Hatay İlinde Süt Üretiminin Ekonometrik Analizi A. Semerci 1, O. Parlakay, A. D. Çelik 1 Yard.Doç.Dr., Mustafa Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, Hatay E-posta: arifsemerci69@gmail.com, ÖZET Bu çalışmada, Hatay İlinde inek sütü üretimini etkileyen önemli faktörlerin fonksiyonel analizinin yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçla Hatay ilinden Basit Tesadüfî Örnekleme Yöntemiyle seçilen 141 adet süt sığırcılığı işletmesinden anket yoluyla toplanan veriler kullanılmıştır. İncelenen işletmelerde ortalama sığır sayısı 11,04 baş, sağmal inek sayısı 4,87 dir. Yıllık ortalama 27 ton süt üretilen işletmelerde sağmal inek başına süt verimi 18,7 lt dir. Süt üretiminde değişen masrafların payı %64 olup, yemin değişen masraflar içindeki payı ise %80 olarak tespit edilmiştir. Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kullanılarak yapılan analiz sonuçlarına göre; kesif yem, bir laktasyon döneminde sağmal inek başına süt verimi, işgücü giderleri ve sağlık harcamalarının sütün GSÜD ni istatistiksel olarak önemli düzeyde etkilediğini ortaya koymuştur. Ayrıca işletmelerde ölçeğe artan getiri söz konusu olup, etkinlik katsayısı en yüksek faktör 1,572 ile kesif yem olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçları Hatay ilindeki süt sığırcılığı işletmelerinde kaynak kullanımının rasyonel olmadığını ortaya koymuştur. Araştırma alanında faaliyet gösteren süt sığırcılığı işletmelerinin karlı bir üretim yapabilmeleri için öncelikle işletmelerinde yem bitkileri üretimine ağırlık vermeleri ve fabrika yemleri yerine kendi işletmelerinde üretmiş oldukları yemleri kullanmaları büyük önem taşımaktadır. Süt sığırcılığı işletmelerinin süt üretiminden daha yüksek ve istikrarlı gelir elde edebilmeleri ise üreticilerin süt pazarlamasına yönelik hizmet veren birlik ve kooperatiflere üye olmalarından geçmektedir. Anahtar Kelimeler: Süt sığırcılığı, süt maliyeti, cobb-douglas, etkinlik katsayısı, Hatay. Econometric Analysis of Milk Production in Hatay Province ABS TRACT In this study, it is aimed to conduct a functional analysis of important factors affecting the cow s milk production in the p rovince of Hatay. With this aim, data which has been gathered from surveys from 141 dairy milk enterprises which have been selected with Simple Random Sampling Method is used. In the enterprises, average dairy number is 11,04 and average milker cow number is 4,87. Average milk yield per cow is 18,7 lt in the enterprises which have an average annual milk production of 27 tonnes. Variable cost share in milk production is %64 and the forage share in the varying costs is determined to be %80. According to the analysis results conducted by using Cobb-Douglas production function, it is proved that concentrate feed, milk yield per cow in one lactation period, workforce expenses and health spending all have significant effect on the Gross Production Value (GPV) of milk. Also in the enterprises, increasing returns to scale and activity coefficient has been defined as concentrate feed with the highest factor of 1,572. The results of the analysis show that sourcing in the dairy farming in the province of Hatay is not rational. It is important for the enterprises operating in the research area to depend on heavily forge crops production in t heir own facilities and to use the feeds produced in their own enterprise not the commercial feeds in order to conduct a p rofitable production. For a high and consistent revenue from t he milk p roduction, dairy farming enterprises should have memberships to the unions and associations providing marketing services. Key words: Dairy farming, milk cost, cobb-douglas, activity coefficient, Hatay. 1. GİRİŞ Türkiye ekonomisinde tarımın bir alt sektörü olan hayvancılık tarım işletmeleri için vazgeçilmez faaliyet dallarından biridir. Hayvancılık, bitkisel üretimin aksine yılın hemen tamamına yayılan ve üretici gelirlerini sürekli kılan bir faaliyet olmanın yanında, üretici ailesinin ihtiyaç duyduğu et, süt, yoğurt, peynir gibi gıda maddelerini ve işletme arazisinin çiftlik gübresi ihtiyacını karşılayan bir üretim alanıdır. Hayvancılık faaliyeti, atıl işgücü ve yemin değerlendirilmesi, düzenli nakit akışının sağlanması, işletmede riskin ve kırsal alandan göçün azaltılmas ı açısından oldukça önemlidir (Öztürk ve Karkacıer, 2008). 