TOKAT İLİ MERKEZ İLÇEDE SİLAJLIK MISIR ÜRETEN İŞLETMELERİN DESTEK ALINIMINI ETKİLİ FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ

TOKAT İLİ MERKEZ İLÇEDE SİLAJLIK MISIR ÜRETEN İŞLETMELERİN DESTEK ALINIMINI ETKİLİ FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ Rüveyda Kızıloğlu ruveyda.kiziloglu@gop.edu.tr Halil Kızılaslan halil.kizilaslan@gop.edu.tr Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, TOKAT ÖZET Hayvancılıkta en uygun olan ve kesif yem olarak kullanılan silajlık mısırın bu araştırma ile üretim maliyeti hesaplanmış istenmiştir. Bu temel amaç için, Tokat merkez ilçeye bağlı köylerdeki 89 üretici ile görüşme yapılmıştır. Görüşme sonucunda üreticilerin silajlık mısırın 1 kg lık silajlık mısırın tarlada ki üretim maliyeti 0.14 TL/kg, gayri safi üretim değeri 2.137,53 TL olduğu belirlenmiştir. Üreticilerin dekara net karı, 1.617,89, brüt karı 1.711,09 TL olduğu hesaplanmıştır. Silajlık mısır üreticilerinin destek almasına teşvik eden faktörlerin belirlemek amacıyla binary logit analizi yapılmıştır. Analize üretim döneminde destek alan/almaya değişkenleri bağımlı değişken olarak alınmıştır. Bağımsız yani açıklayıcı değişken olarak modele; Eğitim durumu, çiftçilik yapma süreleri, gelir, yaş, üreticilerin bakmakta yükümlü olduğu fert sayısı, teşvik prosüdürü ya da işlemleri için düşünceleri, hayvan varlığı ve silajlık mısır ekim alanı faktörleri analize alınmıştır. Ayrıca silajlık mısır üreticilerinin üretim dönemince karşılaştıkları sorunlarının sınıflandırılması için yapılan analiz sonucunda elde edilen 4 faktör yükü de bağımsız değişken olarak analize eklenmiştir. Bölgedeki çiftçilere yapılan anket çalışması neticesinde silajlık mısır yetiştiriciliği ile ilgili teknik bilgilerinin yetersiz olduğu tespit edilmiştir. Bu kapsamda, çiftçilerin yapmış oldukları tarımsal faaliyetlere yönelik bilgi ve tecrübelerini artıracak yayım çalışmalarının (tarla günleri, köy toplantıları, çiftçi kursları vb) yapılması gerekmektedir. Ayrıca, bölgedeki tarım işletmelerinin kayıt tutmamaları ve üretim dalları arasında karşılaştırma yapmak için gerekli maliyet analizleri yapmamaları nedeni ile bu araştırmanın bölgedeki işletme yöneticilerine faydalı olacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Mısır, silaj, üretim maliyeti, binary logit, faktör analizi, Tokat ABSTRACT This study aims to estimate the production cost of silage corn, which is the most suitable and concentrate animal feed in livestock breeding. To do this, 89 farmers from the villages of Tokat Central County were interviewed. It was determined as a result of the interviews that the production cost of 1 kg silage corn in the field was TL 0.14 and gross production value was TL 2.137.53. Binary logit analysis was used to determine the factors encouraging the silage corn producers to get subsidy. The variables for receiving/not receiving subsidy during production season were taken as dependent variable in the analysis. Education status, the length of time as a farmer, income, age, the number of family members, thoughts on subsidy procedure and process, livestock asset and area allocated for silage corn were taken as independent, explanatory, variables in the analysis. In addition, the load of 4 factors, obtained as a result of analysis for the classification of problems met by silage corn growers during production season, was added to the analysis as independent variable. It was determined as a result of the survey conducted with the farmers in the region that technical information regarding silage corn farming was insufficient. In this context, it is advisable to carry out extension studies (field days, village meetings, farming courses, etc.) to increase farmers 1991

knowledge and help them have new experiences on agricultural activities they have already been performing. Additionally, this study is thought to be valuable to managers of the businesses around the region since the farming businesses in the region do not keep records and thus cannot do cost analyses necessary to make comparisons among branches of production. Keywords: Corn, silage, production cost, binary logit, factor analysis, Tokat 1.GİRİŞ Türkiye de hayvancılığın içinde bulunduğu ekonomik sorunlar giderek daha da ağırlaşmaktadır. Üretim girdileri, özellikle yem giderleri son derece yüksektir. Ürün fiyatları da oldukça düşük seviyelerdedir. Tüm bunların yanında, hayvanlara kaliteli kaba yem özellikle de suca zengin yem yeteri kadar yedirilememektedir. Bu nedenlerle hayvanlardan yeterli ürün