Analysis of Factors Affecting the Value of Agricultural Lands With Different Approaches in Konya-Cumra District

Öz

The agricultural land valuation is very important in terms of the carrying out of public activities and the protecting of individual rights. Besides, it is necessary to determine the value of real estate due to many objective and the scientific methods are used for this purpose. The income method is used generally for land valuation. It seems that the factors affecting value does not evaluate objectively in the application of this method and therefore many conflicts are experienced. In this study, it is aimed to improve the alternative approaches for the purpose of incorporating the factors affecting value objectively to the land value. Analytic Hierarchy Process and Grey Relation Analysis are used as an alternative approach. It is aimed to determine the objective value by integrating the weights obtained for each factor affecting value by these methods into the income method one of the main methods of agricultural valuation. It is determined that the land capability classification (24.22%), the crop pattern (23.31%), the geological structure (11.33%), the distance from rural centre (7.74%), the distance from road (7.74%), the distance from irrigation channel (17.92%) and the distance from district centre (7.74%) are important in the agricultural valuation by AHP. Moreover, the value of each parcel is determined by means of the weights and the coefficient obtained by this method. It is provided that the factors affecting value incorporate into the income value of agricultural lands by calculating the capitalization rate for each parcel with the Grey Relational Degree obtained by GRA method. The objectivity that is the purpose of agricultural valuation is ensured by providing to determine the value of agricultural lands more sensitively and accurately by means of the weights calculated in both of the methods.

Anahtar Kelimeler

• Agricultural Land Valuation,Income Method,AHP,GRA

Konya İli Çumra İlçesindeki Tarım Arazilerinin Değerlerini Etkileyen Faktörlerin Farklı Yaklaşımlarla Analizi

Öz

Tarım arazilerinin değerlemesi, hem kamusal faaliyetlerin yürütülmesinde hem de bireysel hakların korunmasında büyük öneme sahiptir. Ayrıca birçok amaca bağlı olarak tarım arazilerinin değerlerinin belirlenmesi gerekmekte olup, bunun için bilimsel yöntemler kullanılmaktadır. Tarım arazilerinin değerlemesinde genellikle gelir yöntemi uygulanmaktadır. Türkiye'deki değerleme faaliyetlerinde, bu yöntemin uygulanmasında değeri etkileyen faktörlerin objektif bir şekilde değerlendirilmediği görülmekte ve bu nedenle birçok anlaşmazlıklar yaşanmaktadır. Bu çalışmada, değeri etkileyen faktörlerin tarım arazisi değerine objektif bir şekilde dahil edilmesi amacıyla alternatif yaklaşımlar geliştirmek amaçlanmıştır. Alternatif yaklaşım olarak Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) ve Gri İlişkisel Analiz (GIA) yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemlerle değere etki eden her bir faktör için elde edilen ağırlıklar, tarımsal değerlemenin temel yöntemlerinden biri olan Gelir yöntemine entegre edilerek objektif bir değer tespit etmek amaçlanmıştır. AHP yöntemiyle tarım arazilerinin değerlemesinde, arazi kullanım kabiliyet sınıfı %24.22, bitki deseni %23.31, jeolojik yapı %11.33, kırsal merkeze uzaklık %7.74, yola uzaklık %7.74, sulama kanalına uzaklık %17.92 ve ilçe merkezine uzaklık %7.74 önemli olduğu belirlenmiştir. Ayrıca bu yöntemle elde edilen ağırlıklar ve katsayı yardımıyla her bir parselin değeri tespit edilmiştir. GIA yöntemiyle elde edilen Gri İlişkisel Derecelerle her bir parsel için kapitalizasyon oranı hesaplanarak değere etki eden faktörlerin tarım arazilerinin Gelir değerine dahil edilmesi sağlanmıştır. Her iki yöntemde de hesaplanan ağırlıklar yardımıyla tarım arazilerinin değerlerinin daha hassas ve doğru bir şekilde belirlenmesi sağlanarak, tarımsal değerlemenin objektiflik amacı sağlanmış olmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Arazi Değerleme,Gelir Yöntemi,AHP,GIA

