Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Transkript

1 Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES 16 (2010) Erzurum Đlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması Hedye KUMBASAROĞLU a, Vedat DAĞDEMĐR b a DSĐ 8. Bölge Müdürlüğü Đşletme ve Bakım Şube Müdürlüğü 25100, Erzurum, TÜRKĐYE b Atatürk Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü, Erzurum, TÜRKĐYE ESER BĐLGĐSĐ Araştırma Makales Tarımsal Ekonom Sorumlu Yazar: Hedye KUMBASAROĞLU, e-posta: hedyek@ds.gov.tr, Tel: +90(442) /2212 Gelş tarh: 21 Mayıs 2010, Düzeltmelern gelş: 14 Aralık 2010, Kabul: 22 Aralık 2010 ÖZET Bu araştırmada, Erzurum lnde buğday, arpa ve çavdar üretmnde makne sahb olan ve olmayan şletmelerden anketlerle elde edlen verler kullanılmıştır. Đşgücü, araz, gübre, yakıt ve makne krası grd poltkalarında anahtar rol teşkl eder. Bunlar çn translog malyet fonksyonu kullanılarak fyat, çapraz ve Morshma teknk kame esneklkler hesaplanmıştır. Model çözümler Görünüşte Đlgsz Regresyon (SUR) yöntem le gerçekleştrlmştr. Araştırma sonuçları, buğday, arpa ve çavdar üreten üretclern tüm grd fyatlarına gösterdğ duyarlılığın nelastk olduğunu göstermştr. Đkame esneklklerne göre makne kralamak yerne makne sahb olup yakıt almanın daha avantalı olduğu tespt edlmştr. Anahtar sözcükler: Grd taleb; Translog malyet fonksyonu; Tahıl; Erzurum A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce ARTICLE INFO Research Artcle Agrcultural Economy Correspondng author: Hedye KUMBASAROĞLU, e-mal: hedyek@ds.gov.tr, Tel: +90(442) /2212 Receved: 21 May 2010, Receved n revsed form: 14 December 2010, Accepted: 22 December 2010 ABSTRACT In ths research, survey data obtaned from wheat, barley and rye producng farms wth or wthout havng machnes n Erzurum were used. Labor, land, fertlzer, fuel and machnery rent play an mportant role n nput polces. translog cost functons was used to calculate prce, cross and Morshma elastcty of techncal substtuton. The model was solved by usng Seemngly Unrelated Regresson method (SUR). The results of ths research showed that the senstvty of wheat, barley and rye producng farmers for all nput prces was nelastc. Based on elastcty of substtuton, t was determned that nstead of rentng machnery, ownng t and buyng fuel was more advantageous. Keywords : Input demand; Translog cost functon; Grans; Erzurum Ankara Ünverstes Zraat Fakültes

2 Erzurum İlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması, Kumbasaroğlu & Dağdemr 1. Grş Türkye de 2006 yılında buğday, arpa ve çavdarda dekara ortalama verm sırasıyla 236, 262 ve 213 kg/da, Erzurum da se 116, 155, 174 kg/da dır. Erzurum un buğday ekm alanının Türkye dek ekm alanı çersndek payı %1.47, arpanın %1.41 ve çavdarın %7.02 dr (TUĐK 2010). Hububat üretmnde buğday ve arpa en öneml yer tutmaktadır. Her k ürünün de Anadolu'da bnlerce yıllık geçmş olup, bu ürünler kırsal kesmde yaşayan halkın öneml geçm kaynaklarından brsn oluşturmaktadır. Buğday üretm tüm ülke sathına yayılmış olmakla beraber Orta Anadolu, Trakya, Güneydoğu Anadolu ve Çukurova bölgeler öneml buğday üretm alanlarını oluşturmaktadır. Arpa se gerek hayvan beslenmesnde gerekse bra üretmnde büyük önem taşımaktadır. Soğuğa en dayanıklı tahıl olan çavdar yüksek yerlerde, kumlu ve gevşek topraklarda yetşr. Kışları çok sert geçen yörelerde de yetştrldğ çn buğday ve arpadan sonra 3. sırada yer almaktadır. Buğday ve arpa tarımına elverşl olmayan en vermsz topraklarda ble çavdar, dğer tahıllardan daha y ürün vermektedr. Tarımsal faalyetlerde malyet ve fzk üretm grdlernn kullanım düzeylernn belrlenmesnn esas amacı, tarım şletmelernde yer alan breysel üretm faalyetlernn gelr ve malyet analzlern yapablmektr (Özkan et al 2005). Son yıllarda tarımda kaynakların etkn kullanımı çn zorunlu ve gerekl olan ekonomk krterler üretm fonksyonlarından elde etme eğlmnde br artış olduğu gözlenmektedr. Bunlardan translog üretm fonksyonunun son 20 yıldır tarımsal