Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Osmanbey-Şanlıurfa 2

Transkript

1 HARRAN OVASI NDA PAMUK ÜRETİMİNDE GİRDİ-ÇIKTI İLİŞKİSİNİN STOKASTİK SINIR ÜRETİM FONKSİYON MODELLERİYLE BELİRLENEREK ÜRETİMİN TEKNİK ETKİNLİĞİNE TESİR EDEN FAKTÖRLERİN KESİRLİ REGRESYON MODELLERİ YARDIMIYLA SAPTANMASI 1 Tamer IŞGIN 1 Abdulbak BİLGİÇ 1 Remzye ÖZEL 1 Fatma ÖCAL KARA 2 tsgn@yahoo.com tebrk@yahoo.com rozel@harran.edu.tr focal@harran.edu.tr 1 Harran Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü, Osmanbey-Şanlıurfa 2 Atatürk Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü, Erzurum ÖZET Harran Ovası pamuk sektöründe üretm etknlğnn ölçülmes amacıyla, 2012 yılı pamuk sezonunda faalyet gösteren çftçlermzden tabakalı örneklemeyle seçlen 126 deneğe doldurmaları çn sezon başlangıcında çftç günlükler dağıtılmış ve sezon boyunca da bu çftçlermze sıkça yapılan zyaretler vasıtasıyla dağıtılan günlüklern yernde kontrolü sağlanmaya çalışılmıştır. Böyle br yaklaşımla, araştırma ekbmz ve katılımcı çftçlermz arasında samm br ortam yaratılarak çftçlermzn araştırmaya motve olmaları ve bu sayede de günlüklere yanlış blgnn şlenmes rsknn en aza ndrlmes sağlanmıştır. Bu araştırmada Harran Ovası ndak tarım şletmelernde pamuk üretmn belrleyen faktörler k aşamalı br model yardımıyla belrlenmştr. Brnc aşamada grd-çıktı lşksnden hareketle stokastk sınır üretm fonksyon model tahmn edlmştr. Elde edlen etknlk skorlarına tesr eden faktörlern belrlenmesnde kesrl logt ve kesrl probt modeller k aşamalı br yaklaşım çerçevesnde knc aşamada kullanılmıştır. Standart Cobb-Douglas üretm fonksyon modelne göre statstk üstünlük sağlayan Translog üretm fonksyonundan elde edlen ölçek esneklğne bakıldığında, Harran Ovası pamuk şletmelernn ölçeğe azalan getr altında faalyet gösterdkler saptanmıştır. İknc aşamada kullanılan şletme ve şletmecyle lgl demografk ve çevresel faktörlern çoğunluğu statstk açıdan anlamlı bulunmuş ve bu faktörlern brm etkler ortaya konulmuştur. Anahtar Kelmeler: Harran Ovası, pamuk, üretmn teknk etknlğ, stokastk sınır üretm fonksyonu, kesrl sınırlı bağımlı model 1 Bu araştırmada kullanılan verler, 110K374 nolu TÜBİTAK 1001 Projes kapsamında derlenmştr

2 DETERMINING THE INPUT-OUTPUT RELATIONSHIP IN COTTON PRODUCTION OF HARRAN PLAIN VIA STOCHASTIC FRONTIER PRODUCTION FUNCTIONS AND USING FRACTIONAL REGRESSION MODELS TO DETERMINE THE FACTORS AFFECTING TECHNICAL EFFICIENCY OF PRODUCTION ABSTRACT In pursut of producton effcency n the Harran Plan cotton ndustry, 126 partcpatory cotton farmers, selected usng a stratfed random samplng process, were suppled dares to fll out begnnng the 2012 producton season and later on these dares were to be controlled by frequent vsts to these farmers throughout the season. Such a scheme adopted n ths work resulted n sncere relatonshps establshed between the survey workers and the sampled farmers, whch ultmately lead to a better motvaton by the farmers n the survey. Hence runnng the rsk of recordng fallacous entres n the dares was mnmzed. Factors of cotton producton realzed by the Harran Plan farm enterprses were determned usng a two-stage model. In the frst stage, a stochastc fronter producton functon was estmated based on the nput-output relatonshp. In the second stage, fractonal logt and fractonal probt models were mployed wthn ths two-stage framework to determne the factors affectng effcency scores obtaned. The