Erzurum İli Pasinler İlçesi Çerezlik Ayçiçeği Yetiştiren Tarım İşletmelerin Etkinliklerinin ve Belirleyicilerinin Bulanık Veri Zarflama Analizi İle Tesbiti

Abstract

Bu çalışma Erzurum İli Pasinler ilçesinde çerezlik ayçiçeği yetiştiren işletmelerin etkinliklerini ve bunu etkileyen faktörlerin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bunun için anılan bölgede ayçiçeği yetiştiren işletmelerde Basit tesadüfi örnekleme yöntemine göre belirlenen 87 işletme ile anket yapılarak veriler elde edilmiştir. Elde edilen verilere Bulanık Veri Zarflama Analizi (BVZA) uygulanarak etkinlikleri belirlenmiştir. Bulunan etkinlik skorları ile işletmelere ait sosyo demografik faktörler Tobit regresyon analizine tabi tutularak etkinliğe etki eden faktörler belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda işletme genelinin ortalama BVZA etkinlik değeri 0,94, klasik VZA etkinliği ise 0,84 olarak belirlenmiştir. Etkinliğe etki eden faktörler ise yapılan tobit analiz sonucunda ailedeki çalışabilir birey sayısındaki ve ayçiçeği ekim alanındaki artışın etkinliğe olumlu etki ettiği belirlenmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen etkinlik skorları ve buna etki eden faktörler dikkate alınarak ayçiçeği üretiminde etkinliğin artırılabilmesi için işletmelerin yeterli işgücüne sahip olması ve ayçiçeği akim alanlarının artırılabilmesi için çeşitli destekler verilerek çiftçilerin teşvik edilmesi gerekmektedir. Bununla birlikte ekim alanının artırılabilmesi için kiracılık ve ortakçılıkla işlenecek olan alanlarda sözleşmelerin uygun bir şekilde düzenlenmesi, boş kalan arazilerin de üretime özellikle de çerezlik ayçiçeği üretimine tahsis edilmesi alınacak önlemler arasında yer alabilir.

Keywords

• Çerezlik Ayçiçeği
• Bulanık veri zarflama Analizi
• Teknik etkinlik
• Tobit regresyon analizi

Determination of the Efficiency and Determinants of Agricultural Farms Growing Confectionary Sunflower in Pasinler District of Erzurum Province Using Fuzzy Data Envelopment Analysis

Abstract

This study aims to determine the efficiency of farms growing confectionary sunflower in Pasinler district of Erzurum province and the factors affecting it. For this purpose, data was collected by surveying 87 farms selected using simple random sampling in the region. Fuzzy Data Envelopment Analysis (FDEA) was applied to the collected data to determine their efficiency. The efficiency scores and socio-demographic factors of the farms were subjected to Tobit regression analysis to identify the factors affecting efficiency. As a result of the study, the average FDEA efficiency value for all farms was determined to be 0.94, while the classical DEA efficiency was 0.84. The Tobit analysis revealed that an increase in the number of working-age individuals in a family and an increase in the sunflower cultivation area had a positive impact on efficiency. Considering the efficiency scores obtained from the study and the factors affecting them, it is necessary to ensure that farms have sufficient workforce and to incentivize farmers by providing various supports to increase sunflower cultivation areas in order to increase efficiency in sunflower production. Furthermore, to increase the cultivation area, reasonable contract arrangements should be made for areas to be cultivated through tenancy and sharecropping, and unused land should be allocated to production, especially for confectionary sunflower production.

Keywords

• Conferctionary sunflower
• Fuzzy Data Envelopment Analysis
• Technical efficiency
• Tobit regression analysis

References

1. Aktürk, D., & Kıral, T. (2002). Veri Zarflama Yöntemi ile Tarım işletmelerinde Pamuk Üretim Faaliyetinin Etkinliğinin Ölçülmesi. Journal of Agricultural Sciences, 8(3), 197-203. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000000736
2. Bound, J., Brown, C., & Mathiowetz, N. (2001). Measurement error in survey data. In Handbook of Econometrics 5: 3705-3843. Elsevier.
3. Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E.L. (1978). Measuring the efficiency of decisi on making units. European Journal of Operational Research 2(6), 429–444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
4. Doğan , K., & Külekçi, M., (2020). Iğdır İli Silajlık Mısır Üretiminde Etkinliğin ve Etkinliğe Etki Eden Faktörlerin Belirlenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(2), 1338-1349. https://doi.org/10.21597/jist.658051
5. Gündüz, O. (2015). Bulanık Veri Zarflama ile Kuru Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Etkinlik. Journal of Agricultural Sciences, 21(4), 525-537. https://doi.org/10.1501/Tarimbil_0000001354
6. Henderson, D.J. and Zelenyuk, V. (2007). Testing for (efficiency) catching-up. Southern Economic Journal 73, 1003–1019. https://doi.org/10.1002/j.2325-8012.2007.tb00815.x
7. Just, R.E. and Pope, R.D. (2001). The agricultural producer: theory and statistical measurement. In: Gardner, B.L. and Rausser, G.C. (eds), Handbook of Agricultural Economics, Vol. 1. Elsevier, Amsterdam, the Netherlands, pp. 629–741. https://doi.org/10.1016/S1574-0072(01)10015-0
8. Kao, C. & Liu, S. T. (2000). Fuzzy Efficiency Measures in Data Envelopment Analysis. In: Fuzzy Sets and Systems, 113(3), 427-437. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(98)00137-7

9. Kuosmanen, T., Post, T. & Scholtes, S. (2007). Non-parametric tests of productive efficiency with errors-in-variables. Journal of Econometrics 136, 131–162. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.08.003
10. Külekçi, M., Dönmez, R., & Güler, M., (2016). Elazığ İlinde Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Ekonomik Performanslarının Ölçülmesi. Journal of Agricultural Faculty of Gaziosmanpaşa University, 33(2), 130-136. https://doi.org/10.13002/jafag967
11. Mugera, A. W. (2013). Measuring technical efficiency of dairy farms with imprecise data: a fuzzy data envelopment analysis approach. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics 57(4): 501–519. https://doi.org/10.1111/1467-8489.12008
12. Simar, L. (2007). How to improve the performances of DEA/FDH estimators in the presence of noise? Journal of Productivity Analysis 28, 183–201. https://hdl.handle.net/10419/22248 Zadeh, A. L. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control, 8, 338-