Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES 17 (011) 30 40 Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz Al Rıza AKTAŞ a, Erdoğan ÖTÜRK b, Selm Adem HATIRLI c a Akdenz Ünverstes, Alanya İşletme Fakültes, Ekonom ve Fnans Bölümü 07400, Antalya, TÜRKİYE b Süleyman Demrel Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, Ekonometr Bölümü, 360, Isparta, TÜRKİYE c Süleyman Demrel Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, 360, Isparta, TÜRKİYE ESER BİLGİSİ Araştırma Makales Tarımsal Ekonom Sorumlu Yazar: Al Rıza AKTAŞ, e-posta: alrzaaktas@akdenz.edu.tr, Tel: +90(4) 518 3 65 Gelş tarh: 10 Hazran 010, Düzeltmelern gelş: 14 Nsan 011, Kabul: 19 Nsan 011 ÖET Bu çalışmanın başlıca amacını, dünya fındık üretmnde lk sırada yer alan Türkye de fındık üretclernn kar etknszlğnn analz oluşturmaktadır. Bu amaçla, Türkye fındık üretmnde öneml yere sahp olan I. ve II standart bölgelerdek üretclerden verler elde edlmş ve olasılıklı translog kar fonksyonu kullanılarak analz edlmştr. Kar etknszlğ modede; üretcnn yaşı ve eğtm düzey, tarım dışı gelrnn olup olmaması, parsel sayısı ve şletmede yer verlen fındık çeşd bağımsız değşken olarak modele dahl edlmştr. Model tahmn sonuçlarından, I. ve II. standart bölgelerdek şletmelern ortalama kar etknszlklernn sırasıyla 0.38 ve 0.19 olduğu hesaplanmıştır. Bu sonuç, şletmelerde teknk ve dağılım etknszlklernn önemn vurgulamaktadır. Anahtar sözcükler: Fındık; Olasılıklı kar sınırı; Kar etknszlğ Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture ARTICLE INFO Research Artcle Agrcultural Economy Correspondng author: Al Rıza AKTAŞ, e-mal: alrzaaktas@akdenz.edu.tr, Tel: +90(4) 518 3 65 Receved: 10 June 010, Receved n revsed form: 14 Aprl 011, Accepted: 19 Aprl 011 ABSTRACT In ths study, t was manly amed to nvestgate hazeut producers proft neffcences n Turkey, whch s the leader poston n the world hazeut producton. For ths purpose, the data were gathered from the mportant hazeut producton areas, called 1st and nd standard areas, and analyzed by usng stochastc translog proft functon. For ths purpose, stochastc translog proft fronter model was utlzed. In the proft neffcency models; producer s age, educaton level, exstence of non-farmng ncome, number of parcels, varety of hazeut produced n farm were ncluded as explanatory varables. From the estmaton results, frms average proft neffcences for 1 st and nd standard areas were calculated as 0.38 and 0.19, respectvely. These results emphasze the mportance of exstence of allocatve and techncal neffcences of frms. Keywords: Hazeut; Stochastc proft fronter; Proft neffcency Ankara Ünverstes raat Fakültes
Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz, Aktaş et al 1. Grş Dünya fındık üretm ve hracatının yaklaşık % 69 unu gerçekleştren Türkye dünya fındık pyasasında lder ülke konumundadır (FAO 008). Türkye nn geleneksel hraç ürünler arasında yer alan fındığın 1.5 mlyar dolara yakın dövz grds sağlaması, yaklaşık 400 bn üretc ve alesnn geçmn doğrudan veya dolaylı olarak lglendrmes, fındığın yarı mamül hae dönüştürülmes ve pazarlanması aşamalarında öneml br sthdam kaynağı sağlamasının yanı sıra yaratılan katma değerden dolayı Türkye ekonoms çnde öneml br yere sahptr (KİBGS 008). Türkye ve özellkle fındığın yaygın olarak yetştrldğ Karadenz bölge ekonomsndek önem nedenyle, gelr sadece fındığa bağlı olan üretclern gelrlernde stkrar sağlamak, fındığın kaltesnn yükseltlmes, meyll arazlerde erozyonun önlenmes le ç ve dış pyasaların düzenlenmes gb temel amaçlar çn fındık 1964 yılında destekleme kapsamına alınmış ve devlet adına fındık alımı çn FİSKOBİRLİK görevlendrlmştr (Bozoğlu 1999). 