Translog fronter producton functon was found to be an adequate representaton of the data, gven the specfcaton of the correspondng Cobb-Douglas fronter model. Scale elastcty results from the translog model demonstrate that the local cotton farmers sampled operate under decreasng returns to scale. Moreover, strkng results are obtaned from the second stage calculatons when we ncorporate farm and farmer related characterstcs nto the statstcal models renderng that most of these characterstcs turned out to be statstcally sgnfcant based on ther margnal effects. Keywords: Harran Plan, cotton, producton effcency, stochastc fronter producton functon, fractonal regresson 1. GİRİŞ Pamuk tarımı, Türkye'nn önem derecesne sahp ovalarında tarımsal faalyetn temeln oluşturarak çftçlern ana geçm kaynağı halne gelmş ve ulusal tekstl sektörüne hammadde sağlaması bakımından en öneml ekonomk faalyet kollarından brs konumunu almıştır. Neredeyse tamamen küçük ölçekl, orta gelr grubundak çftçlern hakm olduğu ve Türkye de pamuk üretmnn yaklaşık %34 ünün karşılandığı Güneydoğu Anadolu Bölges'nn (GAP) en büyük ovalarından brs olan Harran Ovası nda se, benzer şeklde pamuk üretm yaygın olarak gerçekleştrlmekte olup, çftçler arasında en kârlı tarımsal faalyet kolu olarak kabul edlerek güncellğn korumaktadır. Netekm, 1995 yılında Harran Ovası nda hektar arazye pamuk eklmş ve bundan ton pamuk üretm gerçekleşmştr. Bu statstkler 2014 yılına gelndğnde ekm alanı bakımından 8 e katlanarak hektar a, üretm mktarı bakımından se, 10 a katlanarak ton değerne ulaşmıştır (TUIK, 2015). GAP bölgesnde kırsal nüfusun tarıma dayalı olarak yaşamını sürdürdüğü blnmekle beraber, tarımsal üretmde verm ve kalte değerlernn, kullanılan randımansız tarım teknkler nedenyle düşük sevyelerde oldukları bldrlmektedr (GAP Bölge Müdürlüğü, 2004). Bnc ve ark. (2006a) Harran Ovası nda yapmış oldukları br çalışmada, pamuk üretmnn randımansız br düzeyde gerçekleştrldğn rapor etmşlerdr. Dahası, ovada yaygın olarak cra 374

3 edlen aşırı sulama, artan taban suyu sorunuyla beraber çoraklaşmaya neden olmakta ve bunun sonucunda da cdd ürün kayıpları meydana geleblmektedr (Çullu ve ark., 2010; Basal ve Sezener, 2013). Bu ve benzer ntelktek etmenler se, tarımsal ürün fyatları ve dolayısyle zra gelr üzernde olumsuz etkler yaratablmektedr. Ayrıca, mevcut pazarlama sstem çftçlern, ürünlern tatmnkar br fyat düzeynde pazara sunmalarını sağlamaya yeterl değldr. Sonuç olarak, çftçlern çoğunluğu yoksulluk döngüsü çersnde sıkışıp kalmaktadır. Küçük ölçekl ve orta gelrl çftçlern ekonomk açıdan büyümelernn garantye alınmasında üretm performansının nasıl artırılacağı hususu ve bu bağlamda, ova çftçlernn üretm etknlklernn ölçülmes ve analz edlmes büyük önem arzetmektedr. Tam etknlk düzeynde faalyet gösteren çftçlern üretm fonksyonlarının blndğ varsayılırken, pratkte bu fonksyonlara at parametrelern hçbr zaman blnememes bunların, parametrk (Stokastk Sınır Analz, SSA) ve parametrk olmayan (Ver Zarflama Analz, VZA) teknklerle tahmn edlmeler gerekllğn ortaya koymuştur. Bu noktandan hareketle, etknlk konusundak lteratür k yönde gelşme göstermekte olup, brncsnde parametrk teknkler (Dowson ve Lngard, 1989; Bravo-Ureta ve Reger, 1990; Battese ve Coell, 1992; Coell ve ark., 2003; Bnc ve ark., 2006b) kullanılırken, kncsnde daha çok parametrk olmayan teknkler ön plana çıkmıştır (Seford ve Thrall, 1990; Shafq ve Rahman, 2000; Coell