ziraat fakültesi dergisi - Gaziosmanpaşa Üniversitesi

Transkript

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ
ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ
Journal of the Agricultural Faculty
of Gaziosmanpasa University
ISSN: 1300 – 2910
CİLT: 25
SAYI: 1
YIL: 2008
Sahibi
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Adına
Prof.Dr. Kadir SALTALI
Dekan
Yayın Kurulu
Prof.Dr. Kemal ESENGÜN
Prof.Dr. Sabri GÖKMEN
Prof.Dr. Gazanfer ERGÜNEŞ
Doç.Dr. Zeliha YILDIRIM
Yrd.Doç.Dr. Metin SEZER
Yayına Hazırlayan
Yrd.Doç.Dr. Murat SAYILI
BU SAYIDA HAKEMLİK YAPAN BİLİM ADAMLARI
Prof.Dr. Abdurrahman HANAY
Prof.Dr. Zehra SARIÇİÇEK
Prof.Dr. Ali Kerim ÇOLAK
Doç.Dr. Bahattin TANYOLAÇ
Prof.Dr. Ali Osman ÖZDEMİR
Doç.Dr. Hüseyin ŞİMŞEK
Prof.Dr. A. Zafer GÜRLER
Doç.Dr. Vedat CEYHAN
Prof.Dr. Emine Erman KARA
Yrd.Doç.Dr. Emin BARLAS
Prof.Dr. Ergün DEMİR
Yrd.Doç.Dr. Emine TURGUT
Prof.Dr. Fahri YAVUZ
Yrd.Doç.Dr. Halil KIZILASLAN
Prof.Dr. İbrahim YILDIRIM
Yrd.Doç.Dr. Murat SAYILI
Prof.Dr. Hasan Rüştü KUTLU
Yrd.Doç.Dr. Rasim KOÇYİĞİT
Prof.Dr. Kadir SALTALI
Yrd.Doç.Dr. Ümran ENSOY
Prof.Dr. Yaşar AKÇAY
Yrd.Doç.Dr. Yonca YÜCEER
Yazışma Adresi
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dekanlığı
(Yayın Kurulu Başkanlığı)
60240 Taşlıçiftlik Yerleşkesi – TOKAT
Dizgi ve Baskı: GOÜ Matbaası, 60240 Taşlıçiftlik Yerleşkesi - TOKAT
GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ
YAYIN VE YAZIM KURALLARI
A. YAYIN KURALLARI
1. GOÜ Ziraat Fakültesi Dergisinde, tarım bilimleri alanında öncelikle orijinal araştırmalar ile
özgün derlemeler, kısa bildiri ve editöre mektup türünde Türkçe ve İngilizce yazılar yayınlanır.
2. Yapılan çalışma bir kurum/kuruluş tarafından desteklenmiş ya da doktora/yüksek lisans tezinden
hazırlanmış ise, bu durum ilk sayfanın altında dipnot olarak verilmelidir.
3. İlk başvuruda eser, biri orijinal ve üçü yazar isimsiz olmak üzere toplam dört kopya halinde,
imzalanmış “Telif Hakkı Devri Formu’’ ile birlikte Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi
Yayın Kurulu Başkanlığı’na gönderilmelidir.
4. Hakemler tarafından yayınlanmaya değer bulunan ve son düzeltmeleri yapılarak basılmak üzere
yayın kuruluna teslim edilen makalelerin basım ücreti ve posta giderleri makale sahiplerinden
alınır. Bu ödeme yapılmadan makalelerin son şekli teslim alınmaz ve basım işlemlerine geçilmez.
5. Basımına karar verilen ve düzeltme için yazarına gönderilen eserde, ekleme veya çıkartma
yapılamaz.
6. Yayına kabul edilen makalelerin son şekli, bir disket ile birlikte bir nüsha halinde
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayın Kurulu Başkanlığına iletilir. Yayın süreci
tamamlanan eserler geliş tarihi esas alınarak yayınlanır.Yayınlanmayan yazılar iade edilmez.
7. Bir yazarın derginin aynı sayısında ilk isim olarak bir, ikinci ve diğer isim sırasında iki olmak
üzere en fazla üç eseri basılabilir.
8. Dergide yayınlanan eserin yazarına 10 (on) adet ücretsiz ayrı baskı verilir.
9. Yayınlanan makalelerdeki her türlü sorumluluk yazar(lar)ına aittir.
10. Hakemlere gönderilme aşamasından sonra iki defa makalesini geri çeken araştırıcıların
makaleleri bir daha dergide yayınlanmaz.
11. Yukarıda belirtilen kurallara uymayan eserler değerlendirmeye alınmaz.
12. Hazırlanan makaleler, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi Yayın Kurulu
Başkanlığı, 60250 TOKAT adresine gönderilmelidir.
B. YAZIM KURALLARI
1. Dergiye gönderilecek eser, A4 (210 x 297 mm) boyutundaki birinci hamur kağıda üst 3.5, alt 2.5,
sol 3.0, sağ 2.5 ve cilt payı 0 cm olacak şekilde, makale başlığı, yazar ad ve adresleri, özet, abstract,
anahtar kelimeler ve keywords bölümleri tek sütun halinde; metin ve kaynaklar bölümü ise ortada
0,5 cm boşluk bırakılarak 7,5 cm’lik iki sütun halinde hazırlanmalıdır. Makaleler, Word 7 kelime
işlemcide, Times New Roman yazı tipinde ve tek satır aralığı ile yazılmalı ve makale toplam 10
sayfayı geçmemelidir.
2. Makale başlığı (Türkçe ve İngilizce) kısa ve konuyu kapsayacak şekilde olmalı, kelimelerin baş
harfi büyük olmak üzere küçük harflerle, 13 punto ve bold olarak yazılmalıdır. Yazar adları makale
başlığından sonra bir satır boş bırakılarak 11 punto ile kelimelerin baş harfi büyük olacak şekilde
yazılmalıdır. Yazar adları ortalı yerleştirilmeli ve ünvan kullanılmamalıdır. Adresler kelimelerin ilk
harfi büyük olacak şekilde adların hemen altında ortalı olarak 10 punto olarak yazılmalıdır.
Makalelerin metin bölümlerindeki ana başlıklar ile alt başlıklar numaralandırılmalıdır (1. Giriş,
2. Materyal ve Metot, 3. Bulgular ve Tartışma, 3.1. Tane Verimi vb.).
Başlıklar paragraf başından başlamalı, kelimelerin ilk harfi büyük olmak üzere küçük harfle
yazılmalıdır. Tüm başlıklar bold olmalıdır. Başlıklarda üstten bir satır boş bırakılmalıdır. Parağraf
girintisi 0.75 cm olmalıdır.
3. Dergiye gönderilecek eser özet, abstract, giriş, materyal ve metot, bulgular ve tartışma, sonuç,
teşekkür (gerekirse) ve kaynaklar bölümlerinden oluşmalıdır. Makalelerin metin bölümleri tek satır
aralığında ve 11 punto olarak yazılmalıdır.
4. Özet ve abstract 200 kelimeyi geçmeyecek şekilde 10 punto ve bir aralık ile yazılmalıdır. Türkçe
yazılan makalelerde İngilizce, İngilizce yazılan makalelerde de Türkçe özetin başına eserin başlığı
aynı dilden yazılmalıdır. Beş kelimeyi geçmeyecek şekilde Türkçe özetin altına anahtar
kelimeler, İngilizce özetin altına da keywords yazılmalıdır.
5. Eserde yararlanılan kaynaklar metin içinde yazar ve yıl esasına göre verilmelidir. Üç veya daha
fazla yazarlı kaynaklara yapılacak atıflarda makale Türkçe ise ‘ark.’, İngilizce ise ‘et al.’
kısaltması kullanılmalıdır. Aynı yerde birden fazla kaynağa atıf yapılacaksa, kaynaklar tarih
sırasına göre verilmelidir. Aynı yazarın aynı tarihli birden fazla eserine atıfta bulunulacaksa, yıla
bitişik biçimde ‘a, b’ şeklinde harflendirme yapılmalıdır. Yararlanılan eserlerin tümü ‘Kaynaklar’
başlığı altında alfabetik sıraya göre numarasız ve 9 punto olarak verilmelidir.
Yararlanılan kaynak makale ise;
Avcı, M., 1999. Arazi Toplulaştırmasında Blok Öncelik Metodunu Esas Alan Yeni
Dağıtım Modeline Yönelik Bir Yaklaşım. Türk Tarım ve Ormancılık Dergisi, 23, 451-457.
Yararlanılan kaynak kitap ise;
Düzgüneş, O., Kesici, T., Kavuncu, O., ve Gürbüz, F., 1987. Araştırma ve Deneme
Metotları (İstatistik Metotları II). A.Ü. Ziraat Fakültesi Yayın No: 1021, 381 s., Ankara.
Yararlanılan kaynak kitaptan bir bölüm ise;
Ziegler, K.E. and Ashman, B., 1994. Popcorn. in: Specialty Corns. Edited Arnel R.
Hallauer. Publ. By the CRS Press, 189-223.
Yararlanılan kaynak bildiri ise;
Uzun, G., 1992. Türkiye’de Süs Bitkileri Fidanlığı Üzerinde Bir Araştırma. Türkiye I.
Ulusal Bahçe Bitkileri Kongresi, 13-16 Ekim 1992, İzmir, Cilt 2: 623-628.
Anonim ise;
Anonim, 1993. Tarım istatistikleri Özeti. T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik
Enstitüsü,Yayın No:1579, Ankara.
İnternet ortamından alınmışsa;
http://www.newscientist.com/ns/980228/features.html
olarak verilmelidir.
6. Çizelge halinde olmayan tüm görüntüler (fotoğraf, çizim, diyagram, grafik, harita vb.) şekil
olarak adlandırılmalı ve ardışık biçimde numaralandırılmalıdır. Her bir çizelge ve şekil metin
içinde uygun yerlere yerleştirilmeli, açıklama yazılarıyla bir bütün sayılıp üst ve altlarında bir satır
boşluk bırakılmalıdır.
Şekil ve çizelgeler iki veya tek sütun halinde verilebilir. Ancak genişlikleri, tek sütun
kullanılması halinde 15 cm’den, iki sütun olması durumunda ise 7.5 cm’den fazla olmamalıdır.
Şekil ve çizelge adları şekillerin altına, çizelgelerin ise üstüne, ilk kelimelerin baş harfi büyük
olacak şekilde küçük harf ve 9 punto ile yazılmalıdır. Çizelge ve şekil içerikleri en fazla 9 punto,
varsa altlarındaki açıklamalar 8 punto olmalıdır.
İÇİNDEKİLER
Sayfa No
Gıda Mühendisliği Bölümü
Yöresel Peynirden Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Laktik Asit Bakterisinin İzolasyonu ve Tanısı
H.İŞLEROĞLU, Z.YILDIRIM, M.YILDIRIM
1
Tarım Ekonomisi Bölümü
Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve Gelir Dağılımı……..
C.GÜREL, M.AKAY
7
Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği)……………
D.ÖZTÜRK, O.KARKACIER
15
Zile Ovası Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma……………...
H.AYDIN, M.AKAY
23
Kuru Soğanda Üretim - Fiyat Etkileşimi……………………………………………………………..
G.ERDAL, H.ERDAL
33
Türkiye’de Tarımsal Desteklemeler Kapsamında Prim Sistemi Uygulamalarının Etkileri…………..
G.ERDAL, H.ERDAL
41
Doğrudan Gelir Desteğinin Üreticiler Üzerine Etkisi (Tokat İli Merkez İlçe Örneği)……………......
M.MENEK, H.KIZILASLAN
53
Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü
Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana Gelen Artışların
Nohut (Cicer Arietinum L.) Verim ve Verim Parametrelerine Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması
E.DOĞAN, A.KAHRAMAN, H.KIRNAK, B.BUCAK, T.TONKAZ
Tokat Kazova’daki Uzun Yıllık Yağış ve Sıcaklık Gidişlerinin Kuraklık Açısından İrdelenmesi…...
İ.OĞUZ, T.ÖZTEKİN, Ö.AKAR
63
71
Toprak Bölümü
Karasal Ekosistemde Karbon Yönetimi ve Önemi……………………………………………………
R.KOÇYİĞİT
81
Zootekni Bölümü
Yumurta Kolesterol İçeriğinin Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleriyle ve İlaçlarla Azaltılması……
Ş.SARICA
87
GOÜ. Ziraat Fakültesi Dergisi, 2008, 25 (1), 1-6
Yöresel Peynirden Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip Laktik Asit Bakterisinin
İzolasyonu ve Tanısı
Hilal İşleroğlu
Zeliha Yıldırım
Metin Yıldırım
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Gıda Mühendisliği Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu çalışmada yöresel bir peynirden antimikrobiyal aktiviteye sahip bir bakteri izole edilmiş ve genel
mikrobiyolojik analizler, karbonhidrat fermantasyon ve yağ asidi profili testleri kullanılarak karakterize
edilmiş ve tanımlanmıştır. İzole edilen bakterinin Gram pozitif, kok şeklinde, hareketsiz, endospor, katalaz,
hemoliz, jelatinaz, indol ve Voges Proskauer negatif, % 3,0-6,5 NaCl konsantrasyonunda, pH 4,5-9,6 ve 1045oC’de gelişebildiği tespit edilmiştir. Yapılan karbonhidrat fermantasyonu ile yağ asidi profili testleri
sonucunda bakterinin Enterococcus faecalis olduğu belirlenmiştir. Bu bakteri tarafından üretilen
antimikrobiyal maddenin Lactobacillus plantarum, Enterococcus faecalis, Enterococcus faecium ve Listeria
monocytogenes’a karşı inhibitör aktiviteye sahip olduğu, ancak Escherichia coli, Staphylococcus aureus ve
Bacillus cereus’a karşı etkili olmadığı gözlenmiştir. Antimikrobiyal aktivitenin asitlik ve hidrojen peroksitten
kaynaklanmadığı belirlenmiştir. Papainle muamele sonucu aktivitesini kaybetmesi antimikrobiyal bileşiğin
protein tabiatında olduğunu ortaya koymuştur.
Anahtar Kelime: Antimikrobiyal madde, Enterococcus faecalis, tanımlama
Identification and Izolation of Lactic Acid Bacterium Having Antimicrobial
Activity From Traditionaly Produced Cheese
Abstract: In this study, a bacterium having antimicrobial activity was isolated from a traditionally produced
cheese, and it was identified and characterized by using general microbiological analysis, carbohydrate
fermentation and fatty acid profile identification systems. The isolated bacterium was Gram positive, coccus,
non-motile, endospor, catalase, hemolyse, gelatinase, indol and Voges-Proskauer negative and able to grow
in the presence of 3.0-6.5 % NaCl, and at pH 4.0 to 9.6 and 10-45oC. Carbohydrate fermantation and fatty
acid profile identification systems showed that this bacterium was Enterococcus faecalis. The antimicrobial
substance produced by this bacteria had an inhibitory activity against Lactobacillus plantarum, Enterococcus
faecalis, Enterococcus faecium and Listeria monocytogenes, but not to Escherichia coli, Staphylococcus
aureus and Bacillus cereus. Antimicrobial activity was not due to acidity and hydrogen peroxide.
Antimicrobial substance is a proteinaceouse nature since it lost its activity when treated with papain.
Key Words: Antimicrobial substance, Enterococcus faecalis, identification
1. Giriş
Laktik asit bakterileri (LAB) morfolojik,
metabolik ve fizyolojik karakteristikleriyle
birleşmiş Gram pozitif bakterilerinin bir
grubunu oluşturmaktadır. Bu grupta yer alan
bakterilerin genel tanımı; Gram pozitif, spor
oluşturmayan, katalaz negatif, sitokroma sahip
olmayan, aerobik olmayan ama aerotolerant,
asidi tolere edebilen, kuvvetli fermentatif olup
şeker fermentasyonu sırasında başlıca son ürün
olarak laktik asit üreten kok veya çubuk
şeklinde bakterilerdir. Laktik asit bakterileri
genellikle besin içeriği bakımından zengin olan
ortamlarda, örneğin süt, et ve sebzelerde
bulunmaktadırlar. Fakat bazı üyeleri ağız,
bağırsak ve vajinada da bulunmaktadır.