alınamamaktadır. Oysa bir işletmede karlılığı arttıracak olan en temel faktörler; girdi fiyatlarını azaltmak, ürün fiyatlarını ve ürün miktarını arttırmaktır. Bütün bu faktörlerin olumsuz olduğu bir iş kolunda karlı bir üretim yapmak mümkün değildir. Türkiye hayvanlarının kaliteli kaba yem ihtiyacını karşılamada silaj yapımının çok büyük bir önemi bulunmaktadır. Silajlık bitkiler genellikle kısa vejetasyon süresine sahip, bol verimli bitkiler olmalıdır. Sorgum ve mısır bu gibi özellikleri ile silajlık bitkilerin başında gelmektedir. Günümüzde birçok bölgede tane ürünü amacıyla başarılı şekilde üretimi yapılan mısır bitkisi, silajlık olarak ta başarı ile yetiştirilebilmektedir (Akay, 2009). Türkiye de ise silajlık mısırın ekim alanı 2 608 852 da olup, üretimi 11 099 653 ton ve verim 4 293 ton/da dır (Anonim, 2010). 2009 yıllı itibariyle Türkiye de toplam silajlık mısır ekim alanı 2 740 031 ha dır. Tokat ın bu ekilen alan içindeki payı %1.57 dir. Tokat ilinde silajlık mısır ekiminin %28.04 ü merkez ilçede yapılmaktadır. Merkez ilçede 2009 yılında toplam silajlık mısır ekim alanı 11.500 da dır (Anonim, 2010). Türkiye genelinde ve özellikle araştırma bölgesi olarak seçilen Tokat ilinde konu ile ilgili bazı araştırmalar yapılmasına rağmen, silajlık mısır üreten işletmelerin ekonomik analizi, üretim maliyetlerinin belirlenmesi ve üreticileri silajlık mısır üretmeye karar verme sürecinde etkileyen faktörlerin incelendiği çalışma sayısı yok denecek kadar azdır. Aynı zamanda Tokat ilinde bu konuda şimdiye kadar herhangi bir çalışma da yapılmamıştır. Bu nedenle yapılacak olan bu çalışma bölge açısından orijinallik arz etmektedir. Ayrıca araştırma sonuçları ile ilgili kişi, kurum ve kuruluşlar için bir doküman oluşturulması düşünülmektedir. 2. MATERYAL VE YÖNTEM 2.1. Materyal Araştırmanın temel verilerini (silajlık mısır için; arazi varlığı, üretim miktarı, satış fiyatı, kira bedeli, kullanılan girdilerin miktarı ve çiftçiye mal oluş bedelleri v.s.) Tokat ili Merkez ilçeye bağlı 15 köyde (Akbelen, Akın, Avlunlar, Çamağazı, Çerçi, Gözova, Kabatepe, Karakaya, Kadıvakfı, Kızılköy, Pınarlı, Söngüt, Tahtoba, Taşlıçiftlik ve Ulaş) anket yoluyla toplanan veriler oluşturmuştur. 2.2. Yöntem 2.2.1. Örnekleme Aşamasında Uygulanan Yöntem Gıda Tarım ve Hayvancılık İl Müdürlüğünden elde edilen verilere göre çiftçi kayıt sistemine (ÇKS) kayıtlı Tokat merkez ilçeye bağlı 73 köyde silajlık mısır ekimi yapılmaktadır. Bu 73 adet köyün gayeli olarak %20 si hesaplanmış ve 15 köy araştırma popülasyonunu oluşturmuştur. Tespit edilen bu veriler ile Tokat Tarım İl Müdürlüğü Proje İstatistik Şubesi personelinin yardımlarıyla yöreyi temsil edebilecek köyler tespit edilmiştir. Bu aşamadan sonra, köylerdeki işletmelerin işletme bazında sahip oldukları arazi 1992

büyüklükleri Tokat Tarım İl Müdürlüğü Proje İstatistik Şubesi nden Çiftçi Kayıt Sistemi ndeki verilerden elde edilmiştir. Varyasyon katsayısı bir popülasyon veya örneğe ait birimlerin değerlerin homojen veya heterojen olup olmadığını göstermesi bakımından önemlidir (Düzgüneş ve ark., 1983) ve hesaplanan varyasyon katsayısı %75 den küçük olduğu için yani homojen bir dağılım söz konusu olduğu için ana kitlenin en iyi düzeyde temsil edilecek örnek sayısının belirlenmesinde oransal yaklaşımdan yararlanılmıştır (Şahin ve Miran, 2007; Cankurt ve ark., 2009; Engindeniz, 2010; Tümer ve Birici, 2013). Np( 1 p) n = 2 ( N 1 ) p ( 1 p ) p n= örnek büyüklüğü, N= populasyon büyüklüğü p= tahmin oranı (0.5 maksimum örnek büyüklüğü için, destek alma olasılığı), = oran varyansı (maksimum örnek hacmine 2 p ulaşmak için %95 güven aralığında tablo değeri 1.96 ve %5 hata payı ile). Ana kitleyi oluşturan bireylerin özellikleri başlangıçta bilinmediği için, örnek hacmini maksimum kılacak şekilde p=0.5 olarak alınmış ve örnek hacmi 89 silajlık mısır üreticisi olarak bulunmuştur ve örneğe alınan üreticiler tesadüfi olarak belirlenmiştir. 