ve ark., 2002; Bnc ve ark., 2006a). Parametrk teknkler üzerne yoğunlaşan lteratürün çoğunluğu teknk etknlk ve vermszlk 2 faktörlern SSA model çnde eşanlı olarak gelştrmşlerdr (Wang ve ark., 1996; Ekayanake, 1987; Kalrajan, 1989; Kalrajan ve Shand, 1989; Battese ve Coell, 1995; Sesabo ve Tol, 2005; Sharma ve ark., 1999). Bu yaklaşıma karşın dğer bazı araştırmacılar tarafından k basamaklı yöntemn terch edldğ görülmüş ve brnc basamakta teknk etknlk değerler tahmn edlrken, knc basamakta teknk vermszlkte rol aldığı düşünülen değşkenlern etkler ortaya konulmuştur. Öte taraftan, çftçnn kontrolü altındak faktörlern etklernn eşanlı br model çnde ele alınmasının önem vurgulanırken, k basamaklı yöntem geçerllğn halâ korumaktadır. Bu çalışmada; Harran Ovasında faalyet gösteren pamuk üretclernn teknk etknlk değerler Cobb-Douglas ve Translog üretm fonksyonları temel alınarak Stokastk Sınır Model yardımı le tahmn edlmştr. İk üretm fonksyonundan brnn (Cobb-Douglas) dğerne (Translog) yuvalandığı statstk açıdan öncelkle test edlmş ve test netcesnde geçerllğn koruyan üretm fonksyonu üzernden teknk etknlk değerler hesaplanmıştır. Daha sonra knc basamakta, çftç ve tarımsal şletmeye at faktörlern teknk vermllk üzerndek etkler kesrl sınırlı bağımlı modeller (logt ve probt) yardımı le ortaya konulmuştur. Bu modellern brbrne olan üstünlükler statstk açıdan test edlmştr. Aynı zamanda teknk vermllk üzerndek her br modeln brm etkler ortaya konulmuştur. Bu çalışmanın çıktıları pamuk üretmnde vermllğn artırılmasında yerel ve ulusal yönetclern daha etkn tarım poltkalarının oluşturulmasında ve uygulanmasında ışık tutacağı beklenmektedr. Çalışmanın bundan sonrak kısımlarında, ekonometrk model le brlkte ver kısmı İknc Bölüm de detaylı olarak ele alınacaktır. Çıktıların sunumu ve tartışma Üçüncü Bölüm de ele alınacaktır. Son Bölümde se sonuçlar kısaca yorumlanacaktır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1 Araştırmada kullanılan materyal ve örnekleme dzaynı Türkye de tarımla lgl çeştl statstkler olmasına karşın, Tarım Ekonoms alanında derlenen şletme düzeyndek mkro verlerde br takım eksklklern ve hatta km zaman da yanlış blglendrmelern bulunduğu, araştırıcılar arasında yaygın olarak kabul edlen br 2 Bu çalışmada vermszlk le etknszlk termler aynı anlamı çerdğnden etknszlk term yerne daha çok vermszlk termnn kullanımı terch edlecektr. 375

4 görüştür. Tarım sektöründe şletme anketler genelde br üretm dönem öncesne at soruları kapsadığı çn, deneklern bazı rakamları hatırlamakta güçlük çektkler ve ankettek soruları yanıtlarken başka deneklern yönlendrmelerne maruz kaldıklarına dar anektodlar araştırmacılarca bldrlmektedr. Bu duruma özellkle üretm malyetler ve şçlk le lgl sorularda daha sık rastlanmaktadır. Genelde çftçler, yaptıkları en son faalyet olan ürün satışlarındak fyatları y hatırladıkları halde, geçmşte gerçekleştrdkler grd alımlarını, sarfettkler ale ş gücü mktarlarını ve şletmelernde çalıştırdıkları yabancı şçler çn ödedkler tutarları ve bunların sarf ettğ çalışma saatlern hatırlamakta zorlanmaktadırlar. Dolayısıyla, anket sorularının, malyetler kapsayan bu bölümlernde deneklern, komşu çftçlern verlern baz almak gb yanlış sonuçları doğurablecek faalyetlere grştkler görülmektedr. Bütün bunlara lâveten br de deneklern, mal durumlarıyla lgl bazı sorulara maksatlı olarak çarpık yanıtlar vereblecekler gerçeğ de ortadadır. İşte tüm bu sebeplerden