üretm faalyetnn fonksyonel analznde özellkle gelşmş ülkelerde yaygın alanda kullanıldığı görülmektedr (Akçay & Esengün 1999). Chrstensen ve arkadaşları tarafından ortaya atılan Translog fonksyonu grd taleb ve üretmn temelndek teknolok yapıyı analz etmek çn sık sık kullanılmıştır. Translog çalışmalarını zaman sers ve toplulaştırılmış tarımsal verlerle kullananlar se Bnswanger, Kako, Ball, Chambers ve Ray olmuştur (Grsley & Gtu 1985). Son yıllarda tahıl üretmnde grd ve ürün arasındak fyat partes grd lehne değşmştr. Tahılın (özellkle de buğdayın) ülke tarımındak sosyo-ekonomk ağırlığı, tahıl le lgl poltkaların dkkatl br şeklde belrlenmes zorunluluğunu getrmektedr. Poltkaların başarısı se büyük ölçüde çftç veya şletme düzeyndek tepklern blnmesne bağlıdır. Tarımsal vermllk açısından dünya ortalamasının çok gersnde olan Türkye de tarım sektöründe kalkınmanın sağlanmasında en etkl faktörlerden olan etkn tarım poltkalarının nasıl uygulanableceğnn ortaya konulması gerekmektedr (Sezgn 2008). Özellkle grd fyatlarına dayalı poltkaların uygulanmasında, çftçlern o grdlern kullanımında yapableceğ muhtemel değşklkler ya da o grdnn yerne hang grdler ne ölçüde kame edeceğn önceden blmek poltkaların başarısı çn gerekldr (Mran et al 2002). Bu çalışmada, Erzurum lnde makne sahb olan ve olmayan şletmelerde grd poltkalarında anahtar rol teşkl eden, şgücü, araz, gübre, yakıt ve makne krası çn, fyat, çapraz ve Morshma teknk kame esneklklernn hesaplanması yapılmıştır. 2. Materyal ve Yöntem Bu çalışmanın ana materyaln, 2006 yılı üretm dönemnde Erzurum l Merkez (Büyükşehr Beledye Başkanlığına bağlı Palandöken ve Yakutye Đlçeler), Aşkale, Azzye (Ilıca), Pasnler, Köprüköy ve Horasan Đlçelernde yapılan anketler oluşturmuştur. Ayrıca, Erzurum Tarım Đl ve Đlçe Müdürlükler ve konu le lgl lteratür blgler araştırmanın dğer ver kaynaklarını oluşturmuştur. Örnek büyüklüğü, Đl ve Đlçe Tarım Müdürlüklernden Doğrudan Gelr Desteğ (DGD) ne kayıt yaptıran 18,492 şletme sayısı ve araz varlıkları dkkate alınarak tespt edlmştr. Bast tesadüf örnekleme yöntemne göre örnek sayısı Eştlk 1 le hesaplanmıştır (Ççek & Erkan 1996). n = n S 2 2 ( N 1) D S 2 + (1) Bu eştlkte; n, Örnek büyüklüğü; N, anaktle; S, Đşletme arazs genşlklernn gösterdğ varyansı; D, hata termdr. Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

3 A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce, Kumbasaroğlu & Dağdemr Elde edlen verlere göre örnek büyüklüğü ve hayvansal ürünlern brüt (gayrsaf) üretm n=133 olarak bulunmuştur. Örnek sayısını değerlernn hesaplanmasında, çftç elne geçen ana artırmanın ana ktley temsl etmede olumlu etks ve yan ürünlern satış fyatları ve üretm mktarları olacağı, anketlerde eksklklern veya yanlışlıkların çarpılmış ve bulunan değere lgl üretm dalında yıl olableceğ göz önünde bulundurularak ve anket çersnde meydana gelen kıymet artışları (nebat yapılacak şletmelerde üç ürünü de temsl edecek sermayesnde meydana gelen artışlar) eklenmştr. yeterl sayıya ulaşmak çn anket sayısına yaklaşık Brüt mar değer, lgl üretm dalının brüt üretm olarak %50 lave yapılarak 200 e çıkarılmıştır. değernden o üretm dalına at değşen masrafların Çalışmada; Makne sahb olanlar I. grup, makne çıkarılmasıyla elde edlmştr (Karagölge 1996). sahb olmayanlar II. grup şletmeler olarak fade Bunun hesaplanmasındak ana amaç; çftçnn sabt edlmştr. masraflarını dkkate almadan kar edp etmedğdr. Çalışmaya 30 köy dahl edlmş ve makne Tarımsal üretmde grd kullanımında faktörlern sahb olanları ve olmayanları eşt şeklde vermllkler ve elastkyetler tahmn edlmştr. karşılaştırablmek çn gayel olarak şletmelerle Çalışmada, pay eştlkler translog malyet model 100 er anket yapılacak şeklde 200 çftç le anket kullanılmıştır. Model çözümler Görünüşte Đlgsz yapılmıştır. Her çftçnn bu üç ürünü de aynı anda Regresyon (Seemngly Unrelated Regresson-SUR) ekmes beklenmedğnden; makne sahb olan le gerçekleştrlmştr (Chang 1984). Grdlern şletmelerde 87 buğday, 