2001 Genel Tarım Sayımı sonuçlarına göre, Türkiye de 3076650 adet tarım işletmesinin %67,43 ü bitkisel ve hayvansal üretimle uğraşırken hayvansal üretim yapan işletmelerin oranı ise sadece %2,36 düzeyindedir. Büyükbaş hayvan varlığının dağılımı incelendiğinde; 1-4 baş hayvana sahip işletmelerin toplam işletme sayılarının %59,71 ini oluşturduğu görülmektedir (TÜİK, 2001). Türkiye de hayvancılığın geliştirilmesi ve hayvansal ürünler üretiminin artırılması yönünde geniş bir kapasite olmasına rağmen, hayvancılık istenilen düzeyde geliştirilememiştir. Örneğin, 2012 yılı verilerine göre ABD de inek başına yıllık ortalama süt verimi 9841 lt, AB de (27 ülke ortalaması) 6466 lt, Danimarka da 8529 lt, Hollanda da 7577 lt, Almanya da 7280 lt olup, dünya ortalaması ise 2319 lt düzeyinde iken Türkiye de bu değer 2991 lt dir (FAO, 2014). Türkiye de bu değerin düşük olmasının temel nedenlerinden biri de 2012 yılı verilerin e göre populasyonda yerli ırk süt sığırlarının %17,67 düzeyinde bulunmasıdır (TÜİK, 2013). Süt sığırcılığı Türkiye ekonomisine yüksek düzeyde katma değer sağlayan tarımsal faaliyetlerdendir. 2012 yılı verilerine göre Türkiye de 17 milyon tona yaklaşan toplam süt üretim miktarının yaklaşık %91,4 ünü inek sütü oluştururken, %5,9 unu koyun sütü, %2,4 ünü keçi sütü ve %0,26 sını manda sütü oluşturmaktadır (USK, 2013). 14 milyon başa ulaşan toplam sığır varlığının %40,82 si kültür, %41,51 i kültür melezi ve %17,67 si de yerli ırklardan oluşmaktadır (TÜİK, 2013). 632
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun Literatürde Türkiye de ve dünyada süt üretiminin maliyeti ve süt üretimi ile sütün gayri safi üretim değeri (GSÜD) üzerinde etkili olabilecek faktörlerin analizine yönelik farklı araştırmalar bulunmaktadır. Kopecek (2002) tarafından Çek Cumhuriyetinde 135 tarım işletmesinde yapılan araştırmada, süt verim düzeyi ve süt sığırcılığı faaliyet sonuçları arasındaki ilişkiler ekonomik ve teknik veriler dikkate alınarak analiz edilmiştir. Yılmaz ve ark (2003) tarafından yapılan bir araştırmada, Hatay ilinde projeli olarak ve ithal kültür ırkı damızlık materyal kullanarak faaliyet gösteren işletmeler ile bunun dışındaki işletmelerin süt sığırcılığı faaliyetlerinin ve faktör verimliliklerin in karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Poldaru ve ark. (2005) tarafından Estonya da süt sığırcılığı işletmelerinde ortalama süt maliyetinin SVM regresyon methodu kullanılarak ekonometrik analizi yapılmıştır. Çalışma sonucunda SVM regresyon metotları ve yazılım programlarının tarımsal araştırmalarda yaygın bir şekilde kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bayramoğlu ve Direk (2006) tarafından yürütülen çalışmanın amacı Konya ilinde Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinin ortağı olan işletmelerde kaynak kullanımının rasyonel olup olmadığının belirlenmesi ve süt üretim maliyetinin tespit edilmesidir. Wieck ve Heckelei (2007) tarafından yapılan araştırmada Avrupa nın çeşitli ülkelerindeki, süt sığırcılığı işletmelerinde marjinal masraflardaki değişimin ortaya konulması amaçlanmıştır. Çalışmada araştırma alanındaki bölgesel farklılıkların, girdi, çıktı fiyatlarına ve sabit faktörlerin marjinal maliyetler üzerine etkileri ortaya konulmuştur. Gonçalves ve ark. (2008) tarafından Brezilya nın Minas Gerais bölgesindeki süt sığırcılığı işletmelerinde yürütülen çalışmada süt üretiminin farklı aşamalarındaki teknik verimlilik ve ölçek verimliliğ i analiz edilmiştir. Keskin ve Dellal (2011) tarafından Trakya da süt sığırcılığı üretim faaliyetinde brüt karın hesaplanmasına yönelik bir araştırma yürütülmüştür. Koyubenbe ve Özden (2011) tarafından İzmir ilinde yürütülen bir çalışmada farklı büyüklükteki süt sığırcılığı işletmelerinin performanslarının ölçülmesi amaçlanmıştır. Gündüz ve Dağdeviren (2011) tarafından Samsun İlinde yürütülen çalışmada Cobb-Douglas üretim fonksiyonun analiz sonuçları, sağmal inek sayısı ve kesif yem kullanımının süt üretim miktarını istatistiksel olarak önemli düzeyde etkilediği ortaya konulmuştur. Çalışmad a anket uygulanan işletmelerde ölçeğe artan getirinin söz konusu olduğu ve marjinal verimi en yüksek faktörün ise sağmal inek sayısı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Venkatesh ve Sangeetha (2011) tarafından Hindistan da yer alan Tamil Nadu eyaletine bağlı Madurai İlinde yürütülen çalışmada süt sığırcılığı işletmelerinde süt sığırcılığın ın masraf yapısı ve kaynak kullanım etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır. Pandian ve ark. (2013) tarafından Hindistan da yer alan Tamil Nadu eyaletinde yürütülen çalışmada kırsal alanda süt üretimi yapan işletmelerde Cobb-Douglas yöntemi kullanılarak kaynak verimliliğinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Alvarez ve ark. (2014) tarafından İspanya nın kuzey bölgesinde yer alan Galicia da bulunan süt sığırcılığı işletmelerinde etkinlik analizi çalışması yürütülmüştür. Bu araştırma Hatay ilinde faaliyet gösteren süt sığırcılığı işletmelerinde üretimi etkileyen faktörlerin incelenmesi amacıyla yürütülmüştür. 