dolayı şletme anket çalışmalarında br takım yöntem ve uygulamalarla bu sakıncaların asgar br düzeye ndrlmes gereğ doğmaktadır. Bu maksada hzmet edecek şeklde araştırmada kayıt sstemne dayalı kontrollü çftç örneklemes yöntem adapte edlmştr. Bu yöntem, katılımcı çftçy motve etmek çn br teşvk prm uygulamasını da desteklemektedr. Bu araştırmada, günlük dağıtılacak çftç sayısını belrlemek çn şletme örneklemes yapılmıştır. Görüşme yapılacak şletmeler belrlemek çn, üretm yılında araştırma alanında faalyet gösteren şletmeler şletme arazs genşlkler baz alınarak belrlenmştr. Bu şlem en doğru br şeklde yapablmek çn bölgede bulunan 8 adet sulama brlğnn verler esas alınmıştır. Böylece 1029 adet tarım şletmes olduğu tesbt edlmştr. İşletme arazs büyüklüğüne göre belrlenen bu 1029 adet şletme, popülasyonu (anaktley) oluşturmaktadır. Popülasyonda yer alan çftçlern şletme büyüklükler dkkate alınarak hesaplanan varyasyon katsayılarının yüksek oranlarda çıkması, yan Harran Ovası pamuk tarımında araz dağılımının yüksek oranda heterojen olması, araştırmada tabakalı br örneklemeye gdlmesn zorunlu kılmaktadır. Böylece, Neyman örnekleme yöntem kullanılarak her tabakada görüşülmes gereken çftç sayısı sırasıyla 49, 49, 21 ve 7 olarak hesaplanarak toplam 126 sayısına ulaşılmıştır. 2.2 Ekonometrk model Lteratürde yaygın br şeklde kullanılan Stokastk Sınır Analz (SSA) her hang br ekonomk faalyet kolunun etknlğn ortaya koymak çn sınır üretm fonksyonlarını tahmnlemede kullanılmaktadır. Ver Zarflamanın aksne SSA da kullanılan üretm fonksyonun yapısı le vermszlk termlernn dağılımı hakkındak blgler son derece önemldr. Mkroekonomk teorye uygun olarak verlen her grd vektörü setnde azam üretm düzeyn fade eden üretm fonksyonun yapısı blnmeldr (Hennngsen ve Hennng, 2009). Dolayısıyla, kuramsal olarak her br gözlem üretm fonksyonun üzernde ve altında gerçekleşyorsa bu teknk vermszlğ fade etmektedr. Dolayısıyla, varsayımsal olarak tüm kalıntılar ya negatf veya sıfırdır. Postf olmayan kalıntılı br üretm fonksyonu şu şeklde gösterleblr: ln y ln f x u, u 0, (1) Burada u 0 postf olmayan kalıntıları fade etmektedr. Bu amaca ulaşmada br çözüm En Küçük Kareler Yöntem kullanarak ortalama üretm fonksyonunu tahmn etmek ve daha sonra tüm kalıntıların negatf ve sıfır olacak şeklde üretm fonksyonunu olabldğnce yukarıya doğru kaydırılmalıdır (Hennngsen ve Hennng, 2009). Fakat bu böyle br durum, statstksel kalıntılardan yoksun ve aynı zamanda ayrık gözlemlere son derece duyarlı olacaktır. Bu 376

5 problemlere çözüm olarak, Meeusen ve van den Broeck (1977) ve Agner, Lovell ve Schmdt (1977) brbrlernden bağımsız olarak hem statstksel kalıntıları çeren ve hem de teknk vermszlkler ortaya koyan gelecek şu model önermşlerdr: ln y ln f x u v, u 0, (2) u 0 Burada teknk vermszlğ (etknszlğ) ve v se geleneksel kalıntıları fade etmektedr. Bu model şu şeklde tekrar yazılablr (Coell ve ark., 1995): u v y f x e e (5) Çıktı odaklı teknk etknlk (TE) gözlemlenen çıktı le breysel stokastk sınır çıktısı arasındak orandan barettr (Coell ve ark., 1995). Bu da: TE u v y f x e e u e (3) v v f x e f x e SSA at parametreler genellkle En Yüksek Olablrlk Fonksyonu tarafından tahmn edlmekle brlkte, tahmnleme önces modeln kalıntılarının dağılımı hakkında varsayımlarının 2 v N 0, v dağılımına sahp yapılması gerekr. Genellkle, sstematk (sıradan) kalıntılar 2 ken, vermszlk term u N, u poztf yarı-normal veya br poztf