2.2.2. Verilerin toplanmasında izlenecek yöntemler 2.2.2.1. Silajlık Mısır Üreticilerinin Sermaye Yapısı ve Masraflarını Hesaplanması Araştırmada kullanılan anket formları, işletmelerin sosyo-ekonomik yapısını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Anket formlarında, işletmelerin nüfus ve iş gücü varlığı, yabancı iş gücü kullanımı, mülk, kiraya/ortağa tutulan arazi varlığı, üretim deseni, girdi kullanımı, ürün pazarlanması ve işletmenin sermaye yapısına (toprak, bina, bitki, arazi ıslahı, hayvan, alet ve makine, para vb) yer verilmiştir. Çizelge 2.1 Erkek işgücü biriminin (EİB) hesaplanmasında yaş gruplarına ve cinsiyetine Göre kullanılan katsayılar Yaş Cinsiyet Katsayısı 0-6 Erkek-Kadın - 7-14 Erkek-Kadın 0.50 15-49 Erkek 1.00 Kadın 0.75 50-64 Erkek 0.75 Kadın 0.50 65< Erkek-Kadın - Kaynak; (Aksöz, 1966; Kızıloğku, 2010) Çizelge 2.2. Büyükbaş hayvan birimine (BBHB) dönüştürmede kullanılan katsayılar Hayvan Cinsi BBHB Katsayısı Hayvan Cinsi BBHB Katsayısı Boğa 1,40 Koç 0.12 İnek 1,00 Koyun 0.10 Buzağı 0,20 Toklu 0.08 Dana 0,50 Kuzu 0.05 Düve 0,70 At 1.35 Tosun 0,70 Tavuk 0.014 Manda 0,90 Hindi 0.03 Kaynak; (Açıl, 1980; Karagölge, 1996) 2.2.2.2.Araştırma konusu olan sılajlık mısır maliyeti hesaplanırken izlenen yol; Üretim işlemlerinde işgücü ve makine çeki gücü kullanımı saat olarak çizelgelerde gösterilmiştir. İşçilik masrafları çalışma alanındaki geçerli olan işgücü ücretlerini yansıtmaktadır (Tanrıvermiş ve Gündoğmuş, 2001). Makine çekigücü masrafının hesabında bölgedeki birim makine kirası fiyatları dikkate alınmıştır. Döner sermaye faizinin hesaplanmasında, T.C. Ziraat Bankası nın bitkisel üretim için öngördüğü kredi faizinin (%18) yarısı dikkate alınmıştır. Genel idari giderleri, işletmenin sevk ve idaresi, sosyal hizmetleri ile işletmenin tüm üretim faaliyetlerini ilgilendiren ortak hizmetler için yapılan masraflardır (Kıral ve ark., 1993

1999). Silajlık mısır üretim faaliyetinde genel idare giderleri masraflar toplamının %3 ü esas alınarak hesaplanmıştır (Kızıloğlu, 1994; Çiçek ve ark., 1999; Erem, 2005; Kızıloğlu, 2010). Silajlık mısır yetiştirilen tarla arazisinin kira karşılığı hesabında benzer nitelikteki arazilerinin cari arazi kirası dikkate alınmıştır. Silajlık mısır üretim maliyetinin hesaplanmasında değişken ve sabit masraflar hesaplanıp söz konusu masrafların toplamı, üretim masraflarını oluşturmaktadır. 1 kg sılajlık mısırın maliyeti ise üretim masraflarının dekardan alınan ürün miktarına oranlanması suretiyle hesaplanmıştır. 2.2.2.3. Silajlık Mısır Üreticilerinin Destek Almasına Teşvik Eden Faktörlerin Belirlenmesi Bu araştırmada Tokat ilçe merkezindeki silajlık mısır üreticilerinin silajlık mısır desteğini almalarına teşvik eden bazı sosyo-ekonomik faktörler Binarry Logit modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Logit modelinde bağımlı değişken Dummy ve tahmin edilen olasılık değerleri 0 ile 1 arasında değişmektedir. Bu araştırma için kullanılabilecek metotlardan birisi de Probit modeli olup Logit ile Probit modelleri arasındaki temel farklılık modellerin olasılık dağılımlarına ilişkin varsayımın farklı olmasından kaynaklanmaktadır (Greene, 2011). Diğer taraftan, Logit modelinde bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni daha iyi açıkladığı kabul edildiği yani lojistik regresyon analizi ile yapılan çözümlemeden elde edilen matematiksel modelin yorumlanmasının daha kolay olduğunu belirtmekte yarar vardır (Kalaycı, 2010) için bu araştırmada Logit modelinin kullanımı tercih edilmiştir (Cankurt, 2010; Kızıloğlu ve ark., 2014). Lojistik modelde yer alan bazı değişkenler, kategoriler arası farklılıkları olasılık oranları olarak elde edilebilmek üzere kategorik değişkene çevrilmiştir. Eğitim durumu (okur yazar, ilk okul ve lise-üzeri mezun olma) ve teşvik prosüdürü ya da işlemleri için düşünceleri ni (kolay, zor) temsil eden değişkenler için yine kategorik yapıya sahip kukla değişkenlerden yararlanılmıştır. Üreticilerin desteklen yararlanma olasılığını bazı faktörleri incelemek için dikkate alınan tarımsal gelir, çiftçilik yapma süreleri, yaş, üreticilerin bakmakta yükümlü olduğu fert sayısı, hayvan varlığı (BBHB ne çevrilmiş olarak dikkate alınmıştır) ve silajlık mısır ekim alanı (da) faktörleri sürekli değişken olarak analize alınmıştır. Ayrıca silajlık mısır üreticilerinin üretim dönemince karşılaştıkları sorunlarının sınıflandırılması için yapılan analiz sonucunda elde edilen 4 faktör yükü de bağımsız değişken olarak analize eklenmiştir. Analizde bağımlı değişken silajlık mısır teşvikini alıp/almama durumu kukla değişken olarak kullanılmıştır. Üreticilerin destek alınımını etkileyen sosyo-ekonomik faktörlerden yaş, hanedeki fert sayısı, sadece sılajlık mısır yetiştiren üretici, tarımsal gelir, hayvan sayısı, ekim alanı faktörleri dikkate alınmıştır. 2.2.2.4.Sılajlık Mısır Üreticilerinin Üretim Dönemince Karşılaştıkları Sorunlarının Sınıflandırılması Faktör analizi, değişkenler arasındaki ilişkilere dayanarak verilerin daha anlamlı ve özet bir biçimde sunulmasını sağlayan birçok değişkenli istatistiksel analiz türüdür (Kızıloğlu ve ark., 2014). Bu analizin temel amacı, orijinal değişkenler arasındaki ilişkiyi en az bilgi kaybıyla bir grup faktör ile açıklayarak her bir faktörü teker teker yorumlamaktır. Kısaca faktör analizi, özgün bilgiyi olabildiğince koruyarak daha az veri ile çalışmayı mümkün kılmaktadır. Kişilerin bir konu ile ilgili davranışını tek bir soruyla ölçmek çoğu zaman mümkün olmamaktadır. Bu davranışı etkileyen birçok faktörün birbiriyle yakın bağlantısı vardır. Faktör analizinin amacı bilgi kaybını olabildiğince azaltarak bu yakın faktörleri bir araya getirerek daha az faktörle çalışmaya imkan sağlamaktadır (Kızıloğlu ve ark., 2014). 1994

3. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA 3.1. İncelenen İşletmelerin Sosyo-Ekonomik Özellikleri Türkiye deki tarım işletmelerinde aile nüfusu yaygın olarak işgücüne katkıda bulunmaktadır. İncelenen işletmelerde ortalama aile nüfusunun %52.03 ünü erkek, %47.97 sini kadın nüfus oluşturmaktadır. Ortalama aile genişliği ise 11.25 kişi olarak belirlenmiştir. Araştırma bölgesinde incelenen işletmelerde, ortalama işletme arazisinde üretilen ürünler içinde en yüksek orana %40.26 ile buğday bitkisi gelirken ikinci sırada %26.44 ile silajlık mısır bitkisi gelmektedir. Bunu sırasıyla %8.60 ile arpa, %6.38 ile yonca takip etmektedir (Çizelge 3.1). İşletmelerde, kuru tarım arazilerinde verimliliğin düşük olması nedeni ile araziler ya nadasa bırakılmakta ya da buğday, arpa gibi tarım ürünleri ekilmektedir. Sulu tarım arazilerinde ise verimin yüksek olması nedeni ile daha çok silajlık mısır gibi tarım ürünlerinin yetiştirilmesi tercih edilmektedir. Çizelge 3.1 de görüleceği üzere ekilen ürünler arasında verimi en yüksek olan silajlık mısırdır. Akay, (2009) Erzurum ilinde dekara silajlık mısırın verimini 5166,00 kg/da olarak en yüksek verimli tarım ürünün bulmuştur. Çizelge 3.1. İşletme arazisinin ürünlere göre dağılımı Ürün Adı Ekilen Alan (da) Ekilen Alan (%) Verim (kg/da) Birim Fiyat (TL) Üretim Değeri (TL) Karışık Sebzecilik 1.75 2.28 105.76 76 1313 757 Çayır Otu 0.27 0.35 33.71 34 2696 63 Sarımsak 0.72 0.94 235.96 89 2113 48 Domates 1.61 2.10 1611.24 17 1884 83 Şeftali 0.22 0.29 0.02 5 0 11 Yulaf 3.1 4.03 133.71 4 861 01 Patates 0.67 0.87 67.42 27 146 07 Buğday 30.93 40.26 303.60 43 4271 01 Arpa 6.61 8.60 84.27 21 358 20 Şeker Pancarı 1.78 2.32 736.06 30 1123 58 Yonca (kuru ot) 4.9 6.38 859.55 16 3912 58 Korunga (kuru ot) 2.83 3.68 29.66 2 22472 Fiğ 1.62 2.11 58.20 19 289 66 Silajlık Mısır (yeşil) 20.16 26.24 3685.39 58 48858 99 Toplam 76.83 96.31 Nadas Arazisi 2.47 3.10 Çayır Arazisi 0.47 0.59 Toplam 79.77 100.00 3.2. Üreticilerin Silajlık Mısır Üretme Nedenleri ve Teşvik Hakkında Düşünceleri Araştırmanın ana amacı olan silajlık mısır üreticilerinin ekonomik yapılarını inceleyip sorunlarını belirlemek olan bu araştırmada üreticilerin mısır ekme nedenleri de ortaya koymaya çalışmıştır. Üreticilerin ürünün ya da zararını karşılamak için sigorta yaptırmadıkları belirlenmiştir. Araştırma kapsamında görüşülen üreticilerin %85.39 nun bir da ki seneye de ekmeyi düşünürken %14.61 nin ekmeyi düşünmediği hata ekmeyeceğini dile getirmişlerdir. Ekmeme nedenleri olarak da hayvanlarını sattığı, ya da hayvan sayısının azaldığı ve maliyetinin fazla olması gibi nedenleri dile getirmişlerdir. Üreticilerin silajlık mısır ekme nedenleri incelendiğinde, beklenen ve ekonomik teorilerinde gösterdiği üzere üreticilerin %94.38 lik gibi büyük oranla sahip oldukları hayvanlara yem sağlama nedeni ile üretim yaptığı sonucuna varılmıştır. Verilen teşvikte hiç yabana atılmayacak oranla (%57.30) ekilme nedeni olmuştur. 1995

Ekerek yedirdikleri mısırın hayvanların süt verimine etkisi hakkında ki düşünceleri alınan üreticilerin %89.89 u verimde olumlu etkisi olduğuna inanırken %10.11 i etkisinin pek olmadığına inanmaktadır. Araştırma verilerine göre, üreticilerin %59.55 nün teşvik aldığı ve %40.45 nin teşvik almadığı belirlenmiştir. Üreticilerin teşvik almama nedenleri ise tapu olmaması ya da kendi üzerine tapunun kayıtlı olmadığı için almadığı tespit edilmiştir. Destek hakkındaki en büyük sıkıntı üreticilerin en bilindik düşüncesi olan desteğin düşük olması (%65.17) bu araştırmadaki sonuçla da bir daha ortaya konulmuştur. Prosedürün uzun olması (%60.67) da teşvik de ki sorunlardan biri olarak söylenebilinir. 