Kaynakça

1. Bellver, J.A., Mellado, V.C., 2005. An Application of the Analytic Hierarchy Process Method in Farmland Appraisal, Spanish Journal of Agricultural Research 3 (1), 17-24, Spain.
2. Bender, A., Din, A., Hoesli M., Laakso, J., 1999. Environmental Quality Perceptions of Urban Commercial Real Estate, Journal of Property Investment&Finance, Vol:17, No:3, MCB University Press.
3. Coşar, G.Ö., Engindeniz, S., 2013. Tarım Arazisi Değerlerinin Hedonik Analizi: İzmin'in Menemen İlçesi Örneği, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 50(3):241-250.
4. Dağdeviren, M., Akay, D., Kurt, M., 2004. İş Değerlendirme Sürecinde Analitik Hiyerarşi Prosesi ve Uygulaması, Gazi Üniversitesi Müh. Mim. Fak. Dergisi, Cilt:19, No:2, Ankara.
5. Deng, J.L., 1989. Introduction to Grey System, The Journal of Grey System, 1(1): 1-24, China.
6. Engindeniz, S., 1998. Küçük Menderes Havzasında Alüviyal Topraklardaki Tarım Arazilerinin Vergilendirme Açısından Kıymetlerinin Takdiri Üzerine Bir Araştırma, Doktora Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, İzmir.
7. Frizzel, R., 1979. The Valuation of Rural Property, Lincoln College, New Zealand.
8. Hurma, H., 2007. Çevre Kalitesinin Tarımsal Arazi Değeri Üzerine Etkilerinin Analizi: Trakya Örneği, Doktora Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Tekirdağ.

9. Kuo, Y., Yang, T., Huang, G.W., 2008. The Use of Grey Relational Analysis in Solving Multiple Attribute Decision-Making Problems, Computers&Industrial Engineering, 55, 80-93.
10. Kuruüzüm, A., Atsan, N., 2001. Analitik Hiyerarşi Yöntemi ve İşletmecilik Alanındaki Uygulamaları, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (1), Antalya.
11. Lahoz, A.E.P., 2007. An Analysis of How Geographical Factors Affect Real Estate Prices, Master's of Science Thesis in Geoinformatics, School of Architecture and the Built Environment Royal Institute of Technology (KTH) Sweden.
12. Mackay, A.N., 1968. Appraisal Notes for Assessor, Department of Municipal Affairs, Ontario, Kanada.
13. McCluskey, W., Deddis, W., Mannis, A., McBurney, D., Borst R., 1997. Interactive Application of Computer Assisted Mass Appraisal and Geographic Information Systems, Journal of Property Valuation&Invesment.
14. Murray, W.G., Harris, D.G., Miller, G.A., Thompson, N.S., 1983. Farm Appraisal and Valuation, Sixth Edition, The Iowa State University Pres, Iowa, USA.
15. Murray, J., Sarantis, N., 1999. Price-Quality Relations and Hedonic Price Indexes for Cars in the United Kingdom, International Journal of the Economics of Business, vol: 6., UK.
16. Mülayim, Z.G., 2001. Tarımsal Değer Biçme ve Bilirkişilik, Yetkin Yayınları, Ankara.
17. Özdemir, A.İ., Deste, M., 2009. Gri İlişkisel Analiz ile Çok Kriterli Tedarikçi Seçimi: Otomotiv Sektöründe Bir Uygulama, İstanbul University Journal of the School of Business Administration, Vol:38, No:2, 147-156, İstanbul.
18. Özoğlu, B., Seyfi, Ç., Kaya, G., Çavuş, E., Şener, A., 2007. Uluslararası Değerleme Standartları Mesleki Uygulama Çerçevesi, Alp Yayınevi, Ankara.
19. Prato, T., 2008. Stochastic Multiple Attribute Evaluation of Land Use Policies, Ecological Modelling 219, Elsevier, United State.
20. Saaty, T.L., 1980. Analytic Hierarcy Process, McGraw-Hill, NewYork.
21. Tombuş, F.E., Ozulu, İ.M., 2007. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanılarak Erozyon Risk Belirlemesine Yeni Bir Yaklaşım, Çorum İli Örneği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim –02 Kasım, KTÜ, Trabzon
22. Üstünışık, N.Z., 2007. Türkiye'deki İller ve Bölgeler Bazında Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması Araştırması: Gri İlişkisel Analiz Yöntemi ve Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
23. Vural, H., 2007. Türkiye'de Arazilerin Kıymet Takdiri Üzerine Kantitatif Bir Yaklaşım: Bursa İli Karacabey Ovası Örneği, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, Cilt 21, Sayı 2, 13-20, Bursa.
24. Vural, H., Fidan, H., 2009. Land Marketing and Hedonic Price Model in Turkish Markets: Case Study of Karacabey District of Bursa Province, African Journal of Agricultural Research Vol. 4 (2), pp. 071-075.
25. Wen, K., 2004. Grey Systems: Modeling and Prediction, YangSky Scientific Press, Tucson, USA.