kırpılmış normal dağılımı serglerken ortalaması ve varyansı dr. Dğer taraftan u ve v termler br brnden bağımsızdırlar. Bu u kalıntılarının dğer öneml br özellğ kend ortalamasının alacağı tahmn değere bağlı olarak br dağılım serglemektedr: 0 olduğunda poztf yarı-normal dağılımı takp ederken, 0 poztf kırpılmış normal dağılımı takp etmektedr. Bütün bu varsayılar toplam kalıntı termnn u v sola çarpık dağılımı göstermek zorundadır, buda toplam kalıntıların yoğunluk fonksyonun solda düz ve sağda dk olmasına sebep olmaktadır (Hennngsen ve Hennng, 2009). Teknk etknlk değerler SSA dan türetldkten sonra TE değerlerne etk eden çftçnn ve çftlk şletmesnn dğer sosyo-demografk faktörler kesrl sınırlı bağımlı model tarafından analz edlmes gerekr 3. Öncelkle kesrl regresyon model w TE fonksyonel yapısının varlığı hakkındak varsayımı zorlar ve w bağımlı değşkenn ver türetme şlem le tutarlı olup, verler [0, 1] brm sınırında kalarak sıfır veya brn gerçekleşmesnden tamamen bağımsız olarak gerçekleşmektedr. Dğer taraftan, TE değerler br oran sonucundan (gerçekleşen çıktının stokastk sınır çıktısına oranından) kaynaklandığından sansürlü veya ver türetme şlemnn br sonucu değldr. Dolayısıyla çftlmt Tobt model geçerllğn yetrmektedr. Bu karşın kesrl sınırlı regresyon modelndek şartlı ortalama: E w x G xβ (4) Burada G(.), 0 G(.) 1 brm sınırında kalmak şartı le bazı doğrusal olmayan fonksyonları x β e fade etmektedr. Bunlardan yaygın kullanılanlardan logt, G x β, ve probt, 1 x β e 2 v 3 Kongrenn sayfa kısıt sınırlaması dkkate alınarak En Yüksek Olablrlk Fonksyonlarının gösterm burada verlmeyecektr. 377

6 x β xβ G, modellerdr. Papke ve Wooldrdge (1996) gelştrmş oldukları En Yüksek Olablrlk Fonksyonu yardımı le modele lşkn parametreler elde edlmektedr. Modele at brm etkler: x k x k x β 1 G G G k Sürekl değşken söz konusu se x βxβ xβ G G G Kukla değşken söz konusu se xk 1 xk 0 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Her k basamakta kullanılacak değşken setne at betmleyc statstkler Çzelge 1 de verlmştr 4. Translog ve Cobb-Douglas üretm fonksyonlarının parametreler SSA yardımı le tahmn edlmştr. Bu modellern parametre tahmn sonuçları sayfa sınırlaması nedenyle metn çerğne dahl edlememştr. Burada her k üretm fonksyonun brbrne olan üstünlükler tartışılacaktır. Verlern Cobb-Douglas üretm fonksyonu tarafından açıklanmaktadır önermesn ler süren sıfır hpotezne karşın, bu kısıtlardan en az br tanesnn sıfırdan farklı olduğunu ler süren alternatf hpotezle Translog üretm fonksyonu desteklenmektedr. Yapılan test sonucunda Translog üretm fonksyonu uygun bulunmuş ve Harran Ovasındak pamuk üretm verlern Translog üretm fonksyonu en y br bçmde temsl etmektedr (Olablrlk Oran test =35.42, p<0.025, serbestlk dereces=13). Benzer şeklde Cobb-Douglas üretm fonksyonu En Küçük Kareler Yöntemne nspetten verlere daha uyumlu olduğu yapılan test sonucunda anlaşılmıştır. Cobb-Douglas üretm fonksyonunda üretm aşamasında kullanılan kmyasal laç değşken le araz mktarı değşken statstk açıdan poztf ve anlamlı bulunurken, Translog üretm fonksyonunda se toplam tohum mktarı değşken le kmyasal laç değşken poztf ve statstksel açıdan öneml bulunmuştur. Benzer şeklde hesaplanan çftlğn ölçek esneklğ de çftlğn teknk etknlk düzeynden bağımsızdır. Cobb-Douglas üretm fonksyonunda en büyük esneklğ araz varlığı değşkennden kaynaklanmıştır (0.74). Bunu sırasıyla sermaye ve kmyasal laç değer değşkenler