Günümüzde gıda ile ilişkisi bulunan Laktik
asit bakterileri, Carnobacterium, Enterococcus,
Lactobacillus,
Lactococcus,
Leuconostoc,
Oenococcus,
Pediococcus,
Streptococcus,
Tetragenococcus, Vagococcus ve Weissella gibi
cinslerin türlerini kapsamaktadır (Axelson
1993; Stiles and Holazopfel 1997).
Laktik asit bakterileri “güvenli bakteriler”
olarak kabul edilirler ve koruyucu kültürlerin
özelliklerini taşırlar. Gıdalarda sadece gıda
kaynaklı patojen ve bozulma etmeni
mikroorganizmaları inhibe etmek ve/veya raf
ömrünü uzatmak için kullanılan ve gıdanın
duyusal özelliklerinde değişime sebep olmayan
antogonistik kültürlere koruyucu kültürler
denir. Laktik asit bakterilerinin antogonizması
diğer mikroorganizmalarla besin öğeleri için
yarışarak ya da organik asitler (asetik,
propiyonik ve laktik asit gibi), hidrojen
peroksit, antimikrobiyal enzimler, diasetil ve
bakteriyosinler gibi bir veya daha fazla
antimikrobiyal aktiviteye sahip bileşikler
üretmelerinden kaynaklanmaktadır (Työppönen
et al., 2003; Devlieghere et al., 2004).
Başlangıçta Streptococcus cinsi içinde yer
alan enterokoklar, “fekal streptokoklar” veya
“Lancefield serolojik D grubu streptokoklar”
olarak bilinmekteydi. 1984 yılında DNA-DNA
ve DNA-RNA hibridizasyon çalışmaları ile
bunların streptokoklardan farklılığı ortaya
konmuş ve buna bağlı olarak enterococcus
olarak ayrı bir cins olarak kabul edilmiştir
(Schleifer
and
Kilpper-Balz,
1984).
Enterococcus cinsi içinde şu ana kadar 32 tür
bulunmaktadır. Bunlardan E. faecalis and E.
faecium en önemli iki tür olup insanların
gastrointestinal sisteminin doğal florasında
bulunmaktadırlar. Enterokoklar fekal kaynaklı
ve kötü çevre koşullarına karşı dayanıklı
olmalarından dolayı genellikle gıda, bitki, su ve
topraktan izole edilmektedirler (Giraffa, 2002).
Diğer LAB’ne zıt olarak enterokoklar GRAS
(genellikle güvenli kabul edilen) statüsünde
değildirler. Çünkü suda bulunmaları fekal
kontaminasyonun bir indikatörü olarak kabul
edilmektedir (Godfree et al., 1997). Ancak,
enterokoklar fonksiyonel özelliklerinden yani
asitlik, proteoliz ve lipolitik aktiviteleri, sitrat
metabolizması, probiyotik özellikleri ve
bakteriyosin gibi antimikrobiayal aktiviteye
sahip proteinleri sentezleme yeteneklerinden
dolayı fermente gıda endüstrisinde önemli yer
tutan laktik asit bakterilerinden birisidir
(Andrighetto et al. 2001; Sarantinopoulos et al.,
2001; Giraffa 2003; Franz et al., 2003; Foulquie
Moreno et al., 2006; Ogier 2008).
Bu çalışmanın amacı, yöresel olarak
üretilen peynirlerde antimikrobiyal aktiviteye
sahip LAB’lerini izole etmek ve tanımlamaktır.
2. Materyal ve Yöntem
2.1. Peynir örnekleri
Bu çalışmada, Tokat yöresinde geleneksel
olarak üretilen peynirler materyal olarak
kullanılmıştır.
Peynir
örnekleri
aseptik
koşullarda alınarak Gaziosmanpaşa Üniversitesi
Ziraat Fakültesi Gıda Mühendisliği Bölümü
mikrobiyoloji laboratuarına getirilmiş ve
örnekler
mikroorganizmaların
izolasyon
işlemleri tamamlanıncaya kadar +4ºC’de
buzdolabında muhafaza edilmiştir.
2.2. Bakteri Kültürleri ve Besiyerleri
Çalışmanın amacı, patojen ve bozulma
etmeni
mikroorganizmalara
karşı
antimikrobiyal aktiviteye sahip bakterilerin
izolasyonu ve tanısı olduğu için indikatör test
2
mikroorganizmaları
olarak
Lactobacillus
plantarum, Escherichia coli, Staphylococcus
aureus,
Bacillus
cereus,
Listeria
monocytogenes, Enterococcus faecalis ve
Enterococcus faecium kullanılmıştır. Bu
çalışmada
kullanılan
indikatör
mikroorganizmalar Refik Saydam Hıfzıssıhha
Enstitüsü ve
Ankara Üniversitesi Gıda
Mühendisliği Bölümünden temin edilmiştir.
Laktik asit bakterileri % 20 gliserol içeren de
Mann Rogosa Sharpe (MRS) (Merck,
Germany) besiyerinde, diğer bakteriler ise % 20
gliserol içeren Brain Hearth Infusion (BHI)
(Merck, Germany)
besiyerinde –80ºC’de
muhafaza edilmişlerdir.
Araştırmada
gıda
örneklerinden
bakterilerin izole edilmesinde Nutrient Broth
(NB) (Merck, Germany), izole edilen bakteriler
ile
patojen
mikroorganizmaların
geliştirilmesinde
ise
BHI,
indikatör
bakterilerden
laktik
asit
bakterilerin
geliştirilmesinde MRS besiyeri kullanılmıştır.
2.3. Gıda Örneklerinin İzolasyon İçin
Hazırlanması
Gıda örneklerinden steril kabinde steril
bıçak, pens ve spatülalar vasıtasıyla 10 gram
alınıp 90 ml NB besiyerine aktarılmış ve
karıştırılarak homojenize edilmiştir. 1-3 saat
25ºC’de bekletildikten sonra 10-6-10-7’ye kadar
bir
dizi
dilüsyonlar
hazırlanmıştır.
Dilüsyonlardan 0,1 ml alınarak Nutrient agar’a
2’şer paralelli olacak şekilde aktarılmış ve
drigalski spatülü ile petri döndericisi
kullanılarak yayma işlemi gerçekleştirilmiştir.
Örnekler 37ºC’de 24 saat inkübasyona
bırakılmıştır.
2.4. Antimikrobiyal Aktivite Testleri
Antimikrobiyal aktivitenin belirlenmesinde
Mayr-Harting et al. (1972) tarafından bildirilen
“Sandviç Yöntemi” kullanılmıştır. Laktik asit
bakterileri için % 0,8 agarlı MRS, diğer
bakteriler için ise % 0,8 agarlı BHI besiyerleri
eritilip 35-40ºC’ye soğutulduktan sonra üzerine
indikatör mikroorganizmalar ilave edilmiştir.
İndikatör mikroorganizmaları içeren yumuşak
agarlı besiyerleri 30-300 arasında koloni
bulunan petrilere eklenmiş ve indikatör
bakterilerin optimum gelişme sıcaklıkları olan
32ºC ve 37ºC’de 24 saat inkübasyona
bırakılmıştır. İnkübasyon sonucunda 2 mm ve
daha büyük inhibisyon zonu gösteren
kolonilerin pozitif olduğu
değerlendirilmeye alınmıştır.
kabul
edilerek
2.5. Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip
Bakterilerin İzolasyonu ve Tanısı
Sandviç
yöntemi
ile
indikatör
mikroorganizmalara karşı inhibitör aktivite
gösteren koloniler izole edilip MRS besiyerine
öze yardımı ile aktarılmış ve saf kültürleri
hazırlanmıştır.
2.6. Genel Mikrobiyolojik Analizler
Genel mikrobiyolojik analizlerden Gram
ve spor boyama, hemoliz, katalaz, Voges
Proskauer, indol, hareketlilik ve jelatin hidroliz
testleri Temiz (2000)’e göre yapılmıştır.
İzolatların sütte asit üretim yeteniğini
saptamak için UHT süte %1 oranında bakteri
ilave edilip 37°C’de inkübasyon işlemine tabi
tutulmuştur. İnkübasyon işleminin belirli
aralıklarında (6, 16, 24. saat ve 7. gününde) pH
metre ile pH değerleri ölçülmüştür.
Glikoz broth besiyerinde oluşturulan en
son asitlik testi için besiyerine %1 oranında
bakteri inoküle edilmiş ve 32°C’de 24 saat
inkübasyon
işlemine
tabi
tutulmuştur.
İnkübasyon işlemi sonunda kültür ortamının pH
değeri belirlenmiştir.
2.7. Farklı Sıcaklıklarda Gelişme Testi
İzole edilen suşlar MRS sıvı besiyerine %
1 oranında aşılanarak 4, 15, 30, 37, 45, 55 ve
60C’de inkübe edilmiştir. İnkübasyonun 24,
48, 72 saatlerinde örnek alınarak 600 nm dalga
boyunda spektrofotometrede (Perkin Elmer
UV/VIS Spektrofotometre Lambda EZ) okuma
yapılmıştır. Gelişme gösterenler pozitif,
göstermeyenler
ise
negatif
olarak
işaretlenmiştir. Negatif kontrol olarak bakteri
içermeyen MRS sıvı besiyeri kullanılmıştır.
2.8. Farklı pH’larda Gelişme Testi
İzolatlar 5 M ve 0,01 M fosforik asit ve
NaOH ile pH’ları 4.5, 6.0, 8.0, 9.2 ve 9.6’ya
ayarlanan MRS sıvı besiyerlerine % 1 oranında
ilave edilip 37ºC’de 24 saat inkübasyona
bırakılmıştır. İnkübasyon sonucunda 600 nm
dalga boyunda spektrofotometrede okuma
yapılmış ve gelişme gösterenler pozitif,
göstermeyenler
ise
negatif
olarak
değerlendirilmiştir. Bakteri içermeyen MRS
sıvı
besiyeri
negatif
kontrol
olarak
kullanılmıştır.
2.9. Farklı Tuz Konsantrasyonlarında
Gelişme
İzole
edilen
suşların
hangi
tuz
konsantrasyonlarında gelişebildiğini belirlemek
amacıyla %3.0, 4.0, 6.5 ve 10 tuz
konsantrasyonu içeren MRS sıvı besiyerine %1
oranında inoküle edilip 37ºC’de inkübasyona
bırakılmıştır. Gelişme gösterenler pozitif,
göstermeyenler ise negatif olarak kabul
edilmiştir. Negatif kontrol olarak bakteri
içermeyen MRS sıvı besiyeri kullanılmıştır.
2.10. Karbonhidrat Fermantasyon Testleri
İzolatların çeşitli karbonhidrat kaynaklarını
kullanım kabiliyetleri API strep 20 ve API 50
CHL fermantasyon testi kullanılarak TÜBİTAK
Atal’da yaptırılmıştır.
2.11. Yağ Asidi Profili Testleri
İzolatların yağ asidi profilleri Sherlock
Tanımlama
Sistemi
(MIS)
kullanılarak
Yeditepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
tarafından yapılarak belirlenmiştir.
2.12. Antimikrobiyal Maddenin Bazı
Özelliklerinin İncelenmesi
Üretilen antibakteriyel maddenin protein
doğasında olup olmadığının belirlenmesi için,
izole edilen Enterococcus faecalis KP MRS sıvı
besiyerinde 30˚C’de 18 saat
süreyle
geliştirilmiştir. Bu süre sonunda kültürler 5000
devirde 15 dakika santrifüj işlemine tabi
tutulmuştur. Hücre içermeyen süpernanant
kısmı yeni tüplere aktarılmış ve pH’sı 5 M
NaOH
kullanılarak
6.5-7.0
arasında
ayarlanmıştır. Daha sonra 0.45 μm por çapında
steril
membran
filtrelerden
(Sartorius,
Germany) geçirilmek suretiyle sterilize
edilmiştir. Nötralize edilmiş steril süpernatanta
son enzim konsantrasyonu 0,4 mg/mL olacak
şekilde katalaz, papain ve pepsin ilave edilmiş
ve 37 ˚C’de 1 saat inkübasyona bırakılmıştır.
İnkübasyon işlemi sonunda bakteriyosin
aktivitesi
Agar–Spot
yöntemine
göre
belirlenmiştir. Bakteriyosin + fosfat tamponu,
enzim + fosfat tamponu ve fosfat tamponu
negatif ve pozitif kontrol olarak kullanılmıştır.
3. Bulgular ve Tartışma
3.1. Antimikrobiyal Aktiviteye Sahip
Bakterilerin İzole ve Teşhis Edilmesi
Tokat yöresinde geleneksel olarak üretilen
beyaz peynir örneklerin birinde kullanılan
3
indikatör
bakterilerden
Lactobacillus
plantarum,
Enterococcus
faecalis,
Enterococcus
faecium
ve
Listeria
monocytogenes’e karşı inhibitör aktiviteye
sahip koloniler belirlenmiştir (Şekil 1). İnhibitör
zonu veren bakteri kolonileri MRS broth
besiyerine
aktarılarak
saf
kültürleri
hazırlanmıştır.
Şekil 1. Peynirden izole edilen bakterinin
Lactobacillus plantarum’a karşı inhibitör
aktivitesi.
Saf kültürleri hazırlanan koloniler ilk
olarak
genel
mikrobiyolojik
analizlere
alınmıştır. Analizler sonucunda izole edilen
bakterilerin Gram pozitif, tek, ikili ve kısa
zincirler halinde kok şeklinde ve hareketsiz
olduğu görülmüştür. Bakterinin katalaz,
hemoliz, indol ve Voges Proskauer negatif
olduğu, endospor oluşturmadığı ve jelatinaz
aktivitesine sahip olmadığı tespit edilmiştir.
Sütte gelişimi sırasında pH değerini 24 saat ve 7
gün sonra 4,44 ve 4,38 değerlerine düşürdüğü
ve glikoz broth besiyerinde 24 saat sonra
oluşturduğu en son asitliğin ise 4,30 pH olduğu
görülmüştür. Ayrıca 45ºC’den daha düşük
sıcaklıklarda, pH 4,5-9,6 ve % 3,0-6,5 NaCl
konsantrasyonunda gelişebildiği belirlenmiştir
(Tablo 1).
İzolatların
karbonhidrat
profilini
belirlemek amacıyla uygulanan API strep 20 ve
API 50 CHL testinin sonuçları Tablo 2’de
verilmiştir. İzolatların glukoz, fruktoz, mannoz,
maltoz, laktoz, sakaroz, riboz, trehaloz,
melezitoz ve amidon pozitif, mellobiyoz,
melibiyoz, ksiloz ve ramnoz negatif olduğu
tespit edilmiştir. API strep 20 ve API 50 CHL
testleri sonucunda cins ve tür düzeyinde yüksek
bir korelasyonla izolatın Enterococcus faecalis
olduğu belirlenmiştir.
