Factors Affecting Utilization of Young Farmer Project Support Example of TR-83 Region

Abstract

This study was carried out to determine the factors affecting the level of benefiting from the Young Farmer Project Supports and to measure the effect on the utilization level of the created criteria. In the TR-83 region (Tokat, Amasya, Çorum, Samsun), have formed the main population the producers who applied to the Support Program (Young Farmer Project) of the Ministry of Food, Agriculture and Livestock. The Method of Neyman was used in the determination of sample size. A total of 260 producers were surveyed with 120 Producers who benefit from the support of young farmers and 140 producers who cannot benefit from the support of young farmers. The data were evaluated comparatively according to the utilization status of the support. As a result of the regression analysis conducted to determine the factors affecting the state to benefit from Support; being women, being married, not having non-agricultural income, being away from the city center, becoming a member of farmers' organizations, getting education on agricultural production, using internet in providing information related to agriculture and having agricultural farming were positively influencing factors. According to the results of the Preference Experiment Method, it was determined that the greatest needs of the young farmers were social security support.

Keywords

• Young Farmer Supports,agricultural support,logistic regression

Genç Çiftçi Proje Desteğinden Yararlanmayı Etkileyen Faktörler TR-83 Bölgesi Örneği

Abstract

Bu çalışma Genç Çiftçi Proje Desteklemelerinden yararlanma düzeyini etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve oluşturulan kriterlerin faydalanmaya etki düzeyini ölçmek amacıyla yürütülmüştür. TR-83 bölgesinde (Tokat, Amasya, Çorum, Samsun) 2016 yılında Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı “Genç Çiftçi Projesi” Destek Programına başvurmuş olan üreticiler ana popülasyonu oluşturmuştur. Örnek hacminin belirlenmesinde Neyman yönteminden yararlanılmıştır. Çalışmada desteklemeden yararlanan 120 üretici ve yararlanamayan 140 üretici olmak üzere toplam 260 üretici ile görüşülmüştür. Veriler desteklemeden yararlanma durumuna göre karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Desteklemeden yararlanma durumunu etkileyen faktörlerin belirlenmesi amacıyla yapılan regresyon analizi sonucunda; kadın olma, evli olma, tarım dışı geliri olmama, ikamet yerinin şehir merkezine uzak olması, çiftçi örgütlerine üye olma, tarımsal üretim konularında eğitim almış olma, tarım ile ilgili bilgi edinme amacıyla internet kullanma alışkanlığı ve tarımsal işletmeye sahip olma pozitif yönde etkileyen faktörler olarak belirlenmiştir. Tercih Deneyi Yöntemi sonuçlarına göre, genç çiftçilerin en öncelikli ihtiyaçlarının sosyal güvence desteği olduğu belirlenmiştir.

Keywords

• Genç çiftçi desteklemeleri,tarımsal destekler,logistik regresyon

References

1. Anonim (2016). www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2016/04/20160405-2.htm
2. Anonim (2017). https://www.tarim.gov.tr/Haber/1148/Genc-Ciftcilere-2017-Yilinda-483-Milyon-Tl-Hibe-verilecek
3. Ataseven Y. (2016). Türkiye’de tarımsal destekleme politikaları: genel bakış ve güncel değerlendirmeler. Türkiye Ziraat Odaları Birliği Çiftçi ve Köy Dünyası Dergisi, Sayı:375, s:54-59, Ankara.
4. Champ, P.A., Boyle, K.J., and Brown, T.C. 2003. A primer on nonmarket valuation. Kluwer Academic Publishers, ISBN: 0-7923-6498-8, Netherlands.
5. Colombo S., Hanley N. and Calatrava-Requena J. (2005) Designing policy for reducing the off-farm effects of soil erosion using choice experiments. Journal of Agricultural Economics, Volume 56, Number 1, pg. 81-95
6. Çağlayan E. 2013. Ekonometriye giriş. 2. 4. Basımdan Çeviri. (Wooldridge, J.M., Introductory Econometrics, Michigan State University). Nobel Akademik Yayıncılık. Yayın no: 473.
7. Çiçek A. ve Erkan O. 1996. Tarım ekonomisinde araştırma ve örnekleme yöntemi. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayın No:12, Ders Notları Serisi:6, Tokat.
8. Doğan H.G., Kan A., Kan M., Tosun F., Uçum İ., Solmaz C. ve Birol D. (2018) Türkiye’de genç çiftçi proje desteğinden yararlanma düzeyini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi. Türk Tarım – Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(11): 1599-1606.

9. Greene W.H. (2008) NLOGIT 4 student version, user’s guide. Econometric Software, Australia. Websites: www.limdep.com and www.nlogit.com
10. Hanley N., Wright R. and Adamowicz W. (1998). Using choice experiments to value the environment, Environmental & Resource Economics, 1998, vol. 11, issue 3, 413-428.
11. Holmes T.P. and Adamowicz W.L. 2003. Attrıbute-based methods. Champ, P.A., Boyle, K.J., and Brown, T.C. (Ed.), in A Primer on Nonmarket Valuation Chapter 6 (pg171-219). Kluwer Academic Publishers, ISBN: 0-7923-6498-8, Netherlands.
12. Kan A., Kan M., Doğan H.G., Tosun F., Uçum İ. ve Solmaz C. (2018). Evaluation of young farmers project support program in terms of agri-entrepreneurship in Turkey. Pak. J. Agri. Sci., Vol. 55(4), 1021-1031;2018 ISSN (Print) 0552-9034, ISSN (Online) 2076-0906 DOI: 10.21162/PAKJAS/18.7321
13. Sarı Gedik D. (2019) Kırsal kalkınmada genç çiftçi projesi: Tekirdağ ili örneği. Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
14. Stephenson B. (2008). Binary response and logistic regression analysis. www.public.iastate.edu / ~stat415/stephenson/stat415_chapter3.pdf. adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
15. Takahashi T., Maruya K. ve Nakajima T. (2016). Non-farmers’ willingness to farm: a large scale choice experiment to identify policy options that can induce new entry to the agricultural indusrty. 90th Annual Conference of the Agricultural Economics Society, University of Warwick, England, 4-6 April
16. Unakıtan G. ve Başaran B. (2018). Genç çiftçi projesinin başarısı için bir öneri: genç çiftçi kooperatifleri. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 2018: 04 (02).
17. Vega D.C. and Alpίzar F. (2011) Choice experiments in environmental ımpact assessment, The Case of the Toro 3 Hydroelectric Project and the Recreo Verde Tourist Center in Costa Rica, Impact Assessment and Project Appraisal, 29:4, 252-262, DOI: 10.3152/146155111X12959673795804
18. Walker S. H. and Duncan D.B. (1967). Estimation of the probability of an event as a function of several independent variables. Biometrika, Volume 54, Issue 1-2, pg.167–179.
19. Yapar S. (2005). Türkiye’de tarımsal destekleme ekonomi ve destekleme politikasının bir aracı olarak doğrudan gelir desteği sistemi. Selçuk Üniversitesi, Karaman İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı:2, Cilt:5, Aralık 2005.
20. Zagata L. and Sutherland L-A. (2015). Deconstructing the ‘young farmer problem in Europe’: towards a research agenda. Journal of Rural Studies, Volume:38, pg.39-51.