takp etmştr. Cobb-Douglas üretm fonksyonunda ölçek esneklğ yaklaşık 0.96 bulunurken, bu değer Translog üretm fonksyonunda daha düşük br düzeyde olup, 0.64 olarak bulunmuştur. Her k durumda da bölgede pamuk üretmnde azalan br getr söz konusudur. Bu bağlamda, verm düzeyn (veya pamuk üretmn) artıracak şeklde çftçler tarafından grd düzeylernn yenden rasyonel br şeklde düzenlenmes gerekr. Grd kullanım düzeynn yenden düzenlenmesnde Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı ndan uygun zaman ve mekanda teknk desteklern alınması, çftç eğtmnn artırılması ve çftçlern teknolojk yenlklere açık olması ve benmsemes teknk vermllğ artırıcı unsurlar arasında sıralanablr. Bu bulgular bölgede daha önce yapılmış olan çalışma sonuçlarını teyt etmektedr (Bnc ve ark., 2006a). Cobb-Douglas ve Translog üretm fonksyonlarının ortalama etknlk düzeyler sırasıyla 0.83 ve 0.85 olarak bulunmuştur. Her k üretm fonksyonundan türetlen teknk etknlk değerlernn brbrne olan uyumu Şekl 1 de verlmştr. Şekl 1 den anlaşılacağı üzere Cobb-Douglas üretm fonksyonun düşük teknk etknlk düzeylernde Translog üretm fonksyonu daha yüksek teknk etknlk düzeylern tahmn edeblmştr. Bazı gözlemler çn ters durumda söz konusudur. Modeldek gamma sıfırla br arasındadır ve bu parametre teknk vermszlğ fade etmede öneml parametres br anlam taşımaktadır. Bu parametre sıfır olursa, teknk vermszlk kalıntıları (u) anlamsız olmakta ve sonuçlar En Küçük Kareler Yöntemne yaklaşmaktadır. Gamma parametres br 4 Kongrenn sayfa sınırı olduğundan dolayı betmleyc statstkler burada tartışılmayacaktır. (5) 378

7 olursa, bu defa sstematk kalıntılar (v ) br anlam fade etmemektedr ve üretm sınırındak sapmaların tümü teknk vermszlkten kaynaklanmaktadır. Gamma parametres Cobb-Douglas ve Translog üretm fonksyonlarında sırasıyla ve olarak tahmn edlmş ve statstk açıdan öneml bulunmuştur. Dolayısıyla, her k üretm fonksyonlarında hem sstematk kalıntıların ve hem de teknk etknszlk üretm sınır fonksyonundan sapmasında öneml rol oynamasına karşın, üretm fonksyonun sınırdan sapmasından teknk etknszlk sstematk kalıntılardan daha öneml olduğunu söyleyeblrz. Cobb-Douglas üretm fonksyonunda toplam varyansın yaklaşık %72 s teknk vermszlkten kaynaklandığını, Translog üretm fonksyonunda se meydana gelen toplam varyans değşmesnn %73 ü teknk etknszlkten kaynaklandığını söyleyeblrz. Dolayısıyla teknk etknszlğ dkkate almayan modeller sapmalı, tutarsız ve sonuçta etkn değldrler. Modeln knc basamak sonuçlarına dayalı olarak hesaplanan brm etk (marjnal) sonuçları Çzelge 2 de verlmştr. Modellern brm etklern tartışmadan önce her br kesrl sınırlı regresyon modelnn çft-sınır tobt modelne karşı testler cra edlmştr. Test sonucunda kesrl logt model (LM=3.066, p<0.080) ve kesrl probt model (LM=2.597, p<0.107) çft-sınır tobt modelne terch edlmştr. Kesrl logt ve probt modeller doğrusal olmadığından brm etkler tahmn parametre değerlernden daha fazla anlam taşımaktadır. Dolayısıyla bzler modeln tahmn değernden zyade brm etklern tartışacağız. Burada brm etklern statstk açıdan öneml görülen değşkenler üzernde duracağız. Lse, yüksekokul ve ünverste mezunu olan çftçlern ortak okul eğtmnden daha düşük düzeyde bulunan çftçlere göre pamuk üretmndek teknk etknlkler daha az olmaktadır. Bu da eğtmle kazanılan beşer sermayenn pamuk üretmnde teknk etknlğ artırmada yetersz kaldığı, bu durumun bu çftçler tarafından belk de daha fazla karlı tcar faalyetlerde