3.3. Silajlık Mısır Tarımı Yapan İşletmelerde Üretim Maliyeti Silajlık mısır üretim maliyeti Çizelge 3.2 de incelenmiştir. Çizelge hesaplarına göre üretim masraflarının %82.08 ni değişken masraflar oluştururken %17.94 nü sabit masraflar oluşturmaktadır. Değişken masrafların en büyük kalemi hasat yapımı ve silaj yapımı oluştururken, ikinci kalemi materyal masrafları yani tohum bedeli, gübre bedeli, su ve kullanılan naylon ve tuz masraflarının toplamı, üçüncü kalemde ise ekim işlemleri olduğu görülmektedir. Sabit masraflar incelendiğinde ise en büyük kısmı %86.27 lik bir oranla tarla kirası masrafı oluşturmaktadır. Değişken ve sabit masrafların toplamı ile elde edilen toplam üretim masrafı 519 64 TL dir. Bu masrafın %11,55 ni dekara ortalama olarak verilen 60 00 TL destek karşıladığı söylenebilinir. Destek düşüldükten sonra toplam üretim masrafı 459 64 TL olmaktadır. 1 kg silajlık mısırın üretim maliyeti 14 TL dir. Gayrisafi üretim değeri (GSÜD) masraflarının çıkarılması ile elde edilen net kar 1 617 89 TL dir. Gayrisafi üretim değerinden değişken masrafların çıkarılması ile elde edilen brüt kar ise 1 711 09 TL dir. Çizelge 3.2. Silajlık mısırda üretim maliyeti Üretim İşlemler Masraflar Toplamı (TL/da) % Toprak Hazırlığı 31 71 7.44 Ekim 73 54 17.25 Bakım İşlemleri 68 04 15.95 Hasat Nakliye ve Silaj Yapma Masrafı 127 27 29.84 Materyal Masrafı (Tohum bedeli+gübre bedeli+su masrafı+naylon ve tuz masrafı) 87 11 20.43 Toplam 387 67 Sermaye Faizi (%10), (Toprak Hazırlığı+Ekim+ Bakım İşlemleri+Hasat)*(0.10) 34 89 9.09 Toplam Değişken Masraflar ( DM) 422 56 82.08 Tarla Kirası 80 41 86.27 Genel İdare Giderleri ( DM*0.03) 12 68 13.73 Toplam Sabit Masraflar ( SM) 93 20 17.94 Tarladaki Toplam Üretim Masrafları ( DM + SM) (1) 519 64 100.00 Devlet tarafından verilen dekara destek (a) 60 00 Devlet tarafından dekara tohum ve destek düşüldükten sonra 459 64 üretim masrafı (1-a) Verim (kg/da) (2) 3 685 39 1 kg S.Mısırın Tarladaki Üretim Maliyeti (TL/kg) (3=1/2) 14 Satış Fiyatı (TL/kg) (4) 58 Gayri Safi Ürün Değeri (verim*satış fiyatı) (5) 2 137 53 Net Kar (TL/da) (6=5-1) 1 617 89 Brüt Kar (TL/da) (7=5- DM) 1 711 09 Oransal Kar (TL/kg) (8=4/3) 4 14 3.3. Silajlık Mısır Üreticilerinin Üretim Dönemince Karşılaştıkları Sorunlarının Sınıflandırılması Üreticilerin silajlık mısır üretiminde karşılaştıkları başlıca sorunlarını belirlemek üzere 5 li likert ölçeği kullanılmıştır. Üreticilerin Karşılaştıkları Başlıca Sorunlarını belirlemek üzere 11 özellik kendi içlerinde gruplandırma yapılanabilir mi diye faktör analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda 11 özellik; Bilgi azlığı, Pazar Sorunu ve Maliyet diye 3 faktör altında toplanabileceği anlaşılmıştır. 1. Faktör yükünde yani Bilgi azlığı başlığı altında 4 değişken bulunurken, Pazar Sorunu başlığı altında 2 değişken, Maliyet başlığı altında 4 değişken ve 4. 1996

faktör olan Mücadele sorunu başlığı altında 1 değişkeni toplaya bilenebileceğini dönüşümlü faktör yükleri matrisi göstermiştir. Çizelge 3.3. Silajlık mısır üretiminde üreticilerin başlıca sorunları Bilgi azlığı Pazar Sorunu Maliyet Mücadele sorunu Zararlılarla mücadele edemiyorum 0.792 0.111-0.126 0.057 Tarımsal kuruluşlar ile ilişkimiz iyi değil 0.783-0.043-0.034 0.192 Yeterince sulama yapamıyorum 0.737 0.247 0.133-0.196 Teknik bilgi düzeyim yetersiz 0.575-0.272 0.355 0.050 Ürünümü pazara ulaştıramıyorum 0.025 0.821-0.073 0.221 Ürünümü aracılara satıyorum 0.097 0.773 0.079-0.222 İşçilik ücretleri çok yüksek -0.134-0.083 0.821 0.044 İşletme sermayem düşük 0.020 0.074 0.753-0.098 Bazı işlerde kalifiye işçi bulamıyorum 0.221 0.367 0.728 0.067 Girdi fiyatları çok yüksek 0.058-0.327 0.601-0.146 Baskınlarla Mücadele (Domuz, Fare, vs.,), Tohum 0.075-0.039 0.118 0.761 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.= 0.766; Approx. Chi-Square= 167.022; Sig.= 0.000 11 başlık altında sıralanan bireylerin Silajlık Mısır Üretiminde Üreticilerin Karşılaştıkları Başlıca Sorunlar, faktör analizinde özdeğer (eigen value) ve yamaç eğim grafiği (scree plot) incelemesi sonucunda 3 faktör altında toplanmıştır. İlk faktör toplam varyansın %20.01'ini, ikinci faktör %15.24 nü, üçüncü faktör %14.18 ni açıklarken ve dördüncü faktör ise %1230 birikimli varyans, toplam varyansın %61.72 sini açıkladığı görülmüştür. Üreticilerin üretimdeki Bilgi azlığı olarak isimlendirilen sorunlar olarak; zararlılarla mücadelede ne yapacağını bilememe, tarımsal kuruluşlardan yararlanamama, yeterince sulama sınırını bilememe ve teknik bilgi azlığından kaynaklanan sorunlar toplanmıştır. Silajlık mısır üretimi yapan üreticilerin Pazar sorunu adı altında toplanan sorunlar; ürünü pazara ulaştıramama ve ürününü aracılara satamama sorunları bulunmaktadır. Üreticilerin gerek ürünü pazara getirip satamama gerek aracı vasıtasıyla satamama nedeniyle silajlık mısır satma yerine kendine yetecek kadar yapıp ve kullanmayı tercih etmektedir. Bu da küçük işletmelerin hayvanlarına silaj yedirememe gibi sorunları ortaya çıkarmaktadır. Üreticilerin en büyük sorunu olan Maliyet sorunu altında, işçilik ücretlerinin yüksek olması, işletme sermayelerinin düşük olması, kalifiye işçi sıkıntısı ve girdi fiyatlarının yüksek olması bulunmaktadır. Mücadele Morunu olarak da üreticilerin en büyük sıkıntılarda domuz, fare gibi hayvanların saldırısına karşı korumasız olmaları gelmektedir. 