TRA1 BÖLGESİNDE SÜT ÜRETİM DÜZEYİNDE ROL OYNAYAN FAKTÖRLERİN STOKASTİK SINIR MODELİ VE KESİR LOGİT/PROBİT MODELLERİ YARDIMI İLE BELİRLENMESİ

Transkript

1 TRA1 BÖLGESİNDE SÜT ÜRETİM DÜZEYİNDE ROL OYNAYAN FAKTÖRLERİN STOKASTİK SINIR MODELİ VE KESİR LOGİT/PROBİT MODELLERİ YARDIMI İLE BELİRLENMESİ Emne AŞKAN 1 Vedat DAĞDEMİR 1 Abdulbak BİLGİÇ 1 emne_askan@hotmal.com dagdemr@ataun.edu.tr ablgc@ataun.edu.tr Atatürk Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü, Erzurum ÖZET Türkye de yıllık süt üretm yaklaşık 17 mlyon ton cvarındadır. Ortadoğu ve Kuzeydoğu Anadolu Bölgelernde süt üretmler sırasıyla 1 mlyon ton ve 2,25 mlyon ton düzeyndedr. TRA1 bölesnde bulunan Erzurum, Erzncan ve Bayburt llernde 2014 yılı tbaryle süt üretm yaklaşık 0,85 mlyon ton olarak gerçekleşmş ve Türkye süt üretmnn yaklaşık %5 n sağlamıştır. Bu ller genş çayır ve mera alanına sahp olmasına karşın, yıllın yarısının kış olması, ekstansf tarımın bölgede hâkm olması, soğuk süt zncrnn yernde ve zamanında br pazarlama kanalı olarak yaygın olmamasından dolayı süt üretm mktarı stenlen sevyede değldr. Bu bağlamda; bu üç lde süt üretmnde bulunan tarımsal şletmelerde stokastk sınır model kullanılarak etknlk değerler elde edlmş ve daha sonra kesr logt ve probt modeller kullanılarak etknlk değerlerne etk eden şletme ve şletmecye at sosyo-demografk faktörler belrlenmştr. Stokastk fronter modelnde translog üretm model Cobb-Douglas üretm modelne dönüştüğü test sonucunda belrlenmş ve bu üretm modelnde ölçek esneklğ 1 den büyük belrlenerek ölçeğe göre artan getr olduğu saptanmıştır. Dolayısıyla, faktör artış oranı süt üretm artış oranın altında olduğu ve yetersz kaldığı durumu göstermektedr. Ayrıca etknlğe etk eden sosyo-demografk faktörlern çoğunluğu statstk açıdan öneml bulunmuştur. Bu faktörlern brm etkler kesr logt/probt modelnden türetlmştr. Anahtar Kelmeler: Stokastk Sınır Model, Kesr Logt/Probt, TRA1 Bölges, süt üretm DETERMINATION OF THE FACTORS PLAYING ROLES IN MILK PRODUCTION RATE IN TRA1 NUTS II REGION USING STOCHASTIC FRONTIER MODEL AND FRACTION, LOGIT/PROBIT MODELS ABSTRACT Mean annual mlk producton rate s about 17 mllon tons n Turkey for the mddle east and northeast Anatola regons, 1 mllon and 2.25 mllon tons, respectvely. In TRA1 Regon, 223

2 coverng the provnces of Erzurum, Erzncan and Bayburt, ths rate s n mllon tons accountng for 5% of the country. Ths s not a desre rate for the regon because even though t covers extended turf and pasture lands, more than half of a year s n wnter season perod, extensve type of agrcultural producton s domnant n t, cold chan of mlk s not common as a marketng tool. In ths respect, n three provnces of the regon, effcency values were estmated for dary producton facltes usng stochastc fronter model and then fractonal regresson model (logt and probt models) are used to determne the soco demographc factors affectng the effcency values. Two compettve producton functon