kullanıldığı anlamını fade edeblr. Dğer taraftan ale büyüklüğü artıkça çftçler pamuk üretmnde teknk anlamda daha vermsz çalıştıklarını göreblmekteyz. Bu ale breylernn ya farklı brbrnden bağımsız tarım veya tarım dışı faalyetlerde bulunduğunu veya brden fazla breyn aynı ş rasyonel br şeklde ş bölümünü yapmadan yaptıkları anlaşılmaktadır. Tarım dışı br ş olan çftçnn böyle br mkâna sahp olmayan çftçye göre pamuk üretmnde teknk anlamda daha verml ş yaptığını göreblmekteyz. Bu çftçnn başka br ş sahasında elde etmş olduğu blg ve tecrübey pamuk üretmnde rasyonel br şeklde kullanarak teknk etknlğe sebep olabldğ düşünüleblr. Dğer taraftan daha genş arazlere sahp olan tarımsal şletmelern dğerlerne göre pamuk üretmnde daha verml olablmektedrler. Genş arazlere sahp şletmelern ş perofesyonelce yapabldklern göz önünde bulundurursak böyle br bulguyu beklemek doğaldır. Harran ve Akçakale lçelernde bulunan şletmelern Merkez lçede bulunan pamuk çftçlerne göre teknk vermszdr. Böyle br durum aslında beklenlmektedr: Merkez lçedek çftçler blg, novasyon ve benzer araçlara daha yakın oluşları le bu avantajı yernde ve zamanında kullanarak dğer bölgelerdek hemcnslerne br üstünlük sağlayablrler. Dğer taraftan parsel sayısı artıkça teknk vermszlk oluşmaktadır. Bu da parsellern brbrnden olan uzaklığı artıkça veya brbrne yakın olasalar ble daha fazla zaman ve malyet gerektğnden teknk etknszlğe yol açmaları beklenr. Bu bulguya karşın, makne alet ve ekpman sayısındak artış teknk etknlğnn artmasına sebep olmaktadır. Eğer bu değşken yernde ve zamanında uygun br bçmde kullanılırsa teknk etknlğn artması beklenr. 4. SONUÇLAR Günümüzde farklı modellern aynı ekonom alanda denenmesnn brçok avantajları görülmüştür. Ver Zarflama Yöntemnn çftç davranış ve yönetm anlayışını br grd olarak fzk üretm düzeynde kullanmada yoksun oluşu, araştırıcıları daha farklı model sstemlerne yönlendrmştr. Bu modellern başında Stokastk Sınır Analz yöntem gelmekte olup, 379

8 araştırıcılar tarafından sıkça kullanılmaktadır. Araştırmada SSA yöntem le yapmış olduğumuz analz sonucunda Harran Ovasında pamuk üretm Translog üretm fonksyonuna daha uyumlu olduğu gözlemlenmştr. Ortalama teknk etknlk değerler 0.85 düzeynde olup şletmelern ortalama olarak 0.15 düzeynde teknk etknsz olduğu anlamı çıkarılablr. Dğer taraftan model tarafından kontrol edlmeyen faktörlern üretm düzeyndek değşmeler üzernde hem sstematk kalıntıların ve hem de çftç becer ve yönetm anlayışından kaynaklı kalıntıların rol aldığı, teknk etknszlğn çfttlk performansı üzerndek etklernn sstematk kalıntılardaknden daha fazla olduğu gözlemlenmştr. Modele at bleşk (toplam) hata varyansının yaklaşık %73 kadarının teknk etknszlk kaynaklı varyansdan dolayı oluştuğu saptanmıştır. Yapılan analz sonucunda, teknk etknlğn açıklanmasında şletmecnn ve şletmenn sosyo-demografk faktörlernn rol aldığı gözlemlenmştr. KAYNAKLAR Agner, D. J., Lovell, C. A. K., Schmdt, P., Formulaton and Estmaton of Stochastc Fronter Producton Functon Models. Journal of Econometrcs 6, Basal, H., Sezener, V., Turkey Cotton Report. (Grş: 8 Eylül, 2014). Battese, G. E., Sohal, J. M., Manzoor, A. G., An Investgaton of Techncal Ineffcences of Producton of Wheat Farmers n Four Dstrcts of Pakstan. Journal of Agrcultural Economcs 47(1), Battese, G.E., Coell, T. J., A Model for Techncal Ineffcency Effects n a Stochastc Fronter Producton Functon for Panel Data. Emprcal Economcs 