62 arpa ve 15 çavdar; fyat esneklkler ve çapraz esneklkler bu model makne sahb olmayan şletmelerde 86 buğday, 65 çözümlernden yararlanarak hesaplanmıştır. Aynı arpa ve 7 çavdar üretm yapan şletmelerle anket şeklde grdlern Morshma Teknk Đkame yapılmıştır. Esneklkler de pay eştlkler modellernden elde edlmştr. Brm alana düşen brüt kâr, brm alana buğday, arpa ve çavdar üretmnden elde edlen gayrsaf Pay eştlkler translog malyet fonksyonu üretm değerlernden, bu ürünlern üretm çn Eştlk 2 denklemndek gb tanımlanmıştır yapılan değşen üretm masraflarının çıkarılması le (Chambers 1988): saptanmıştır (Tanrıvermş 2000). Üretlen btksel 1 ln( m ) = α 0 + α ln( w ) + γ ln( w ) ln( w ) + β 0 ln( Q) + 2 (2) 2 β 1(ln Q ) + η ln( Q) ln( w ) + δ D + π ln w ) D + 3 ln( Q)( D) Φ Bu eştlkte; m, Brm çıktı malyet; w, Grd fyatları vektörü (şgücü, araz, gübre, yakıt ve makne krası); Q, Çıktı mktarı (verm); D, Alan veya bölgey temsl eden kukla değşkendr. Eştlk 2 de tanımlanan fonksyon le doğru malyet fonksyonuna sadece lokal br yaklaşım yapılablmektedr. Bu nedenle translog malyet fonksyonu, gerçek malyet fonksyonunun ç bükeylk özellğn hlal edeblr (Chambers 1988). Hesaplanan faktör talebnn kend ve çapraz elastkyetler translog malyet fonksyonundan elde edlen tahmn denklemnn her br faktör çn logartmk türevler alınarak (S) ve m w = X (shephard s lemma) eştlğ yardımı le elde edlmştr (Bnswanger 1974; Akçay & Esengün 2000). Translog denklemne Shephard denklem uygulandığında, malyet fonksyonu pay eştlklerne bağlı olarak Eştlk 3 dek gb elde edlmektedr (Mran et al 2002): s = α + γ ln( w ) + β ln( Q) + δ ( D) (3) Eştlk 3 de verlen malyet payı denklemnde s,. değşen üretm faktörünün malyet çndek payını göstermektedr. Pay eştlkler olarak tanımlanan denklem; Young teoremne göre, çapraz fyat tahmncler smetrk ve malyet payları toplamı 1 e eşt olmalıdır. Bu özellkler malyet fonksyonu tahmnnde aşağıdak parametrelerle gösterlen kısıtların modele konulmasını gerektrr (Fuller et al 1999). 196 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

4 Erzurum İlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması, Kumbasaroğlu & Dağdemr α = 1 ;γ = γ γ = β = δ k = 0 (4) Malyet payı eştlkler, bu araştırmada saptanan grd taleb ve kame esneklklernn temel dayanağını oluşturmaktadır. Pay eştlkler modelnn kullanılablrlğ test edldkten sonra fyat esneklkler Eştlk 5 ve 6 yardımıyla hesaplanmıştır: γ = + S S 1 ε (5) = γ S S + ε (6) Aynı modelden, Allen ve Morshma kame esneklkler de hesaplanablr. ve gb herhang k grd arasındak Allen kısm kame esneklğ (σ ), bu grdler arasındak çapraz fyat esneklğnn nc grdnn malyet payına (S ) bölünmesyle elde edlr. Herhang k grdnn fyat oranlarındak değşmeye bağlı olarak bu grdlern kullanım oranlarındak değşmey ölçmek çn Morshma grd kame esneklkler hesaplanmıştır (Fuller et al 1999; Şener & Koç 1999; Tanrıvermş 2000). Çok sayıda eştlkten oluşan br sstemde yer alan eştlkler yalnızca eştlklern karşılarındak hata payları termlernn brbrleryle korelasyonlu olmaları nedenyle lşkl olduklarında Görünüşte Đlşksz Eştlkler ortaya çıkmaktadır (Judge et al 1988). Bu çalışmada da tahmnc olarak SUR (Seemngly Unrelated Regresson) kullanılmıştır. Eştlk sstemnn tahmnnde matrsn tekl olmasını önlemek çn malyet payı eştlğnn tahmnnde I. grupta yakıt II. grupta makne krası tahmn edlen modeln dışında tutulmuştur. Eştlk sstemnn dışında kalan yakıt ve makne krası çn gerekl parametreler toplam ve homoenlk kısıtlarından hesaplanmıştır. Çalışmada verler, SHAZAM Professonal Edton ekonometrk blgsayar programı kullanılarak analz edlmştr. 