Cobb-Douglas and Translog producton functons are used n the model and then we tested one aganst the other. We obtaned the scale effcency value whch s greater one ndcatng ncreasng returns to scale. Therefore, factor ncreasng rate s lower than mlk producton rate and not effcent. To facltate more outputs farmers should ncrease the use of nputs. In addton, most of socodemographc factors affectng effcency were found to be statstcally sgnfcant. Relatve effects of such factors were derved from fractonal regresson model (logt/probt models). Keywords: Stochastc Fronter Model, Fracton, Logt/Probt, TRA1 Regon, mlk producton 1.GİRİŞ Gelşmş ve gelşmekte olan ülkelern ekonomk kalkınma ve sanayleşme çabaları çersnde tarım sektörünün önem gün geçtkçe artmaktadır (Demr ve Sancar 2012).Tarım, sadece gıda ürünlern üreten br ekonomk brm değl, aynı zamanda sanay sektörüne grd sağlayan, sthdama ve dış tcarete öneml katkılarda bulunan br sektör olarak Türk ekonomsne de öneml katkılar sağlamaktadır (Gündüz 2011) yılında olumsuz hava ve doğa koşulları nedenyle tarımsal üretm gerleme gösterrken, bu durum ülkemz büyüme rakamlarına da olumsuz yansımıştır yılında br öncek yıla göre üretm yöntemyle gayr saf yurtç hasıla, sabt fyatlarda %2.9 luk, car fyatlarda %11.6 lık artış göstermştr. Tarım sektörünü oluşturan faalyetlern toplam katma değer se sabt fyatlarla %1.9 luk azalış göstererek, car fyatlarla %8.1 lk artış göstermştr (TÜİK, 2015). Ekonomye sağladığı katma değern yanı sıra rsk ve belrszlğn yüksek olması, tarım sektörüne yönelk sürdürüleblr poltkaların uygulanmasını gerekl kılmaktadır. Çakmak ve ark. (2008) Türkye tarımında yürütülen poltkaların temelndek üç hedef makroekonomk stkrar, Avrupa Brlğne uyum ve uluslararası rekabet düzeyn yakalamak olarak belrtlmştr. Her üç hedef tutturablmek çn üretmde etknlğn sağlanması önkoşuldur. Etknlk konusunda sürdürüleblr poltkalar gelştrmek ve uygulayablmek çn üretclern mevcut etknlk durumlarını ortaya koyan ve etknlğ etkleyeblecek sosyo-ekonomk ve demografk krterler arasındak lşkler analz eden analtk çalışmalara duyulan htyaç gün geçtkçe artmaktadır (Gündüz 2011). Tarımsal üretm faalyetlernde etknlk ölçümü konusunda uluslararası düzeyde çok sayıda araştırma yapılmıştır (Al ve Chaudhry, 1990; Battese ve ark., 1996; Fraser ve Cordna, 1999; Mathjs ve Swnnen, 2001; Ojo, 2003; Johansson, 2005; Morera Lopez ve ark., 2006; Esmael ve Orman, 2007; Ben Amor ve Muller, 2010). Türkye de tarımda etknlk ölçümler se son onbeş yıla yayıldığı görülmektedr (Aktürk ve Kıral, 2002; Tp ve Rehber, 2006; Bozoğlu ve Ceyhan, 2007; Avcı ve Kaya, 2008; Çakmak ve ark., 2008; Kılıç ve ark., 2009; Uzmay ve Adanacıoğlu, 2009; Gündüz ve ark., 2010). Hayvancılık şletmelerne yönelk etknlk analz sayısı, btksel üretm faalyetne nazaran sınırlı sayıdadır ve bunlardan bazıları süt sığırcılığı faalyetne yönelktr (Ceyhan ve ark., 2004; Bnc ve ark., 2006; Cnemre ve ark., 2006, Dagstan ve ark., 2009; Alemdar ve 224