4
Tablo 1. İnhibitör aktiviteye sahip bakterinin bazı
morfolojik ve biyokimyasal özellikleri
Analizler
.. İzolat
Gram Boyama
+
Morfoloji
Kok
Katalaz Testi
Endospor Testi
Hemoliz testi
Hareketlilik
İndol Testi
Voges Proskauer
Jelatin Hidrolizi
pH Gelişme Aralığı
pH 4,5
+
pH 6,0
+
pH 8,0
+
pH 9,6
+
NaCl Gelişme Aralığı
% 3 NaCl
+
% 4 NaCl
+
% 6,5 NaCl
+
%10 NaCl
Sıcaklık Gelişme Aralığı
10oC
+
25oC
+
37oC
+
45oC
Sütte asit üretimi
pH 4,38
Glikoz Broth besiyerinde oluşturulan
en son asitlik
pH 4, 30
+ : Üreme var; - : Üreme yok
Tablo 2. İnhibitör aktiviteye sahip koloninin karbonhidrat
fermantasyon profili
Karbonhidratlar
İzolat
Karbonhidratlar
Gliserol
Maltoz
Mellobiyoz
Laktoz
Eritrol
Melibiyoz
D-Arabinoz
Sakkaroz
L-Arabinoz
Trehaloz
Riboz
+
İnulin
D-Ksiloz
Melezitoz
L-Ksiloz
D-Rafinoz
Adonitol
Amidon
α-metil-ksilosit
Glikojen
Galaktoz
+
Ksilitol
D-Glukoz
+
β-gentiobiyoz
D-Fruktoz
+
D-Turanoz
D-Mannoz
+
D-Liksoz
L-Sorboz
L-Tagotoz
Ramnoz
D-Fukoz
Dulsitol
L-Fukoz
İnositol
D-Arabitol
Mannitol
L-Arabitol
Sorbitol
Glukonat
α- metil-mannoz
2-keto-glukonat
α-metil-glukozit
5-keto-glukonat
N-asetil
Hippurat hidrolizi
glukozamin
+
Pirolidonilaril
Amigdalin
amidaz
Eskulin
+
β-Galaktosidaz
Salisin
+
Lösin
Sellobioz
+
aminopeptidaz
Arbutin
+
Arjinin dihidrolaz
+ : Pozitif reaksiyon; - : Negatif reaksiyon;
ND: Belirlenmedi
İzolat
+
+
+
+
+
+
+
ND
+
+
+
İzolatın yağ asidi profili analizi de söz
konusu bakterinin Enterococcus faecalis
olduğunu doğrulamıştır (Tablo 3). Hücre
membranında bulunan başlıca yağ asidinin
palmitik asit (%33.49) ve oleik asit (%23,98)
olduğu saptanmıştır.
Genel mikrobiyolojik analiz sonuçları da
izolatın tipik Enterococcus faecalis tütünün
özelliklerini taşıdığını ortaya koymuştur (Munt
1986; Axelson 1993; Ogier 2008).
pepsin ve katalaza karşı duyarlı olmadığı
belirlenmiştir. Nötralizasyon çalışması ile
antimikrobiyal aktivitenin asitlikten, katalaz
testi ile de H2O2’ten kaynaklanmadığı tespit
edilmiştir. Proteolitik enzimlerden papaine karşı
hassas olması antimikrobiyal maddenin protein
tabiatında bir bileşik olduğunu göstermektedir.
Hücre
içermeyen
steril
süpernatantın
Lactobacillus
plantarum,
Enterococcus
faecalis, Enterococcus faecium ve Listeria
monocytogenes’a karşı inhibitör aktiviteye
sahip olduğu belirlenmiştir. Fakat test edilen
Escherichia coli, Staphylococcus aureus ve
Bacillus cereus’a karşı etkili olmadığı
gözlenmiştir. Laktik asit bakterilerinin patojen
ve bozulma etmeni birçok bakteriye karşı etkili
bakteriyosin, organik asitler, diasetil, CO2 ve
hidrojen peroksit gibi farklı antimikrobiyel
maddeler
ürettikleri
birçok
araştırmacı
tarafından ortaya konmuştur (Rodriguez, 2003;
Koponen, 2004; Devlieghere et al., 2004;
Työppönen, 2004).
3.2. Antimikrobiyal Maddenin Doğası
Enterococcus faecalis tarafından üretilen
antimikrobiyal
maddenin
test
edilen
enzimlerden sadece papaine karşı duyarlı, ancak
Teşekkür
Bu çalışma Devlet Planlama Teşkilatı
(DPT, Proje No: 2002K1120270) tarafından
desteklenmiştir.
Tablo 3. İnhibitör aktiviteye sahip koloninin yağ asidi
profili
Yağ asidi
%
Laurik Asit (12:0)
1,48
Miristik Asit (14:0)
16,12
Sum in Feature 3 (16:1 w7c/15 iso 2OH)
5,86
Sum in Feature 3 (15:0 ISO 2OH/16:1w7c)
1,89
Palmitik Asit (16:0)Miristik Asit (14:0)
33,49
Oleik Asit (18:1 w7c)
23,98
10-metilen oktadekonat (19:0 cyclo w8c)
17,18
Araşhidonik Asit (20:4 w6, 9, 12, 15c)
0,40
Summed Feature 3 (16:1 w7c/15 iso 2OH,
7,75
15:0 ISO 2OH/16:1w7c)
Kaynaklar
Andrighetto, C., Knijff, E., Lombardi, A., Torriani, S.,
Vancanneyt, M., Kersters, K., Swings, J., Dellaglio,
F., 2001. Phenotypic And Genetic Diversity of
Enterococci Isolated From Italian Cheeses. J. Dairy
Res. 68, 303– 316.
Axelsson, L.T., 1993. Lactic Acid Bacteria: Classification
and Physiology. In “ Lactic Acid Bacteria” Salmina,
S., Wright, A.V., pp. 1-63, Marcel Dekker Inc.
USA.
Devlieghere, F., Vermeiren, L., Debevere, J. 2004. New
Preservation Technologies: Possibilities And
Limitations. Inter. Dairy J. 14: 273-285.
Franz, C.M.A.P., Stiles, M. E., Schleifer, K. H., Holzapfel,
W. H. 2003. Enterococci In Foods A Conundrum
For Food Safety. Int. J. Food Microbiol., 88:105–
122.
Foulquie Moreno, M.R., Sarantinopoulos, P., Tsakalidou,
E., De Vuyst, L., 2006. The Role and Application of
Enterococci In Food and Health. Int.J.Food
Microbiol., 106: 1–24.
Giraffa, G. 2002. Enterococci From Foods. FEMS
Microbiol. Rev., 26, 163– 171.
Giraffa, G. 2003. Functionality of Enterococci In Dairy
Products. Int. J. Food Microbiol., 88: 215– 222.
Godfree, A.F., Kay, D., Wyer, M.D., 1997. Faecal
Streptococci As Indicators Of Faecal Contamination
In Water. Soc. Appl. Bacteriol.Sym. Series 26:110119.
Koponen, O. 2004. Studies Of Producer Self – Protection
And Nisin Biosynthesis Of Lactococcus lactis,
Doctoral issertation, Institute Of Biotech. And
Department Of Appl. Chem. Microbiol. Helsinki.
Mayr-Harting, A., Hedges, A.J., Berkley, R.W. 1972.
Methods For Studying Bacteriocins. Pp. 315-442. In
‘Methods In Microbiology, J.R. Noris And N.W.
Ribbons (Eds.) Vol 7A.
Mundt, O.J. 1986. Enterococci. In: Sneath, P.H.A., Mair,
N.S., Sharpe, M.E., Holt, J.G. (Eds.), Bergey’s
Manual of Systematic Bacteriology, vol. 2. Williams
and Wilkins, Baltimore. pp. 1063– 1065.
Rodriguez, J.M, Martinez, M.I., Horn, N., Dodd, H.M.,
2003. Heterologous Production of Bacteriocins by
Lactic Acid Bacteria. Int. J. Food Micro. 80: 101116.
Ogier, J.C., Serror, P. 2008. The Enterococcus genus. Int.
J. Food Microbiol. (in pres).
Sarantinopoulos, P., Andrighetto, C., Georgalaki, M.D.,
Rea, M.C., Lombardi, A., Cogan, T.M.,
Kalantzopoulos, G., Tsakalidou, E. 2001.
Biochemical Properties of Enterococci Relevant to
Their Technological Performance. Int. Dairy J., 11:
621–647.
Schleifer, K.H., Kilpper-Balz, R., 1984. Transfer of
Streptococcus faecalis and Streptococcus faecium to
the genus Enterococcus nom. rev. as Enterococcus
faecalis comb. nov. and Enterococcus faecium
comb. nov. Int. J. Syst. Bacteriol., 34, 31– 34.
5
Stiles, M. E., Holzapfel, W. H., 1997. Lactic Acid Bacteria
of Foods and Their Current Taxonomy. Int. J. Food
Microbiol., 36: 1- 29.
Temiz, A. 2000. Genel Mikrobiyoloji Uygulama
Teknikleri. III. Baskı. Hatiğoğlu Yayınevi. Ankara.
6
Työppönen, S., Petaja, E., Mattila-Sandholm, T. 2003.
Bioprotectives And Probiotics For Dry Sausages.
Int. J. of Food Microbiol. 83: 233– 244.
Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve
Gelir Dağılımı*
Cem Gürel1
Metin Akay2
1- Sinop Tarım İl Müdürlüğü, Destekleme Şubesi, 57000, Sinop
2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu araştırmada, Sinop İli Merkez İlçe tarım işletmelerinin sosyo-ekonomik yapısı, arazi ve gelir
dağılımı ile gelire etki eden faktörler incelenmiştir. Araştırmada kullanılan veriler, Sinop merkez ilçeyi temsil
niteliğine sahip 8 köyden oransal tabakalı tesadüfî örnekleme yöntemi ile belirlenen 75 adet tarım
işletmesinden sağlanmıştır. İşletmeler bir bütün olarak ele alınarak yıllık faaliyet sonuçları incelenmiştir.
Gelir dağılımına ait hesaplamalarda Gini Oranı ve Lorenz eğrisinden yararlanılmıştır. Araştırma bölgesinde
incelenen işletmelerde, toplam aile geliri 4 010,1 YTL (2824 $) olup, Gini Oranı 0,3159'dur. Kişi başına
düşen aile geliri 756,62 YTL ( 533 $) olup, Gini Oranı ise 0,2730 olarak bulunmuştur. Araştırma bölgesindeki
işletmelerin ortalama mülk arazi genişliği 43,98 da ve Gini Oranı 0,2876, işletme arazisi genişliği 51,4 da ve
Gini Oranı ise 0,2952 olarak saptanmıştır. Araştırmada, işletmelerin tarımsal desteklemeler ile ilgili
beklentilerinin tespiti için ankete sorular eklenmiştir. Bu sonuçlara göre işletmelerin % 69,33’ü bitkisel,
% 85,33’ü de hayvancılığa verilen destekleme primlerini yetersiz düzeyde bulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Tarımsal Desteklemeler, Gelir Dağılımı, Gini Oranı, Sinop
Study on the Structure of Socio-Economic and Field and Income Distribution
of The Farms of County of Sinop Province
Abstract In this study, the structure of socio-economic, and field and income distribution, and the factors
that affect the income of the farms of county of Sinop Province were examined. Data used in this study are
provided from 75 farms determined by proportional layer randomly with illustrating method having 8
villages which represent county of Sinop province. The annual activity results are examined by taking into
consideration the farms entirely. In calculations of income distribution are benefited from gini ratio and
Lorenz Curve. The farms at study area, the total family income is YTL 4 010,1 ($ 2 824 ) and Gini ratio is
founded as 0,3159. Per capita family income is YTL 756,62 ($ 533 ) and Gini ratio is founded as 0,2730.
The average property field broadness of farms in study areas are 43,98 da and gini ratio is 0,2876, farm field
broadness 51,4 da and Gini ratio is founded as 0,2952. In this study for the determination of farms
agricultural supporting expectations many questions are added to survey. According to these results the 69,33
% vegetal and 85,33 % stockbreeding of farms are decided that given supporting premium level is
insufficient.
Keywords: Agricultural Subvention, Income Distribution, Gini Ratio, Sinop
1. Giriş
Tarım, Türkiye ekonomisi açısından
önemli bir konuma sahiptir. Nüfus artış hızı,
tarımsal amaca uygun olarak kullanılabilen
arazi miktarından daha fazla olmaktadır.
Nüfusun yarıya yakın kısmının tarım ve tarıma
dayalı sanayide doğrudan veya dolaylı olarak
çalışıyor olması sebebiyle tarım sektörü daha da
önem arz etmektedir.
Tarımda kullanılabilen arazi miktarının
fazla bir oranda arttırılamaması, hatta bazı
bölgelerde tarımın bilinçsiz olarak yapılması
sonucu arazilerin verimini kaybetmesi söz
konusu olmaktadır. Nüfusun kırsal kesimde
yaşayan kısmının azalması, yani kente göç
edenlerin artışı karşısında teknoloji yetersizliği
sebebiyle birim alandan sağlanan gelir
enflasyon oranında artmamakta, artış sağlayan
işletmeler ise verim artışına doğrudan etkili
olabilecek yatırımlarda bulunamamaktadır.
Arazi miktarının arttırılmasının zor olması
ve sermaye yetersizliğinin tarımsal işletmeler
için en önemli etkenlerden olması yanında
verilen tarımsal desteklemeler işletmeler için
büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışmanın temel amacı Sinop İli
Merkez İlçe tatarım işletmelerinde arazi ve gelir
dağılımının belirlenmesidir. Böylece politika
üreticilerine yararlı verilerin sağlanabileceği
ifade edilebilir.
Bu çalışmada desteklemelerin işletmelere
yaptığı etki analiz edilmiştir.
Çalışmanın yapıldığı Sinop bölgesinde
tarımsal desteklemeler ile ilgili kapsamlı bir
çalışma yapılmamıştır. Yapılan bu çalışma,
ileride yörede yapılacak çalışmalar için yol
* Bu makale, yüksek lisans tezinin bir kısım verileri kullanılarak üretilmiştir.
Sinop İli Merkez İlçe Tarım İşletmelerinin Sosyo-Ekonomik Yapısı, Arazi ve Gelir Dağılımı, Gelire Etki Eden
Faktörlerin İncelenmesi
gösterici
olacak
kullanılacaktır.
ve
kaynak
olarak
Araştırmanın ana materyalini Sinop ili
Merkez ilçesinde örnekleme yöntemi ile seçilen
tarım işletmeleri ile yapılan anketlerden elde
edilen birincil veriler oluşturmuştur.
Araştırmanın temel materyalinin elde
edilmesinde kullanılan soru formları, tarımda
işletme analizleri için değişik amaçlı formlar
incelenerek hazırlanmıştır. Ayrıca işletme
analizi haricinde konu ile ilgili anket soruları
eklenerek araştırma amacına uygun kaynak
haline getirilmiştir.
Bu verilerin yanında daha önce
yayınlanmış ve hazırlanmış olan inceleme,
araştırma ve sempozyumlarda sunulan bildiriler
ile resmi kurum kayıtlarından elde edilen veriler
de ikincil veri olarak kullanılmıştır.
Söz konusu anket çalışması için Sinop
Tarım
İl
Müdürlüğü
kayıtlarından
yararlanılarak son eklenen 1 köy ile beraber
bölgede bulunan 42 köyün % 20’si olan 8 köyle
çalışılmaya karar verilmiştir. Proje İstatistik
Şubesi yardımıyla yöreyi temsil edebilecek
nitelikte seçilen bu 8 köyün muhtarları ile
görüşülmüş
ve
çalışmadan
haberdar
edilmişlerdir. Bu köyler işletmelerin işletme
bazında arazi büyüklükleri Tarım İl Müdürlüğü
Çiftçi Kayıt Sistemindeki verilerden elde
edilmiştir. İşletmeler arazi büyüklüğüne göre
tabakalara ayrılmış ve örnek işletme sayıları
Neyman yöntemine göre tespit edilmiştir.
Populasyonu oluşturan arazi büyüklükleri
küçükten büyüğe doğru sıralanmış, populasyon
tespit çizelgesi oluşturulmuş ve tabaka sınırları
belirlenmiştir.
Anket
yapılacak işletme
sayısının tespitinde kullanılan Neyman formulü
aşağıda verilmiştir (Çiçek ve Erkan, 1996):
2
 ( Nh * Sh)
n
N * D   ( Nh * Sh
2
2
)
Formülde;
n = anket sayısı
Nh = h’ıncı tabakadaki işletme sayısı.
Sh = h’ıncı tabakanın standart sapması
N = Toplam işletme sayısı
D² = (d/t) ² değeri olup,
d = Populasyon ortalamasından izin verilen
hata miktarı,
t = Araştırmada öngörülen güven sınırına
karşılık gelen t tablo değerini ifade etmektedir.
Elde edilen verilerin formülde yerine
konulması neticesinde, araştırmada kullanılacak
örnek hacmi 75 olarak bulunmuştur. Bu örnek
hacminin tabakalara dağıtımında tabakaların
varyansı dikkate alınarak aşağıdaki formül
kullanılmıştır.
n
Nh * Sh
 ( Nh * Sh)
Formülde;
n = Toplam örnek hacmini göstermektedir.