3. Bulgular ve Tartışma 3.1. Çftç ve parsel blgler Đşletme başına düşen brey sayısı I. ve II. grup şletmelerde sırasıyla 6.26, 6.18 kşden oluşmaktadır. Đşletmeler ortalaması ortalama parsel büyüklüğü da olup ortalama parsel sayısı 7.24 tür (Çzelge 1). Tarla arazs varlığı I. ve II. grupta sırasıyla ve da olup sırasıyla ve dekarında hububat yetştrlmektedr (Çzelge 1 ve 2). I. grup şletmelerde buğday, arpa ve çavdar ekm alanı sırasıyla 56.49, ve 5.00 da, II. grup şletmelerde sırasıyla 40.08, ve 1.50 da dır. Buğday, arpa ve çavdarda I. ve II. grupta vermler sırasıyla 228 ve 224; 243 ve 240; 196 ve 191 kg/da dır. Her 3 ürün çn değşken ve sabt masraflar I. ve II. grupta sırasıyla % %76.21 ve %32.84-%23.79; %65.33-%74.85 ve %34.67-%25.15; %58.39-%69.71 ve % %30.29 olarak tespt edlmştr. Buğday, arpa ve çavdar üretm yapan şletmelerde brüt marın hesaplanması, üç ürün üretcsnn bu faalyetten elde ettğ gelrn belrlenmes ve alternatf ürünlerle karşılaştırılması yönünden önem taşımaktadır. Her üç üründe de brüt marlar I. grupta yüksek bulunmuştur (Çzelge 3) Pay eştlkler SUR model Araştırmada I. grup şletmelerde şgücü, araz, gübre ve yakıt, II. grup şletmelerde şgücü, araz, gübre ve makne krasının fyat değşmelerne olan duyarlılıkları, türetlmş talep modelnden tahmn edlmştr. Türetlmş talep model, translog malyet fonksyonundan hareketle malyet payı eştlk sstem olarak tanımlanmış ve tahmn edlmştr. Modelde değşkenler parasal olarak fade edlmştr (Kumbasaroğlu 2009). Buğday ve çavdar üretmnde I. ve II. grup şletmelerde pay eştlkler modelnden elde edlen tahmn değerlernn sıfırdan büyük olduğu, arpa üretmnde I. ve II. grup şletmelerde sırasıyla br ve yed gözlem dışında dğer gözlemlern sıfırdan büyük olduğu belrlenmştr. Bu durumda her üç üründe de modellern monotonk olduğu belrlenmştr. I. ve II. grup şletmelerde buğday, arpa ve çavdar üretmnde malyet paylarına lşkn eştlklern R 2 değerler Çzelge 4 de verlmştr. Bu konu le lgl olarak yapılan çalışmalara bakıldığında; mısırın grd taleb tahmn sonuçlarında I. ürün mısırın R 2 değerler %14 le Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

5 A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce, Kumbasaroğlu & Dağdemr Çzelge 1-Đşletmelerde araz kullanım durumu Table 1-Usng types of land n farms Đşletme Grupları Araz Çeştler I. Grup II. Grup Đşletmeler Ortalaması Mülk Araz Dekar % Kracılıkla şletlen Araz Dekar % Ortakçılıkla şletlen Araz Dekar % Toplam Araz Dekar % Ort. Parsel Sayısı Ort. Parsel Büyüklüğü (da) Çzelge 2-Đşletmelerde tarla arazsnden yararlanma durumu Table 2-Status of utlzaton from feld land n farms Ürün Gruplarına Göre Tarla Đşletme Grupları Arazsnn Tahss Durumu I. Grup II. Grup Đşletmeler Ortalaması Hububat Dekar % Yem Btkler Dekar % Endüstr Btkler Dekar % Dğer Ürünler (Bostan,Şalgam ) Dekar % Nadas Alanı Dekar % Tarla Arazs Dekar Toplam (%) Çzelge 3-Araştırma yöresnde buğday, arpa ve çavdar üretmne lşkn brüt üretm değer, değşken masraflar ve brüt mar Table 3-Gross producton value, varable expenses and gross margn for wheat, barley and rye producton Tutar (TL/da) Buğday Arpa Çavdar I. Grup II. Grup I. Grup II. Grup I. Grup II. Grup 1- Brüt Üretm Değer Değşken Masraflar Brüt Mar (1-2) Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

6 Erzurum İlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması, Kumbasaroğlu & Dağdemr Çzelge 4-Pay eştlkler model SUR çözümü Table 4-Numerator equaltes model SUR soluton I.GRUP II. GRUP Bağımlı Değşken: Malyet Payları Bağımlı Değşken: Malyet Payları Bağımsız Değşken Đşgücü Araz Gübre Yakıt 1 Đşgücü Araz Gübre Makne 1 Krası 0.753* 1.349* * 0.24* 0.482* 0.241* Sabt Term (4.229) 2 (7.467) (-2.171) (2.796) (2.883) * * 0.156* * * Ln (Buğday Verm) (-3.654) (-5.419) (2.752) (-2.465) (-4.369) (0.101) Ln (Đşgücü * Fyatı/Yakıt Fyatı) (0.256) (-1.569) (1.149) (-0.164) (3.081) (-4.017) Ln (Araz * Fyatı/Yakıt Fyatı) (-1.569) (0.050) (1.404) (3.080) (0.457) (-1.364) Ln (Gübre * * Fyatı/Yakıt Fyatı) (1.149) (1.404) (-0.771) (-4.017) (-1.364) (7.827) D (Kukla Değşken) (0.230) (-0.841) (0.724) (-1.103) (0.652) (-0.763) Buğday R Malyet Payı * 0.528* * 0.19* Sabt Term (2.117) (3.048) (1.226) (0.394) (2.018) * Ln (Arpa Verm) (-1.816) (-2.016) (1.328) (1.128) (-0.966) (0.455) Ln (Đşgücü * Fyatı/Yakıt Fyatı) (0.317) (0.335) (-0.612) (1.254) (4.116) (-0.314) Ln (Araz * * Fyatı/Yakıt Fyatı) (0.335) (0.787) (0.717) (4.116) (-0.770) (-2.632) Ln (Gübre * * 0.027* Fyatı/Yakıt Fyatı) (-0.612) (0.717) (6.349) (-0.314) (-2.632) (5.254) * D (Kukla Değşken) (0.125) (0.544) (0.707) (-2.088) (1.502) (1.532) R Malyet Payı Sabt Term (1.179) (1.717) (0.725) (0.824) (-1.582) (0.318) Ln (Çavdar Verm) (0.594) (-1.762) (-0.124) (-0.529) (1.850) (1.065) Ln (Đşgücü * * 0.118* Fyatı/Yakıt Fyatı) (-2.319) (-0.401) (-0.255) (-2.825) (4.435) (1.584) Ln (Araz * Fyatı/Yakıt Fyatı) (-0.401) (1.369) (0.675) (4.435) (1.958) (-1.938) Ln (Gübre * Fyatı/Yakıt Fyatı) (-0.255) (0.675) (1.839) (1.584) (-1.938) (4.367) * * D (Kukla Değşken) (1.218) (-1.365) (-0.705) (-2.487) (-3.296) (0.922) R Malyet Payı Toplam kısıtından hesaplanmıştır. Arpa Çavdar 2 Standart hatalar parantez çnde gösterlmştr * P < 0.05 %75 arasında, II. ürün olarak mısırın R 2 değerler se %8 le %69 arasında değşmektedr (Aktaş & Yurdakul 2005). Domates le lgl yapılan çalışmada R 2 değerlernn %9 le %40 arasında değştğ görülmektedr (Tanrıvermş 2000). Pamuk le lgl yapılan çalışmada malyet paylarına lşkn denklemlern R 2 değerler %36 le % 52 arasında değşmektedr. Yatay kest verler çn açıklama düzeylernn y olduğu söyleneblr (Mran et al 2002). Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

7 A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce, Kumbasaroğlu & Dağdemr Pay eştlkler modelnn yardımıyla hesaplanan I. ve II. grup şletmelerde buğday grd taleb esneklkler Çzelge 5 de verlmştr. I. grupta grd talep modelnden şgücünün, araznn, gübrenn ve yakıtın kend fyat esneklkler sırasıyla , , ve -0,705 olarak tahmn edlmştr. Buğday üretmnde kullanılan grdler çersnde şgücü fyatları daha esnektr. Bütün grdlern (kend) esneklkler nelastktr. Đşgücü, araz, gübre ve yakıt fyatlarındak %10 luk artış, bu grdlern taleplern sırasıyla %7.43, %7.33, %7.04 ve %7.05 azaltacaktır. Bu değerlere göre her br grdnn kend fyatı arttığı zaman çftçnn en kolay vazgeçeceğ grd şgücü olacaktır. Bunu araz, gübre ve yakıt zlemektedr. II. grupta buğday grd talep modelnden şgücünün, araznn, gübrenn ve makne krasının kend fyat esneklkler sırasıyla , , ve olarak tahmn edlmştr. Buğday üretmnde kullanılan grdler çersnde şgücü fyatları daha esnektr. Bütün rdlern (kend) esneklkler nelastktr. Đşgücü, araz, gübre ve makne krasındak %10 luk artış, bu grdlern talebn sırasıyla %8.46, %7.28, %5.45 ve %4.53 azaltacaktır. II. grupta da I. grupta olduğu gb fyat artışları karşısında çftçnn en kolay vazgeçeceğ grdnn şgücü olduğu tespt edlmştr. Pay eştlkler modelnn yardımıyla hesaplanan I. ve II. grupta arpa grd taleb esneklkler Çzelge 6 da verlmştr. Her k grupta da bütün grdlern (kend) esneklkler nelastktr. Arpa üretmnde kullanılan grdler çersnde I. ve II. grupta araz fyatları daha esnektr. Bu da grdlern kend fyat esneklkler arttığı zaman üretcnn en kolay vazgeçeceğ grdnn araz olduğu anlamına gelmektedr. Bu grdy I. grupta şgücü, yakıt ve gübre zlerken, II. grupta şgücü, gübre ve makne krası zlemektedr. Pay eştlkler modelnn yardımıyla hesaplanan I. ve II. grupta çavdar grd taleb esneklkler Çzelge 7 de verlmştr. Çavdar grd taleb modelnde her k grupta da bütün grdlern (kend) esneklkler nelastktr. Çavdar üretmnde kullanılan grdler çersnde I. ve II. grupta şgücü fyatları daha esnektr. Đşgücünün kend fyat esneklğnn en yüksek olması, şgücünün fyat değşmelerne karşı modele dahl edlen dğer grdlere oranla daha fazla duyarlı olduğunu fade etmektedr. Grdlern kend esneklkler arttığı zaman üretcnn en kolay vazgeçeceğ grdnn şgücü olduğu anlamına gelmektedr. Yan şgücü ücretlerndek %10 luk artış, şgücü talebn I. ve II. gruplarda sırasıyla %16.78 ve %14.65 oranında azaltacaktır. Bu grdy I. grupta yakıt, araz ve gübre zlerken, II. grupta araz, gübre ve makne krası zlemektedr. Pay eştlkler model yardımı le hesaplanan mısır grd talep modelnden maknenn, gübrenn, tohumun ve lacın kend fyat esneklkler sırasıyla , -0.25, ve olarak tahmn