3 ark., 2010; Ceyhan ve Haznec, 2010; Demrcan ve ark., 2010; Ören ve ark., 2010). Bu tür çalışmaların sayısının arttırılması hayvancılığa yönelk sürdürüleblr poltkaların oluşturulmasına öneml katkılar sağlayacaktır. İşletmelerde etkn üretm yapamama nedennn belrlenmes br takım önlemler alınmasına, malyetlern azaltılmasına ve karın en yükseğe çıkarılmasına yardımcı olmaktadır (Kaçıra, 2007). İktsad faalyetler çnde üretm faalyetlern temslen doğrusal, logdoğrusal, cobbdouglas (log-log), translog, CES, Zellner-Revankar genel fonksyonu veya doğrusal olmayan fonksyonlar gb çeştl fonksyon türler kullanılablr. Üretm faalyetn üretm fonksyonuyla temsl ettğmzde, üretmn grdler le çıktı(lar) arasındak bağıntıyı kuran fonksyondan bahsederz (Tutulmaz, 2012). İlk olarak Farrell (1957) tarafından fade edlen etknlk kavramı, genelde grdlern çıktıya dönüştürülme kablyet olarak tanımlanmaktadır. Farrell (1957), şletmenn etknlğnn teknk ve ekonomk etknlk olarak k grupta ncelenmesn önermştr. Teknk etknlğ, eldek grd bleşmnn en uygun şeklde kullanılarak mümkün olan maksmum çıktının üretlmes olarak tanımlamıştır. Etknlk ve vermllk analzler Farrell (1957) tarafından gelştrlen metot çerçevesnde parametrk ve parametrk olmayan k kategorde yapılablmektedr. Bu metotlar, üretm fonksyonları, programlama teknkler ve etknlk sınırı kavramlarını çermektedrler. Parametrk yöntemlern en önemls Stokastk Sınır Analz (SSA) ve çok yaygın kullanılan Cobb-Douglas fonksyonu dur. Cobb-Douglas üretm fonksyonu denklemler tarımsal üretmn fonksyonel analzlernde oldukça yoğun kullanılmaktadır (Gündoğmuş, 1998; Karkacıer, 2001). Bu kapsamda tarımsal üretm faalyetlernde etknlk ölçümü konusunda; Demr ve Mahmud (1998) stokastk sınır analz teknğn kullanarak ller ve bölgelern teknk etknlk farklarının analzn yapılmışlardır. Başarır vd. (2006), yılları arası Türk tarım performansını Gündüz ve Dağdevren (2011) Bafra lçesnde Süt üretmne etk eden faktörlern ekonometrk analzn Cobb-Douglas üretm fonksyonunu kullanarak ncelemşlerdr. Mkro düzeyde etknlğn analz edlmes gereken faalyetlerden olan hayvancılık, yem, şgücü ve dğer grdlern yoğun kullanıldığı ve sürekllk arz eden br üretm dalıdır. Türkye nn belrl bölgelernde yoğun olarak yapılan hayvancılık faalyetnde htsaslaşmış şletmelern sayısı çok azdır (Gündüz 2011). Araştırma bölges olarak seçlen TRA1 Düzey2 bölesnde bulunan Erzurum, Erzncan ve Bayburt llernde 2014 yılı tbaryle süt üretm yaklaşık 0.85 mlyon ton olarak gerçekleşmş ve Türkye süt üretmnn yaklaşık %5 n sağlamıştır (TÜİK, 2014). Bölge süt üretm mktarı Türkye ortalamasının altındadır. TRA1 Düzey 2 kapsamında yer alan süt üretm faalyet yapan hayvancılık şletmelernn etknlk ölçümünün parametrk metotlardan Stokastk Sınırı model kullanılmıştır. Sosyodemografk faktörlern brm etklernn belrlenmesnde se kesrl logt ve probt modeller kullanılmıştır. Bu çalışmada; lk önce Cobb-Douglas ve Translog modellern kullanarak süt üretmnde teknk etknlğ belrlemek ve daha sonra bu etknlğe etk eden faktörler sınırlı bağımlı modeller (probt, logt, loglog, cloglog) kullanarak ortaya koymak amaçlanmıştır. 225