2012 yılı Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine göre Hatay ilinde toplam sığır varlığı 139239 baş olup, Türkiye toplam sığır varlığı içinde %1 lik bir paya sahiptir. Üretilen inek sütü toplamı 149980 ton olup, Türkiye inek sütü üretimindeki payı ise %0,94 tür. İldeki sığır varlığının %68,05 in i kültür melezi, %22,90 ını kültür ve %9,05 ini de yerli ırk hayvanlar oluşturmaktadır. İldeki ortalama süt verimi kültür ırkı sığırlarda 3520 kg, kültür melezi ırklarda 2864 kg ve yerli ırklarda ise 1203 kg olmuştur. Türkiye ortalama süt verimi ile karşılaştırıldığında Hatay İlinin ortalama süt verimi %2,31, kültür ırkında %9,02 ve yerli ırkta %8,38 daha düşüktür. Ancak ilin kültür melezi süt sığırlarında ortalama süt verimi Türkiye ortalamasından %5,10 daha yüksektir. Bu çalışmada, Hatay ili tarımında önemli bir yeri bulunan süt sığırcılığı işletmelerinin genel yapısının incelenmesi, süt üretiminde kullanılan üretim faktörlerinin fonksiyonel analizinin yapılması ve süt üretim faaliyetinde kaynak kullanım etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. 2. MATERYAL VE METOT 2.1. Materyal Çalışmanın ana materyalini, Hatay İlinde süt sığırcılığı faaliyetinde bulunan ve örnekleme çalışması sonucu tespit edilen 141 süt sığırcılığı işletmesinden elde edilen 2013 yılına ait veriler oluşturmuştur. Verilerin değerlendirilmesinde ve analiz aşamasında ise istatistik paket programlarından yararlanılmıştır. 2.2. Araştırmada Kullanılan Metot 2.2.1. Örnekleme aşamasında uygulanan metot Araştırma alanında yer alan ve örneğe giren köylerin ve işletmelerin belirlenmesinde Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı Hatay İl Müdürlüğü Hayvan Sağılığı Şube Müdürlüğünde Büyükbaş Hayvan Kayıt Sisteminden sorumlu teknik elemanların bilgi ve tecrübelerinden faydalanılmıştır. Araştırmada örnekleme çerçevesi ve örnek sayısının (hacminin) belirlenmesinde kullanılan Tabakalı Tesadüfi Örnekleme Yöntemlerinden Neyman Yöntemi formülü altta verilmiştir (Yamane, 2010). (Nh Sh) 2 n = (1) N 2 D 2 + Nh (Sh) 2 633
n= Örnek Hacmi S= Standart Sapma N= Örnekleme Çerçevesine Ait Toplam Birim Sayısı D= Kabul Edilebilir Hata Payı (d/z) d= Ortalamadan Sapma (%) z= t-dağılım çizelgesinde (N-1) serbestlik derecesi ve belirli bir güven sınırına ait t değeri Örnek hacminin belirlenmesinde %3,5 hata payı, %95 güven sınırları içerisinde çalışılmıştır. Örnekleme sonucunda 141 işletme tespit edilmiştir. Anket çalışması yürütülecek işletmelerin belirlenmesinde öncelikli olarak belirlenen köylerdeki işletmelerin sahip oldukları toplam süt sığırı (buzağı, dana, düve, inek dâhil) varlığı dikkate alınarak işletmeler 3 gruba ayrılmışlardır. Araştırmada birinci grup 3-5 baş, ikinci grup 6-10 baş ve üçüncü grup ise 11 baş ve üzeri süt sığırı varlığa sahip işletmelerden oluşmuştur. Araştırma, Hatay İlini oluşturan ilçelerin sağmal inek sayıları ve süt üretim miktarları dikkate alınarak 12 ilçede 24 köyde yürütülmüştür. Araştırmada uygulanan anket sayısı; 1. grup işletmelerde 27 adet, 2. grup işletmelerde 32 adet ve 3. grup işletmelerde ise 82 adet olmak üzere toplam 141 adet olmuştur. 2.2.2. Süt üretiminin fonksiyonel analizinde uygulanan metot Çalışmada elde edilen süt geliri ile süt üretiminde etkili olan faktörler arasındaki ilişkilerin belirlenmesind e Cobb-Douglas üretim fonksiyonundan yararlanılmıştır. Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonu, uygulamalı araştırmalarda çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modelinin uygulanmasındaki temel amaç; söz konusu üretim faaliyetine ilişkin elde edilen verilere uygunluk göstermesi, hesap kolaylığı sağlaması, elde edilen kayıtların istatistiki yönden değerlendirilmesi ve verilerin az olduğu durumda bile yeteri derecede serbestlik derecesi temin edilebilmesidir (Heady ve Dillon, 1966). Bu fonksiyon tipi tarımsal üretim araştırmalarında yapılan fonksiyonel analizlere en uygun düşen fonksiyon tipidir (Zoral, 1984). Çalışmada kullanılan Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonunun doğrusal forma çevrilmiş hali olan çifte log modeli aşağıda verilmiştir. Y = ax1 b1 X2 b2 X3 b3...xk bk (2) şeklindedir. Denklemin her iki tarafının da logaritması alındığında; LogY = loga + b1logx1+ b2logx2+ b3logx3+...+ bklogxk (3) doğrusal denklemi elde edilir. Denklemdeki b katsayıları girdilerin üretim elastikiyetlerini ifade etmektedir. Çalışmada Y bağımlı değişken değerinin denenen fonksiyon tipi ile açıklanabilen değişme oranını ifade eden determinasyon katsayısı (R 2 ) da hesaplanmıştır. R 2, değişkenlerinin tümünün bağımlı değişkendeki toplam değişmenin yüzde kaçını açıkladığını ifade eder (Kip ve İşyar, 1976). Ekonometrik modelde otokorelasyon, durbin-watson testi ile analiz edilmiştir. Belli bir üretim seviyesinde, üretim faktörlerinden herhangi birindeki yüzde değişmenin üretim mikta rı üzerinde oluşturduğu yüzde değişmeye oranına üretim elastikiyeti denilmektedir. Buna göre faktörlerin marjinal üretim elastikiyetleri; b1>1 ise x1 faktörü için artan getiri, b1=1 ise x1 üretim faktörü için sabit getiri ve b 1<1 ise x1 faktörü için azalan getiri olarak yorumlanmaktadır. Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonunda b katsayıları (üretim elastikiyetleri) toplamı ölçeğe getiriyi vermektedir (Karkacıer 2001). Bu elastikiyet; <1 ise ölçeğe azalan getiri, =1 ise ölçeğe sabit getiri, >1 ise ölçeğe artan getiri olduğunu ifade etmektedir. Üretim fonksiyonunda yer alan değişkenler için ortalama üretim hesaplanmıştır. Cobb-Douglas tipi veya logaritmik üretim fonksiyonunda logaritmik dönüşüm kullanıldığından X ve Y lerin ortalaması geometrik ortalamadır (Karkacıer, 2001). Cobb-Douglas fonksiyonu gibi üssel fonksiyonlarda marjinal verim değeri; Mp1 = b1. ( Y / X1) Marjinal Gelir = Mp1. Fy (4) şeklinde hesaplanmaktadır (Karkacıer, 2001). Faktörün etkinlik katsayısı faktörün marjinal gelirinin faktör fiyatına (marjinal masrafına) bölünmesi ile hesaplanmaktadır. Arazi, bina gibi değişkenlerde faktör fiyatlarının alternatif getirisi kullanılabilir (Karkacıer 2001). Bir faktörün belirli bir üretimde ne ölçüde etkin kullanıldığı etkinlik katsayısı ile belirlenebilmekted ir. Hesaplanan etkinlik katsayısı, EK=1 ise, faktörün etkin kullanıldığını; EK<1 ise; faktörün aşırı kullanıldığını ve azaltılması gerektiğini; EK>1 ise; faktörün az kullanıldığını ifade eder (Akçay ve ark., 1996). 634
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun Çalışmada girdiler arasındaki marjinal teknik ikame oranları (MTİO) da hesaplanmıştır. Bilindiği üzere iki girdiden birisi negatif, diğeri pozitif üretim elastikiyetine sahıp olduğu durumda, bunlar arasında ikame ilişkisi söz konusu olmamaktadır (Özçelik, 1989). Ancak yapılan çalışmada girdiler arasında negatif ilişki tespit edilmemişt ir. Hesaplanan üretim denkleminden faktörler arasındaki MTİO, diğer bir ifadeyle Y seviyesinde bir üretim miktarını elde etmek için X1 faktörü miktarına karşılık, X2 faktörünün ne miktarda kullanılması gerektiği aşağıdaki formü l yardımıyla hesaplanmıştır (Gündoğmuş, 1998). Marjinal Teknik İkame Oranı; MTİO X1,X2 = -b2x1g / b1x2g eşitliği ile tahmin edilmektedir (Gündoğmuş, 1998) (5) Formülde bi, i değişkenin katsayısı, XiG, değişkenlere ilişkin verilerin geometrik ortalamasıdır. 3. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA 3.1. İncelenen İşletmelerde Hayvan Varlığı İncelenen süt sığırcılığı işletmelerinde 2013 yılbaşı itibariyle toplam hayvan varlığı 1338 baş olarak tespit edilmiştir. Yılsonunda bu değer %16,29 luk artışla 1556 baş düzeyine ulaşmıştır. İşletmelerde ortalama sığır varlığı 11,04 baştır. Süt sığırcılığı işletmelerinde ortalama toplam hayvan varlığının (sürü kompozisyonunun) 4,87 sini inek, 2,31 ini düve, 2,08 ini buzağı, 1,53 ünü dana, 0,13 ünü boğa ve 0,11 ini de tosun varlığı oluşturmuştur. Anket uygulanan işletmelerde süt sığırcılığı faaliyetinden elde edilen GSÜD yaklaşık olarak 4,4 milyon TL olup, bu değerin yaklaşık olarak %83 lük bölümünü süt ve süt ürünleri üretim değerleri oluşturmaktadır. Prodüktif demirbaş kıymet artışının toplam gelirdeki payı ise %11 civarında olmuştur. İncelenen işletmelerde gübre gelirinin toplam GSÜD nden aldığı pay yaklaşık %4 olup, süt teşvik priminden 2013 yılında faydalanmış oldukları tutar ise yaklaşık olarak 96000 TL olmuştur. 3.2. Süt Sığırcılığında Masraf Unsurları 3.2.1. Süt sığırcılığında değişen masraflar Yapılan çalışmada süt sığırcılığının değişen masraflarını; yem, ilaç, veteriner, tamir-bakım, aşım ve tohumlama, tuz ve altlık, enerji, makine masrafları, sigorta ile su ve temizlik malzemeleri oluşturmuştur (Çizelg e 3.1). Çizelge 3.1. İncelenen İşletmelerde Süt Sığırcılığı Değişen Masrafları (TL) Masraf Unsurları Toplam (TL) Pay (%) Yem 1873448 80,56 İlaç 105493 4,54 Veteriner 80585 3,47 Tamir Bakım 70685 3,04 Elektrik 56818 2,44 Su ve Temizlik Malzemesi 40253 1,73 Aşım ve Tohumlama 38360 1,65 Tuz ve Altlık 32210 1,39 Sigorta 20075 0,86 Makine Masrafları 7500 0,32 Toplam 2325427 100,00 Anket yapılan işletmelerde süt sığırcılığına ait değişen masraflar içerisinde en önemli payı %80 lik oran ile yem masraflarının aldığı belirlenmiştir. Diğer önemli bulunan masraf unsurları ise sırası ile ilaç bedeli, veteriner hekime ödenen ücretler, tamir-bakım masrafları ve enerji (elektrik) masrafları sayılabilir. Bölgede yapılan benzer bir araştırmaya göre değişen masraflar içinde yem masraflarının %77,17, ilaç masraflarının %6,93 ve veteriner masraflarının ise %2,72 oranında yer aldığı tespit edilmiştir (Yılmaz ve ark, 2003). 3.2.2. Süt sığırcılığında sabit masraflar İncelenen işletmelerde süt sığırcılığına ilişkin sabit masraf değeri yaklaşık 1,3 milyon TL olarak hesaplanmıştır (Çizelge 3.2). Sabit masraflar içinde faizler ve amortisman değerlerinin toplamdan almış olduğu pay %75 civarında olmuştur. Bölgede yapılan bir çalışmada sabit masraf unsurları içinde işçilik %38,49, amortismanlar %34,03, faiz %21,48 ve idari ücretin ise %6 oranında pay aldığı tespit edilmiştir (Yılmaz ve ark, 2003). 635