edlmş, Çukurova da mısır tarımında kullanılan grdler çersnde makne kra fyatları daha esnek bulunmuştur (Aktaş & Yurdakul 2005). Çzelge 5, 6 & 7 de ana köşegen dışındak değerler çapraz fyat esneklklerdr. Poztf şaretl olanlar, k grd arasında rekabet lşks bulunduğunu veya brbrnn kames olduklarını; negatf şaretl olanlar se tamamlayıcılık lşks çnde bulunduklarını göstermektedr. Herhang br grdnn fyatı arttığında, bunun yerne çok düşük oranda başka br grdyle kame edleblmektedr. Buna göre her k grupta da buğday, arpa ve çavdar üretmnde grdlern her brnn üretm çn zorunlu olduğu düşünüleblr. Buğday üretmnde I. grupta en yüksek kame, şgücü le gübre arasındadır. Gübrenn fyatının artması şgücü talebn artırmaktadır. Çzelge 4 den de görülebleceğ gb gübrenn toplam malyet çersndek payı yüksektr. Bu nedenle gübre fyatının artması, malyet de artırmaktadır. Daha çok ürün daha fazla gübre kullanılarak elde edleblr düşüncesyle, çftç daha fazla gübre kullanıp, gelrn artırma çabasına grmektedr. Grdler arasında tamamlayıcılık yoktur. Araz fyatının %10 artması, şgücü talebn %1.54 artırmaktadır. Buna karşılık şgücü ücretndek %10 luk artış, arazye olan taleb %0.94 artırmaktadır. Çftçlern şgücü yevmyes ve araz fyat değşmelerne tepks araz yerne daha fazla şgücü kame etmek şeklnde olmaktadır. Đşgücü fyatının %10 artması gübre talebn %1.88 artırırken; gübre fyatının %10 artması şgücü talebn %3.92 oranında artırmaktadır. Yne şgücü fyatındak %10 luk artış yakıt talebn %1.33 artırırken, yakıt fyatındak %10 luk artış şgücü talebn %1.98 oranında artırmaktadır. 200 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

8 Erzurum İlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması, Kumbasaroğlu & Dağdemr Çzelge 5-Buğdayda grd taleb esneklkler Table 5-Input demands elastctes n wheat I. Grup II. Grup Buğday Fyat Esneklkler Đşgücü Araz Gübre Yakıt Đşgücü Araz Gübre Makne Krası Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Morshma Teknk Đkame Esneklkler Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Çzelge 6-Arpada grd taleb esneklkler Table 6-Input demands elastctes n Barley Buğday I. Grup II. Grup Fyat Esneklkler Đşgücü Araz Gübre Yakıt Đşgücü Araz Gübre Makne Krası Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Morshma Teknk Đkame Esneklkler Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Çzelge 7-Çavdarda grd taleb esneklkler Table 7-Input demands elastctes n rye I. Grup II. Grup Buğday Fyat Esneklkler Đşgücü Araz Gübre Yakıt Đşgücü Araz Gübre Makne Krası Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Morshma Teknk Đkame Esneklkler Đşgücü Đşgücü Araz Araz Gübre Gübre Yakıt Makne Krası Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

9 A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce, Kumbasaroğlu & Dağdemr II. grupta buğday üretm çn en yüksek kame şgücü le makne krası arasındadır. Makne krasının artması şgücü talebn artırmaktadır. Çzelge 4 den de görülebleceğ gb makne krasının toplam malyet çersndek malyet payı yüksektr. Negatf şaretl çapraz esneklk katsayılarının tümü sıfıra çok yakındır. Grdler arasında tamamlayıcılık hemen hemen hç yoktur. Araz fyatının %10 artması, şgücü talebn %3.68 artırmaktadır. Araz fyatındak artış araznn %3.68 lk br düzeyde şgücüyle kame edlmes sonucunu doğurmaktadır. Buna karşılık şgücü ücretndek %10 luk artış, arazye olan taleb %2.29 oranında artırmaktadır. Çftçlern şgücü ücret ve araz fyat değşmelerne tepks araz yerne daha fazla şgücü kame etmek şeklnde olmaktadır. Đşgücü fyatının %10 artması gübre talebn %0.49 azaltırken; gübre fyatının %10 artması şgücü talebn %0.22 oranında azaltmaktadır. Yne şgücü ücretndek %10 luk artış makne talebn %1.64 artırırken, makne krasındak %10 luk artış şgücü talebn %5.00 oranında artırmaktadır. Çzelge 6 da arpa üretmnde en yüksek kame, I. grupta şgücü le yakıt arasında, II. grupta en yüksek kame, araz le şgücü arasındadır. I. Grupta toplam malyet çersndek malyet payı yakıtın yüksek ken