4 2.MATERYAL VE YÖNTEM Stokastk sınır analz model Y x Y x v u şeklnde fade edlen üretm fonksyonu kullanılarak üretmde etknlğn tahmn edlmes çn Agner et al., (1977), Meusen ve Broeck (1977) le Battese ve Corra (1977) Stokastk Sınır Analz yaklaşımını gelştrmşlerdr. SSA yaklaşımları üretm etknlğnn tahmn edlmesnde kullanılan en öneml parametrk yöntem olma özellğn korumaktadır. Agner et al.,(1977) ve Meusen ve Broeck (1977) üretm fonksyonunun hata term ( ) nn brbrnden bağımsız k bleşenden oluştuğunu fade ederek, üretm fonksyonunu şu şeklde formüle etmşlerdr. Y x v u :1,2,,n) (1) v u (2) Y İ ;. şletmenn üretm fonksyonunu; x. frmanın grd vektörünü, katsayıyı göstermektedr. v ; şletmecnn kontrol edemeyeceğ (sıcaklık, nem, doğal afet vb) ve normal dağılıma sahp N(0, σ 2 v ) ve u den de bağımsız tesadüfî değşkendr. u ; şletmecye at spesfk özellkler kullanarak teknk etknszlğ yansıtan, negatf olmayan ve bağımsız tesadüfî değşkendr. u kullanılan fonksyona bağlı olarak yarı normal, keskl normal veya üssel dağılım gösterr. Battese ve Coell (1995), teknk etknszlğ yansıtan u de meydana gelen değşklklern açıklanmasında aşağıdak model kullanmışlardır. ui z Formülde, z şletmenn teknk etknlğn etkleyen şletmeye at spesfk özellkler yansıtan eğtm, yaş gb açıklayıcı değşkenler, δ; katsayıları göstermektedr. Stokastk sınır analz yaklaşımı le br frmanın etknlğ, gözlenen çıktının eştlk (1) kullanılarak tahmn edlen çıktıya oranı olarak belrlenmektedr (Coell et al. 2005). Buna göre, teknk etknlk aşağıdak gb formüle edlr. x Vİ ui e ui TE x V e (3) İ e Burada, u = 0 olursa tam etknlğ gösterr. Coell (1995), üretm fonksyonlarının tahmn edlmesnde maksmum olablrlk metodunun en küçük kareler metoduna göre daha uygun olduğunu fade etmştr. Bu çalışmada etknlk, Battese ve Coell (1995) tarafından gelştrlen keskl normal dağılıma sahp Cobb-Douglas tp fonksyon, maksmum olablrlk metodu kullanılarak tahmn edlmştr. Stokastk Sınır Analz kullanılarak yapılan etknlk analznde çoğunlukla Cobb-Douglas ve Translog tp üretm fonksyonlarının kullanıldığı görülmektedr (Okoye ve Onyenweaku, 2007; Alemdar ve ark., 2010). Araştırma çn tahmn edlen Cobb- Douglas tp üretm fonksyonu şu şeklde olmuştur. lny ln x v u Stokastk sınırı analz tahmnler R statstk programı kullanılarak yapılmıştır. Kesrl sınırlı bağımlı değşken model; Bu model aşağıdak gb formüle edlmştr. Py ( 1) F(x ) * y x y 1 y 0 y * 0 (4) * y 0 226