1988, 1989 ve 1990 yılları harç 1994 yılına kadar yapılan destekleme alımlarında fındık fyatlarının genellkle üretm malyetlernn oldukça üzernde belrlenmes sonucunda fındık üretm geleneksel olarak yetştrclğnn yapıldığı meyll arazlern dışındak özellkle taban alanlarda (Orta ve Batı Karadenz) öneml artış göstermştr. Özellkle taban arazlerde fındığın alternatf ürünlern aleyhne gelşmes sonucunda genşleyen üretm alanı ve üretmdek artışlar arz fazlalığına neden olarak üretc gelrlernn düşmesne, stokların artmasına ve devletn öneml ekonomk kayıplara uğramasına neden olmuştur. Fındık yetştrclğnn geleneksel olarak yapıldığı Ordu, Gresun ve Trabzon llernde özellkle meyll alanlarda fındık alanlarının marjnal sınırına ulaşılmıştır. Dğer taraftan, bu bölgedek şletmelern alternatf olmayan fındık yetştrclğ yapmaları nedenyle gelrler de öneml ölçüde fındığa bağlıdır. Buna karşın, Sakarya, Düzce ve Samsun gb llerde taban alanlarda genşleyen fındık alanları üretm artışına neden olarak meyll alanlarda fındık yetştrclğ yapan üretclern gelrler üzerne doğrudan olumsuz br etkde bulunmaktadır. Bu anlamda, özellkle meyll alanlarda faalyette bulunan şletmelern gelrlern artırablmeler çn kaynaklarını etkn br şeklde kullanmaları kaçınılmazdır. İşletmelern karlılığını etkleyen faktörlern br kısmı, üretclern kontrol edemeyeceğ ntelk taşırken, şletmelerdek üretm faktörlernn sevyes, şletme yönetcs ve ale breylernn eğtm düzey, şletmelerde yer verlen çeşt ve türler gb faktörler şletmecnn kontrol edebleceğ özellk taşımaktadır. Bu bağlamda, bu çalışmada geleneksel olarak fındık yetştrclğnn yapıldığı bölge le taban alanlardak şletmelern kar etknszlklernn nedenlernn araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, şletmelern etknszlğn belrlemede lteratürde yaygın olarak kullanılan olasılıklı kar sınırı yaklaşımı ekonometrk olarak tahmn edlmştr. Model tahmn sonuçlarının şletmelern kar etknszlğnn nedenlern ortaya koyması nedenyle şletmelern karlılığını artıracak poltkaların belrlenmesnde poltka uygulayıcılarına ve sektördek lgl kş ve kuruluşlara öneml katkı sağlaması beklenmektedr. İşletmelern kar etknszlğn azaltacak poltkaların uygulanması hade üretc gelrlernde artış sağlanableceğ gb malyetlern düşmes sonucu uluslararası pazarlardak rekabet gücümüz ve dolayısıyla fındıktan sağlanan dövz grdsnn de artması mümkün olacaktır.. Materyal ve Yöntem Karadenz Bölgesnde ağırlıklı olarak fındık yetştrclğ yapılan Sakarya, Düzce, Samsun, Ordu, Gresun ve Trabzon ller araştırma bölges olarak seçlmş olup anket uygulamasıyla elde edlen verler araştırmanın ana materya oluşturmuştur. Araştırma kapsamında I. standart bölgeden eğml alanlar çn Ordu, Gresun ve Trabzon, II.standart bölgeden taban alanlar çn Sakarya, Düzce ve Samsun ller dkkate alınmıştır. Neyman yöntemne göre örnek hacm I.standart bölge çn 169, II.standart bölge çn 150 adet olarak hesaplanmıştır. Anket uygulaması 006-007 üretm dönemnde gerçekleştrlmştr. Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40 31
Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture, Aktaş et al Teknk etknlğn parametrk olarak saptanmasında, şletmenn ve şletme faalyetlernn özellklerne bağlı olarak üretm, malyet veya kâr fonksyonları kullanılmaktadır. İşletmenn teknk etknlğnn ölçülmesnde üretm fonksyonu üzernden olasılıklı sınır tahmn yapılması lteratürde daha sık rastlanılan br yaklaşımdır. Üretm fonksyonları yaklaşımında şletmeler arasındak grd ve çıktı fyatları le şletmelern sahp olduğu faktör bleşmlernn aynı olduğu kabul edlr (Al & Fn 1989). Kâr fonksyonları yaklaşımında se böyle br kısıtlamanın olmaması nedenyle şletmelern etknlğnn ölçülmesnde daha üstün br yöntem olduğu kabul edlmektedr(lau &Yotopoulas 1971; Yotopoulas & Lau 1973; Al & Fn 1989). Kâr fonksyonları yaklaşımının üretm fonksyonları yaklaşımından üstünlüğü, bu yöntemde grd ve çıktı fyatlarının dışsal olarak modele dahl edlerek şletmecnn grd kullanımı le lgl karar verme sürecnde dkkate almasıdır (Abdula & Huffman 1998). Bu nedenle, etknlğn belrlenmesnde kâr fonksyonu modellernn kullanımı daha çok kabul görmektedr. Bu çalışmada fındık yetştrclğnn yapıldığı şletmelerde etknszlğn nedenlern açıklamak çn üretm yaklaşımına göre üstünlüklere sabp olan olasılıklı kar sınırı yaklaşımı kullanılmıştır. Olasılıklı kar sınır yaklaşımı genel olarak aşağıdak şeklde fade edlmektedr (Battese & Coell 005):,, exp f Pj k Dj e (1) İlgl eştlktek hata term e =v -u olarak k kısımdan oluşmaktadır ve v le u nn brbrnden bağımsız