Böylece araştırma bölgesinde her arazi
büyüklük grubundan işletmelerin örneğe
girmesi sağlanmıştır. Populasyonu oluşturan
işletmelerin tabakalara göre dağılımı ve her
tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı
Çizelge1’de sunulmuştur.
Çizelge 1. Populasyonu oluşturan işletmelerin tabakalara göre dağılımı, tabakadan örneğe seçilen işletme sayısı
Tabaka
No
1
2
3
TOPLAM
Toplam
Arazi (da)
1-25
25-50
50-+
Tabaka
Genişliği
1387,116
2218,132
3669,655
Tabakadaki
İşletme Sayısı
89
65
51
İşletmelerin yıllık faaliyet sonuçları ve
gelir dağılımı analizinde gerekli olan katsayılar
tespit edilmiştir. Bunun için aşağıda sıralanan
değerler hesaplanmıştır.
Brüt Hasıla; bir üretim dönemini kapsayan
üretim faaliyeti sonunda yaratılan nihai mal ve
hizmetlerin değer toplamı olarak tanımlanır
(Aras,1988).
14
Standart
Sapma (Sh)
5,765
6,697
24,64
Nh x Sh
Nh x (Sh)2
513,085
435,305
1256,64
2957,9350
2915,2375
30963,609
Varyasyon
Katsayısı (%)
36,988
19,624
34,244
Anket
Sayısı
14
17
44
75
Net Hasıla; Bu çalışmada net hasıla, brüt
hasıladan işletme masrafları çıkarılarak elde
edilmiş ve böylece işletmeleri borçtan ve
mülkiyet koşullarından arındırarak, birbirleri
ile karşılaştırma imkanı sağlanmıştır (Esengün
ve Akay, 1998).
Tarımsal Gelir; sermayesi yanında fikri ve
bedeni iş gücü ile katıldığı ve sorumluluğunu
yüklendiği tarımsal faaliyetten, işletmeci ve
ailesinin temin ettiği ve işletmenin üretim
kapasitesini daraltmadan tüketebileceği nakdi
ve
ayni
değerler
toplamı
olarak
tanımlanmaktadır (Talim,1974). Bu çalışmada
tarımsal gelir brüt hasıladan gerçek giderlerin
çıkarılması ile elde edilmiştir.
Toplam Aile Geliri; tarımsal gelir ile
tarım sektörü dışından elde edilen gelirlerin
toplamıdır. Bu çalışmada toplam aile geliri,
tarımsal gelire, aile iş gücünün tarım sektörü
dışında çalışmasından elde ettiği gelir, kiraya
verilen arazi karşılığı sağlanan gelirle diğer
servet gelirleri (kira geliri, emekli maaşı v.s)
eklenerek elde edilmiştir (Esengün ve Akay,
1998).
İşletmelerin arazi ve gelir dağılımlarının
yorumlanması aşamasında Lorenz Eğrisinden
faydalanılmıştır.
Lorenz eğrisi, gelir dağılımını geometrik
bakımdan grafiksel olarak gösteren bir
fonksiyondur. Burada, dikey eksende gelir,
yatay eksende de nüfus yüzdeleri gösterilerek
bir kare elde edilir. Orijinden çizilen 45°’lik
doğruya, “mutlak eşitlik doğrusu” denilir. Bu
doğru, gelir dağılımının mutlak eşitlik
sağlayacak
şekilde
gerçekleştiğini
göstermektedir. Mutlak eşitlik doğrusu ile
Lorenz eğrisi arasında kalan alan gelir
dağılımının ne kadar dengeli olduğunu
açıklamaktadır. Şayet 45°’lik doğru ile eğri
arasında kalan alan ne kadar geniş ise (yani
Lorenz eğrisi yatay eksene ne kadar yakın ise)
dağılım o kadar dengesiz, buna karşın Lorenz
eğrisi ile mutlak eşitlik doğrusu ne kadar
birbirine yakın ise dağılımın o kadar dengeli
olduğu anlaşılmaktadır. Lorenz eğrisi ile
45°’lik doğrunun çakısması halinde ise, gelir
dağılımında tam bir eşitlikten söz edilebilir
(Esengün, 1998).
Arazi ve gelir dağılımına ait Lorenz
eğrilerinin oluşturulmasında ise;
-Mülk Arazisi ve İşletme Arazisi Dağılımı;
Mülk ve işletme arazisi dağılımının
oluşturulmasında ilk olarak işletmelerin mülk
ve işletme arazileri küçükten büyüğe doğru
sıralanmış, sonra bu arazi genişlikleri
gruplandırılıp, ilgili gruba giren işletme
sayıları frekans olarak dikkate alınmıştır. Daha
sonra işletme sayılarının ve toplam mülk ve
işletme arazi genişlikleri ayrı kümülatif
toplamları alınmış, her bir grubun kümülatif
değerleri toplam değere oranlanarak yüzde
dağılım elde edilmiştir. Sonuçta mülk ve
14
işletme arazisine ait değerler dikey eksene,
işletme sayılarına ait yüzde değerlerde yatay
eksene yerleştirilmiş ve birbirine karşılık
gelecek noktaların birleşmesiyle lorenz eğrisi
elde edilmiştir (Esengün, 1998).
-Gelir Dağılımı;
İşletmelerin
gelir
dağılımının
belirlenmesinde mülk ve işletme arazisi
dağılımında açıklanan yöntem kullanılmıştır.
Burada tek farklılık arazi genişlikleri yerine
tarımsal gelirin ve kişi başına düşen toplam
aile gelirinin kullanılması olmuştur (Akçay ve
Akay, 1999). Gelir dağılımı matematiksel
olarak ifade eden Gini oranının hesabında
aşağıda yer alan formül kullanılmıştır
(Esengün, 1998):
n
G  1   ( N i  N i 1 )( Ai  Ai 1 )
i 1
Formülde:
G = Gini oranını,
A¡ = Arazi genişliği yada gelirin
kümülatif toplamının, toplam arazi genişliği
yada toplam gelir içindeki oranını,
N¡ = İşletme sayılarının kümülatif
toplamının, toplam işletme sayısı içindeki
oranını,
n = Oluşturulan sınıf sayısını ifade
etmektedir.
3. Araştırma Bulguları
3.1. İncelenen İşletmelerin Sosyo-Ekonomik
Durumu
İncelenen işletmelerde aile başına düşen
ortalama nüfus 5,3 kişidir. Toplam nüfusun
%52,45’ini erkek, %47,55’ini kadın nüfusu
oluşturmaktadır. İşgücünün asıl kaynağını
oluşturan genç nüfus (15-49 yaş grubu) %53,4
oranıyla en büyük paya sahip olmuştur.
İşletmeler ortalaması itibariyle toplam aile
işgücünün %57,54’ü işletmede kullanılmakta,
%4,02’si işletme dışında ve %38,44’ü atıl
vaziyette bulunmaktadır.
İncelenen
işletmelerde
işletmeler
ortalaması
itibariyle
aktif
sermayenin
%47,22’si toprak varlığı, %0,41’i arazi ıslah
sermayesi, %25,63’ü bina varlığı, %1,81’i bitki
varlığı, %0,40’ı tarla demirbaşı varlığı,
%9,78’i alet-makine varlığı, %9,06’sı hayvan
varlığı, %3,04’ü malzeme ve mühimmat
varlığı, %2,65’ini para mevcudu ve alacaklar
oluşturmaktadır. Pasif unsurlar ise; % 1,19’u
borçlar, %0,31’i kiraya ve ortağa tutulan
toprak kıymeti ve %98,5’i öz sermayeden
teşekkül etmektedir.
İşletmeler arazi varlığı ve tasarruf şekli
bakımından
incelendiğinde,
işletmeler
genelinde 51,4 da olan işletme arazisinin
%86,69’ı yani 43,98 da mülk arazi, %9,71’i
(4,78 da) kiraya alınan arazi, %3,69 (2,63 da)
ortağa alınan araziden oluşmaktadır. Arazinin
parselasyon durumu ise; 51,4 da olan arazi
ortalama olarak 11,24 adet parsel ve her
parselde ortalama 4,46 da araziden oluştuğu
tespit edilmiştir.
İşletmelerde tarla ürünleri ekiliş alanları
içerisinde buğday ilk sırada yer almaktadır.
İkinci sırada ise mısır yer almaktadır.
İncelenen işletmelerde tarla ürünlerinin
kullanılış şekli ise, işletmeler genelinde, bu
ürünlerin %5,23’ü ailede tüketilmekte ve
%86,88’i piyasaya sunulmaktadır. Bu durum
yörede bulunan işletmelerin pazara dönük bir
yapı sergilediğinin bir işareti olarak kabul
edilebilir.
3.2. İncelenen İşletmelerde Yıllık Faaliyet
Sonuçları
İşletmeler ortalaması itibariyle, tarla
ürünleri brüt üretim değerleri içerisinde tahıl
grubu %40,25 ile birinci sırada, yem bitkileri
grubu ise %39,08 oran ile ikinci sırada yer
almıştır.
İşletme başına düşen hayvansal ürünler
üretim dallarının brüt üretim değerleri,
işletmeler geneli açısından incelendiğinde en
büyük payı %90,16 ile süt sığırcılığı almakta
olup, bunu %8,31 oranıyla koyunculuk üretim
dalı takip etmiştir.
İşletmeler genelinde, gerek tarla ürünleri
değişken masraflar arasında ve gerekse toplam
değişken masraflar arasında, oransal ve mutlak
olarak sırasıyla buğday ve mısır en fazla
değişken masraf yapılan üretim dalları olarak
görülmektedir.
Hayvansal ürünler üretim dalı değişken
masraflar içinde işletmeler genelinde kendi
içinde %87,36 oranıyla süt sığırcılığı en
yüksek değişken masraflara sahip olmuştur.
İşletmelerde tarla ürünleri üretim dalı brüt
marjları incelendiğinde genel ortalamada en
yüksek brüt marja sahip ürün buğday olarak
tespit edilmiştir. Bunu mısır, yonca, fiğ, çeltik
ve diğerlerinin takip ettiği tespit edilmiştir.
İncelenen işletmelerde gerek işletme
büyüklük gruplarında ve gerekse işletmeler
genelinde süt sığırcılığı en yüksek brüt marj
oranına sahip üretim dalıdır. İşletmeler
genelinde süt sığırcılığı brüt marjı % 90,69
olarak tespit edilmiştir.
Tüm işletmeler ortalamasında toplam brüt
hasılanın %58,43’ünü bitkisel ve hayvansal
ürünlerin satış bedeli, %33,24’ünü envanter
kıymet artışları, %3,58’ini ailede tüketilen
çiftlik ürünleri, %1,29’unu ikametgah kira
bedelleri, %0,11’ini işçilere verilen çiftlik
ürünleri ve %0,07’sini de hizmet gelirleri
oluşturmaktadır.
İncelenen
işletmelerde,
işletmeler
genelinde işletme masrafları incelendiğinde,
işletme masraflarının işletme büyüklüğü ile
giderek arttığı, buna karşın dekara düşen
işletme masrafının işletme grupları ile giderek
azaldığı tespit edilmiştir. İşletme masrafları
içerisinde ilk sırayı %54,47 ile işçilik
masrafları almakta, bunu %23,41 ile materyal
masrafları ve %13,92 ile amortismanlar takip
etmektedir.
Çizelge 2’de görüldüğü gibi, incelenen
işletmelerde net hasıla işletmeler ortalamasında
2680,9 YTL, işletme arazisi dekarına 52,16
YTL olarak gerçekleşmiştir.
Çizelge 2. İncelenen İşletmelerde Net Hasıla ve İşletme Arazisi Dekarına Düşen Değeri (YTL)
İşletme Büyüklük Grupları
1.Grup (14)
2.Grup (17) 3.Grup (44)
Brüt Hasıla (A)
1988,9
3153,8
6272,7
İşletme Masrafları. (B)
1613,1
2006,7
2265,8
Net Hasıla (A-B)
375,8
1147,1
4006,9
İşletme Arazisi Dekarına Düşen Net Hasıla
19,07
28,06
61,14
Çizelge 3’de görüleceği gibi, işletmelerde
aile erkek işgücü birimine düşen tarımsal gelir
incelendiğinde üçüncü grup işletmelerde 5,73
YTL ile işletmeler ortalamasından daha yüksek
olmuştur.
.
14
Genel (75)
4766,1
2085,2
2680,9
52,16
İncelenen
işletmelerde,
işletmeler
ortalaması itibariyle, tarımsal gelir, 3668,4 YTL
olarak saptanmıştır. İşletme arazisi dekarına
düşen tarımsal gelir 68,14 YTL olarak
saptanmıştır.
Çizelge 3. İncelenen İşletmelerde Net Çiftlik Geliri (Tarımsal Gelir) ve İşletme Arazisi Dekarına Düşen Değeri (YTL)
Genel (75)
1.Grup (14)
2.Grup (17)
3.Grup (44)
Brüt Hasıla (A)
1988,9
3153,8
6272,7
4766,1
Gerçek Masraflar (B)
817,2
1041,7
1208,6
1097,7
Tarımsal Gelir (A-B)
1171,7
2112,1
5064,1
3668,4
İşletme Arazisi Dekarına Düşen
59,45
51,67
77,27
68,14
İşletmede çalışan Aile EİGB’ne
2,18
4,00
5,73
4,67
Çizelge 4’de görüleceği gibi, incelenen
işletmelerde işletmeler geneli itibariyle toplam
aile geliri 4010,1 YTL (2,824 $) kişi başına
düşen aile geliri 756,62 YTL (533 $) olarak
gerçekleşmiştir. Tarım dışı gelir ise toplam aile
gelirinin %8,52’sini oluşturmuştur.
3.3. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazi
Dağılımı ve Gini Oranı
Çizelge 5’e göre incelenen işletmelerin
%50,67’si mülk arazilerin %30,01’ ine sahip
olduğu, geriye kalan %49,33’ünün ise mülk
arazilerin
%69,99‘una
sahip
olduğu
saptanmıştır. Gini oranı 0,2876 olarak
bulunmuştur. Bu sonuçlar araştırma bölgesinde
mülk arazi dağılımının orta düzeyde dengesiz
olduğunu göstermektedir.
Kümülatif
%
Mülk Arazi Genişliği
Dekar
Kümülatif
İşletme Sayısı
Adet
Arazi Genişlik
Grupları (da)
Çizelge 5. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazi Dağılımı
ve Gini Oranı (%)
%
1-10
3
3
4
16
16
0,49
11-20
10
13 17,33
123
139
4,21
21-30
9
22 29,33
219
358 10,85
31-40
6
28 37,33
201
559 16,95
41-50
10
38 50,67
431
990 30,01
51-75
24
62 82,67 1253
2243 68,00
76-100 11
73 97,33
862
3105 94,13
101-150 2
75 100,00 212,5 3298,5 100,00
150-200 0
0
0
0
0
0
200+
0
0
0
0
0
0
Gini Oranı
: 0,2876
Ortalama Arazi Genişliği
: 43,98 da
İncelenen işletmelerde mülk araziye
ilişkin Lorenz Eğrisi Şekil 1’de dağılımın
dengesizliğini grafiksel olarak göstermektedir.
14
Arazi Genişliği (%)
Çizelge 4. İncelenen İşletmelerde Toplam ve Kişi Başına Düşen Aile Geliri (YTL)
1.Grup (14)
2.Grup (17)
3.Grup (44)
YTL
%
YTL
%
YTL
%
Tarımsal Gelir (A)
1171,7
86,5
2112,1
89,24
5064,1
92,24
Tarım Dışı Gelir (B)
182,9
13,5
254,6
10,76
425,8
7,76
Toplam Aile Geliri (A+B)
1354,6
100,00
2366,7
100,00
5489,9
100,00
Kişi Başına Düşen Aile Geliri
279,30
516,75
959,8
Genel (75)
YTL
%
3668,4
91,48
341,7
8,52
4010,1 100,00
756,62
______
Mutlak
Eşitlik
Doğrusu
100
80
60
40
20
0
----Mülk Arazi
Dağılımı
20 40 60 80 100
İşletme Sayısı (%)
Şekil 1. İncelenen İşletmelerde Mülk Arazisi Dağılımına
İlişkin Lorenz Eğrisi
3.4. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazi
Çizelge 6’ ya göre incelenen işletmelerin
işletme arazi dağılımlarının dengeli olmadığı
söylenebilir. İşletmelerin %58,67’ sinin toplam
işletme arazisinin %78,73’üne sahip olduğu
görülmektedir. Bu dağılım eşitsizliğini
matematiksel olarak ortaya koyan Gini oranı
0,2952 olarak bulunmuş ve orta düzeyde
eşitsizlik olarak ifade edilebilir.