3.4. Silajlık Mısır Üreticilerinin Destek Almasına Teşvik Eden Faktörlerin Belirlenmesi Çizelge 3.4 de modelde kullanılan değişkenlerin grupları, açıklamaları, frekans, yüzde, ortalama ve standart sapmaları verilmiştir. Silajlık mısır üreticilerinin %69,66 sı destek alırken, %30,34 ü destek almamaktadır. Bu araştırmada destek alanların destek almayanlara göre karşılaştırıp, destek alma olasılığını etkileyen bazı faktörleri istatistiki olarak test edilmiştir. Üreticilerin eğitim durumları kategorize edilmiştir. %64,04 ü ilkokul mezunu olup en fazla olan grup olmuştur. İlkokulu sırayla %20,22 sini ortaokul, %8,99 u lise ve üzeri eğitimden mezun olan grup ve eğitim seviyesi olarak en az grup ise %6,74 luk oranla herhangi bir okul mezunu olmayan ancak okuma yazma bilen üreticiler oluşturmaktadır. Destek alınımını etkilemesi olası düşünülen üreticilik yapma süresi sürekli değişken olarak modele alınmış ve üreticilerin ortalama olarak 33,12 yıldır çiftçilik yaptığı belirlenmiştir. 1997

Çizelge 3.4. Modelde kullanılan değişkenler ve bazı istatistiki sonuçlar Değişken Gruplar ve Açıklaması Frekans % Standart Sapma Ortalama Bağımlı Değişken Y Açıklayıcı Değişkenler Destek alıyorsa ise:1 62 69.66 Almıyor ise: 0 27 30.34 Okur-yazar:0 6 6.74 Eğitim Durumu İlkokul:1 57 64.04 Ortaokul:2 18 20.22 0.73 Lise ve üstü:3 8 8.99 Üreticilik yapma süresi Sürekli Değişken 33.12 Gelir Sürekli Değişken 65555190 Yaş Sürekli Değişken 50.53 Fert sayısı Sürekli Değişken 7.51 Teşvik prosedürü ya da Zor ve uzun:0 13 14.01 işlemleri için düşünceleri Gerektiği gibi:1 76 85.39 0.56 Hayvan Varlığı (BBHB) Sürekli Değişken 33.138 S. mısır ekim alanı (da) Sürekli Değişken 20.109 Bilgi azlığı Faktör 1 Pazar Sorunu Faktör 2 Maliyet Faktör 3 Mücadele sorunu Faktör 4 Üreticilerin tamamı bir sonraki yıl ki üretim döneminde de silajlık mısır üretimine devam etmeyi düşünmüşlerdir. Ancak üreticilerin %85,39 u desteğin almayı yararlı ya da kolay getirisi faydası olduğuna inanarak almayı düşünürken, %14,01 i desteği almamayı düşünmekte olduğu belirlenmiştir. Üreticilerin sahip oldukları hayvan varlığı büyükbaş hayvan birimine çevrilerek işletme başına 33,14 hayvan düştüğü hesaplanmıştır. Çizelge 3.5. Silajlık mısır üreticilerinin destek almasına teşvik eden faktörler Değişkenler Katsayı Standart Hata z * z Z Sabit -4.67555 2.95637-1.58 0.1138 0.46 Marjinal Etki ED 0.55627 0.54825 1.01 0.3103.07119 GELIR -.14813D-06.1379D-06-1.07 0.2829 0.0 SURE -0.00385 0.05068-0.08 0.9395 -.00049 YAS 0.11765* 0.06861 1.71 0.0864.01506* FERT -0.23492* 0.12733-1.85 0.0650 -.03006* DUSUNCE 0.53181 1.03731 0.51 0.6082 0.06806 HAYVAN -0.03413 0.02669-1.28 0.2010-0.00437 EKIM 0.14612*** 0.05538 2.64 0.0083 0.01870*** FAKTOR1-1.51611*** 0.46036-3.29 0.0010-0.19402*** FAKTOR2 0.08338 0.41737 0.20 0.8417 0.01067 FAKTOR3 0.05015 0.36910 0.14 0.8919 0.00642 FAKTOR4 0.37250 0.35347 1.05 0.2920 0.04767 Not: ***, **, * ==> Önem seviyesi %1, %5, %10 likelihood function -35,32834; Restricted log likelihood -54.61871; Chi squared [ 12 d.f.] 38.58073 Significance level 0.00012; McFadden Pseudo R-squared 0.3531824 Üreticilerin masraflarını azaltmak amaçlı verilen desteklerin, almayı teşvik etmesi olası olan faktörleri istatistiksel olarak ortaya koymak amaçlanarak binary logit analiz yapılmıştır. Çizelge 3.5 de değişkenlerin anlam düzeyleri kat sayıları ve değişkenlerin marjinal etkilerinin sonuçları verilmiştir. Analiz sonucunda üreticilerin eğitim durumu ile destek alma olasılığı pozitif ilişkili çıkmıştır. Yani eğitim seviyesi yükseldikçe üreticilerin teşvik olasılığı artmaktadır. Tokat ilinde bitkisel ürün sigorta yaptırmayı etkileyen faktörleri inceleyen çalışmada da eğitim durumu pozitif yönde etkili bir değişken olarak bulunmuştur (Tümer, 2011). Ancak bu sonuç istatistiksel olarak herhangi bir önem seviyesinde anlamlı bulunmamıştır. Tarımsal gelirin artması destek alma olasılığı ile pozitif yönlü ilişki varken istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Destek alınımını kolay bulanlar bulmayanlara göre, 1998