5 Bu denkleme göre bağımlı değşken olan y nn x açıklayıcı değşken (ler) ne göre değer kesrl sınırlı bağımlı modelnde elde edlen olasılık le aynıdır. Yalnızca tahmn edlen y değer 0 veya 1 gb kl br değer almaz. y değer 0 le 1 aralığında değşen oransal br değerdr. Araştırma verler Çalışmada TRA1 Düzey2 kapsamında 2014 yılına at süt sığırcılığı şletmeler ve hayvan sayıları dkkate alınarak baş hayvana sahp tarım şletmelernn devlet teşvk ve desteklemelernden faydalandığı ve büyük şletme grubunu oluşturduğu varsayılmıştır. Örnek hacmnn belrlenmesnde; Oransal örnek hacm formülü kullanılarak çftçlere uygulanacak anket sayısı belrlenmştr. Bu amaçla kullanılan formül aşağıda verlmştr (Mran 2003): n Np(1 p) 2 p(1 p) ( N 1) Px 2 px n örnek hacm, Np ana ktle, p üzernde çalışılan özellğn ana ktledek oranı, =varyansdır. Elde edlen verlere göre TRA1 Düzey 2 bölges kapsamında 182 anket sayısı %5 hata payı ve %95 güven aralığında belrlenmştr. Araştırma alanı çersndek llerde şletmelerdek hayvan sayıları brbrnden farklı olduğu çn her br lde yapılacak anket sayısı, oranları ölçüsünde llere göre Erzurum da 111, Erzncan da 57 ve Bayburt ta 14 olarak hesap edlmştr. Stokastk etknlk sınırı oluşturulan modelde betmleyc statstkler Çzelge 1 ve 2 de verlmştr. Çzelge 1. Cobb-Douglas ve Translog modeller çn betmleyc statstkler Mean Std.dev Mn Max Obs dsc Süt üretm mktarı (lny) İşgücü (lnx1) Yem mktarı (lnx2) Sermaye (lnx3) Hayvan sayısı (lnx4) Destek mktarı (lnx5) Çzelge 2. Probt-Logt- loglog- cloglog modeller çn betmleyc statstkler Mean Std.dev Mn Max Obs dsc Hane Halkı Büyüklüğü Yaş Dploması Olmayan İlkokul Ortaokul Lse Hayvan Kayıt Sstemne Kayıt Damızlık Sığır Yetştrc Brlğ Üyelğ Herhang Br Kooperatf Üyelğ Ahır Tp Eklen Alan Yem Btks Ekm Alanı Süt Sağım Maknes Var mı?

6 Mısır Slajı Kültür Hayvan Sayısı Melez Hayvan Sayısı Erzncan Erzurum Bayburt Referans 3.BULGULAR VE TARTIŞMA Çzelge 3: Cobb-Douglas ve Translog modeller le süt üretmnde teknk etknlğn belrlenmes Değşkenler Cobb-Douglas Üretm Fonksyonu Translog Üretm Fonksyonu Estmate t value Estmate t value Sabt 6.223*** *** lnx lnx *** * lnx lnx *** lnx ** I(0.5 * lnx1^2) I(0.5 * lnx2^2) * I(0.5 * lnx3^2) I(0.5 * lnx4^2) I(0.5 * lnx5^2) I(lnx1 * lnx2) I(lnx1 * lnx3) I(lnx1 * lnx4) I(lnx1 * lnx5) I(lnx2 * lnx3) *** I(lnx2 * lnx4) * I(lnx2 * lnx5) I(lnx3 * lnx4) I(lnx3 * lnx5) ** I(lnx4 * lnx5) sgmasq 0.162*** * gamma 0.623*** *** mu sgmasqu 0.101* sgmasqv 0.061*** *** sgma 0.403*** *** sgmau 0.318*** *** sgmav 0.247*** *** lambdasq lambda 1.286** ** varu sdu gammavar *Anlamlılık düzey: *=%10, **=%5, ***=%1 228

7 Cobb-Douglas ve Translog üretm fonksyonları kullanılarak yapılan etknlk analzler sonuçları Çzelge 3 de verlmştr. Cobb-Douglas üretm fonksyonunda yem mktarı (lnx2) ve hayvan sayısı (lnx4) değşken %1 düzeynde statstksel olarak anlamlı bulunurken şgücü (lnx1), sermaye (lnx3) ve destek (lnx5) mktarları anlamsız çıkmıştır. Translog üretm fonksyonu analznde se değşkenlerden (destek mktarı) lnx5 %5 oranında anlamlı ve negatf, yem mktarı (lnx2) %10 düzeynde anlamlı hesaplanmıştır. 229

