversite mezunu) ARAŞTIRMA BULGULARI Organik tarım yapan 60 işletmeden elde edilen veriler ile yapılan ekonometrik model tahmininde doğrusal, yarı logaritmik ve logaritmik olmak üzere dört model tipi denenmiştir ve sonuçlar Tablo 2 de verilmiştir.

8 Tablo 2. Model Analiz Sonuçları LİNEER LİN-LOG LOG-LİN LOG-LOG MODEL DEĞİŞKENLER MODEL MODEL MODEL Constant 34, (2,284683) -107,6936 (26,45198) 3, (0,075955) -0, (0,903359) SM 0, (0,000065) 17,48265 (2,960114) 0, (0, ) 0, (0,101091) YAS -2, (1,709429) -2, (1,557351) -0, (0,056830) -0, (0,053186) KAM -0, (0,045551) -12,00522 (2,025653) -0, (0,001514) -0,35081 (0,096178) SAM -0, (0,39059) -5, (1,620890) -0, (0,001299) -0, (0,055355) İOM -6, (2,140306) -2, (2,178401) -0, (0,071155) -0, (0,074394) OOM -4, (1,786205) -0, (1,797993) -0, (0,059383) -0, (0,061403) LM 0, (2,010373) 2, (1,925693) 0, (0,066835) 0, (0,065764) UM 4, (2,703091) 4, (2,439852) 0, (0,089865) 0, (0,083323) R² 0,580 0,641 0,592 0,642 Düzeltilmiş R² 0,515 0,585 0,529 0,587 F 8,835 11,407 9,284 11,971 Not: Parantez içerisindeki rakamlar standart hata değerleridir. Analiz edilen modellerden R² ve düzeltilmiş R² değerinin 1 e yakın olması ve F değerinin yüksek olması, dikkate alınarak LOG-LOG model seçilmiştir. Modeldeki değişkenlerin t ve P değerleri Tablo 3 te verilmiştir. Tablo 3. Değişkenlerin t ve P Değerleri Değişkenler T Değerleri P Değerleri Constant -0, ,3711 SM 5, ,0000** YAS -1, ,1729 KAM -5, ,0000** SAM -2, ,0042** İOM -1, ,0812 OOM -0, ,3582 LM 1, ,2017 UM 1, ,0966 *:p<0,05 **:p<0,01 Seçilen Log-Log model denklemi aşağıdaki gibi belirlenmiştir. LogYBEA= -0, ,537040LogSM -0,073511YAS -0,35081LogKAM -0,165936LogSAM - 0,132348IOM -0,056935OOM + 0,085058LM + 0,141045UM Denklemin R² değeri 0,642 ve düzeltilmiş R² değeri 0,587 olup varyans analizi neticesinde F=11,971 bulunmuştur. Sabit sayının işaretinin negatif olması verilerin logaritmasının alınmasından kaynaklanmaktadır. Bağımsız değişkenlerle bağımlı değişken arasındaki ilişki yorumlanırken bağımsız değişkenlerin katsayı işaretleri, katsayıları ve P değerlerine bakılmıştır. Modeldeki ilk açıklayıcı değişken olan