destek alma olasılığı daha yüksek olduğu belirlenmiş ancak istatistiksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Üreticilerin deneyimlerinin artması ve yılların ilerlemesi ile tecrübelerine yani kendilerine güven artarak teşviklerin olumsuzluğuna güvenerek almama olasılığının daha fazla olduğu analiz sonucunda belirlenmiş ama istatistiksel bir ilişki olmadığı Çizelge 3.5 de gözlenmiştir. İstatistiksel olarak anlamlı bulunmayıp ama beklenildiği yönde ilişkide bulunan değişkenler yorumlandıktan sonra, istatistiksel olarak anlamlı bulunan değişkenler incelenmiştir. %10 önem seviyesinde üreticilerin yaşı ve bakmakta hükümlü olduğu fert sayısı ve %1 önem seviyesinde silajlık mısır ekim alanı ve üreticilerin bilgi noksanlığı (faktör 1) anlamlı bulunan değişkenlerdir. Üreticilerin yaşları ile destek alma olasılığı arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur. Yani üreticilerinin bir birimlik yaşlarının artması neticesinde destek alma olasılığı %2 oranında artması beklenmektedir. Üreticilerin bakmakta hükümlü olduğu fert sayısında ki bir birimlik artış destek alma olasılığını %3 oranında azaltması beklenmekte olduğu analiz sonucunda gözlenmiştir. Silajlık mısır ekim alanındaki bir birimlik artış destek alınımını %2 oranında artırması beklendiği gibi çıkmıştır. Tümer, 2011 de Tokat ilinde yaptığı çalışmada da benzer bir ilişki bulmuştur. Silajlık mısır üreticilerinin üretim dönemince karşılaştıkları sorunlarının sınıflandırılması amacıyla yapılan faktör analizi sonucu elde edilen ilk faktör yani bilgi noksanlığı olarak adlandırılan değişken ile destek alma olasılı arasında negatif bir ilişki belirlenmiştir. Yani silajlık mısır yetiştiriciliğindeki bilgi birikimindeki bir birimlik azalış destek alımında %19 oranında artışa neden olmaktadır. 4. SONUÇ Bu araştırma Tokat İli merkez ilçede yapılmıştır. Araştırma alanını temsil edebilecek biçimde seçilen 15 köyden silajlık mısır üretimi yapan toplam 89 işletme basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile belirlenmiş ve yapılan anketlerle toplanan birincil veriler ve konu ile ilgili ikincil veriler araştırmada kullanılmıştır. İşletmeler tohum, gübre ve ilaç ihtiyaçlarının en fazla bayiden aldığı belirlenmiştir. Bu da bayilere olan ihtiyacın ne kadar büyük olacağının bir göstergesi olabilir. Bayilerin kalifiye eleman bulundurup üreticilerin en fazla ihtiyacını giderildiği yerlerde teknik bilgi ihtiyacını da gidermesi kolaylaşır. Silajlık mısır üreticilerinin destek almasına teşvik eden faktörlerin belirlemek amacıyla binary logit analizi yapılmıştır. Bura da temel amaç bir sonraki üretim döneminde verilecek olan desteğin miktar açısından ziyade üreticilerin sosyo-ekonomik faktörlerin etkisini belirleyip, istatistiki açıdan ilişkiyi ortaya koyarak, yapılması düşünülen politikalara yön göstermesi ya da ışık tutması istenmiştir. Yapılan analiz sonucunda üreticilerin yaşları ile destek alma olasılığı arasında pozitif bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Üreticilerin bakmakta yükümlü olduğu fert sayısı ile destek alma olasılı arasında negatif bir ilişki bulunmuştur. Yani gerek arazi bölümleri gerek tapunun bölünerek bir sonraki nesillere geçmesi gibi nedenlerden dolayı fert sayısı arttıkça üreticiler destek almamayı kendi imkanlarıyla üretimlerine devam etmeyi tercih etmeyi seçtiği söylenebilinir. Bu da uygulanan miras yolu ile tapu bölünmelerini engelleyen politikaların doğru olduğunun bir sonucu olduğu söylenebilinir. 10 dekar ve üzerine verilen desteklerin alma olasılığı da, üreticilerin silajlık mısır ekim alanlarının artması ile alma olasılığının artması beklenmektedir. Yani üreticilerin ekim alanları genişledikçe devletin verdiği destekten yararlanma olasılığı artacağına dair istatistiksel olarak da bir sonuç çıkarılabilinir. Zaten devletin belli dekar altına vermediği desteği göz önünde bulundurarak ve elde edilen dekara verim ve maliyet göz önüne alınarak destekleri arazi genişledikçe primlerdeki oranda artırılırsa alım potansiyelini yani teşvik olanağı oluşturulur. 1999