Çizelge 3.2. İncelenen İşletmelerde Süt Sığırcılığı Sabit Masrafları (TL) Masraf Unsurları Toplam (TL) Pay (%) İşçilik 276469 21,37 Amortismanlar 469062 36,26 Faiz 478319 36,98 İdari Ücret (Değ. Masr.*0,03) 69763 5,39 Toplam 1293613 100,00 Süt sığırcılığı işletmelerinde toplam masraflar yaklaşık olarak 3,6 milyon TL olarak gerçekleşmiştir. Toplam masraf içinde değişen masrafların payı ise %64,26 olarak hesaplanmıştır (Çizelge 3.3). Çizelge 3.3. İncelenen işletmelerde süt sığırcılığı üretim masrafları Masraflar Miktar (TL) Oran (%) Değişen Masraflar 2325427 64,26 Sabit Masraflar 1293613 35,74 Toplam 3619040 100,00 Samsun İlinde yapılan bir çalışmada süt üretim maliyetlerinin %75 lik kısmını değişken maliyetlerin, %25 lik kısmını ise sabit maliyetlerin oluşturduğu saptanmıştır. Aynı çalışmada değişken maliyetler içerisinde en yüksek payı %70 ile yem masraflarının aldığı sonucuna varılmıştır (Gündüz ve Dağdeviren, 2011). Keskin ve Dellal (2011) tarafından Trakya da yapılan çalışmada; işletmeler ortalamasına göre süt sığırcılığı işletmelerinde değişen masraflar içerisinde yem masrafları %86 ile ilk sırada yer almış, bu masrafları veteriner-ilaç (%5,6), suni tohumlama (%2,1), elektrik (%2), su (%1,9) ve geçici işçilik (%1,3) giderleri takip etmiştir. İncelenen işletmelerde ortalama sağmal süt sığırı 4,87 baş ve işletme başına ortalama süt üretimi yaklaşık olarak 27,4 tondur. Sağmal ineklerde günlük ortalama süt verimi 18,73 lt/baş olarak tespit edilmiştir (Çizelge 3.4). 1998 yılında Hatay ilinde yapılan bir çalışmada inek başına süt verimi projeli işletmelerde 4808 lt/baş, araştırma ortalaması ise 3505 lt/baş olarak belirlenmiştir (Yılmaz ve ark, 2003). Aynı değerler 1996 yılında Tekirdağ ilinde 4391 lt/baş, İzmir de 5109 lt/baş olarak saptanmıştır (Erkuş ve ark. 1996; Karalar, 1996). Bayramoğlu ve Direk (2006) Konya İlinde yapmış oldukları çalışmada işletme başına sağılan hayvan sayısını 3,27 baş, Oğuz ve Mülayim (1997) Konya da sözleşmeli şekerpancarı yetiştiren tarım işletmelerinin ekonomik analizi isimli çalışmalarınd a, inek varlığını işletme başına 3,72 baş, hayvan başına ortalama süt üretim miktarını da 4490,91 lt/yıl olarak tespit etmişlerdir. Gündüz ve Dağdeviren (2011) Samsun İlinde yaptıkları çalışmada süt sığırcılığı işletmelerind e ortalama sağmal inek sayısını 7,57 baş olarak tespit etmiştir. Çizelge 3.4. İncelenen İşletmelerde Süt Üretimi Verimi ve Sütün Değerlendirilmesi Üretilen Süt Miktarı (lt) 3860010 Satılan Süt Miktarı (lt) 3683532 Öz Tüketim (lt) 176478 Pazarlama Oranı (%) 95,43 Sağılan Hayvan Sayısı 687 Süt Verimi (lt/inek) 5619 Laktasyon Süresi 300 Günlük Ortalama Süt Verimi (lt/inek/gün) 18,73 İncelenen işletmelerde sütün pazarlanma oranı %95,43 olarak belirlenmiştir. Yılmaz ve ark. (2003) tarafından bölgede yapılan benzer bir araştırmada sütün pazarlama oranı %91,10 olarak belirlenmiştir. İşletmeler üretmiş oldukları sütleri öncelikle süt üreticileri birliği ve damızlık sığır yetiştiricileri birliği kanalıyla pazarlamayı tercih etmektedir. Diğer süt üreticileri ise mahalli toptancılara, bakkal-market gibi gıda perakendecilerine, doğrudan tüketicilere veya mandıra sahiplerine satmak suretiyle üretmiş oldukları sütlerini değerlendirmeye çalışmaktadırlar. Satışlarda ise vade genellikle 15-30 gün arasında değişebilmektedir. 3.3. Süt Üretiminin Fonksiyonel Analizi Araştırmada süt üretiminde kullanılan önemli bazı girdilerin, işletmenin süt üretimini etkileme düzeyinin belirlenmesi amacıyla regresyon analizi yapılmıştır. Hazırlanan modelde yer alan bağımlı ve bağımsız değişkenler aşağıda verilmiştir. 636
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun Y = Üretilen sütün gayrisafi üretim değeri (TL), X1 = Kesif yem giderleri (TL), X2 = Laktasyon ortalama verimi (lt/baş), X3= Süt sığırcılığı üretim faaliyetinde kullanılan işgücü değeri (TL), X4 = Sağlık giderleri (TL). Yapılan regresyon analizi sonucunda elde edilen model ve modelde yer alan değişkenlere ait katsayılar ve önem düzeyleri aşağıda verilmiştir. Y = -3,132 * X1 0,606 * X2 0,224 * X3 0,156 *X4 0,106 Fonksiyona ait determinasyon katsayısı R 2 = 0,773 olup, (Fhesap115,844 > Ftablo3,78) % 1 ihtimal düzeyinde anlamlı bulunmuştur. Determinasyon katsayısı bağımlı değişken olan (Y) sütün gayrisafi üretim değerindeki değişmelerin %77,30 unun modele dahil edilen değişkenlerle açıklanabildiğini ifade etmektedir (Çizelge 3.5). Çizelge 3.5. Regresyon Analizi Sonrasında Süt Üretim Fonksiyonu Ve Önem Düzeyleri Değişkenler Katsayılar Katsayıların standart hataları (Se) t Değeri P Değeri Sabit sayı -3,132 0,662-4,728 0,000 X1 0,606 0,061 11,034 0,000 X2 0,224 0,192 5,013 0,000 X3 0,156 0,097 3,034 0,003 X4 0,106 0,038 2,202 0,029 S =0,153, R 2 = % 77,30, Düzeltilmiş R 2 = % 76,60, F:115,844 (P>0.01) Çizelge 3.6. Süt Sığırcılığı