II. grupta şgücünün yüksektr. Çzelge 7 de çavdar üretmnde en yüksek kame, I. grupta yakıt le şgücü arasında, II. grupta se gübre le şgücü arasındadır. I. ve II. grupta şgücünün toplam malyet çersndek payı yüksektr. Çzelge 5, 6 ve 7 de Morshma Teknk Đkame Esneklkler (MES) de gösterlmş olup kame esneklkler sıfırdan büyüktür. Burada k grdnn fyat oranları değştğnde, bu k grdnn üretmde kullanım mktarlarında oluşan değşme fade edlmektedr. Buna göre I. ve II. grupta tüm grd çftler arasında tam olmayan kame olduğu anlaşılmaktadır. Buğdayda I. grupta şgücü le yakıt arasındak teknk kame esneklğ olarak bulunmuştur. Bunun anlamı şgücü fyatları sabt ken yakıt fyatları arttığında, yakıt kullanım mktarı azalacak bunun yerne daha fazla şgücü (malyet düşük olan üretm faktörü) kullanılacaktır. Yakıt kullanımındak azalma, şgücü-yakıt kullanım oranının %0.941 kadar olacaktır. Yakıt kullanımındak azalma aynı şeklde araz-yakıt kullanımının %0.985 kadar, gübre-yakıt kullanımının %0.915 kadar olacaktır. Benzer durum dğer grdler çnde geçerl olup, söz konusu grdlern brbr yerne kame edleblen grdler olduğu ortaya çıkmaktadır. II. grup şletmelerde şgücü le makne krası arasındak teknk kame esneklğ olarak bulunmuştur. Đşgücü fyatları sabt ken makne krası arttığında, makne kullanım mktarı azalacak bunun yerne daha fazla şgücü (malyet düşük olan üretm faktörü) kullanılacaktır. Makne kullanımındak azalma, şgücü-makne kullanım oranının %1.345 kadar olacaktır. Makne kullanımındak azalma, araz-makne kullanım oranının %1.667 s kadar, gübre-makne kullanımının %0.924 ü kadar olacaktır. Benzer durum dğer grdler çnde geçerl olup, söz konusu grdlern brbr yerne kame edleblen grdler olduğu ortaya çıkmaktadır. Arpa çn Morshma Teknk Đkame Esneklkler I. ve II. grupta sıfırdan büyüktür (Çzelge 6). Buna göre tüm grd çftler arasında tam olmayan kame olduğu anlaşılmaktadır. I. grupta şgücü le yakıt arasındak teknk kame esneklğ olarak bulunmuştur. Đşgücü fyatları sabt ken yakıt fyatları arttığında, yakıt kullanım mktarı azalacak bunun yerne daha fazla şgücü kullanılacaktır. Yakıt kullanımındak azalma, şgücü-yakıt kullanım oranının %0.984 ü kadar olacaktır. II. grupta şgücü le makne krası arasındak teknk kame esneklğ olarak bulunmuştur. Makne kullanımındak azalma, şgücü-makne kullanım oranının %0.701 kadar olacaktır. Çzelge 7 de çavdar Morshma Teknk Đkame Esneklkler I. ve II. grupta br esneklk dışında dğer kame esneklklernn sıfırdan büyük olduğu belrlenmştr. Buna göre grd çftler arasında tam olmayan kame olduğu anlaşılmaktadır. I. grupta şgücü le yakıt arasındak teknk kame esneklğ 3.1 olarak bulunmuştur. Yakıt kullanımındak azalma, şgücü-yakıt kullanım oranının %3.1 kadar olacaktır. II. grupta şgücü le makne krası arasındak teknk kame esneklğ olarak bulunmuştur. Makne kullanımındak azalma, şgücü-makne kullanım oranının %2.106 sı olarak bulunmuştur. Pamuk çn Morshma Teknk Đkame Esneklkler sıfırdan büyük olarak hesaplanmıştır. Buna göre şgücü, çekgücü, gübre ve laç grd 202 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

10 Erzurum İlnde Buğday, Arpa ve Çavdarda Grd Taleb Araştırması, Kumbasaroğlu & Dağdemr çftler arasında tam olmayan kame olduğu belrlenmştr. Elde edlen sonuçların bazıları, grd taleb esneklkleryle çelşyor gb görünmekle brlkte, buradak esneklk, grd fyatları arasındak oranda meydana gelen değşmenn, k grdnn kullanımları arasındak orana etksn göstermektedr. Đşgücü fyatı sabtken, şgücü ve laç fyatları arasındak görel olarak %1 değştğnde, laç kullanımındak azalma şgücü ve laç kullanım oranının %0.18 kadar olacaktır. Çekgücüyle laç arasındak teknk kame esneklğ 0.44 tür. Buna göre laç fyatındak görel değşme, lacın çekgücüyle kame oranını daha fazla etklemektedr (Mran et al 2002). Üç üründe yapılan t-test sonucunda, tüm ürünlerde makne sahb olan ve olmayan şletmelerde hesaplanan ürün malyetler arasında malyet farkı olduğu tespt edlmştr. Buğday, arpa ve çavdarda t-test sonucunda makne sahb