İşletme arazilerine ilişkin Lorenz Eğrisi
Şekil 2’de orta düzeydeki dağılımın
dengesizliğini grafiksel olarak göstermektedir.
______
Mutlak
Eşitlik
Doğrusu
100
80
60
40
20
0
----İşletme Arazi
Dağılımı
20 40 60 80 100
İşletme Sayısı (%)
Şekil 2. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazi Dağılımına
İlişkin Lorenz Eğrisi
Araştırma bölgesi için bulunan işletme
arazileri gini oranı (0,2952), Türkiye’de
yapılan diğer çalışmalar ile karşılaştırıldığında;
araştırma
bölgesindeki
işletme
arazisi
dağılımının diğer farklı bölgelere nazaran çok
daha iyi durumda olduğu ifade edilebilir.
Şöyle ki; Ankara İli Elmadağ İlçesi tarım
işletmeleri için işletme arazisi dağılımı Gini
oranı 0,5357 (Turgut, 1991), Kırşehir İli
Merkez Tarım İşletmeleri için 0,3524 (Polat,
1994), Tokat İli Artova İlçesi Tarım
İşletmelerine ait, işletme arazi Gini oranı
0,3673 (Esengün, 1998), Tokat İli Erbaa İlçesi
Ova Tarım İşletmelerinde yapılan bir
çalışmada Gini oranı 0,3965 (Akçay ve Akay,
1999) ve Tokat İli Zile İlçesi için işletme arazi
dağılımı Gini oranı 0,3677 (Arslankurt, 2001)
olarak bulunmuştur.
14
3
7
6
10
18
7
8
9
7
3
10
16
26
44
51
59
68
75
4,00
13,33
21,33
34,67
58,67
68,00
78,67
90,67
100
Gini Oranı
Ortalama Toplam Gelir
Kümülatif
0-750
751-1500
1501-2250
2251-3000
3001-3750
3751-4500
4501-5250
5251-6000
6001-+
%
Toplam Aile Geliri
YTL
İşletme Sayısı
Kümülatif
0,31
3,48
9,31
15,46
21,27
63,55
80,75
100,00
0
Adet
12
134
359
596
820
2450
3113
3855
0
Çizelge7. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile Geliri
Gelir Grupları
%
3.5. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile
Gelirinin Dağılımı ve Gini Oranı
İncelenen işletmelerde toplam aile geliri
dağılımı çizelge 7’de sunulmuştur.
%
1856
9808
13282
28903
64009
29567
41232
52298
59802
1856
11664
24946
53849
117858
147425
188657
240955
300757
0,62
3,88
8,29
17,90
39,19
49,02
62,73
80,12
100
: 0,3159
: 4 010,1 YTL
Çizelge 7’ye göre, incelenen işletmelerde
hanelerin %34’67’si toplam aile gelirinin
%17,9’una sahip olurken, geriye kalan
%65,33’lük kısım toplam aile gelirinin
%82,1’ine sahiptir.
Bir başka ifadeyle
incelenen işletmelerde hanelerin %68’si
toplam aile gelirinin %49,02’sine sahip
olurken, geriye kalan %32’lik kısım toplam
aile gelirinin %50,98‘sine sahiptir.
Bu dağılımın eşitsizliğini gösteren gini
oranı 0,3159 olarak bulunmuştur. Toplam aile
gelirine ilişkin Lorenz Eğrisi Şekil 3’de
dağılımın dengesizliğini grafiksel olarak
göstermektedir.
Toplam Aile geliri (%)
Arazi Genişliği (%)
1-10
2
2
2,67
12
11-20
8
10
13,33
122
21-30
9
19
25,33
225
31-40
7
26
34,67
237
41-50
5
31
41,33
224
51-75
30
61
81,33 1630
76-100
8
69
92,00
663
101-150
6
75 100,00
742
150-200
0
0
0
0
Gini Oranı
: 0,2952
Ortalama Arazi Genişliği (da) : 51,4 da
Kümülatif
%
Arazi Genişliği
Dekar
Kümülatif
İşletme Sayısı
Adet
Arazi Genişlik
Grupları (Da)
Çizelge 6. İncelenen İşletmelerde İşletme Arazisi
Dağılımı ve Gini Oranı (%)
______
Mutlak
Eşitlik
Doğrusu
10
0
80
60
40
20
0
----Toplam
Aile geliri
20 40 60 80 100
İşletme (Aile)Sayısı (%)
Şekil 3. İncelenen İşletmelerde Toplam Aile Geliri
Dağılımı Lorenz Eğrisi
3.6. İncelenen İşletmelerde Tarımsal
Desteklemeler İle İlgili Düşünceler
İncelenen
işletmelerde,
yürürlükteki
tarımsal desteklemeler ile ilgili düşünceler
çizelge
8’de
sunulmuştur.
Çizelge
incelendiğinde
işletmeler
genelinde,
işletmelerin %60’ı DGD’nin devam etmesini,
%32’si devam etmemesini istemektedir.
İşletmelerin
%69,33’ü
verilen
bütün
desteklemeleri yetersiz bulmakta, %30,67’si
verilen desteklemeleri yeterli görmektedir.
Hayvancılığa verilen bütün desteklemeler,
işletmeler genelinde %85,33 ile yüksek oranda
yetersiz bulunmuştur. Hayvancılığa verilen
desteklemelerin arttırılması gerekmektedir.
3.7. İncelenen İşletmelerin Alternatif
Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Görüşleri
İncelenen
işletmelerde
tarımsal
desteklemelere
yönelik
olarak
işletme
beklentileri
ve
işletmelerin
alternatif
destekleme politikaları ile ilgili görüşleri
çizelge 9’da sunulmuştur. İşletmelerin %48’i
en önemli sorunlarından olan girdiye (gübre,
mazot, yem vs.) yönelik desteklemelerin
arttırılmasını istemektedir. Bunu %18,67 ile
DGD’nin arttırılması, %14,67’si üretilen ürüne
yönelik destek verilmesini, %8 ile kredi
faizlerinin
düşürülmesini,
%6,66
ile
kooperatifleşmeye
destek
verilmesini
istemektedir. Mevcut kooperatiflerin daha aktif
hale getirilmesi istenmektedir.
Çizelge 8. İncelenen İşletmelerde Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Düşünceler
1.Grup (14)
2.Grup (17)
3.Grup (44)
Sayı
%
Sayı
%
Sayı
%
Evet
9
64,29
11
64,71
25
56,82
Hayır
3
21,42
5
29,41
16
36,36
DGD Devam
Etmeli mi?
Kararsız
2
14,29
1
5,88
3
6,82
Toplam
14
100,00
17
100,00
44
100,00
Yeterli
3
21,43
6
35,29
14
31,82
Bütün
Destekleme
Yetersiz
11
78,57
11
64,71
30
68,18
Primleri
Toplam
14
100,00
17
100,00
44
100,00
Yeterli
0
0,00
0
0,00
1
2,27
Yetersiz
14
100,00
15
88,24
35
79,55
Hayvancılığa
verilen Destekler
Kararsız
0
0,00
2
11,76
8
18,18
Toplam
14
100,00
17
100,00
44
100,00
Genel (75)
Sayı
45
24
6
75
23
52
75
1
64
10
75
Tarım Sektöründe
Desteklemenin Nasıl
Olmasını istersiniz ?
Çizelge 9. İncelenen İşletmelerin Alternatif Tarımsal Desteklemeler İle İlgili Görüşleri
1.Grup (14)
2.Grup (17)
3.Grup (44)
Sayı
%
Sayı
%
Sayı
%
Girdi Fiyatının Düşürülmesi,
7
50,00
8
47,06
21
47,73
Teşvik Edilme.
DGD Arttırılması
3
21,43
2
11,76
9
20,45
Kredi Faizi Düşürülmesi
1
7,15
2
11,76
3
6,82
Kooperatifleşmeye Destek
1
7,15
1
5,88
3
6,82
Verilmesi
Ürüne Destek Verilmesi
2
14,27
3
17,66
6
13,64
Diğer
0
0,00
1
5,88
2
4,54
Genel
14
100,00
17
100,00
44 100,00
4. Sonuç ve Tartışma
İncelenen işletmelerde aile başına düşen
ortalama nüfus 5,3 kişi olup Türkiye
ortalamasına yakındır. Toplam aile işgücünün
%57,54’ işletmede
kullanılmakta
olup
işgücünün yeterince değerlendirilemediği ifade
edilebilir.
İşletmelerde
toplam
aktifin
%75,47’sini çiftlik sermayesi, %24,53’ünü
işletme sermayesi oluşturmaktadır. Tüm
14
%
60,00
32,00
8,00
100,00
30,67
69,33
100,00
1,33
85,33
13,34
100,00
Genel (75)
Sayı
%
36
48,00
14
6
18,67
8,00
5
6,66
11
3
75
14,67
4,00
100,00
sermaye grupları içerisinde toprak varlığı
%47,22 ile ilk sırada yer almaktadır. Ortalama
işletme arazisi genişliği 51,4 da olup parsel
sayısı 11,24 adettir. İşletmelerde tarla ürünleri
ekiliş alanları içerisinde buğday ilk sırayı
almakta, bunu mısır izlemektedir. İşletmeler
ortalamasında süt sığırcılığı %90,69 ile en
yüksek brüt marja sahiptir. Tarla ürünleri
dahilinde en yüksek brüt marj buğday üretim
faaliyetine ait olup bunu mısır,yonca ve fiğ
takip etmektedir. Net hasıla dekara 52,16 YTL,
tarımsal gelir ise dekara 68,14 YTL’dir.
İşletmeler toplam aile gelirinin %91,48’ini
tarımsal gelirden elde etmektedir. İşletmelerde
mülk arazi dağılımına ve işletme arazisi
dağılımına ait Gini oranları sırasıyla 0,2876 ve
0,2952 olup her ikisi de
orta düzeyde
dengesizdir. İşletmelerde toplam aile gelirine
ilişkin Gini oranı 0,3159 olup dengesizlik
önemli boyuttadır. Bu sonuçlar doğrultusunda
tarım işletmelerinin parçalanmasını önleyecek
hukuki düzenlemelerin yapılabileceği, tarımsal
ürünlerin işlenmesi ve pazarlanması konusunda
önlemler alınabileceği ve kooperatifleşmenin
desteklenmesi gerektiği söylenebilir. İncelenen
işletmelerde tarımsal desteklemeler içinde
DGD’den yararlanma isteği %60 oranındadır.
Üreticilerin
%69,33’ü
verilen
bütün
destekleme primlerini yetersiz bulmaktadır.
Ayrıca hayvancılığa verilen desteklemeleri
yetersiz bulan üreticilerin oranı %85,33’tür.
İşletmecilerin alternatif tarımsal desteklemeler
konusunda %48,00 ile girdi fiyatlarının
düşürülmesi beklentisi içinde olduğu ve bunu
sırasıyla DGD’nin arttırılması, ürüne destek
verilmesi, kredi faizlerinin düşürülmesi ve
kooperatifleşmeye destek verilmesi konularının
izlediği saptanmıştır. Tarımsal desteklemelerin
araştırma bölgesindeki işletmeler için önemli
olduğu ifade edilebilir.
Kaynaklar
Akçay, Y., Akay, M., 1999. Tokat-Erbaa Ovası Tarım
İşletmelerinin Sosyo - Ekonomik Yapısı ve Faaliyet
Sonuçları. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları, No:35
Araştırma Serisi No:12 Tokat
Aras, A., 1988. Tarım Muhasebesi. E.Ü. Ziraat Fakültesi
Yayınları No:486 Bornova-İzmir
Arslankurt, H.B., 2001. Tokat–Zile Ova Tarım
İşletmelerinde Sosyo-Ekonomik Yapı ve Gelir
Dağılımı. GOÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım
Ekonomisi Anabilim Dalı, Yayınlanmamış Yüksek
Lisans Tezi, Tokat.
Çiçek, A., Erkan, O., 1996. Tarım Ekonomisinde
Araştırma ve Örnekleme Yöntemi. GOÜ Ziraat
Fakültesi Yayın No : 12 Ders Notları Serisi: 6 Tokat.
Esengün, K., 1998. Tokat İli Artova İlçesi Tarım
İşletmelerinde Gelir Dağılımı Üzerine Bir
Araştırma. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları No:30
14
Esengün, K., Akay, M., 1998. Tokat İli Artova Bölgesi
Tarım İşletmelerinin Yapısal Analizi ve Faaliyet
Sonuçları. GOÜ Ziraat Fakültesi Yayınları No:24
Polat, İ., 1994. Kırşehir İli Merkez İlçesi Tarım
İşletmelerinde Gelir Dağılımı. A.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı,
Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Talim, M., 1974. Tarım Ekonomisi Ders Notları, E.Ü.
Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, İzmir.
Turgut, H.T., 1991. .Ankara ili Elmadağ İlçesi Tarım
İşletmelerinde Gelir Dağılımı ve Gelir-Tüketim
İlişkisi Üzerine Bir Araştırma. A.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Ankara.
Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi
Örneği)*
Derya Öztürk1
Osman Karkacıer2
2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu araştırma Tokat İli Yeşilyurt İlçesi’nde süt sığırcılığı işletmelerinin ekonomik analizini
kapsamaktadır. Araştırmada kullanılan veriler tam sayım yapılarak 82 işletmeden anket yöntemi ile elde
edilmiştir. İşletmeler sahip oldukları inek sayısının frekans dağılımına göre üç gruba ayrılmıştır. Veriler 2004
/ 2005 üretim dönemine ait bulunmaktadır. İşletmelerin sosyo-ekonomik yapıları incelenmiş, yıllık ekonomik
faaliyet sonuçları belirlenmiştir. Net hasıla ve net çiftlik geliri üç grupta da pozitif bulunmuştur. Araştırmada
sütün tam maliyet analizi yapılmış, süt maliyetinin sütün satış fiyatının üstünde olduğu belirlenmiştir.
İncelenen işletmelerin yetiştiricilik ve pazarlama yapısına ilişkin bilgiler ve sorunlar ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Süt sığırcılığı, ekonomik analiz, süt tam maliyet analizi
Economic Analysis of Dairy Farms (The Case of Yeşilyurt District of Tokat
Province)
Absract: This study covers dairy farms in Yeşilyurt district of Tokat Province. The main purpose of this
study was to make the evaluation of the economic structure and annual performances of dairy. The data were
collected from 82 dairy farms by survey. Dairy farms were classified into three groups according to the
number of cows. The data was belong to the 2004 / 2005 production period. The socio-economic structure of
the enterprises has been investigated. In addition, the result of annual economic activites have been
determinated. Net Revenue and Net Farm Income were found positive for three groups. In the study, the cost
of per kg milk was calculated and as a result it has been determined that the production cost of milk was
higher than the price of milk. The problems of enterprices related to dairy farming and marketing structure
were determined.
Key Words: Dairy farming, economic analysis, analysis of production cost of milk
1. Giriş
Ülkelerin
gelişmişlik
düzeylerini
belirlemede kullanılabilecek göstergelerden
birisi de, hayvansal ürünler üretimi ve bu
üretimden fert başına düşen tüketim seviyesidir
(Şapdeniz, 1993). Toplumun daha sağlıklı
yaşaması, insan ömrünün yükseltilmesi, gelecek
nesillerin sağlıklı ve dinamik olabilmesi bitkisel
ve hayvansal kökenli besinlerin yeterli
tüketimine bağlıdır. Bu nedenle hayvansal
ürünlerden sağlanan proteinin ve dolayısıyla
hayvancılığın önemi büyümektedir.