9 sermaye miktarı ile toplam arazi içindeki yüzde buğday ekiliş alanı arasında çok önemli ve pozitif ilişki bulunmuştur. Organik tarım yapan işletmelerin sermayelerindeki %1 lik artış, toplam arazi içinde yüzde buğday ekim alanı miktarında % 0, lik artış sağlamaktadır. 49 yaş üstü işletmeciler ile yüzde buğday ekim alanı arasında negatif ve önemsiz ilişki belirlenmiştir. 49 ve altındaki yaşa sahip işletmeciler 49 yaş üzeri işletmecilere göre toplam arazileri içersinde buğday ekimine daha fazla alan ayırmaktadırlar. 49 yaş üzerindeki işletmecilerin sayısındaki %1 lik artış toplam arazi içindeki yüzde buğday ekilen alanı %0, azaltmaktadır. Daha genç işletmeciler organik tarıma daha fazla ilgi duymaktadırlar. Hem kıraç arazi miktarı ve hem de sulu arazi miktarı ile yüzde buğday ekiliş alanı arasında çok önemli ve negatif ilişki bulunmuştur. Organik buğday üreten işletmeler, kıraç ve sulu arazi miktarları arttıkça buğday ekimi için daha az alanlar ayırmaktadırlar. Kıraç arazi miktarındaki %1 lik artış yüzde buğday ekim alanını %0,35081, sulu arazi miktarındaki %1 lik artış ise yüzde buğday ekim alanını %0, azaltmaktadır. İşletmelerin eğitim düzeyleri ile toplam alan içersinde buğdaya ayırdıkları alan arasındaki ilişki incelenirken okuryazar olmayanlar ve okuryazar olup herhangi bir okul mezunu olmayanlar ve ilkokul mezunu olanlar ile ortaokul, lise ve üniversite mezunu olan işletmeciler karşılaştırılmıştır. İlkokul ve ortaokul mezunu üreticiler ile yüzde buğday ekim alanı arasında negatif ve önemsiz ilişki, lise ve üniversite mezunları ile yüzde buğday ekim alanı arasında pozitif ve önemsiz ilişki belirlenmiştir. İlkokul ve ortaokul mezunu üreticilerin sayısındaki %1 lik artış yüzde buğday ekim alanını sırasıyla %0, ve 0, azaltmakta, lise ve üniversite mezunu üreticilerin sayısındaki %1 lik artış ise yüzde buğday ekim alanını sırasıyla %0, ve 0, artırmaktadır. Yani eğitim seviyesinin artması ile birlikte üreticilerin organik tarıma duydukları ilgi de artmış ve daha fazla alanda organik tarım yapmaya başlamışlardır. Organik tarımda farklı bitkisel ve hayvansal ürünler üretimi için farklı üretim yöntemleri bulunmaktadır (Anonim 2007b). Avrupa Birliği ülkeleri, ABD, Kanada ve Avustralya gibi gelişmiş ülkeler başlıca organik hububat üreticisi ülkelerdir (Anonim 2007c). Eğitim seviyesi ve gelişmişlik düzeyi paralel bir şekilde arttığı için eğitim seviyesi ile organik tarım arasında da pozitif ilişki bulunmaktadır. SONUÇ VE TARTIŞMA Erzurum yöresinde organik tarım yapan işletmelerin sermaye miktarları ve işletmecilerin eğitim düzeyi arttıkça toplam arazileri içersinde organik ürünlere daha fazla pay ayırmaktadırlar. Bu sebepten bölgede bulunan işletmeler sermaye miktarlarını ve işletmelerde çalışan bireyler ise eğitim seviyelerini arttırmalıdırlar. 49 yaşın altındaki işletmecilerin organik tarıma daha fazla ilgi göstermesi nedeni ile organik tarımın yaygınlaştırılmasında ve sözleşmeli tarım yapılmasında genç üreticilerle çalışılması daha uygun olacaktır. Kıraç ve sulu arazi miktarları ile işletmecilerin yaşları arttıkça toplam arazileri içersinde organik ürünlere daha az miktarda pay ayırmaktadırlar. KAYNAKLAR Akaya, Ş. ve Pazarlıoğlu, V. M., Ekonometri I. Berk Masa Üstü Yayıncılık, İzmir. Aksoy, U., ve Altındişli, A., Dünya da ve Türkiye de Ekolojik Tarım Ürünleri Üretimi, İhracatı ve Geliştirme Olanakları, İstanbul Ticaret Odası Yayın No:70, İstanbul. Anonim 2007a Anonim 2007b Anonim 2007c Burham, K. P. ve Anderson., D.R Model Selection an Inference: A Practical Information Theoric Approach, Springer-Verlag, New York. Ebeler, D. H., On the Probability of Correct Model Selecting Using the Maximum R-Square Choıce Criterion, International Economic Review, 16-2, pp Foster, C. and Lampkin, N., Organic and in-conversion land area, holdings, livestock and crop production in Europe. Commission of the European Communities, Agr. and Fisheries Programme, Project CT Mar.

10 Karadaş, K., Olgun, M. Turgut, B. Küçüközdemir, Ü. Gülseven, D., Erzurum yöresinde organik tarımda buğday-fiğ yetiştiriciliği. Tükiye III. Organik Tarım Sempozyumu. 1-4 Kasım, Yalova. Kızıloğlu, S., Erzurum İlinde Buğday, Arpa, Patates, Şekerpancarı ve Fiğin Üretim Maliyeti ve Arz Fonksiyonlarının Ekonometrik Analizi. TOAG Erzurum. Kızıloğlu, S., Kuzgun Barajından Yararlanan Tarım İşletmelerinin Yapılarındaki Değişimler- İşletmelerin, Ayçiçeği Üretimini Yaygınlaştıracak Geleceğe Yönelik Planlanması, TÜBİTAK Projesi TOGTAG/TARP-1830, s;7, Erzurum. Kızıloğlu, S. ve Olgun, A., The Efffect of Education on İrrigation water Usage: A Case Study in Kuzgun Dam Area. Europen Seminar on Extension Education, August 30-September 3, İzmir. Neter, J. Wasserman, W. And Kutner., H. M Applied Linear Regression Models. IRWIN, Homewood, IL 60430, Boston, USA. Ucal, Ş. M., Ekonometrik Model Seçim Kriterleri Üzerine Kısa Bir İnceleme. C. Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 7, sayı 2, SİVAS. Xie, B. Wang, X. Ding, Z. and Yang, Y., Critical Impact Assessment of Organic Agriculture, Journal of Agricultural and Environmental Ethics, 16: Willer, H. and M. Yussefi., The World of Organic Agriculture, Statistics and Emerging Trends, IFOAM, FIBL, pp Yavuz, F., Ekonometri: teori ve uygulama ders notları. Atatürk Üniv. Ziraat Fak. Ders Yayınları No:185, Erzurum.