Silajlık mısır üreticilerinin üretim dönemince karşılaştıkları sorunlarının sınıflandırılması amacıyla yapılan faktör analizi sonucu elde edilen ilk faktör yani bilgi noksanlığı olarak adlandırılan değişkendeki bir birimlik azalış, destek alma olasılığın da artışa neden olması beklenmektedir. Buda üreticilerin bilgi noksanlığının farkında olup maliyetlerini artırma riskine karşı destek alımına olumlu bakmaları ile açıklanabilinir. Bölgedeki çiftçilere yapılan anket çalışması neticesinde silajlık mısır yetiştiriciliği ile ilgili teknik bilgilerinin yetersiz olduğu tespit edilmiştir. Bu kapsamda, çiftçilerin yapmış oldukları tarımsal faaliyetlere yönelik bilgi ve tecrübelerini artıracak yayım çalışmalarının (tarla günleri, köy toplantıları, çiftçi kursları vb) yapılması gerekmektedir. KAYNAKLAR Açıl, A.F., 1980. Tarım Ekonomisi, Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları:721, Ders Kitabı:213, Ankara. Akay Tuvanç İ., 2009. Erzurum İli Pasinler İlçesinde Silajlık Mısır Üretim Maliyetinin Tespiti Üzerine Bir Araştırma.. (Yüksek Lisans Tezi), Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Aksöz, İ., 1966. Erzurum Ovasındaki Ziraat İşletmelerinin Ekonomik Durumu. Güneş Matbaacılık T.A.Ş. Ankara. Cankurt, M., Miran, B., ve Gülsoylu, E. 2009. Çiftçilerin Traktör Tercihlerinin Konjoint Analizi İle Belirlenmesi. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi,5(1). Cankurt M, Miran B, Şahin A. 2010. Sığır Eti Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma: İzmir İli Örneği. Hayvansal Üretim 51: 16-22. Çiçek, A., Akçay, Y., Sayılı, M., 1999. Tokat İli Erbaa Ovasında Bazı Önemli Sebzelerde Fiziki Üretim Girdileri, Maliyetleri ve Karlılıkları Üzerine Bir Araştırma. Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi Yayınları No:34 Araştırma Serisi No:11, Tokat. Düzgüneş, O., Kesici, T. ve Gürbüz, F., 1983. İstatistik Metodları. A.Ü. Ziraat Fakültesi Yayınları No:861, Ders Kitabı No:229, Ankara.2005. Erzurum İlinde Ayçiçeğinin Üretim Ekonomisi. (Yüksek Lisans Tezi), Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum. Engindeniz, S. 2010. İzmir de Domates Üreticilerinin Sulama ve Kuraklıkla İlgili Tutum ve Davranışlarının Analizi. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 47(3). Erem, T., 2005. Erzurum İlinde Ayçiçeğinin Üretim Ekonomisi. (Yüksek Lisans Tezi), Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum. Greene, W.H. 2011. Econometric Analysis. Seventh Edition. Prentice Hall, ISBN-10: 0131395386, New Jersey. Hatırlı SA, Demircan V, Aktaş AR. 2004. Isparta İlinde Ailelerin Balık Tüketiminin Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, 9: 245-256. Kaçıra, Ö.Ö., 2007. Mısır Üretiminde Etkinlik Analizi: Şanlıurfa İli Örneği. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Bölümü, Doktora Tezi, Adana. Kalaycı Ş. 2010. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. BRC Matbaacılık, Ankara. Karagölge, C., 1996.,Tarımsal İşletmecilik Tarım İşletmelerinin Analizi ve Planlanması.Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No:153, Erzurum. Kıral, T., Kasnakoğlu, H., Tatlıdil, F.F., Fidan, H. ve Gündoğmuş, E., 1999. Tarımsal Ürünler İçin Maliyet Hesaplama Metodolojisi ve Veri Tabanı Rehberi. Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü Yayınları, Proje No:1999-13, Ankara. Kızıloğlu, R., 2010 Erzurum İli Aziziye, Yakutiye Ve Pasinler İlçelerinde Beyaz Lahana Üretim Ekonomisi. Erzurum İlinde Ayçiçeğinin Üretim Ekonomisi. (Yüksek Lisans Tezi), Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Kızıloğlu, R., Kızılaslan, H. ve Gökçe, C. 2013. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Öğrencilerinin Yeşil Gıda Ürünleri Hakkındaki Bilgi, Görüş ve Tutumları Üzerine Araştırma. Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Fen Bilimleri Ensitüsü Dergisi, 6(1), s:19-30 Kızıloğlu, R., Kızılaslan, H., ve Kızılaslan, N. 2014. The Analysis of the Factors Affecting Fruit Mineral Water Preferences By Logit Model: The Case of Beypazarı. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 2(2). Kızıloğlu, S., 1994, Erzurum İlinde Buğday, Arpa, Patates, Ayçiçeği, Şeker Pancarı ve Fiğin Üretim Maliyeti ve Arz Fonksiyonlarının Ekonometrik Analizi. (Yayınlanmamış Doçentlik Tezi), TUBİTAK Projesi, Proje No:TOAG-1035, 118. Erzurum. Şahin, A., ve Miran, B. 2007. Çiftçi Algılarına Göre Bitkisel Ürünlerin Risk Haritası Bayındır İlçesi Örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 44(3). Tanrıvermiş, H., Gündoğmuş, E., 2001. Ankara İlinde Buğday Üreten Tarım İşletmelerinde Farklı Hasat Tekniklerinin Fiziki Girdi Kullanım Düzeyi ve Birim Maliyetlere Etkisi Üzerine Bir Araştırma. Türk Kooperatifçilik Kurumu, Üçüncü Sektör Kooperatifçilik, Sayı:134, Ankara. Tümer, E. İ. 2011. Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Üniv. Ziraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157 Tümer, E. İ., ve Birinci, A. 2013. TRA I Bölgesindeki Çiftçilerin Riske Karşı Tutumları Açısından Sosyo-Ekonomik Özellikleri. Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Fen Bilimleri Ensitüsü Dergisi, 7(1), s:55-66. 2000