20, Battese, G.E., Coell, T. J., Fronter Producton Functons, Techncal Effcency and Panel Data: Wth Applcaton to Paddy Farmers n Inda. Journal of Productvty Analyss 3(1/2), Bnc T., Zulauf, C. R., Kacra, O. O., Karl, B., 2006a. Assessng the Effcency of Cotton Producton on the Harran Plan, Turkey. Outlook on Agrculture 35(3), Bnc, T., Demrcan, V., Zulauf, C. R., 2006b. Assessng Producton Effcency of Dary Farms n Burdur Provnce, Turkey. Journal of Agrculture and Rural Development n The Tropcs and Subtropcs 107(1), Bravo-Ureta, B.E., Reger, L., Alternatve Producton Fronter Methodologes and Dary Farm Effcences. Journal of Agrcultural Economcs 41(2), Coell, T., Rahman, S., Thrtle, C., Techncal, Allocatve, Cost and Scale Effcences n Bangladesh Rce Cultvaton: A Non-parametrc Approach. Journal of Agrcultural Economcs 53(3), Coell T., Rahman, S., Thrtle, C., A Stochastc Fronter Approach to Total Factor Productvty Measurement n Bangladesh Crop Agrculture, Journal of Internatonal Development 15, Cullu, M. A., Aydemr, S., Qadr, M., Almaca, A., Ozturkmen, A. R., Blgc, A., Agca, N., Implcaton of Groundwater Fluctuaton on the Seasonal Salt Dynamc n the Harran Plan, Southeastern Turkey. Irrgaton and Dranage 59(4), Dawson, P. J., Lngard, J., Measurng Farm Effcency Over Tme on Phlppne Rce Farms. Journal of Agrcultural Economcs 40(2), Ekayanake, S. A. B., Locaton Specfcty, Settler Type and Productve Effcency: A Study of The Mahawel Project n Sr Lanka. Journal of Development Studes 23(4), Hennngsen, A., Hennng, C. H.C.A., Imposng Regonal Monotoncty on Translog Stochastc Producton Fronters wth a Smple Three-Step Procedure. Journal of Productvty Analyss 32, GAP Bölge Müdürlüğü, GAP Bölgesel Kalkınma Proğramı Kırsal Kalkınma Projes Teklfe Çağrı Rehber; İlg: 2004/TUR/ /

9 Kalrajan, K. P., Shand, R. T., A Generalzed Measure of Techncal Effcency. Appled Economcs 21(1), Kalrajan, K., On Measurng the Contrbuton of Human Captal to Agrcultural Producton. Indan Economc Revew 24, Meeusen, W. ve Broeck, J. V. D., Effcency Estmaton from Cobb-Douglas Producton Functons wth Composed Error. Int Econ Rev 18(2): Papke, L. E., Wooldrdge, J. M., Econometrc methods for fractonal response varables wth an applcaton to 401(k) plan partcpaton rates. J Appl Econom 11(6): Seford L. M., Thrall, R. M., Recent developments n DEA: the Mathematcal Programmng Approach to Fronter Analyss. Journal of Econometrcs 46(1-2), Sesabo, J. K., Tol, R. S. J., Techncal Effcency and Small-scale Fshng Households n Tanzanan Coastal Vllages: An Emprcal Analyss, FNU-95, Hamburg Unversty and Center for Marne and Atmospherc Scence, Hamburg. Shafq, M., Rahman, T., The Extent of Resource Use Ineffcences n Cotton Producton n Pakstan s Punjab: An Applcaton of Data Envelopment Analyss. Agrcultural Economcs 22(3), Sharma, K. R., Leung, P., Zalesk, H. M., Techncal, Allocatve and Economc Effcences n Swne Producton n Hawa: A Comparson of Parametrc and Nonparametrc Approaches. Agrcultural Economcs 20(1), TURKSTAT (Turksh Statstcal Insttuton), Webste: (Grş: Ekm, 2015). Wang J., Cramer, G. L., Wales, E. J., Producton Effcency of Chnese Agrculture: Evdence from Rural Household Survey Data. Agrcultural Economcs 15(1), Çzelge 1. Betmleyc statstkler 381

10 Çzelge 2. Kesrl sınırlı bağımlı değşkenlern brm etkler Şekl 1. Cobb-Douglas ve Translog üretm fonksyonlarından türetlen teknk etknlk değerlernn karşılaştırılması 382