İyi tarım uygulamalarına geçen işletmelerin gelirlerindeki değişimin ve iyi tarım desteğinin yeterlilik düzeyinin belirlenmesi

Year 2018, Volume: 31 Issue: 2, 123 - 127, 01.08.2018

Gamze Aydın Eryılmaz , Osman Kılıç

https://doi.org/10.29136/mediterranean.399364

Cited By: 5

Abstract

Araştırmanın
amacı, Samsun ili Bafra ilçesinde konvansiyonel tarımdan iyi tarım
uygulamalarına geçen işletmelerin gelirlerindeki değişimi ve iyi tarım
desteğinin yeterlilik düzeyini ortaya koymaktır. Araştırma verileri, konvansiyonel
tarım yapan 60 işletme ile iyi tarım uygulamaları yapan 17 işletmeden anket
yoluyla elde edilmiştir. Veriler; 5-39 da, 40-79 da ve 79 dekardan fazla
araziye sahip işletmeler ile işletmeler ortalamasına göre analiz edilmiştir.
Araştırmada konvansiyonel tarım için en yüksek gelirli işletme organizasyonu
doğrusal programlamayla, iyi tarım uygulamalarına yönelik işletme organizasyonu
ise hedef programlamayla tespit edilmiştir. İyi tarım uygulamalarına geçen
işletmelerin gelirlerindeki değişim, doğrusal programlama ile hedef programlama
sonucu elde edilen brüt kâr arasındaki farka göre ortaya konulmuştur. İyi tarım
uygulamalarına geçen işletmelerdeki brüt kâr,
konvansiyonel tarımdaki optimum brüt kâra göre işletme büyüklük grupları
itibariyle % 8.84 (99.18 TL da^-1), % 8.26 (97.61 TL da^-1),
% 9.09 (88.24 TL da^-1) ve işletmeler ortalamasına göre % 8.60
(92.56 TL da^-1) azalmaktadır. Brüt kârdaki bu azalmanın, işletme
büyüklük gruplarında % 50.42, % 51.23 ve % 56.66’sı, işletmeler
ortalamasında ise % 54.02’si iyi tarım desteğiyle karşılanmaktadır. Bu
sonuçlara göre, iyi tarım uygulamalarına geçişin teşvik edilmesi için, verilen
desteğin işletme büyüklüklerini de dikkate alacak şekilde ve en az brüt kâr
kaybını karşılayacak düzeye çıkartılması gerekmektedir.

Keywords

İyi tarım uygulamaları, İyi tarım desteği, Hedef programlama

Determination of the changes in incomes of the farms converted to good agricultural practices and the competence level of good agricultural support

Abstract

The aim of this research is to reveal the changes in the incomes of farms converted from conventional agriculture to good agricultural practices, and to determine the sufficiency level of good agricultural support. The data in this research was obtained from 60 farms performing conventional agriculture and 17 farms performing good agricultural practices by questionnaires. The data was analyzed according to the three groups such as owning 5-39 decares, 40-79 decares, more than 79 decares land size, and the average of farms. In the study, the highest-income farm organization for conventional agriculture was identified by linear programming, and farm organization for good agricultural practices was identified by goal programming. The change in the revenues of farms converted to good agriculture practices was determined according to the difference between gross profits obtained by linear programming and goal programming. It was revealed that gross profit in farms converted to good agriculture practices in comparison to gross profit in enterprises adopting conventional agriculture decreased 8.84% (99.18 TL decares^-1), 8.26% (97.61 TL decares^-1), 9.09% (88.24 TL decares^-1) for the farm size groups, and 8.60% (92.56 TL decares^-1) for the average of farms. These decreases in the gross profit are compensated by good agricultural support as 50.42%, 51.23% and, 56.66% in farm size groups, and 57.02% in the average of farms. According to the results, the support should be increased to the level that covers the gross profit loss by considering farm sizes for encouraging the conversion to good agricultural practices.

Keywords

Good agricultural practices, Good agricultural support, Goal programming

References

• Aba GÖ, Işın Ş (2014) Dünyada ve Türkiye’de iyi tarım uygulamalarının gelişimi. XI Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi Cilt 1, Samsun, s. 19-25.
• Anonim (2017) T.C. İçişleri Bakanlığı Bafra Kaymakamlığı. http://www.bafra.gov.tr/cografi-yapi. Erişim 15 Mayıs 2017.
• Hasdemir M. (2011) Kiraz yetiştiriciliğinde iyi tarım uygulamalarının benimsenmesini etkileyen faktörlerin analizi. Doktora tezi, Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• Jafari H, Koshteli OR, Khabiri B (2008) An optimal model using goal programming for rice farm. Applied Mathematical Sciences 23: 1131–1136.
• Latinapolous D, Mylopoulos Y (2005) Optimal allocation of land and water resources in irrigated agriculture by means of goal programming: Application in Loudias River Basin. Global NEST Journal 7: 264-273.
• Mansoori H, Kohansal MR, Ghousi MFK (2009) Introducing a lexicographic goal programming for environmental conservation program in farm activities: A case study in Iran. China Agricultural Economic Review 4: 478-484.
• Polat F (2014) Azerbaycan’da global G.A.P tarım uygulamalarının gıda güvenliği Bakımından Değerlendirilmesi, Azersun Örneği. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi Cilt 1, Samsun, s. 128-131.
• Sharma DK, Jana RK, Gaur A (2007) Fuzzy goal programming for agricultural land allocation problems. Yugoslav Journal of Operations Research, 17: 31-42.
• Şili Ş, Gündüz O (2014). Samsun İli Bafra İlçesinde domates yetiştiren işletmelerin Ekonomik Analizi. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi Cilt 2, Samsun, s. 714-719.
• Yamane T (1967). Elemantary Sampling Theory. Prentice Hall, Englewood Cliffs, Nt.