dağıldığı kabul edlr. Burada, v bağımsız ve eşt şeklde dağıldığı ve tesadüf etkler, ölçüm hataları, statstksel gürültü ve dışlanan değşkenler temsl eden smetrk hata termn fade etmektedr. u se şletmelern etknszlğn temsl eden negatf olmayan ve tek yönlü etknszlk hata termn göstermektedr. Dğer br fadeyle, u olasılıklı kar yaklaşımında şletmenn etknszlğnden dolayı olasılıklı kar sınırından sapmasını fade etmektedr. u nun negatf olmayan tek yönlü normal dağıldığı varsayımı altında populasyona lşkn beklenen değer ve varyansı aşağıdak şeklde fade edleblr (Maddala 1983): E u () V u u u (3) İlgl eştlklerde sabt sayı olup yaklaşık olarak 3.14 e eşttr. F standart normal dağılım fonksyonu olmak üzere populasyonun beklenen etknszlk değer se aşağıdak eştlkle gösterlmektedr; u u 1 u E e e F (4) Her br gözlem çn şletmeye özgü şartlı etknszlk (u j /e j ), u j nn şartlı dağılımından elde edlmekte ve aşağıdak şeklde gösterlmektedr: E u e j j j f e u v 1 F ej e j (5) İlgl eştlkte, u v u v ve f le e / F ye karşılık gelen sırasıyla standart normal yoğunluk ve kümülatf dağılım fonksyonlarını fade etmektedr. İşletmeye özgü kar etknszlk ndeks de Eştlk 5 n sonuçlarının kullanımı le aşağıdak şeklde fade edlmektedr; KEI 1exp u j (6) Etknszlkten dolayı kar kaybı, şletmenn sabt üretm faktörler ve grd-çıktı fyatları ver ken potansyel karın şletmeye at kar etknszlğ ndeks le çarpımına eşttr. İşletmenn kar etknszlğn etkleyen faktörler se Eştlk 6 le elde edlen KEI vektörünün bağımlı değşken olmak üzere şletmeye özgü sosyo-ekonomk dışsal değşkenler vektörüne göre modellenerek tahmn edlmes le ortaya konur. Bu çalışmada fındık yetştrclğnn yapıldığı şletmelerde olasılıklı kar sınırı fonksyonunda dışsal değşkenler olarak, şletmenn fındık üretmnde kullanmış olduğu şgücü masraflarının 3 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40
Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz, Aktaş et al toplamı, şgücü dışındak dğer masrafların toplamı, şletmenn fındık alanı, fındık ağaçlarının ortalama yaşı ve şletmenn sahp olduğu toplam fındık ocaklarının sayısı dkkate alınmıştır. Olasılıklı kar sınırı yaklaşımı moden ve buna bağlı şletmelern kar etknszlğn ortaya koyablmek çn fonksyon kalıbının belrtlmes gerekmektedr. Mode fonksyon kalıbı araştırma bulguları bölümünde belrtldğ üzere yapılan test sonucu translog kar fonksyonu kullanılması gerektğ belrlenmştr. Buna göre olasılıklı kar sınır model aşağıdak şeklde fade edlr. Değşkenlere lşkn açıklamalar Çzelge 1 de verlmştr. Çzelge 1- Olasılıklı translog kar sınırı modede kullanılan değşkenler ve tanımlamaları Table 1- Defntons of the varables used n stochastc translog proft fronter model Bağımlı Değşken nc şletmenn normalleştrlmş karı Bağımsız Değşkenler P 1 İşletmenn normalleştrlmş toplam şçlk masrafı (TL) P İşgücü dışındak normalleştrlmş dğer masrafların toplamı (TL) 1 İşletmenn toplam fındık alanı (da) Fındık ağaçlarının ortalama yaşı (yıl) 3 İşletmenn sahp olduğu toplam fındık ocaklarının sayısı (adet) Bleşk hata term e 1 1 0 1 P1 P 1 1 3 3 11 P1 * P 1 1 1 1 1 P * 1 1 * 11 1 * 1 1 1 * P P P P P 1 1 1 1 13 P1 * 3 1 * 1 * 3 * P P P 3 1 11 1 * 1 1 1 1 1 1 * * 3 * 3 1 33 3 * 3 e (7) İşletmelern kar etknszlğnn nedenlern açıklayablmek çn Eştlk 7 le fade edlen olasılıklı translog kar sınırı moden ekonometrk olarak tahmn edlmes ve bunu takben Eştlk 6 yardımıyla şletmeye özgü KEI değerlernn hesaplanması gerekmektedr. Lteratürde kar etknszlğn açıklamak çn genellkle şletmecnn yaşı, eğtm durumu, şletme dışında çalışıp çalışmaması le şletmecnn deneym, şletmede yer verlen çeşt ve bölgesel farklılıklara lşkn değşkenlere yer verlmştr (Battese & Coell 005; Abdula & Huffman 1998; Boshrabad et al 006). Bu çalışmada se fındık yetştrclğnn yapıldığı şletmelerde kar etknszlğn açıklamak çn dışsal değşkenler olarak I. bölgede şletmecnn yaşı, eğtm durumu, fındık alanı çn toplam parça sayısı, şletmecnn tarım dışında br şte çalışıp çalışmaması, yetştrlen fındık çeşd ve şletmenn konumu değşkenler dkkate alınmıştır. II. standart bölgedek şletmelern kar etknszlğ modede se bu bölgedek şletmelern taban alanlarda yer alması, sahl-orta ve yüksek kol şekde br ayrımın olmamasından dolayı I. Standart bölgedek şletmenn konumu dışındak değşkenlern tamamı dkkate alınmıştır. Buna göre, şletmelern kar etknszlğn açıklayan ekonometrk modeller I. ve II. standart bölgeler çn sırasıyla aşağıdak şeklde fade edlmştr: Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40 33
Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture, Aktaş et al KEI Y ED PS C C K K TDG 0 1 3 4 5 3 6 7 3 8 KEI 0 1Y ED 3PS 4C 5C3 5TDG (9) (8) İşletmelern kar etknszlğn açıklayan dışsal değşkenler ve değşkenlern açıklamaları Çzelge de verlmştr. 3. Bulgular ve Tartışma I. ve II. standart bölgelerde fındık yetştrclğ yapılan şletmelerde kar etknszlğnn nedenlern belrlemek çn öncelkle olasılıklı kar sınırı moden determnst kısmının belrlenmes ve tahmn edlmes gerekmektedr. Mode fonksyon kalıbının ver setne göre farklılık göstermes nedenyle mevcut ver set çn hang fonksyon kalıbının kullanılması gerektğ Olablrlk Oran test (LR) le test edlmştr. Test sonuçlarına göre LR değerler I. ve II. standart bölgeler çn sırasıyla 30.55 ve 49.38 olup k-kare dağılımına göre statstksel olarak %0.01 önem düzeynde anlamlı bulunmuş olup ver setnn her k standart bölge çn translog fonksyon kalıbına göre tahmn edlmes gerektğ sonucuna ulaşılmıştır. Eştlk 7 le fade edlen olasılıklı translog kar sınır model en yüksek olablrlk teknğ le LIMDEP programı kullanılarak tahmn edlmş olup I. ve II. standart bölgeler çn mode tahmn sonuçları Çzelge 3 te verlmştr. I. ve II. standart bölge çn ayrı ayrı tahmn edlen model sonuçlarına göre u nun standart sapmasının v nn standart sapmasına oranı le hesaplanan lamda ()değerler (3.7 ve 4.08) statstk olarak öneml bulunmuş olup (P<0.001), etknszlğ fade eden tek yönlü hata termnn (u), smetrk hata termnden (v) baskın olduğunu fade etmektedr. Bu sonuç, şletmeler arasındak karın maksmum kardan (sınır karı) farklılığının şletme tarafından kontrol edlemeyen tesadüf şoklardan değl, şletmeler arasındak uygulama farklılığından kaynaklandığını göstermektedr. Ayrıca, şletmelern etknszlğne lşkn dğer br gösterge se tahmn edlen model hata termlernn ( ) varyansları kullanılarak u u v eştlğ yardımıyla hesaplanır (Kumbhakar & Lovell 000). İlgl eştlkle hesaplanan n teork olarak sıfır le br arasında olması gerekmektedr. İlgl katsayının bre yakın olması şletmeler arasında yüksek sevyede etknszlğn varlığını sıfıra yakın olması se etknszlğn olmadığını fade etmektedr. Model tahmn sonuçları kullanılarak değerler 0.91 ve 0.94 olarak hesaplanmıştır. Dolayısıyla, şletmelern gözlenen karı le ulaşablecek oldukları maksmum karlar (sınır karı) arasındak farkın sırasıyla %91 ve %94 ünün teknk ve dağılım etknszlğnden kaynaklandığı gerye kalan kısmın se öngörülemeyen tesadüf faktörlerden kaynaklandığı sonucuna ulaşılmıştır. I. ve II. standart bölgeler çn kar etknszlğnn şletme yüzdelerne göre dağılımı Şekl 1 ve de verlmştr. İncelenen şletmelerde kar etknszlk değer I. standart bölge çn 0.06 le 0.69 arasında değşmekte olup ortalama değer se 0.38 olarak hesaplanmıştır. Bu değer teknk ve dağılım etknszlğnden dolayı I. standart bölgedek şletmelern ulaşablecekler kar sınırının %38 altında olduklarını fade etmektedr. Bununla brlkte, I. standart bölgedek ncelenen şletmelern yaklaşık %53 ünün ortalama etknszlk değer altında faalyette bulundukları belrlenmştr (Şekl 1). Bu sonuca göre teknk ve dağılım etknlğ sağlandığı takdrde I. standart bölgedek şletmeler ortalamada mevcut karlarını %38 oranında artırablecekler belrtleblr. Model tahmn sonuçları kullanılarak etknszlkten dolayı şletmelerde ortalama dekara kar kaybının 345 TL olduğu hesaplanmıştır. II. standart bölgedek şletmelerde kar etknszlk değer 0.0 le 0.61 arasında değşmekte olup ortalama değer se 0.19 olarak hesaplanmıştır. Bu değer teknk ve dağılım etknszlğnden dolayı şletmelern ulaşablecekler kar sınırının % 19 altında olduklarını fade etmektedr. Bununla brlkte, II. standart bölgede ncelenen şletmelern yaklaşık %5 snn ortalama etknszlk değer altında faalyette bulundukları belrlenmştr (Şekl ). Bu sonuca göre teknk ve dağılım etknlğ sağlandığı 34 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40
Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz, Aktaş et al Çzelge -I. ve II. standart bölgeler çn kar etknszlk modede kullanılan değşkenler ve tanımlamaları Table -Defntons of the varables used n proft neffcency model for 1 st and nd standard areas Bağımlı Değşken KEI : nc şletmenn kâr etknszlk ndeks Bağımsız Değşkenler Y İşletme yönetcsnn yaşı ED İşletme yönetcsnn eğtm durumu lse ve üstü se=1, değlse=0 PS İşletmenn fındık bahçelernn parça sayısı C 1 İşletmede yer verlen fındık çeşd karışık se =1, değlse=0 (Referans) C İşletmede tombul fındık çeşd yetştrlyorsa =1, değlse=0 C 3 İşletmede yer verlen fındık çeşd karışık veya tombul fındık çeştler dışında se=1, değlse=0 K 1 Fındık yetştrclğ sahl kolda yapılıyor se se=1, değlse=0 (Referans) K Fındık yetştrclğ orta kolda yapılıyor se se=1, değlse=0 K 3 Fındık yetştrclğ yüksek kolda yapılıyor se se=1, değlse=0 TDG İşletmecnn tarım dışı gelr var se=1, değlse=0 Hata term Çzelge 3-I. ve II. standart bölge çn olasılıklı translog kar sınır moden tahmn sonuçları Table 3-Estmaton results of stochastc translog proft fronter model for 1 st and nd standard areas Değşken Parametre I. Standart Bölge II. Standart Bölge Katsayı t İstatstğ P değer Katsayı t İstatstğ P değer Sabt 0-16.781 -.3 0.00-3.8 -.370 0.018 P 1 1 1.03 0.498 0.618 0.35 0.360 0.719 P 4.161.03 0.043.119 3.301 0.001 1 1-6.69 -.135 0.033 -.604 -.363 0.018 -.173 -.156 0.031 1.73 3.749 0.000 3 3 5.064.851 0.004.1109 3.00 0.003 P 1 P 1 11 0.5 0.639 0.5 1.14 4.60 0.000 P P -0.544 -.0 0.044-1.391-7.685 0.000 P 1 P 1-0.301-0.66 0.531 1.465 4.036 0.000 P 1 1 11 0.570 1.038 0.99 1.191 3.10 0.00 P 1 1 0.87 1.876 0.060-1.40-9.409 0.000 P 1 3 13-0.515-1.09 0.6-1.33-6.165 0.000 P 1 1 1.050.197 0.08 1.016 3.577 0.000 P 0.085 0.639 0.5-1.53-14.854 0.000 P 3 3-0.434-1.84 0.199-0.09-0.177 0.859 1 1 11-1.518 -.6 0.009-3.4-5.806 0.000 1 1-1.01 -.748 0.006 5.55 1.333 0.000 1 3 13 1.15 1.77 0.084-0.74-1.408 0.159-0.139-0.681 0.495 -.559-15.699 0.000 3 3 0.570 1.643 0.100.73 9.130 0.000 3 3 33-0.93-1.114 0.66-0.049-0.338 0.736 Lamda 3.73 4.885 0.000 4.047 9.456 0.000 Sgma 0.711 177.750 0.000 0.545 11.465 0.000 u 0.68 0.471 v 0.08 0.061 Log-lkelhood -100.47 49.377 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40 35
Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture, Aktaş et al İşletme Sayısı (%) 18,00 16,00 14,00 1,00 10,00 8,00 6,00 4,00,00 0,00-10 11.1-15.0 15.1-0.0 0.1-5.0 5.1-30.0 30.1-35.0 35.1-40.0 Etknszlk Değer (%) 40.1-45.0 45.1-50.0 50.1-55.0 55.1-60.0 60.1-65.0 65.1- + Şekl 1-I. Standart bölgedek şletmelern kar etknszlğnn dağılımı (%) Fgure 1-Dstrbuton of proft neffcences of frms n 1st standard area 0 18 16 14 İşletme Sayısı (%) 1 10 8 6 4 0 1.0-5.0 5.1-10.0 11.1-15.0 15.1-0.0 0.1-5.0 5.1-30.0 Etknszlk Değer (%) 30.1-35.0 35.1-40.0 40.1-45.0 45.1-50.0 50.1- + Şekl. II. Standart bölgedek şletmelern kar etknszlğnn dağılımı (%) Fgure : Dstrbuton of proft neffcences of frms n nd standard area takdrde II. standart bölgedek şletmeler ortalamada mevcut karlarını % 19 oranında artırablecekler belrtleblr. Model tahmn sonuçları kullanılarak etknszlkten dolayı II. standart bölgedek şletmelerde ortalama dekara kar kaybının 136 TL olduğu hesaplanmıştır. Yan II. standart bölgedek şletmelern etkn olarak faalyette bulunmaları dekara karlarında ortalama 136 TL br artışa neden olacaktır. I. standart bölge çn tahmn edlen model sonuçlarına göre modele dahl edlen 36 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40
Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz, Aktaş et al değşkenlern öneml br kısmı statstksel olarak anlamlı ve beklenen şaretlerne sahptrler. Toplam şçlk masrafları le dğer toplam masraflara lşkn değşkenlern katsayısı poztf olup dğer toplam masraflar statstksel olarak anlamlı bulunmuştur. Buna göre fındığın toplam masrafları le şçlk masraflarında meydana gelecek artışın kar üzerne olumlu etkde bulunacağı öngörülmektedr. Bu sonuç beklentye karşıt gb görünmekle brlkte br anlamda ncelenen şletmelerdek gözlemlere dayalı olarak fındık yetştrclğnde modern teknklern az sayıda şletme tarafından uygulanması le açıklanablr. İncelenen şletmelerde kar etknszlğnn %38 oranında olduğu dkkate alındığında, mevcut grd ve çıktı fyatlarına göre şçlk ve dğer masraflarda meydana gelecek artışın kar üzerne olumlu br etkde bulunacağı sonucuna ulaşılmıştır. Model tahmn sonuçları şletmenn sahp olduğu fındık alanı le karı arasında ters yönlü br lşk olduğunu göstermektedr. Dğer br fadeyle, büyük şletmelern karlılığı küçük şletmelere göre daha azdır. Model tahmn sonuçları fındık ağaçlarının ortalama yaşında meydana gelecek artışın kar üzerne azaltıcı br etkde bulunduğunu göstermektedr. Fındık ağaçlarının ortalama yaşı arttıkça karın azalması se beklentyle uyum olup en öneml neden olarak ortalama yaş arttıkça vermllğn düşmes belrtleblr. İncelenen şletmelerde fındık ağaçlarının ortalama yaşı 36.8 olarak belrlenmştr. Buna karşın fındık ağaçlarının en verml yaş aralığının 1-5 olduğu göz önünde bulundurulursa (Bozoğlu 1999) bu sonuç beklentyle uyumludur. Modelde dkkate alınan br dğer değşken se şletmenn sahp olduğu toplam ocak sayısıdır. Tahmn sonuçları toplam ocak sayısı le kar arasında statksel olarak anlamlı ve aynı yönlü br lşk olduğunu göstermektedr. II. standart bölge çn oluşturulan mode tahmn sonuçlarına göre, modele dahl edlen değşkenlern öneml br kısmı statstksel olarak anlamlı ve beklenen şaretlerne sahptr. Model tahmn sonuçları, toplam şçlk ve dğer masrafların katsayılarının poztf olduğunu ve toplam dğer masrafların statstksel olarak anlamlı olduğunu göstermektedr. II. standart bölgede ncelenen şletmelerde, ortalama kar etknszlğnn %19.6 olduğu dkkate alınırsa mevcut grd ve çıktı fyatlarına göre masraflarda meydana gelecek artış toplam gelrde daha fazla br artış sağlayarak şletmelern karlılığında artışa neden olacaktır. II. standart bölgede çn oluşturulan modelde dkkate alınan br dğer değşken şletmenn fındık alanı olup model tahmn sonuçlarına göre fındık alanı le şletmenn karlılığı arasında ters yönlü ve statstksel olarak anlamlı br lşk olduğu belrlenmştr. Modelde yer verlen br dğer değşken se fındık ağaçlarının ortalama yaşıdır. Tahmn sonuçları ortalama yaş arttıkça şletmenn karının azaldığını fade etmekte olup ortalama ağaç yaşı 3.4 olarak hesaplanmıştır. I. ve II. standart bölgede ncelenen şletmelern kar etknszlğne lşkn mode tahmn sonuçları Çzelge 4 te verlmştr. I.standart bölge çn tahmn edlen mode sonuçlarına göre şletme yönetcsnn yaşı dışındak değşkenlern tamamı statstksel olarak anlamlı bulunmuştur. Analz sonuçları şletme yönetcsnn yaşı arttıkça şletmenn kar etknszlğnn azaldığını fade etmekte brlkte lgl değşken statstksel olarak anlamsız bulunmuştur. İşletme yönetcsnn yaşındak artış üretm deneymn artması anlamına da geldğnden elde edlen sonuç beklentye uygundur. İncelenen şletmelerde, şletme yönetclernn ortalama yaşı 57 olarak hesaplanmış olup ortalama yaşın üzerndek şletmeler çn hesaplanan normalleştrlmş kar 137 ken ortalamanın altındakler çn se bu değern 118 olduğu belrlenmştr. Dolayısıyla, lgl parametrenn şaret araştırma bulgularıyla desteklenmektedr. Poltka belrleme açısından elde edlen sonuca göre, yayım hzmetlernn hazırlanması ve uygulanması hedef ktlenn genç üretcler olması kar etknszlğnn azalmasına neden olacaktır. I. standart bölge çn oluşturulan modele dahl edlen br dğer değşken se şletme yönetcsnn Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40 37
Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture, Aktaş et al Çzelge 4-I. ve II. standart bölge çn kar etknszlk modellernn tahmn sonuçları Table 4-Estmaton results of proft neffcency models for 1st and nd standard areas I.Standart Bölge II. Standart Bölge Değşken Parametre Katsayı t İstatstğ P değer Değşken Parametre Katsayı t İstatstğ P değer Sabt 0 0.168.03 0.043 Sabt 0 0.06 0.504 0.613 Y 1-0.00-1.119 0.63 Y 1 0.001 0.500 0.85 ED 0.111.930 0.003 ED 0.395 5.197 0.000 PS 3 0.010 1.646 0.100 PS 3 0.017 1.700 0.093 C 4 0.30 5.994 0.000 SG 4 0.087 1.706 0.095 C 3 5 0.85 6.118 0.000 C 5 0.6 3.705 0.000 K 6 0.16 3.489 0.001 C 3 6 0.75 5.500 0.000 K 3 7 0.159 3.848 0.000 TDG 8 0.080.061 0.039 eğtm sevyesn fade eden kukla değşkendr. Analz sonuçları şletme yönetcsnn eğtm durumunun lse ve üzer olması durumunda kar etknszlğnn arttığını fade etmektedr. İncelenen şletmelerde kar etknszlğn arttıran br dğer değşken se şletme yönetcsnn tarım dışında gelr getren br faalyetnn olması olup lteratürdek çeştl araştırmalarda benzer sonuçlara ulaşılmıştır (Al et al 1994; Boshrabad et al 006). Bu sonucun en öneml neden olarak, lse ve üzer eğtm sevyesne sahp olan ve tarım dışında çalışan şletme yönetclernn dğer şletmelere göre fındık tarımından elde edecekler gelre öneml ölçüde bağlı olmamaları olarak belrtleblr. I.standart bölgede ncelenen şletmelern fındık bahçeler ortalama 4 parselden oluşmaktadır. Fındık bahçeler ortalama parsel sayısından fazla olan şletmelern normalleştrlmş karları, ortalamanın altında parsele sahp olan şletmelere göre daha az olduğu hesaplanmıştır. Parçalılık sayısı ortalamanın üzernde olan şletmelerde normalleştrlmş kar 91.99 ken ortalamanın altında olan şletmeler çn bu değer 100.5 olarak hesaplanmıştır. Kar etknszlğn açıklamak üzere şletmede üretlen fındık çeşd ve fındık bahçelernn konumu da kar etknszlğ modee dahl edlmştr. Bu çalışmada, şletmelerde yer verlen başlıca fındık çeştler olarak karışık, tombul ve dğer çeştler dkkate alınmış ve modele kukla değşkenler olarak dahl edlmştr. Araştırma bulgularına göre üretclern %3.7 s yaızca tombul, %10.7 s yaızca tombul dışında tek br çeşt ve %65.6 sı se karışık çeşt üretmektedr. Yetştrlen fındık çeşd açısından, analz sonuçları, yaızca tombul fındık yetştrclernn tombul dışında tek br çeşde yer veren şletmelere göre kar etknszlğnn daha düşük olduğunu fade etmektedr. Araştırma bulgularına göre karışık çeşde yer veren şletmelerde dekara kar dğer çeştlere göre daha yüksek olduğu tespt edlmştr. Karışık çeşde yer veren şletmelerde dekara normalleştrlmş kar 99 ken tombul ve dğer çeştler çn se sırasıyla 73 ve 80 olduğu belrlenmştr. Araştırma alanında fındık geleneksel olarak sahl, orta ve üst kol olarak adlandırılan üç farklı konumda yetştrlmekte olup belrtlen konumlara göre görüşülen şletmelern yüzde dağılımları sırasıyla %5, %49.31 ve %5.69 dur. Fındık yetştrclğnn yapıldığı bahçenn konumu dkkate alındığında se, yüksek kolda fındık yetştrlen şletmelerde kar etknszlğnn en yüksek olduğu belrlenmştr. Bu sonuçlar belrtlen kollara göre normalleştrlmş kar değerler le de benzerlk göstermektedr. Analze dahl edlen şletmelern konumuna göre normalleştrlmş karları sahl, orta ve yüksek kol çn sırasıyla 94.5, 9 ve 89 olarak hesaplanmıştır. Sahl, orta ve yüksek konumdak şletmelern dekara vermlernn sırasıyla 15, 116 ve 98 kg olduğu dkkate alındığında konumlara göre kar farklılığında vermn öneml br etksnn olduğu kabul edleblr. II. standart bölge çn tahmn edlen modele dahl edlen değşkenlerden şletme yönetcsnn 38 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40
Türkye Fındık Tarımında Kar Etknszlğnn Analz, Aktaş et al yaşı dışındak değşkenlern tamamı statstksel olarak anlamlı bulunmuştur. Araştırma bulgularına göre, II. standart bölgede ncelenen şletmelerde şletme yönetclernn ortalama yaşı 50 olarak tespt edlmştr. Model tahmn sonuçlarına göre şletme yönetcsne at değşkenn poztf katsayısı şletme yönetcsnn yaşı arttıkça şletmenn kar etknszlğnn arttığını fade etmekle brlkte lgl değşken statstksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Çzelge 5 te görülebleceğ gb, II. standart bölgede şletme yönetcsnn eğtm düzey le kar etknszlğ arasında ters yönlü br lşk bulunmaktadır. İlgl sonuç eğtm düzeynn arttıkça kar etknszlğn de arttığını fade ettğnden beklent le uyumlu olarak görülmemekle brlkte şletme yönetclernn tarım dışı gelr elde etmeler le de lşkldr. Ntekm model sonuçları şletme yönetcsnn tarım dışında gelr elde etmes durumunda kar etknszlğnn arttığını fade etmektedr. Araştırma bulgularına göre, II. standart bölgede ncelenen şletmelerde ortalama parsel sayısının 3.1 