Factors Affecting Farmers’ Decisions on Agricultural Credit Usage in Mersin Province

Öz

The purpose of this study was to determine the factors affecting farmers’ decisions on the use of

agricultural credit in Mersin Province. The research data were collected from 239 farmers selected by multistage

random sampling technique. The research data were evaluated by descriptive statistics and binary logistic regression

analysis. In this study, it was determined that farmers’ some socioeconomic characteristics and information seeking

behaviors affected their decisions on credit usage. Family size, farmland size, cooperative partnership, and printed

material reading variables affected farmers’ use of agricultural credits positively; age of farmers, whether or not

they receive free agricultural counseling service, and the number of agricultural training programs attended in the

last year affected it negatively.

Anahtar Kelimeler

• Binary Logistics Regression,credit,Mersin,agriculture

Mersin İlinde Çiftçilerin Tarımsal Kredi Kullanım Kararlarını Etkileyen Faktörler

Öz

Bu araştırmanın amacı Mersin İli’nde çiftçilerin tarımsal kredi kullanım kararlarına etki eden faktörleri

belirlemektir. Araştırma verileri çok aşamalı rastgele örnekleme tekniği ile belirlenen 239 çiftçiden toplanmıştır.

Araştırma verileri tanımlayıcı istatistikler ve ikili lojistik regresyon analizi ile değerlendirilmiştir. Bu araştırmada

çiftçilerin bazı sosyoekonomik özelliklerinin ve bilgi arama davranışlarının kredi kullanma kararlarını etkilediği

belirlenmiştir. Aile genişliği, işlenen arazi miktarı, kooperatif ortaklığı ve yazılı materyal okuma değişkenleri

çiftçilerin tarımsal kredi kullanımlarını pozitif; çiftçinin yaşı, serbest tarım danışmanlığı hizmeti alıp almama ve

son bir yılda katıldığı tarımsal eğitim programı sayısı değişkenleri ise negatif yönde etkilemektedir.

Anahtar Kelimeler

• İkili lojistik regresyon,kredi,Mersin,tarım

Kaynakça

1. Agbo FU, Iroh II, Ihemezie EJ, 2015. Access to credit by vegetable farmers in Nigeria: A case study of Owerri Agricultural Zone of Imo State, Nigeria. Asian Journal of Agricultural Research, 9(4): 155 - 165.
2. Aksoy A, Işık HB, İkikat Tümer E, 2010. Antepfıstığı işletmelerinde tarımsal kredi kullanımına etki eden faktörlerin analizi. Türkiye 9. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 22 – 24 Eylül 2010, Şanlıurfa.
3. Alpar R, 2011. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Üçüncü Baskı, Ankara, Türkiye. 599 – 611 s.
4. Baffoe G, Matsuda H, 2015. Understanding the Determinants of Rural Credit Accessibility: The Case of Ehiaminchini, Fanteakwa District, Ghana. Journal of Sustainable Development, 8(6): 183 - 195.
5. Bozoglu M, Ceyhan V, 2007. Measuring the technical efficiency and exploring the inefficiency determinants of vegetable farms in Samsun province, Turkey. Agricultural Systems, 94: 649 - 658.
6. Bülbül M, 2006. Tarımsal İşletmelerin Finansmanı. Ankara, Türkiye. 1 – 20 s.
7. Demirci R, Tanrıvermiş H, Aliefendioğlu Y, 2007. Türkiye'de arazi yönetimi ve piyasası: temel özellikleri, yasal ve kurumsal düzenlemeler, sorunlar ve değerleme çalışmaları üzerine etkileri. Üçüncü Sektör Kooperatifçilik, 4(42): 38 - 63.
8. Doğan Z, Arslan S, Berkman AN, 2015. Türkiye’de tarım sektörünün iktisadi gelişimi ve sorunları: Tarihsel bir bakış. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1): 29 - 41.

9. Dzadze P, Aidoo R, Nurah GK, 2012. Factors determining access to formal credit in Ghana: A case study of smallholder farmers in the Abura-Asebu Kwamankese district of central region of Ghana. Journal of Development and Agricultural Economics, 4(14): 416-423.
10. Engürülü B. 2017. Dünyada ve Türkiye’de tarım. Tarım Reformu Genel Müdürlüğü, Tarım Sigortaları ve Doğal Afetler Daire Başkanlığı (Basılmamış Sunum).
11. Filli FB, Onu JI, Adebayo EF, Tizhe I, 2015. Factors influencing credits access among small scale fish farmers in Adamawa State, Nigeria. Journal of Agricultural Economics, Environment and Social Sciences, 1(1): 46 - 55.
12. Gunes E, Movassaghi H, 2017. Agricultural Credit Market and Farmers’ Response: A Case Study of Turkey. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 5(1): 84 - 92.
13. Gunes E, Movassaghı H, Ozer OO, 2016. Determinants of credit use in Turkish agriculture. International Journal of Research in Agricultural Sciences, 3(4): 216 - 222.
14. Hair FJ, Anderson JR, Tatham RZ, Black WC, 1994. Multivariate Data Analysis. Third Edition, New York, USA. 413 – 434 p.
15. Hananu B, Abdul-Hanan A, Zakaria H, 2015. Factors influencing agricultural credit demand in Northern Ghana. African Journal of Agricultural Research, 10(7): 645 - 652.
16. İzmir Ticaret Borsası, 2014. Rakamlarla Türkiye Tarımı. İzmir Ticaret Borsası Ar-Ge Müdürlüğü, İzmir, Türkiye. 6 s.
17. Kalaycı Ş, 2008. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. İstanbul, Türkiye. 62 – 78 s.
18. Kizilaslan H, Adiguzel O, 2007. Factors affecting credit use in agricultural business concerns in Turkey. Res. J. Agric. Biol. Sci, 3(5): 409-417.
19. Özçelik A, Güneş E, Artukoğlu MM, 2005. Türkiye’de tarımsal kredi: sözleşmeli tarım ve üretici örgütleri üzerinden kredi uygulamaları. Ziraat Mühendisliği VI. Teknik Kongresi, 3- 7 Ocak 2005, Ankara.
20. Saqip SE, Kuwornu JKM, Panezia S, Ali U, 2017. Factors determining subsistence farmers' access to agricultural credit in flood-prone areas of Pakistan. Kasetsart Journal of Social Sciences. https://doi.org/10.1016/j.kjss.2017.06.001
21. Sezgin A, Kaya Erem T, Külekçi M, Kumbasaroğlu H, 2010. Tarımsal Yeniliklerin Benimsenmesinde Etkili Olan Faktörlerin Analizi: Erzurum İli örneği, Türkiye 9. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 22 – 24 Eylül 2010, Şanlıurfa.
22. Terin M, Güler İO, Aksoy A. 2014. Türkiye'de tarımsal üretim ile tarımsal kredi kullanımı arasındaki nedensellik ilişkisi. Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech., 4(1): 67 - 72.