olmanın avantalı ve statstk açıdan öneml olduğu bulunmuştur (Çzelge 8). Çzelge 8-Faktör analzlerne at t test Table 8-t-Test for factor analyss Ürünler Makne sahplğ N Ortalama Standart hata Ortalama farkı Serbestlk dereces P değer t (Eşt varyans) Var Buğday Yok Var Arpa Yok Var Çavdar Yok Sonuçlar Araştırma yöresnde buğday, arpa ve çavdar faktör taleb modellernn tahmnnden hesaplanan faktörlern kend fyat elastkyetler; faktör fyatlarındak artışın faktör taleplernde azalışa neden olduğunu göstermektedr. Grdlern çapraz fyat elastkyetler göz önüne alındığında her k grupta da buğday, arpa ve çavdar üretmnde grdlern her brnn üretm çn zorunlu olduğu anlaşılmaktadır. Malyet payı eştlklerndek parametreler çn genel olarak tutarlı tahmnler elde edlmştr. Đşletmelerde grd talebnn fyat esneklğ 1 den küçük bulunmuştur. Makne çek gücü fyat esneklğ yakıt a göre daha yüksek tahmn edlmştr. Đkame esneklklerne göre makne kralamak yerne makne sahb olup, yakıt almanın daha avantalı olduğu belrtleblr. Buğday, arpa, çavdar veya dğer ürünlern üretmnde kullanılan faktörler arasındak teknk kame oranlarını belrleyecek, daha detaylı faktör talep çalışmalarının yapılması, faktör kullanım sevyesn etkleyen tarım poltkalarının belrlenmesnde yararlı olacaktır. Kaynaklar Akçay Y & Esengün K (1999). Tokat l Kazova bölges tarım şletmelernde kaynak kullanım etknlğ ve vermllk. Turksh Journal of Agrcultural and Forestry 23(4): Akçay Y & Esengün K (2000). Türkye şekerpancarı üretmnde faktör talep analz ( ) Translog malyet fonksyonu uygulaması. IV. Ulusal Tarım Ekonoms Kongres. 1-6, 6-8 Eylül 2000,Tekrdağ Aktaş E & Yurdakul O (2005). Destekleme ve teknolo poltkalarının Çukurova bölgesnde mısır tarımı üzerne etks. Çukurova Ünverstes Zraat Fakültes Dergs, 20(2): Bnswanger H P (1974). A Cost functon approach to the measurement of elastcty of subtton. Amercan Journal of Agrcultural Economcs 56(2): Chambers R G (1988). Appled Producton Analyss: A Dual Approach. Cambrdge Unversty Press, Cambrdge, UK Chang A C (1984). Fundamental Methods of Mathematcal Economcs. 3rd Ed. McGraw-Hll Ççek A & Erkan O (1996). Tarım Ekonomsnde Araştırma ve Örnekleme Yöntemler. Gazosmanpaşa Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)

11 A Study on Input Demands for Wheat, Barley and Rye Producton n Erzurum Provnce, Kumbasaroğlu & Dağdemr Ünverstes, Zraat Fakültes Yayınları:12, Ders Notları Sers No: 6, Tokat Fuller F, Koç A, Şengül H & Bayaner A (1999). Farm level feed demand n Turkey. AAEA Annual Meetng August 8-11, 1999, Nashvlle, Tennessee, USA Grsley W & Gtu K W (1985). A Translog cost analyss of Turkey producton n the Md Atlantc Regon. Southern Journal of Agrcultural Economcs Judge G G, Hll R C, Grffths W E, Lütkepohl H & Lee T C (1988). Introducton to the Theory and Practce of Econometrcs. Inc.Second Edton, John Wley & Sons, New York, USA Karagölge C (1996). Tarımsal Đşletmeclk-Tarım Đşletmelernn Analz ve Planlanması. Atatürk Ünverstes Zraat Fakültes Yayınları: 153, Erzurum Kumbasaroğlu H (2009). Erzurum l tarım şletmelernde tarım maknelerne sahp olmanın şletme gelr ve ürün malyetler üzerne etks. Doktora Tez. Atatürk Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü (Basılmamış), Erzurum Mran B, Abay C & Gürden C (2002). Pamukta grd taleb: Menemen örneğ. Ege Ünverstes Zraat Fakültes Dergs 39(3):88-95 Sezgn A (2008). Erzurum lnde uygulanan hayvancılığa yönelk çftç eğtm proelernn karşılaştırmalı analz. Doktora Tez. Atatürk Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü (Basılmamış), Erzurum Şener A & Koç A (1999). Türkye de kmyasal gübre taleb. Tarımsal Ekonom Araştırma Ensttüsü Yayınları: 25, Ankara Tanrıvermş H (2000). Orta Sakarya havzası nda domates üretmnde tarımsal laç kullanımının ekonomk analz. TÜBĐTAK-ESEP Proe Raporu , TEAE 42, Ankara TUĐK (2010). Bölgesel Đstatstkler: gov.tr/bolgesel/degskenleruzerndensorgula.do ( ) 204 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 16 (2010)