olduğu tespt edlmştr. Model tahmn sonuçlarına göre ortalamanın üzernde parsel sayısına sahp olmanın şletmenn kar etknszlğne neden olduğu belrlenmştr. Analz sonuçlarına göre, ortalama üzernde parsel sayısına sahp olan şletmelerde normalleştrlmş kar 90 ken, ortalamanın altında olan şletmelerde se 103.4 tür. Araştırma bulgularına göre II. standart bölgedek şletmelern %56.3 ünün karışık, %15.54 ünün tombul ve % 4.14 ünün se karışık ve tombul dışındak dğer fındık çeştlerne yer verdğ tespt edlmştr. Model tahmn sonuçları tombul ve karışık dışındak br çeşde yer veren şletmelern kar etknszlğnn en yüksek olduğu buna karşın karışık çeşde yer veren şletmelern se daha etkn olduğunu fade etmektedr. Araştırma bulguları se model tahmn sonuçlarını öneml ölçüde desteklemektedr. Ntekm, dğer fındık çeşdne yer veren şletmelerde normalleştrlmş dekara kar 93.5 ken bu değer tombul ve karışık çeşt çn sırasıyla 108 ve 98.5 olduğu belrlenmştr. 4. Sonuçlar Bu çalışmada fındık yetştrclğnn yapıldığı şletmelern mevcut koşulları ver ken kar etknszlk model oluşturularak etknszlğn nedenler olasılıklı translog kar sınır modeller tahmn edlmştr. Model tahmn sonuçlarından II. standart bölgedek şletmelern I. standart bölgedek şletmelere göre daha etkn olduğu sonucuna ulaşılmıştır. II. standart bölgede fındık tarımının sulu alanlarda da yapılablmes nedenyle vermnn yüksek olması bu bölgedek şletmelern daha etkn olmasının öneml nedenlerndendr. Buna karşın, I. standart bölgede yetştrlen fındığın daha yüksek kaltel olmasına rağmen kaltenn fyata yansımasının sınırlı olmasının yanı sıra vermn de daha düşük olması şletmelern kar etknszlğn artırıcı yönde etk yapmaktadır. Ürüne lşkn poltkalar gelştrlrken I. standart bölgede fındığa alternatf ürünlern oldukça sınırlı olduğu buna karşın, II. standart bölgede se fındığın çok çeştl ürünlern yetştrlmesnn mümkün olduğu alanlarda yetştrldğ önemle dkkate alınmalıdır. Bununla brlkte özellkle I. standart bölgedek şletmelerde fındık bahçelernn kademel olarak yenlenmes, parsel sayısını azaltıcı önlemler le uygun çeşt seçmnn şletmelern karları üzerne olumlu katkı sağlamak mümkündür Teşekkür Bu araştırma TÜBİTAK-TOVAG 104054 nolu proje olarak desteklenmştr. Teşekkür ederz. Kaynaklar Abdula A & Huffman W E (1998). An examnaton of proft effcency of rce farmers n Northern Ghana. Staff Paper, Swss Federal Insttute of Technology, Department of Agrcultural Economcs: 7 Al M & Fn J C (1989). Proft effcency among basmat rce producers n Pakstan Punjab. Amercan Journal of Agrcultural Economcs 71: 303-310 Al F, Parkh A & Sha M K (1994). Measurement of proft effcency usng behavoral and Stochastc Fronter Approaches. Appled Economcs 6:181-188 Battese G E & Coell T J (005). A model for techncal Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40 39
Analyss of Proft Ineffcences n Turksh Hazeut Agrculture, Aktaş et al neffcency effects n a stochastc fronter producton functon for panel data. Emprcal Economcs 0(): 35-33 Boshrabad H M, Vllano R & Flemng E (006). Producton relatons and techncal neffcency n Pstacho Producton Systems n Kerman provnce of Iran, Workng Paper Seres n Agrcultural and Reource Economcs, No: 006-08 Bozoğlu M (1999). Türkye de fındık pyasalarını gelştrmeye yönelk alternatf poltkalar üzerne br araştırma, Ankara Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü, Tarım Ekonoms Anablm Dalı, Doktora Tez (Yayınlanmamış), Ankara FAO (008). Food and Agrculture Organzaton of the Unted Natons, Çeştl Yıllar KİBGS (007). Karadenz İhracatçı Brlkler Genel Sekreterlğ Kayıtları Kumbhakar S C & Lovell C A K (000). Stochastc Fronter Analyss, Cambrdge Unversty Pres Lau L J& Yotopoulos P A (1971). A test for relatve effcency and aplcatons to Indan Agrculture. Amercan Economc Revew 61: 94-109 Maddala G S (1983). Lmted Dependent and Qualtatve Varables n Econometrcs. Cambrdge Unversty Press, New York Yotopoulos P A & Lau L J (1973). A test for relatve economc effcency: some further results. The Amercan Economc Revew 63: 14-3 40 Tarım Blmler Dergs Journal of Agrcultural Scences 17 (011) 30 40