Türkiye’de 2003 yılı verilerine göre
toplam sığır sayısı 9 788 102 baş olup, bunun
%19.83’ü kültür ırkı, %43.77’si kültür ırkı
melezi ve %36.40’ı ise yerli ırklardan
oluşmaktadır. Ayrıca, yine aynı yıl verilerine
göre bu sığırların toplam 5 040 362 başı
sağılmakta ve 9 514 138 ton süt elde
edilmektedir (Anonim, 2003). Türkiye’de birim
hayvandan elde edilen süt miktarı dünya
ortalamasının yaklaşık 600 kg altında
kalmaktadır. Uluslararası Gıda ve Tarım Örgütü
(FAO) verilerine göre, inek başına elde edilen
18
süt miktarı dünya ortalamasında 2 236 kg,
Amerika’da 8 431 kg, AB’de 6 105 kg,
İspanya’da 5 470 kg ve Türkiye’de ise 1 700
kg’dır (Anonim, 2001; 2002). Tokat ilinde 2004
yılı verilerine toplam sığır sayısı 225 879 baş
olup bunun 82 525 başı sağılmakta ve 214 596
100 kg süt elde edilmektedir. İnek başına elde
edilen süt verimi ise 2 600 kg/baş’tır. Yeşilyurt
ilçesinde ise 2004 yılı verilerine göre toplam
sığır sayısı 9 750 baş olup bunun 3 276 başı
sağılmakta ve 6 602 640 kg süt elde
edilmektedir. İnek başına elde edilen süt verimi
ise 2 015 kg olup, Türkiye ortalamasının
üzerindedir (Anonim, 2004).
Hayvancılık faaliyeti, modern ve yoğun
tekniklere
dayanan,
başka
şekilde
değerlendirilemeyen
çeşitli
artıkları
değerlendirme ile katma değeri artırıcı önemli
bir role sahiptir. Bunun yanı sıra hayvansal
ürünlerde olduğu gibi belirli bir dönemde değil
de yılın daha geniş bir döneminde ve sürekli
elde edilmektedir. Bu özelliği ile çiftçi gelirinin
artması yönünde önemli bir rol oynamaktadır.
Uzun yıllardır Yeşilyurt ilçesinde süt
Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi (Tokat İli Yeşilyurt İlçesi Örneği)
sığırcılığının yapılmasına karşın, bu faaliyetin
ekonomik yönü üzerine herhangi bir bilimsel
çalışmaya rastlanılmamıştır. Yapılan süt
sığırcılığı faaliyetinin ekonomik yönden
değerlendirilmesi, kaynakların etkin kullanılıp
kullanılmadığının ve bu faaliyeti gerçekleştiren
işletmelerin sosyo-ekonomik durumlarının ne
olduğu gibi bilgilerin eksikliği bu tür
araştırmaların önemini ortaya koymaktadır.
Tokat ili Yeşilyurt ilçesindeki süt
sığırcılığı işletmelerini konu alan bu çalışmanın
esas amacı; süt sığırcılığı işletmelerinin sosyal
ve ekonomik yapılarının belirlenmesi, bu
ekonomik yapı içerisinde işletmelerin gelir ve
gider unsurları ile yıllık faaliyet sonuçlarının
ortaya
konulması,
yöre
ekonomisine
katkılarının
belirlenmesi
ve
öneriler
getirilmesidir.
Çalışmanın ana materyalini; araştırma
bölgesi olarak seçilen Tokat ili Yeşilyurt
ilçesinde
süt
sığırcılığı
yapan
tarım
işletmelerinden anket yoluyla toplanan orijinal
nitelikli veriler oluşturmuştur. Çalışmada
ayrıca, konu ile ilgili yapılmış araştırma ve
incelemeler ile Tarım İlçe Müdürlüğü
kayıtlarından yararlanılmıştır.
Araştırmada üretim dönemi olarak 2004 /
2005 tarımsal üretim dönemi alınmıştır. Anket
çalışması 1-15 Haziran tarihleri arasında bizzat
araştırmacı tarafından yapılmıştır. Kültür ırk,
yerli ırk ve melezi süt sığırcılığı yapan 82
işletme örnek hacmini oluşturmuştur. Buna göre
1-6 baş ineğe sahip işletmeler 1. grubu, 7-9 baş
ineğe sahip işletmeler 2. grubu ve 10 baş ve
daha fazla ineğe sahip işletmeler 3. grubu
oluşturmuştur. Örneğe giren işletmeler gruplara
oransal dağıtım yöntemine göre dağıtılmıştır.
Buna göre, 1. gruptan 33 işletme, 2. gruptan 33
işletme ve 3. gruptan 16 işletme tesadüfî sayılar
cetveli kullanılarak örneğe çekilmiştir.
İşletmeler aile nüfusu, yaş grupları,
cinsiyet ve eğitim durumları itibariyle
incelenmiştir.
İşletmelerde
sermayeler
fonksiyonlarına
göre
sınıflandırılmıştır
(Karkacıer, 1991). Tüm sermaye gruplarının
kıymeti, varlığın sene başı ve sene sonu
değerinin
ortalaması
alınarak
ortaya
konulmuştur.
Hayvan varlığının
ortaya
konulmasında mevcut sığırları aynı bazda
incelemek için büyükbaş hayvan birimine
(BBHB) çevirme işlemi yapılmıştır.
16
İşletmelerin yıllık faaliyet sonuçları
incelenirken
iki
yaklaşım
getirilmiştir.
Birincisinde işletme üretim dalı bazında ele
alınmış, ikincisinde ise işletmeler bir bütün
olarak ele alınmış ve buna göre gelir ve giderler
hesaplanmıştır. Hayvancılık üretim dalına ait
brüt üretim değerinin hesabında satılan, ailenin
tükettiği ve işçilere verilen süt miktarı, fiyatları
ile çarpılarak bulunan değere envanter değer
artışı eklenmiştir. Ailede tüketilen ve işçilere
verilen ürünler çiftlik avlusu fiyatlarıyla
değerlendirilmiştir (Aras, 1988).
Süt sığırcılığı üretim faaliyetindeki üretim
dalları olarak kültür ırkı süt sığırcılığı, melez
süt sığırcılığı, yerli ırk süt sığırcılığı, besi
sığırcılığı, koyunculuk ve tavuk için brüt marj
hesaplanmıştır. İncelenen işletmelerde üretim
dalları düzeyindeki analizlerde; Brüt Üretim
Değeri, Değişken Masraflar ve Brüt Marjlar
hesaplanmıştır. Brüt Marjların teknik birime
düşen miktarları hesaplanarak üretim dallarının
başarı durumu saptanmıştır.
İşletmelerin bir bütün olarak yıllık faaliyet
sonuçlarının analizinde; brüt hasıla, işletme
masrafları, gerçek masraflar, net hasıla ve net
çiftlik geliri hesaplanmıştır. Ayrıca yem
dönüşüm oranı ile yemden yararlanmanın
ekonomik boyutları ortaya konulmuştur.
3. Araştırma Bulguları ve Tartışma
3.1. İncelenen İşletmelerde Nüfus, Arazi ve
Sermaye Varlığı
İncelenen işletmelerde bir ailede ortalama
6.17 kişi bulunduğu ve faal nüfus oranının
%71.68 olduğu belirlenmiştir. İşletmelerde 7 ve
daha yukarı yaştaki nüfusun %90.04 okuryazardır. Ailelerde kullanılabilir işgücü genel
ortalamada 1 296.04 Erkek İş Gücü (EİG)’dür
ve bunun %22.09’u atıldır. İşletmede kullanılan
işgücünün %97.15’ini aile işgücü, %2.85’ini
geçici ücretli işgücü oluşturmaktadır. Daimi
ücretli işgücü bulunmamaktadır.
İşletmelerde işletme başına düşen ortalama
işletme arazisi 1. grupta 49.16 da, 2. grupta
59.58 da, 3. grupta 81.81 da, genel
ortalamasında 59.72 da’dır (Çizelge 1). İşletme
arazisinin 39.85 da’ını tarla arazisi, 14.55 da’ını
yem bitkileri arazisi, 0.73 da’ını meyvelik arazi
ve 0.19 da’ını diğer araziler ve geriye kalan
4.40 da’lık kısmını ise nadas alanları
oluşturduğu belirlenmiştir. Yem bitkileri arazisi
1. grupta 8.91 da, 2. grupta 15.22 da, 3. grupta
24.80 da’dır.
Çizelge 1. İncelenen İşletmelerde Ortalama Arazi Mevcudu (da)
Toplam Mülk Arazi
Mülk
Mülk Araziden Ortağa ve Kiraya Verilen
Arazisi
Bizzat İşletilen Mülk Arazi
İşletme Arazisi
3.1.1. Sermaye Miktar ve Bileşimi
İşletme başına düşen aktif ve pasif
sermaye miktarı ile oransal dağılımı Çizelge
2’de verilmiştir. Her üç grupta da aktif
sermayenin büyük bir bölümü arazi
İşletme Grupları
1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16)
50.61
62.00
82.44
1.45
2.42
0.63
49.16
59.58
81.81
49.16
59.58
81.81
Genel (82)
61.40
1.68
59.72
59.72
sermayesinden oluşmaktadır. Genel ortalamada
82 126.09 YTL olan aktif varlığın yaklaşık olarak
%71.06’sı arazi sermayesinden, %28.94’ü ise
işletme sermayesinden oluşmaktadır.
Çizelge 2. İncelenen İşletmelerde İşletme Başına Düşen Aktif ve Pasif Sermaye (YTL)
Toprak Varlığı
Bina Varlığı
Nebat (Bitki Varlığı)
Tarla Demirbaşı Varlığı
Arazi Sermayesi Toplamı
Sabit
Alet-Makine Varlığı
İşletme Hayvan Varlığı
Varlığı Para Mevcudu-Alacaklar
Besi Hayvanı Varlığı
İşletme Sermayesi Toplamı
Aktif Toplamı
Kısa Vadeli Borç
Orta Vadeli Borç
Borç Toplamı
Öz Sermaye
Pasif Toplamı
BBHB’ne Düşen Öz Sermaye
Dekara Düşen Öz Sermaye
Net Kapital Oranı
İşletme Kapital Oranı
Döner Kapital Oranı
Öz Sermayenin Aktife Oranı (%)
1. Grup (33)
Değer
(%)
35 036.76
53.59
8 506.99
13.01
978.79
1.50
1 385.58
2.12
45 908.12
70.22
2 904.24
4.44
15 054.79
23.03
260.61
0.40
1 245.45
1.90
19 465.09
29.78
65 373.21
100.00
245.45
0.38
303.03
0.46
548.48
0.84
64 824.73
99.16
65 373.21
100.00
9 896.91
1 318.65
119.19
35.49
6.14
99.16
Yapılan analizlerde işletmeler genel
ortalaması döner kapital oranı 7.96 olarak
bulunmuştur. Bu oran gruplara göre 6.14,
11.07 ve 6.62’dir. İşletme kapital oranı 26.20
olup işletme büyüklük gruplarına göre 35.49,
27.94 ve 17.96 olarak bulunmuştur. İşletme
kapital
oranı
işletmeler
büyüdükçe
azalmaktadır. Net kapital oranı da işletmeler
büyüdükçe azalmaktadır. İşletmeler genel
ortalamasında 90.52 olup 1.grup işletmelerde
119.19, 2.grup işletmelerde 97.95, 3.grup
işletmelerde
62.77’dir.
Genel
olarak
işletmelerde kapital oranlarının yüksekliği
işletmelerin borçlarını ödemede güçlükle
karşılaşmayacaklarını göstermektedir.
18
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
Değer
(%)
Değer
(%)
51 375.79
58.39
59 796.81
57.19
9 147.88
10.39
11 302.23
10.81
660.30
0.75
1 606.25
1.57
1 719.00
1.95
1 942.63
1.86
62 902.97
71.48
74 647.92
71.39
3 110.25
3.53
4 157.45
3.98
19 424.39
22.07
23 000.38
22.00
317.58
0.36
325.63
0.31
2 248.48
2.55
2 425.00
2.32
25 100.70
28.52
29 908.46
28.61
88 003.67
100.00 104 556.38
100.00
231.82
0.26
415.63
0.40
666.67
0.76
1 250.00
1.20
898.49
1.02
1 665.63
1.59
87 105.18
98.98 102 890.80
98.41
88 003.67
100.00 104 556.38
100.00
10 259.74
9 518.11
1 461.99
1 257.68
97.95
62.77
27.94
17.96
11.07
6.62
98.98
98.41
Genel (82)
Değer
(%)
46 443.45
56.55
9 310.32
11.34
973.05
1.18
1 628.45
1.98
58 355.27
71.06
3 231.68
3.94
18 363.65
22.36
296.22
0.36
1 879.27
2.29
23 770.82
28.94
82 126.09
100.00
273.17
0.33
634.15
0.77
907.32
1.10
81 218.77
98.90
82 126.09
100.00
9 928.94
1 359.99
90.52
26.20
7.96
98.90
3.2. İncelenen İşletmelerde Hayvan Varlığı,
Hayvansal Ürünler Üretim ve Verim Durumu
İşletmeler ortalamasında, ineklerin %66.44’ü
yerli, %20.60’ı melez ve %12.96’ı ise kültürdür.
Gruptaki hayvanların %46.51’ini inek, %21.45’ini
buzağı, %11.61’ini düve ve %9.20’ini besi sığırı
teşkil etmektedir (Çizelge 3).
İşletmelerde üretilen sütün yarıya yakın kısmı
(%47.29) yerli ırk süt sığırlarından elde
edilmektedir (Çizelge 4). Bunu sırasıyla kültür ırkı
(%26.29), melez ırk (%26.20) ve koyun (%0.22)
izlemekledir. Araştırma bölgesinde en fazla süt
veriminin kültür ırkı süt sığırlarında (5 803.59
kg/baş) olduğu belirlenmiştir. Ayrıca işletmelerde
ortalama olarak 1.46 kg yapağı, 1 551.83 adet
yumurta, 47524.39 kg hayvan gübresi üretilmiştir.