Üretim Fonksiyonunun Varyans Analiz Tablosu DF SS MS F P Regresyon 4 10,860 2,715 115,844 0,000 Kalan 136 3,187 0,023 Toplam 140 14,047 Durbin Watson-D İstatistiği = 1.657 Modelde yer alan dört değişken de %1 düzeyinde istatistiki açıdan anlamlı bulunmuştur. Fonksiyonda elde ettiğimiz katsayılar, diğer değişkenler sabitken bir bağımsız değişkende meydana gelecek 1 birimlik artışın, bağımlı değişkende meydana getireceği artışı ifade etmektedir. Yapılan çalışmada, Durbin Watson-D İstatistik Değeri 1,657 olarak hesaplanmıştır. Durbin Watson-D İstatistik Değerinin DU nun üzerinde bulunması nedeniyle %1 önem düzeyinde otokorelasyona rastlanmamıştır (DL1,462 ve DU 1,625). Süt üretim fonksiyonundaki değişkenlerin korelasyon matrisi Çizelge 3.7 da verilmiştir. Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki (işgücü ile sağlık harcamaları arasındaki korelasyon %7 olmak üzere) %1 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. Çizelge 3.7. Üretim Fonksiyonundaki Değişkenler Arasındaki Korelasyon Katsayısı Değişkenler Y (Sütün GSÜD) X1 (Kesif Yem) X2 (Laktasyon ortalama verimi) X3 (İşgücü giderleri) X1(Kesif Yem) 0,781(*) - - - X2 (Laktasyon ortalama verimi) 0,625(*) 0,572(*) - - X3 (İşgücü giderleri) 0,519(*) 0,359(*) 0,354(*) - X4 (Sağlık harcamaları) 0,530(*) 0,519(*) 0,405(*) 0,206(**) (*):%1 düzeyinde önemli, (**):%7 düzeyinde önemli Çizelge 3.7 incelendiğinde değişkenler arasında yüksek düzeyde ilişki bulunmadığı anlaşılmaktadır. Bu durum, çoklu bağlantının (multicoollinearity) olmadığını göstermektedir. Elde edilen fonksiyonda üretim elastikiyetlerine ait katsayılar toplamı 1,092 olarak hesaplanmıştır. Fonksiyondaki değişkenlerin %10 düzeyinde artırılması halinde sütün gayrisafi üretim değerinde %10,92 lik bir artış sağlanmış olacaktır. Katsayıları toplamı 1 den büyük olduğu için fonksiyon ölçeğe artan getiriyi sağlamaktadır. Üretim fonksiyonunda yer alan üretim faktörlerinin her birinin marjinal üretim elastikiyetleri aşağıda açıklanmıştır. 637
X1 (Kesif yem giderleri): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD ni açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken kesif yem giderlerinde meydana gelecek %10 luk artış, sütün GSÜD nde %6,06 lık artışı sağlayacaktır. X2 (Laktasyon ortalama verimi): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD ni açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken bir süt ineğinin laktasyon verimindeki %10 luk bir artış, sütün GSÜD nde %2,24 lük artışı sağlayacaktır. X3 (İşgücü harcamaları): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD ni açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken işgücü harcamalarında yapılacak %10 luk artış, sütün GSÜD nde %1,56 lık artışı meydana getirebilecektir. X4 (Sağlık harcamaları): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup istatistiki açıdan sütün GSÜD ni açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken sağlık giderlerinde meydana gelecek %10 luk artış, sütün GSÜD nde %1,06 lık artışı meydana getirebilecektir. Araştırmada yapılan hesaplamalarda ortalama ürün belirlenirken Y ve X değişkenlerinin geometrik ortalaması dikkate alınmıştır. Çizelge 3.8. Faktörlerin Ortalama Ve Marjinal Değerleri Y = 18422,14 TL X1 (Kesif yem X2 (Laktasyon X3 (İşgücü X4 (Sağlık giderleri) ortalama verimi) harcamaları) Harcamaları) Geometrik Ortalama 7890,24 5310,07 1752,15 803,14 Ortalama üretim 2,335 3,469 10,514 22,938 Marjinal gelir 1,415 0,368 2,355 3,578 İncelenen işletmelerde elde edilen sütün GSÜD üzerine etki eden faktörlerin marjinal gelirleri Çizelge 3.8 d e verilmiştir. Çizelgenin incelenmesiyle anlaşılacağı üzere en yüksek marjinal gelir X4 (sağlık harcamaları) olup, bu değişkeni X3 (işgücü harcamaları), X2 (süt verimi) faktörü ve (X1) kesif yem değişkenleri izlemektedir. Diğer değişkenler sabitken sağlık harcamalarında meydana gelecek 1 birimlik artış, sütün GSÜD ni 3,578 birim artıracaktır. Diğer değişkenlerde aynı şekilde 1 birimlik artış karşısında üretim miktarını marjinal geliri kadar artıracaktır. İncelenen işletmelerde süt üretiminde kullanılan faktörlerin etkinlik katsayıları hesaplanarak Çizelge 3.9 de verilmiştir. Etkinlik katsayılarının hesaplanmasında faktör fiyatı olarak, kesif yemde 0,90 TL, işgücünde 30 TL ve sağlık giderlerinde 75 TL olarak alınmıştır. Çizelge 3.9. Tahmin Edilen Fonksiyona İlişkin, Faktörlerin Etkinlik Katsayıları X1 (Kesif yem giderleri) X3 (İşgücü harcamaları) X4 (Sağlık harcamaları) Marjinal gelir (TL) 1,415 2,355 3,578 Faktör fiyatı (TL) 0,90 30 75 Etkinlik katsayısı 1,572 0,079 0,048 Etkinlik katsayılarının (EK) hesaplanması ile bir üretim faktörünün mevcut kullanma durumuna göre kullanılan miktarın azaltılması veya artırılması sorusuna bir cevap bulunabilmektedir. Hesaplanan EK=1 (MG=MM) ise faktörün etkin kullanıldığını, EK<1 (MG>MM) ise aşırı kullanıldığını