8 Çzelge 4: Probt, logt, loglog, cloglog modeller le etknlğe etk eden faktörlern analz Değşkenler Logt Probt loglog cloglog Estmate t value Estmate t value Estmate t value Estmate t value Sabt 1.726*** *** *** *** Hane halkı Büyüklüğü Yaş * Dploması Olmayan 0.475** ** ** ** İlkokul Ortaokul 0.353* * * * Lse 0.386* * * * Hayvan Kayıt Sstemne Kayıt Damızlık Sığır Yetştrc * * * * Brlğ Üyelğ Herhang Br Kooperatf Üyelğ Ahır Tp Eklen Alan Yem Btks Ekm Alanı Süt Sağım Maknesı Var mı? 0.188** ** ** ** Mısır Slajı Kültür Hayvan Sayısı Melez Hayvan Sayısı *** *** *** *** Erzncan 0.368* * * * Erzurum Bayburt Referans *Anlamlılık düzey: *=%10, **=%5, ***=%1 230

9 Logt, probt, loglog ve cloglog modeller le yapılan analzler Çzelge 4 de verlmştr. Kullanılan modellern hepsnde anlamlılık düzeyler aynı hesap edlmştr. Modellerde kullanılan açıklayıcı değşkenlerden melez hayvana sahp şletmelern %1 düzeynde statstksel olarak anlamlı bulunmuş ve şaret negatf çıkmıştır. Dploması olmayan ve süt sağım maknesne sahp olan şletmeler %5, ortaokul, lse mezunu şletmec çftçler le damızlık sığır yetştrc brlğne üye şletmeler % 10 düzeynde statstksel olarak anlamlı bulunmuştur. Araştırmada yapılan analzler sonucu ölçek esneklğ 1.24 olarak bulunmuştur. Ölçek esneklğnde ölçeğe göre artan getr vardır. Süt şletmelernde kaynaklar etkn kullanılmış fakat yeterl sevyede kullanılmamıştır. Kaynak kullanımını arttırmak süt üretm mktarını daha da artıracaktır. Yan br brm kaynak artışı br brmden daha fazla ürün elde edlmesn sağlayacaktır. Buna göre şletmeler kaynak kullanım mktarlarını arttırmalıdırlar. KAYNAKLAR Agner, D.J., Lovell, C.A.K., Schmdt, P., Formulaton and estmaton of stochastc fronter producton functon models. Journal of Econometrcs. 6: Alemdar, T., Bahadır, B., Ören, M.N Cost and return analyss and techncal effcency of small scale mlk producton: A case study for Cukurova regon, Turkey. Journal of Anmal and Veternary Advances, 9 (4): Al, M., Chaudry, M.A., Inter-regonal farm effcency n Pakstan s Punjab: A fronter producton functon study. Journal of Agrcultural Economcs, 4 (1): Aktürk, D., Kıral, T., Ver zarflama yöntem le tarım şletmelernde pamuk üretm faalyetnn etknlğnn ölçülmes. Ankara Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Blm Dergs, 8 (3): Avcı, M.A., Kaya, A.A., Geçş ekonomler ve Türk tarım sektöründe etknlk ve toplam faktör vermllğ analz. Ege Akademk Bakış, 8 (2): Battese, G., Coell, T., A model for techncal neffcency effects n a stochastc fronter producton functon for panel data. Emprcal Economcs, 2: Battese, G.E., Corra, G.S., Estmaton of a producton fronter model wth applcaton to the pastoral zone of Eastern Australa. Australan Journal of Agrcultural Economcs, 21: Battese, G.E., Malk, S.J., Gll, M.A., An nvestgaton of techncal neffcences of producton of wheat farmers n four dstrcts of Pakstan. Journal of Agrcultural Economcs, 47 (1-4): Başarır, A., Karlı, B. and Blgç, A. (2006). An Evaluaton of Turksh Agrcultural Producton Performance, Internatonal Journal Of Agrculture&Bology, 8 (4): Ben Amor, T., Muller, C., Applcaton of stochastc fronter n the estmaton of techncal effcency of rrgated