Çizelge 3. İncelenen İşletmelerde İşletme Büyüklük Gruplarına Göre Büyükbaş Hayvan Sayıları
Yerli
Irk
Melez
Irk
Kültür
Irkı
Toplam
İnek
Düve
Dana
Tosun
Boğa
Buzağı
Besi Sığırı
Toplam
İnek
Düve
Dana
Tosun
Boğa
Buzağı
Besi Sığırı
Toplam
İnek
Düve
Dana
Tosun
Boğa
Buzağı
Besi Sığırı
Toplam
İnek
Düve
Dana
Tosun
Boğa
Buzağı
Besi Sığırı
Toplam
1. Grup (33)
Baş
BBHB
3.09
1.55
0.67
0.23
0.27
0.07
0.27
0.10
0.21
0.15
1.64
0.20
0.55
0.28
6.70
2.58
5.30
2.65
1.45
0.51
0.61
0.15
0.94
0.34
0.27
0.19
2.52
0.30
1.36
0.68
12.45
4.82
7.63
3.82
1.31
0.46
0.56
0.14
0.38
0.14
0.13
0.09
3.88
0.47
1.31
0.66
15.20
5.78
4.87
2.44
1.11
0.39
0.46
0.12
0.56
0.20
0.22
0.15
2.43
0.29
1.02
0.51
10.67
4.10
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
Baş
BBHB
Baş
BBHB
1.52
1.52
0.64
0.64
0.45
0.32
0.36
0.25
0.12
0.06
0.12
0.06
0.06
0.04
0.03
0.02
0.15
0.21
0.06
0.08
0.67
0.11
0.45
0.07
0.36
0.36
0.09
0.05
3.33
2.62
1.75
1.17
1.03
1.03
1.21
1.21
0.33
0.23
0.21
0.15
0.15
0.08
0.09
0.05
0.06
0.04
0.15
0.10
0.09
0.13
0.06
0.08
0.12
0.02
0.58
0.09
0.24
0.24
0.15
0.15
2.02
1.77
2.45
1.83
2.50
2.50
1.06
1.06
0.63
0.44
0.25
0.18
0.06
0.03
0.19
0.10
--0.06
0.04
----0.94
0.15
0.19
0.03
0.19
0.19
0.25
0.25
4.32
3.31
2.00
1.66
1.51
1.51
0.95
0.95
0.44
0.31
0.28
0.20
0.12
0.06
0.12
0.06
0.05
0.03
0.09
0.06
0.10
0.14
0.05
0.07
0.50
0.08
0.45
0.07
0.28
0.28
0.15
0.15
3.00
2.41
2.09
1.56
Genel (82)
Baş
BBHB
5.25
3.71
1.48
0.80
0.51
0.19
0.36
0.16
0.42
0.44
2.76
0.38
1.00
0.69
11.78
6.37
7.54
4.89
1.99
0.89
0.85
0.28
1.15
0.48
0.42
0.40
3.22
0.41
1.75
1.07
16.92
8.42
11.19
7.38
2.19
1.08
0.81
0.27
0.44
0.18
0.13
0.09
5.01
0.65
1.75
1.10
21.52
10.8
7.33
4.90
1.83
0.90
0.70
0.24
0.70
0.29
0.37
0.36
3.38
0.44
1.45
0.94
15.76
8.07
Çizelge 4. İncelenen İşletmelerde Hayvansal Ürünler Üretimi
Süt
Kültür ırk (inek)
Melez ık (inek)
Yerli ırk (inek)
Koyun
Toplam
Yapağı (kg)
Yumurta (adet)
Hayvan Güb. (kg)
1. Grup (33)
kg
%
3 681.82
24.53
5 229.09
34.84
6 013.33
40.06
85.91
0.57
15 010.15
100.00
2.73
2 151.52
35 909.09
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
Genel (82)
kg
%
kg
%
kg
%
6 927.27
30.92
6 375.00
21.03
5 513.41
26.29
4 174.55
18.63
8 760.00
28.90
5 493.66
26.20
11 273.33
50.32 15 180.00
50.07
9 918.78
47.29
28.64
0.13
--46.10
0.22
22 403.79
100.00 30 315.00 100.00
20 971.95
100.00
0.91
-1.46
1 325.76
781.25
1 551.83
50 909.09
64 500.00
47 524.39
3.3. İncelenen İşletmelerde Yıllık Faaliyet
Sonuçları
3.3.1. İşletmelerin Bir Bütün Olarak Yıllık
Faaliyet Sonuçları
3.3.1.1. Brüt Hasıla (BH)
Brüt hasılayı oluşturan unsurlar ve bazı
kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 5’de
verilmiştir. Genel ortalamada işletme başına
brüt hasıla 18 961.28 YTL’dir. Bu rakam 1.
grupta 15 085.09 YTL, 2. grupta 20 139.00
YTL ve 3. grupta ise 24 526.86 YTL’dir. Elde
edilen brüt hasılanın üretim dallarına göre
18
dağılımına bakıldığında işletmeler genelinde süt
sığırcılığı üretim değerinin Brüt Hasıla içindeki
payı
%46.32
bulunmuştur.
Literatürde
ihtisaslaşmış işletmeler brüt hasılanın tek başına
%50’si ile %80’ini bir üretim dalından sağlayan
işletmeler olarak tanımlanmaktadır (Aras,
1988). Süt sığırcılığı üretim değerinin brüt
hasıladaki payı 1. grup işletmelerde %42.65, 2.
grup işletmelerde %46.65 ve 3. grup
işletmelerde ise %50.47’dir. Bu tanıma göre 3.
grup işletmelerin ihtisaslaşmış işletmeler
olduğu söylenebilir.
D.ÖZTÜRK, O.KARKACIER
Çizelge 5. İncelenen İşletmelerde İşletme Başına Düşen Brüt Hasıla (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması
Süt Sığırı Üretim Değeri
Diğer Hayvansal Ürünler Üret. Değ.
Bitkisel Üretim Değeri
İkametgah Kira Karşılığı
Envanter Değer Artışları
Toplam Brüt Hasıla
BBHB’ne Düşen BH
BH’ın Aktife Oranı
İş. Arazisi da’ına Düşen Bit. Üret. Değ.
BBHB’ne Düşen Hayv. Üret. Değ.
İşl. Çalışan EİG’ne Düşen BH
1. Grup (33)
YTL
%
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
YTL
%
YTL
%
Genel (82)
YTL
%
6 432.08
382.18
6 133.85
255.21
1 881.83
15 085.09
2 303.07
-124.77
1 327.64
16.18
9 394.55
230.84
7 742.20
274.44
2 496.97
20 139.00
2 372.08
-129.95
1 427.84
23.06
8 784.27
272.60
7 339.12
279.31
2 285.98
18 961.28
2 318.00
-122.89
1 286.66
21.30
46.32
1.44
38.71
1.47
12.06
100.00
-23.09
----
42.65
2.53
40.66
1.69
12.47
100.00
-23.08
----
3.3.1.2. İşletme Masrafları (İM) ve Gerçek
Masraflar (GM)
İncelenen
işletmelere
ait
işletme
masraflarını oluşturan unsurlar, oransal dağılımı
ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge
6’da verilmiştir. İşletme masraflarının önemli
bir bölümünü her üç grup işletmelerde de işçilik
masrafları oluşturmaktadır. Bu oran 1. grupta
%45.37, 2. grupta %36.99 ve 3. grupta da
%32.45’dir. İşletme masrafları içerisinde ikinci
46.45
1.15
38.44
1.36
12.40
100.00
-22.88
----
12 376.97
132.81
8 993.63
339.07
2 68438
24 526.86
2 268.90
-109.93
1 405.57
29.27
50.47
0.54
36.67
1.38
10.94
100.00
-23.46
----
sırayı amortismanlar, üçüncü sırayı diğer cari
masraflar almaktadır.
Çizelgeden izlenebileceği gibi BBHB’ne
düşen
işletme
masraflarının
işletmeler
büyüdükçe azaldığı görülmektedir. İşletme
masrafına düşen brüt hasıla oranı 1’den büyük
olup, 2. grup işletmede en yüksek bulunmuştur.
Gerçek masraflar; işletmelerde net çiftlik
gelirine (NÇG) ulaşmak amacıyla hesaplanmış
ve Çizelge 7’de verilmiştir.
Çizelge 6. İncelenen İşletmelerde İşletme Masrafları (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması
İşletme Masrafları Unsurları
İşçilik Masrafları
Yem Masrafları (Satın Alınan)
Materyal Masrafları
Pazarlama Masrafları
Diğer Cari Masraflar
Amortismanlar
Envanter Kıymet Eksilişi
Toplam İşletme Masrafları
BBHB’ne Düşen İM
Erkek İşgücüne Düşen İM
İM’nin Aktife Oranı
BH / İM
1. Grup (33)
YTL
%
3 846.36
45.37
260.00
3.07
1 004.40
11.85
136.97
1.62
1 436.65
16.95
1 560.83
18.41
231.81
2.73
8 477.02
100.00
1 294.20
-9.09
--12.97
-1.78
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
YTL
%
YTL
%
3 882.45
36.99
4 242.59
32.45
726.80
6/92
1 438.72
11.00
1 235.98
11.77
1 419.46
10.85
269.09
2.56
157.50
1.20
2 028.27
19.32
2 741.51
20.97
2 047.73
19.51
2 625.04
20.07
307.58
2.93
453.13
3.46
10 497.90
100.00 13 077.95
100.00
1 236.50
-1 209.80
-12.02
-15.61
--11.93
-12.51
-1.92
-1.88
Çizelge 7. İncelenen İşletmelerde Gerçek Masraflar ve Gerçek Masrafları Oluşturan Unsurlar (YTL)
İşletme Grupları
1. Grup (33)
2. Grup (33)
3. Grup (16)
İşletme Masrafları (1)
8 477.02
10 497.90
13 077.95
Aile İşgücü Ücret Karşılığı (2)
3 212.12
2 950.78
2 782.88
Ödenen Borç Faizleri (3)
109.70
179.70
333.13
Gerçek Masraflar (4=(1–2)+3)
5 374.61
7 726.82
10 628.20
3.3.1.3. Net Hasıla
Net
Hasıla
özellikle
ihtisaslaşmış
işletmelerin mali başarısını gösteren en önemli
ölçüttür. İşletmelerde net hasıla ve bazı
kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge 8’de yer
almaktadır. Brüt
hasıladan
işletme
masraflarının çıkarılmasıyla bulunmuştur. Her
üç işletme grubunda da net hasıla pozitiftir.
Genel (82)
YTL
%
3 938.19
38.65
677.85
6.65
1 178.58
11.57
194.15
1.91
1 929.35
18.94
1 964.43
19.28
305.49
3.00
10 188.04
100.00
1 245.48
-11.44
--12.41
-1.86
Genel (82)
10 188.04
3 023.19
181.46
7 346.31
İşletmelerde net hasılanın aktife oranı
bulunmuştur. Çünkü net hasıla aktife karşı elde
edilen gelirdir. Bu oran işletmeler genel
ortalamasında %10.68, 1. grup işletmelerde
%10.11, 2. grup işletmelerde %10.96 ve 3. grup
işletmelerde ise %10.95’dir.
2.
grup
işletmelerde bu oranın en yüksek olduğu
görülmektedir.
19
Çizelge 8. İncelenen İşletmelerde Net Hasıla (YTL)
Brüt Hasıla (1)
İşletme Masrafları (2)
Net Hasıla (3=1–2)
BBHB’ne Düşen Net Hasıla (YTL)
Net Hasılanın Aktife Oranı (%)
Net Hasıla / Brüt Hasıla
İşletme Grupları
1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16)
15 085.09
20 139.00
24 526.86
8 477.02
10 497.90
13 077.95
6 608.07
9 641.10
11 448.90
1 008.87
1 135.58
1 059.10
10.11
10.96
10.95
43.81
47.87
46.68
3.3.1.4. Net Çiftlik Geliri (Tarımsal Gelir)
Net çiftlik geliri, çiftçi ve ailesinin tarım
işletmesinde çalışması karşılığı elde ettiği
gelirdir. İncelenen işletmelerde net çiftlik geliri
ve bazı kriterlere göre karşılaştırılması Çizelge
9’da verilmiştir. İşletmeler büyüdükçe net
çiftlik gelirinin arttığı görülmektedir. Çizelgeye
Genel (82)
18 961.28
10 188.04
8 773.24
1 072.52
10.68
46.27
göre BBHB’ne düşen ortalama net çiftlik geliri
1 419.92 YTL, işletmede çalışan EİG’ne düşen
net çiftlik geliri 13.05 YTL, ailedeki fert başına
düşen net çiftlik geliri ise 70.48 YTL olarak
bulunmuştur. İşletmeler genel ortalamasında net
çiftlik gelirinin aktife oranı %14.44, öz
sermayeye oranı ise %14.30’dur.
Çizelge 9. İncelenen İşletmelerde Net Çiftlik Geliri (YTL) ve Bazı Kriterlere Göre Karşılaştırılması
İşletme Grupları
1. Grup (33) 2. Grup (33) 3. Grup (16) Genel (82)
Brüt Hasıla (1)
15 085.09
20 139.00
24 526.86
18 961.28
Gerçek Masraflar (2)
5 374.61
7 726.82
10 628.20
7 346.31
Net Çiftlik Geliri (3=1–2)
9 710.48
12 412.18
13 898.66
11 614.97
BBHB’ne Düşen NÇG (YTL)
1 482.52
1 461.98
1 285.72
1 419.92
İşletmede Çalışan EİG’ne Düşen NÇG (YTL)
10.41
14.21
16.59
13.05
Ailedeki Fert Başına Düşen NÇG (YTL)
50.31
59.39
134.94
70.48
NÇG’nin Aktife Oranı (%)
14.85
14.10
13.29
14.14
NÇG’nin Öz Sermaye’ye Oranı (%)
14.98
14.25
13.51
14.30
3.3.2. Süt Sığırcılığı Üretim Dalının
Ekonomik Analizi
İncelenen işletmelerde sütün tam maliyet
analizine göre hesaplanması yapılmıştır
(Çizelge 10). Tam maliyet analizi ile teknik
birim başına kaynak ihtiyacını, kaynak
verimliliğini ve etkinliğini belirlemek, tesis
projeleri ve kredi kuruluşlarına bilgi sunmak,
fiyat ve gelir politikalarına ilişkin veri sağlamak
gibi birçok fayda yaratılır (Aras, 1988). Tam
maliyet çizelgesi sabit ve değişken masraf
ayırımı yapılarak düzenlenmiştir. Böylece tam
(net kar) ve kısmi (brüt kar) analizleri
yapılmıştır. Çizelgedeki verilere göre 1 kg
sütün maliyeti üç grup işletmede de bölgedeki
ortalama satış fiyatının (38,00 YKr/kg) üzerinde
bulunmuştur. Bu miktar 50.54 YKr ile 1. grupta
en yüksek, 45.97 YKr ile 2. grupta en düşük
bulunmuştur. Süt maliyetinin diğer gruplara
göre daha düşük olduğu 2. grupta karlılık oranı
1.06 bulunarak en karlı işletme olarak
görülmüştür.
20
3.4. İncelenen İşletmelerde Yem Dönüşüm
Oranı (Parasal Olarak)
Yem dönüşüm oranı (YDO); yedirilen her 1
kg yeme karşılık sağlanan süt üretim miktarını
veya yedirilen her 100 YTL’lik yeme karşılık
elde edilen getiridir (Karkacier, 1991). Bu
yaklaşımla birinci durumda fiziksel açıdan,
ikinci durumda ise parasal açıdan, yem
dönüşüm oranlarının hesaplanabilir. İncelenen
işletmelerde yem dönüşüm oranı sadece parasal
açıdan incelenmiş ve Çizelge 11’de verilmiştir.
Yem Dönüşüm Oranı, süt sığırcılığı brüt
üretim değeri (BÜD)’nin yem masrafına
bölünmesiyle elde edilmiştir. Kültür ırkı için
ortalama yem dönüşüm oranı 212.68 YTL
olarak belirlenmiştir. Yani yapılan 100 YTL
yem masrafına karşılık 212.68 YTL süt geliri
elde edildiği saptanmıştır. Bu oran melez ırk
için 181.71 YTL ve yerli ırk için ise 170.37
YTL’dir. Bu verilere göre, kültür ırkı süt
sığırcılığı
yapan
işletmelerde
yemden
yararlanma oranları daha yüksektir.
Çizelge 10. İncelenen İşletmelerde İşletmeler Ortalaması Olarak Süt Tam Maliyet Çizelgesi
MASRAF UNSURLARI
Yem Masrafları (İşl. Üretilenler Dahil
İşçilik Ücretleri
Sağlık Giderleri (Veteriner, İlaç)
Hayvan Sigortası
Aydınlatma Masrafı
Su Masrafı
Tuz Masrafı
Değişken Masraflar Toplamı (A)
Bina Amortismanı
Bina Sermayesi Faizi
İnek Amortismanı
İnek Sermayesi Faizi
Alet Makine Amortismanı
Alet Makine Sermayesi Faizi
Bina Tamir Bakım Masrafı
Sabit Masraflar Toplamı (B)
Üretim Masrafları Toplamı (C=A+B)
Toplam Süt Miktarı (kg) (D)
Birim Maliyet (YKr/kg) (C/D)
Brüt Üretim Değeri (YTL) (E)
Brüt Kar (BÜD-DM) iş. baş.
Net Kar (BÜD-DM) iş. baş.