azaltılması gerektiğini ve EK>1 (MG<M M ) ise az kullanıldığını ve artırılması gerektiğini ifade eder (Akçay ve ark., 1996). Yapılan çalışmada süt üretiminde ekonomik optimum noktaya ulaşabilmek için fonksiyonda yer alan X1 (Kesif yem) girdisinin artırılması, X3 (İşgücü) ve X4 (Sağlık giderleri) girdilerinin kullanımının ise azaltılması gerekmektedir. Elde edilen üretim denkleminden faktörler arasındaki MTİO, diğer bir ifadeyle Y seviyesinde bir üretim miktarını elde etmek için X1 faktörü miktarına karşılık, X2 faktörünün ne miktarda kullanılması gerektiği göstermektedir. Değişkenlerin üretim elastikiyetlerinin pozitif işaretli olması denklemde yer alan üretim faktörlerinin ikame ilişkisi içinde olduğunu göstermektedir. Faktörler arasındaki MTİO alttaki çizelgede verilmiştir. Çizelge 3.10. Faktörler Arasındaki Marjinal Teknik İkame Oranları (MTİO) X2 (Laktasyon ortalama verimi) X3(İşgücü harcamaları) X4 (Sağlık harcamaları) X1 (Kesif yem giderleri) -0,455-1,159-1,718 X2 (Laktasyon ortalama verimi) - -2,111-3,129 X3 (İşgücü harcamaları) - - -1,482 638
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun Kesif yem giderleri ile laktasyon ortalama verimi arasında hesaplanan marjinal teknik ikame haddi -0,455 d ir. Yani laktasyon ortalama verimi bir birim artırıldığında kesif yem giderlerinde meydana gelecek azalış 0,455 olacaktır. Kesif yem giderleri ile işgücü harcamaları arasındaki marjinal teknik ikame haddi -1,159 iken, sağlık harcamalarında -1,718; laktasyon ortalama verimi ile işgücü harcamaları arasında MTİO -2,111, sağlık harcamaları arasında -3,129; işgücü harcamaları ile sağlık harcamaları arasında MTİO -1,482 olarak hesap edilmiştir. 4. SONUÇ Bu çalışmada, Hatay ilinde süt sığırcılığı yapan ve örnekleme yöntemine göre belirlenen 141 üreticiden anket yoluyla toplanan veriler yardımıyla yörede süt sığırcılığı yapan işletmelerde 2013 yılında üretilen sütün üretiminde etkili olabilecek faktörlerin fonksiyonel analizi yapılmıştır. Süt sığırcılığı işletmelerinde 2013 yılı sonunda toplam hayvan varlığı %16 lık artışla 1556 baş düzeyine ulaşmıştır. Ancak işletmelerde yılbaşındaki ortalama inek varlığı 5,51 den 4,87 ye gerilemiştir. Bu farklılık incelenen işletmelerde sağılan inek sayısında küçülmeye gidildiğinin bir göstergesi olarak yorumlanabilir. İncelenen işletmelerde süt sığırcılığı faaliyet dalının GSÜD 4,4 milyon TL olup, toplamda en yüksek payı %83 ile süt ve süt ürünleri üretimi almıştır. Anket uygulanan işletmelerde ortalama süt üretimi 27,4 ton, sütün pazarlanma oranı %95 ve ortalama süt verimi de 18,73 lt/baş/gün olarak saptanmıştır. Süt üretiminde değişen masraflar %64 lük pay ile 2,3 milyon TL olarak hesaplanmıştır. Değişen masrafların içinde yem giderlerinin payı ise %80 dir. Son yıllarda süt sığırcılığında süt geliri/yem gideri oranı 1 ler düzeyine yaklaşmaya başlamıştır. Araştırma alanında süt üretiminde kullanılan kesif yemin fiyatı 0,80-0,90TL/kg, sütün pazar fiyatı ise 0,80-1,05 TL/lt arasında değişim göstermiştir. Bu oranın düşmesi kullanılan yem masraflarına karşılık elde edilen süt gelirinin yeterli düzeyde olmadığının bir göstergesi olarak değerlendirilebilir. Elde edilen değerler özelde araştırma alanında genelde ise Türkiye de süt üretiminde maliyetin yüksekliğini ortaya koymaktadır. Süt üretimine yönelik olarak yapılan ekonometrik analizde kesif yem, laktasyon verim ortalaması, işgücü giderleri ve sağlık harcamaları (veteriner hekim ve ilaç-bakım ücretleri) faktörleri dikkate alınmıştır. Yapılan regresyon analizinde değişkenlerin tamamı istatistiki açıdan önemli bulunmuştur. Elde edilen fonksiyonda içsel ve otokorelasyon gözlenmemiştir. Fonksiyonda yer alan değişkenlerden marjinal geliri en yüksek faktör 3,58 ile sağlık harcamaları, etkinlik katsayısı en yüksek faktör ise 1,57 ile kesif yem girdisi olmuştur. Hatay ilinde süt sığırcılığı faaliyetlerinin ekonomik analizi sonucunda üretimde ekonomik optimum düzeyine ulaşılması için kesif yem kullanımının artırılması, işgücü ve sağlık giderlerinin azaltılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Hatay ilinde daha karlı süt üretimin yapılabilmesi için; öncelikli olarak süt üreticilerinin süt üretimi ve pazarlamasına yönelik olarak hizmet veren mesleki örgütlerin çatısı altında bir araya gelmeleri gerekmektedir. Bu durum, süt üretiminde kullanılan girdilerin (yem ve veteriner hizmetleri başta olmak üzere) daha uygun şartlarda elde edilmesini sağlayacağı gibi, üretilen sütün de daha yüksek bir kar marjıyla pazarlanmasına da imkan tanıyacaktır. 5. KAYNAKLAR Alvarez, C. J., Cardin, M., Martinez, E.M., Neira, X.X. ve Cuesta, T.S. 2014. Dairy farm efficiency in Galicia (NW of Spain). Bulg. J. Agric. Sci., 20: 51-55 Akçay, Y., Esengün, K. ve Çiçek, A. 1996. Tokat İli Kazova Bölgesindeki İki Köyde Buğday Üretim Etkinliğinin Mukayeseli Bir Analizi. Türkiye 2. Tarım Ekonomisi Kongresi, Cilt 1 Sayfa 64, 4-6 Eylül 1996. Adana. Bayramoğlu, Z. ve Direk, M. 2006. Konya İlinde Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinin Ortağı Olan İşletmelerde Süt Sığırcılığı Faaliyetinin Ekonometrik Analizi. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 20 (40) 12-20 Erkuş, A., Turan, A., Eliçin,A., Tanrıvermiş,H, Özçelik, A. ve Gündoğmuş,E. 1996. Tekirdağ İli Tarım İşletmelerinde İthal ve Kültür Melezi Süt Sığırları İle Üretim Yapan İşletmelerde Süt Sığırcılığı Faaliyetlerin in Karşılaştırmalı Ekonomik Analizi. Türk Ziraat Yüksek Mühendisleri Birliği ve Vakfı Yayınları. No:14, Ankara. FAO,2014. (http://faostat.fao.org/site/569/desktopdefault.aspx?pageid=569#ancor)/ [Ulaşım:03.04.2014]. Gonçalves, R.M.L., Vieira, W.DC., Lima, J.E. ve Gomes, S.T. 2008. Analysis of technical efficiency of milk - producing farms in Minas Gerais. Econ. Aplic.(São Paulo) 12(2) 321-335 Gündoğmuş, E. 1998. Ankara İli Akyurt İlçesi Tarım İşletmelerinde Ekmeklik Buğday (Triticum aestivum L.) Üretiminin Fonksiyonel Analizi ve Üretim Maliyetinin Hesaplanmas ı. Turkish Journal of Agriculture And Forestry. 22 (1998) 251-260 Gündüz, O. ve Dağdeviren, M. 2011. Bafra İlçesinde Süt Maliyetinin Belirlenmesi ve Üretimi Etkileyen Faktörlerin Fonksiyonel Analizi. Yüzyüncüyıl Ün. Tarım Bilimleri Dergisi 21(2): 104-111 Heady, E.O., and Dillon, J. L., 1966. Agricultural Production Functions. Iowa State Universty Press, Ames, Iowa, USA. 639
Karalar, F. 1996. Farklı Dönemlerde Yapılan Araştırma Sonuçlarına Göre İzmir Yöresinde Süt Sığırcılığı İşletmelerindeki Yapısal Değişikliğin Ekomomik Açıdan Değerlendirilmesi ve Geleceğe Yönelik Öneriler. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 13 (1) 103-114. Tokat. Karkacıer, O., 2001. Tarım Ekonomisi Alanına İlişkin Fonksiyonel Analizler ve Bu Analizlerden Çıkartılabilecek Bazı Kantitatif Bulgular, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No:49, Tokat. Kes kin, G. ve Dellal, İ. 2011. Trakya Bölgesinde Süt Sığırcılığı Üretim Faaliyetinde Brüt Kar Analizi. Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi 17 (2): 177-182 Kip, E. ve İşyar, Y., 1976. Basit ve Çoklu Regresyon Analizlerinin Zirai Ekonomi Problemlerine Uygulanması, Atatürk Üniversitesi Yayınları No:460, Atatürk Üniversitesi Basımevi, Erzurum. Kopecek, p. 2002. Analysis of the yield milk effect on the economics of milk production Agric. Econ. 48 (10): 473 479 Koyubenbe, N. ve Özden, A. 2011. Süt Sığırcılığı İşletmelerinde Parametrik Etkinlik Ölçümü: İzmir İli Örneği. ADÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 8 (2) : 23 27 Oğuz, C. ve Mülayim, Ü., 1997. Konya da Sözleşmeli Şekerpancarı Yetiştiren Tarım İşletmelerinin Ekonomik Durumu, S.S. Konya Pancar Ekicileri Eğitim ve Sağlık Vakfı Yayınları, Konya Özçelik,A., 1989. Ankara Şeker Fabrikası Civarındaki Şeker Pancarı Yetiştiren Tarım İşletmelerinde Şeker Pancarı İle Buğday İçin Fiziki üretim Girdileri ve Üretimin Fonksiyonel Analizi A.Ü. Ziraat Fakultesi Ya yın No:1113,Ankara. Öztürk, D. ve Karkacıer, O. 2008. Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi: Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 25 (1): 15-22 Pandian, A.S.S., Shree, J.S., Raja M.B. ve Vetrivel,D. 2013. Efficiency of Resources Use in Urban Milk Production in the State of Tamil Nadu, India. International Journal of Veterinary Science2 (4) 118-120 Poldaru, R., Roots, J. ve Viira, A.H. 2005. Estimating econometric model of average total milk cost: A support vector machine regression approach. Economics and Rural Development 1 (1) 23-31 TÜİK, 2001. Genel Tarım Sayımı, DİE Yayınları, Ankara. TÜİK, 2013. http://tuikapp.tuik.gov.tr/hayvancilikapp/hayvancilik.zul/ [Ulaşım:03.04.2014]. USK, 2013. Dünya ve Türkiye de Süt Sektör İstatistikleri (2012). Ulusal Süt Konseyi. Activa Tanıtım- Organizasyon, Mayıs 2013. Ankara. s.57 Venkatesh, P. ve Sangeetha, V. 2011. Milk Production and Resource Use Efficiency in Madurai District of Tamil Nadu: An Economic Analysis. Journal of Community Mobilization and Sustainable Development Vol. 6(1), 25-30 Wieck, C. ve Heckelei,T. 2007. Determinants, differentiation, and development of short-term marginal costs in dairy production: an empirical analysis for selected regions of the EU. Agricultural Economics 36: 203 220 Yamane, T. 2010. Temel Örnekleme Yöntemleri. Literatür Yayınları (çev. A. Esin), Istanbul, s. 528 Yılmaz, İ. Dağıstan, E., Koç, B. ve Özel, R. 2003. Hatay İlinde Projeli Ve Projesiz Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Süt Sığırcılığı Üretim Faaliyetlerinin Ve Faktör Verimliliklerinin Analizi. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 16(2)169-178 Zoral, K.Y. 1984. Üretim Fonksiyonları. Dokuz Eylül Üniversitesi, Mimarlık- Mühendislik Fakültesi Yayınları, Yayın No: MM/END-84, EY 052, İzmir. 640