agrculture n Tunusa. Agrcultural Journal, 5 (2): Bnc, T., Demrcan, V., Zulauf, C.R., Assessng Producton Effcency of Dary Farms n Burdur Provnce, Turkey. Journal of Agrculture and Rural Development n the Tropcs and Subtropcs, 107 (1): 1 10 Bozoğlu, M., Ceyhan, V., Measurng the techncal effcency and explorng the neffcency determnants of vegetable farms n Samsun provnce, Turkey.Agrcultural Systems, 94 (3): Ceyhan, V., Cnemre, H.A., Bozoğlu, M., Demryürek, K. ve Kılıç, O., Karadenz Bölgesndek Alabalık İşletmelernde Ekonomk Etknlk. Türkye VI. Tarım Ekonoms Kongres, Eylül, Tokat, s Ceyhan, V., Haznec, K., Economc effcency of cattle-fattenng farms n Amasya provnce, Turkey. Journal of Anmal and Veternary Advances, 9 (1): Cnemre, H.A., Ceyhan, V., Bozoğlu, M., Demryürek, K., Kılıç, O., The cost effcency of trout farms n the Black Sea regon, Turkey. Aquaculture, 251, Coell, T.J., Recent developments n fronter estmaton and effcency measurement. Australan Journal of Agrcultural Economcs, 39: Coell, T., Prasada Rao, D.S., O Donnell, C.J., Battese, G.E., An ntroducton to effcency and productvty analyss. Kluwer Academc Publshers, Second Edton, pp.350. Çakmak, E., Dudu, H., Öcal, N., Türk Tarım Sektöründe Etknlk: Yöntem ve Hanehalkı Düzeynde Ncel Analz. Türkye Ekonom Poltkaları Araştırma Vakfı Yontem_ve_Hanehalk_Duzeyn de_ncel_analz.pdf, Erşm: ) Dagstan, E., Koc, B., Gul, M., Parlakay O., Akpnar, M.G Identfyng techncal effcency of dary cattle management n rural areas through a non-parametrc method: A case study for the East Medterranean n Turkey. Journal of Anmal and Veternary Advances, 8(5): Demr, N., Mahmud, F.S. (1998), Regonal Techncal Effcency Dfferentals n the Turksh Agrculture, Indan Economc Revew, 33(2) 231

10 Demr, N., Sancar, C. (2012). Gümüşhane İl ve Çevresnde Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelern Sosyal, Ekonomk ve Teknk Analz. Alınter Dergs, 23 (B) Demrcan, V., Bnc, T., Zulauf, C.R., Assessng pure techncal effcency of dary farms n Turkey. Agrcultural Econonomcs Czech, 56 (3): Esmael, A., Omran, M., Effcency analyss of fshery n Hamoon Lake: Usng DEA approach, Journal of Appled Scences, 7 (19): Farrell, M.J., The measurement of productve effcency. Journal of Royal Statstcal Socety, Seres A, CXX, Part 3: Fraser, I., Cordna, D., An applcaton of data envelopment analyss to rrgated dary farms n Northern Vctora, Australa. Agrcultural Systems, 59 (3): Gündoğmuş E, (1998). Ankara İl Akyurt İlçes Tarım İsletmelernde Ekmeklk Bugday (Trtcum aestvum L.) Üretmnn Fonksyonel Analz ve Üretm Malyetnn Hesaplanması Turksh Journal of Agrculture and Forestry 22 (3): Gündüz, O., Ceyhan, V., Esengün, K., Dağdevren, M., Kayısı yetştrclğ yapan şletmelerde ekonomk etknlk: Darende lçes örneğ. Türkye IX. Tarım Ekonoms Kongres, Şanlıurfa, s Gündüz, O., Süt Sığırcılığında Teknk Etknlk: Stokastk Etknlk Sınırı Yaklaşımı. HR.Ü.Z.F. Dergs, 2011, 15(1): Gündüz, O., Dağdevren, M., Bafra İlçesnde Süt Malyetnn Belrlenmes ve Üretm Etkleyen Faktörlern Fonksyonel Analz, Yyü Tar Bl Derg (Yyu J Agr Scı) 2011, 21(2): Johansson, H., Techncal, allocatve and economc effcency n Swedsh dary farms: The Data envelopment analyss versus the stochastc fronter approach. XI th Internatonal Congress of the European Assocaton of Agrcultural Economsts (EAAE), Copenhagen, Denmark, August Karkacıer O, (2001). Tarım Ekonoms Alanına İlşkn Fonksyonel Analzler ve Bu Analzlerden Çıkartılablecek Bazı Kanttatf Bulgular. Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Yayınları No:49, Ders Notları Sers No:26, Tokat. Kaçıra, Ö. Ö.,2007. Mısır üretmnde etknlk analz: Şanlıurfa l örneğ. Yayınlanmamış Doktora Tez, Çukurova Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü, Adana. Kılıç, O., Ceyhan, V., Alkan, I., Determnants of economc effcency: a case study of hazelnut (Corylus avellana) farms n Samsun Provnce, Turkey. New Zealand Journal of Crop and Hortcultural Scence, 37 (3): Mran, B., Temel İstatstk. Ege Ünverstes Basımev, Bornova, İzmr. Öğrenc Seçme ve Yerleştrme Merkez Öğrenc Seçme Sınavı Kılavuzu. Ankara: Meteksan Anonm Srket. Meeusen, W., Van den Broeck, J., Effcency estmaton from cobb-douglas producton functons wth composed error. Internatonal Economc Revew. 18: Morera López, V.H., Bravo-Ureta, B.E., Arzub, A., Schlder, E., Multoutput techncal effcency for Argentnean dary farms usng stochastc producton and stochastc dstance fronters wth unbalanced panel data. Economía Agrara, 10: Mathjs, E., Swnnen, J., Producton organzaton and effcency durng transton: an emprcal analyss of East German agrculture. The Revew of Economcs and Statstcs, 83: Ojo, S.O., Productvty and techncal effcency of poultry egg producton n Ngera. Internatonal Journal of Poultry Scence, 2 (6): Okoye, B.C., Onyenweaku, C.E., Economc effcency of small-holder cocoyam farmers n Anambra state, Ngera: A translog stochastc fronter cost functon approach. Agrcultural Journal, 2 (4): Ören, M.N., Alemdar, T., Parlakay, O., Yılmaz, H., Seçer, A., Güngör, C., Yaşar, B., Gürer., B., Adana lnde arıcılık faalyetnn ekonomk analz. Tarımsal Ekonom Araştırma Ensttüsü (TEAE) yayınları No: 178, Ankara. Tp, T. ve Rehber, E., Measurng techncal effcency and total factor productvty n agrculture: The case of the South Marmara regon of Turkey. New Zealand Journal of Agrcultural Research, 49 (2): Tutulmaz, O., (2012) Teknk Etknlk Analznde Stokastk Sınır Yöntem Kullanımı Üzerne Br Değerlendrme. Htt Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl 5, Sayı 1, Hazran 2012 ( ). TÜİK, T.C. Başbakanlık Türkye İstatstk Kurumu Vertabanı, ( /vt/vt.htm, erşm: ) TÜİK, Başbakanlık Türkye İstatstk Kurumu, Hayvansal/Üretm İstatstkler/ver.doc Erşm: Uzmay, A., Adanacıoğlu, H., A study on whether maze for slage s an alternatve to cotton farmng n Izmr, Turkey: Gross margn and data envelopment analyss. Journal of Food, Agrculture & Envronment, 7 (3&4):