Brüt Kar (BÜD-DM) BBHB’ne düşen
Oransal Kar (BÜD/ÜM) (E/C)
1. Grup (33)
YTL
%
4 454.27
59.06
1 351.21
17.91
74.36
0.99
303.03
4.02
53.63
0.71
48.44
0.64
4.59
0.06
6 289.53
83.39
120.00
1.59
150.00
1.99
358.43
4.75
462.88
6.14
1.52
0.02
0.76
0.01
159.09
2.11
1 252.68
16.61
7 542.21
100.00
14 924.24
--50.54
--7 579.70
--1 290.17
--37.49
--201.54
--1.00
İşletme Grupları
2. Grup (33)
3. Grup (16)
YTL
%
YTL
%
5 762.54
56.09
7 485.01
53.08
1 902.89
18.50
2 799.11
19.85
112.36
1.09
153.38
1.09
666.67
6.48
1 250.00
8.86
77.19
0.75
55.49
0.39
69.72
0.68
50.12
0.36
6.52
0.06
10.03
0.07
8 602.89
83.65 11 803.14
83.70
140.00
1.36
160.00
1.13
175.00
1.70
200.00
1.42
508.77
4.95
750.28
5.32
652.26
6.34
954.69
6.77
3.03
0.03
9.38
0.07
1.52
0.01
4.69
0.03
201.52
1.96
218.75
1.55
1 682.10
16.35
2 297.79
16.30
10 284.99
100.00 14 100.93
100.00
22 375.15
--- 30 315.00
--45.97
--46.51
--10 859.76
--- 14 047.60
--2 256.87
--2 244.46
--574.77
--53.33
--268.04
--207.82
--1.06
1.00
Genel (82)
YTL
%
5 574.15
56.16
1 855.75
18.70
105.07
1.06
634.14
6.39
63.48
0.64
57.33
0.58
6.43
0.06
8 296.35
83.59
135.86
1.37
169.82
1.71
495.39
4.99
635.05
6.40
3.66
0.04
1.83
0.02
187.81
1.89
1 629.42
16.41
9 925.17
100.00
20 925.85
--47.43
--10 161.75
--1 865.40
--236.58
--231.15
--1.02
DM= Değişken Masraflar
ÜM= Üretim Masrafları
Çizelge 11. İncelenen İşletmelerde Yem Dönüşüm Oranı (YTL)
İşletme Grupları
Melez Irkı Süt Sığırı
Yerli Irkı Süt sığırı
Yem Bedeli (1)
BÜD (2)
YDO (2/1*100)
1.Grup
(33)
1 900.82
3 179.03
167.25
2.Grup
(33)
3 427.09
5 824.06
169.94
3.Grup
(16)
4 287.38
7 456.45
173/92
Genel
(82)
2 980.72
5 078.11
170.37
1.Grup
(33)
1 523.45
2 542.18
166.87
4. Sonuç ve Öneriler
Tokat ili Yeşilyurt ilçesinde faaliyet
gösteren 82 adet süt sığırcılığı işletmelerinin
2004-2005 cari üretim dönemi verilerini
kapsayan bu araştırmada, süt sığırcılığı
faaliyetini yürüten işletmelerin sosyo-ekonomik
yapıları ve genel nitelikleri ortaya konulmuştur.
Süt üretim dalının ve işletmelerin bir bütün
olarak analizi yapılarak, süt maliyetleri ile yıllık
ekonomik faaliyet sonuçları incelenmiştir.
İncelenen işletmelerde ortalama nüfus 6.17
kişidir. 7 ve daha yukarı yaştaki nüfusun okur yazarlık oranı %90.04 olarak belirlenmiştir. Atıl
işgücü oranı ise %22.09’dur. İncelenen
şletmelerde ortalama arazi varlığı 59.72 da
olarak belirlenmiştir. Söz konusu arazinin
%92.31’i sulu arazidir. Ayrıca yem bitkileri
arazisi oranı %24.36 olarak bulunmuştur.
İşletmelerin aktif sermayesinin %56.55’ini
toprak sermayesi oluşturmakla beraber hayvan
sermayesinin oranı (besi dahil) %24.65
oranlarında kalmıştır. Pasif sermayenin
%98.90’ı öz sermayeden oluşmaktadır. Bu
18
2.Grup
(33)
917.18
1 929.14
210.33
3.Grup
(16)
2 116.13
3 769.99
178.15
Kültür Irkı Süt Sığırı
Genel
(82)
1 395.11
2 535.04
181.71
1.Grup
(33)
1 030.00
1 858.48
180.43
2.Grup
(33)
1 423.27
3 106.56
218.27
3.Grup
(16)
1 081.50
2 821.16
260.86
Genel
(82)
1 198.32
2 548.60
212.68
nedenle de borçlanma oranı düşük, kapital
oranları ise yüksek bulunmuştur.
Yapılan araştırmada işletme başına
ortalama 7.33 baş süt ineği olduğu
belirlenmiştir. Ayrıca bu ineklerin %66.44’ü
yerli, %20.60’ı melez ve %12.96’sı ise kültür
ırkıdır. İncelenen işletmeler 1–6, 7–9 ve 10
baştan daha fazla süt sığırına sahip olan
işletmeler olmak üzere üç büyüklük grubuna
ayrılmıştır. 1. grup işletmelerde 5.25 baş, 2.
grup işletmelerde 7.54 baş, 3. grup işletmelerde
ise 11.19 baş süt ineği bulunduğu tespit
edilmiştir.
Araştırmada önce büyükbaş hayvancılığın
geneli, sonra da kültür, melez ve yerli ırk için
ayrı ayrı süt tam maliyet analizi yapılmıştır. Bu
analizler sonucu hem büyükbaş hayvancılığın
geneli hem de süt sığırcılığının üç ırk için de süt
maliyeti bölge satış fiyatının üzerinde olup
melez süt sığırcılığında bu miktar en düşük
bulunmuştur.
İncelenen
işletmelerde
işletmeler
ortalamasında yıllık ortalama süt üretimi 1.
grupta 15 010.15 kg, 2. grupta 22 403.79 kg, 3.
grupta 30 315.00 kg ve genel ortalamada ise 20
971.95 kg’dır. İşletmeler genelinde toplam süt
üretiminin %47.29’unu yerli ırk, %26.29’unu
kültür ırkı, %26.20’sini melez ırk ve %0.22’sini
koyun oluşturmaktadır. Üretilen sütün genel
ortalamada %91.35’inin satıldığı belirlenmiştir.
Kültür ırkı hayvanlarda süt üretimi 5 803.59 kg,
melez hayvanlarda 3 638.19 kg, yerli ırklarda
ise 2 036.71 kg olarak saptanmıştır.
İncelenen işletmelerde hayvancılık rüt
üretim değerinin %44.76’sı yerli, %22.47’si
kültür ve %22.35’i melez ırk süt sığırlarından
elde edilmiştir. Brüt hasılanın %46.32’si süt
sığırcılığı, %38.71’i bitkisel üretim ve
%14.97’si ise diğer üretim faaliyetlerine aittir.
Net hasıla her üç grupta ve genel ortalamada
pozitif bulunmuştur.
Yine benzer şekilde üç ırk için de yem
dönüşüm
oranları
(parasal
olarak)
hesaplanmıştır. Bu oran kültür ırkta %212.68,
melezde %181.71 ve yerli ırkta %170.37 olarak
hesaplanmıştır.
Gerek yukarıdaki bulgular ışığında ve
gerekse araştırmanın tüm aşamalarında yapılan
gözlemler sonucunda aşağıdaki önerilerin
yapılmasında yarar görülmüştür:
Yörede üreticilerin kendi ihtiyaçları
dışında elde ettikleri sütün tamamı İlçe
Kaymakamlığı aracılığıyla Dimes Süt İşleme
Fabrika’sına satılmaktadır. Yüksek girdi
fiyatlarıyla elde edilen sütün çok düşük
fiyatlarla satılması sonucunda çiftçi gelirlerinde
bir düşüş yaşanmaktadır. Son yıllarda süt
üretiminde kullanılan girdi fiyatlarında aşırı
yükselmeler
yaşanmasına
rağmen ürün
fiyatlarının daha düşük fiyatlarda artması,
ülkede süt sığırcılığının gerilemesinde en
önemli etken durumundadır. Piyasada yaşanan
olumsuz gelişmelerin önüne geçilebilmesi ve
çiftçi
gelirlerinde
artış
ve
istikrarın
sağlanabilmesi bakımından, devletin süt
üreticilerine gelir güvencesi sağlaması gerekli
görülmektedir. Bu amaçla, devlet Avrupa
Birliğinde uygulandığı şekilde, süt için bir
“hedef fiyat ” belirleyebilir ve sütün piyasadaki
fiyatı bu hedef fiyatın belirli bir oranda (%)
altına düştüğünde, üreticilere hedef fiyat ile
piyasa fiyatı arasındaki farkı “fark giderici
yardım” şeklinde verebilmelidir. Böylece,
üreticilerin
gelirinde
ürün
fiyatından
kaynaklanan risk ortadan kaldırılarak üretimin
devamı sağlanabilecektir. Ayrıca, uygun ve
düzenli bir kayıt sistemi yerleştirilerek verim
kontrolü yaygınlaştırılmalıdır. Bu amaçla
kaliteli kaba yem ekimi artırıcı teşvikler
yapılmalı ve yetiştiriciler besleme konularında
bilgilendirilmelidir.
Bütün bu bilgiler ışığında üreticilerin
tamamen serbest piyasa şartlarına terk
edilmemesi, üretim ve piyasadaki olumsuz
gelişmelerin etkisiyle çiftçi gelirleri ve süt
üretiminde azalışlar yaratılmaması için yukarıda
belirtilen
önlemlerin
alınması
gerekli
görülmüştür.
Kaynaklar
Anonim, 2001. Tarımsal Yapı (Üretim, Fiyat, Değer). T.C.
Başbakanlık DİE, Ankara.
Anonim, 2002. FAO İstatistikleri. http://www. fao. org. tr.
Anonim, 2003. Tarımsal Yapı (Üretim, Fiyat, Değer). T.C.
Başbakanlık DİE, Ankara.
Anonim, 2004. Tokat Tarım İl Müdürlüğü Proje ve
İstatistik Şube Müdürlüğü Kayıtları, Tokat.
Aras, A., 1988. Tarım Muhasebesi, Ders Kitabı, E.Ü.
Ziraat Fakültesi Yayınları No: 486, İzmir.
22
Karkacıer, O., 1991. Tokat Turhal Sığır Besiciliği
İşletmelerinin Ekonomik Analizi. E.Ü. Fen Bilimleri
Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı,
Basılmamış Doktora Tezi, İzmir.
Şapdeniz, İ., 1993. Ankara Üniversitesi Ziraat Fak. Süt
İnekçiliği Ünitesinin Ekonomik Analizi ve Fiziki
Girdilerin Saptanması Üzerine Bir Araştırma. A.U.
Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim
Dalı, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
Zile Ovası Tarla Arazilerinde Kapitalizasyon Oranının Tespiti Üzerine Bir
Araştırma*
Hasan Aydın
1
Metin Akay1
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu çalışmada, Tokat ili Zile ilçesi ova arazilerinde bulunan tarım işletmelerinin, arazilerinin işletilme
durumlarına (mülk işletmeciliği) ve arazilerin sulanma durumlarına göre (sulu ve kuru) kullanılabilir
kapitalizasyon oranları tespit edilmiştir. Ayrıca araştırma yöresi için ortalama kullanılabilir kapitalizasyon
oranı da hesaplanmıştır. Araştırmada kullanılan veriler, araştırma yöresinde bulunan 87 tarım işletmesinden
anket yöntemi ile toplanmıştır. Toplanan veriler 2004–2005 üretim dönemini içermektedir. İncelenen
işletmelerin %98,79’u mülk işletmeciliği ve %1,21’i ortakçılık şeklinde işletilmektedir. Tarla arazilerinin
%96,46’si ekili arazi, %3,54’ ü ise nadasa bırakılan arazi olarak tespit edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre,
kullanılabilir kapitalizasyon oranı; mülk işletmeciliği yapılan sulu tarla arazilerinde %5,17, kuru tarla
arazilerinde %3,06’dir. Araştırma bölgesinde ortalama kapitalizasyon oranı ise %4,13 olarak bulunmuştur.
Anahtar kelimeler: Kıymet takdiri, arazi rantı, arazi satış değeri, kapitalizasyon oranı
A Research on the Capitalization Rate in the Field Land of the Plain Zile
Abstract : In this study, capitalization rates based on owner operated fields and irrigation, irrigated and dry
land were determined in Zile district of Tokat province. Besides avarage capitalization rates for survey area
was found. The data used in the study were obtained from 87 farms by surveying. The data were collected
through a survey for the year 2004–2005. 8,79 percent of the farms in the survey were owner operated and
1,21 percent were fointly operated. 96,46 percent of the field land were cultivated and 3,54 percent were
follow land. Usable capitalization rate of owner operated and irrigated field land were 5,17 percent and 3,06
percent in dry field land in the study region. The averege capitalization rates of the study region were 4,13
percent.
Key words: Apprasial, land rant, land selling value, capitalization rate
1. Giriş
Tarımsal faaliyet yapılmasına uygun arazi
miktarının fazla bir oranda arttırılamaması,
hatta bazı bölgelerde tarımın bilinçsiz olarak
yapılması
sonucu
arazilerin
verimini
kaybetmesi söz konusu olmaktadır. Nüfusun
kırsal kesimde yaşayan bölümünün azalması,
yani kente göç edenlerin artışı karşısında
teknoloji yetersizliği sebebiyle dekar başına
sağlanan
gelirinin
enflasyon
oranında
artmamakta, artış sağlayan işletmeler ise verim
artışına doğrudan etkili olabilecek yatırımlarda
bulunamamaktadır.
Arazi miktarının arttırılmasının zor olması
ve sermaye yetersizliğinin tarımsal işletmeler
için en önemli etkenlerden olması ve bunların
yanı sıra arazi kıymetlerinin zaman içinde
değişmesi kıymet takdiri konusunun önemini
artırmaktadır.
Kıymet takdiri, genel ekonominin bir dalı
olarak, mal, gelir ve haklara değer biçme
işlemidir (Gülten, 1994). Tarımsal kıymet
takdiri, belli bir amaca yönelik olarak, tarımla
ilgili malların kendilerine yada belli bir süre
kullanım haklarına, onların elde edilme çabaları
* Bu makale, Yüksek Lisans Tezinden özetlenmiştir.
(fedakârlıklar, masraflar) toplam ve marjinal
faydaları ve kullanım durumları ile çeşitli
özelliklerine göre pahasını, genelde para olarak
ortaya koyma tekniğidir (Angın, 1995).
Herhangi bir bölgedeki bir arazi parçasının
kıymetinin tespit edilebilmesi için yapılması
gereken kapitalizasyon oranı tespiti çalışmaları
bölgesel bazda olmaktadır. Bu nedenle, kıymet
takdiri yapılırken en fazla güçlük kapitalizasyon
faiz
oranının
belirlenmesinde
ortaya
çıkmaktadır. Kapitalizasyon faiz oranındaki çok
az değişmeler bile bir arazi parçasının
kıymetinin büyük ölçüde artmasına yada
azalmasına sebep olmaktadır (Birinci, 2001).
Bir teknik olduğundan söz edilen tarımsal
kıymet takdiri, bir bakıma resim tekniğine
benzemektedir. Örneğin; her öğrenciye aynı
tuval, boyalar ve malzemeler verilse ve aynı
resmi yapma eğitiminden geçirilerek aynı teorik
bilgiler verilse bile, her öğrencinin yaptığı
resim birbirinden farklı olmaktadır. O kadar ki
bazen hangi resmin daha güzel olduğu hakkında
dahi fikir birliği sağlanamamaktadır (Angın,
1995).
H.AYDIN, M.AKAY
Muhtelif amaçlı kamulaştırmalar, alımsatım, kredi, vergi, veraset ve intikal, geçiş
hakkı, zarar-ziyan tespiti, envanter, ortaklık
veya şirket teşkili ve diğer uygulamalar
nedeniyle kıymet takdiri konusu gün geçtikçe
önem arz etmektedir. Bu nedenle tarımsal
arazilerin kıymet takdiri, Türkiye’de güncel
konular arasında yerini muhafaza etmektedir.
Özellikle son yıllarda Türkiye’de, baraj, toplu
yerleşim, yol yapımı vb. yatırımlarda geniş
ölçekli kamulaştırmalar yapılırken, tarıma
yönelik yatırım politikaları açısından da ülke
genelinde tarımsal arazi fiyatlarının bilinmesi
ve izlenmesi gerekmektedir (Birinci, 2001).
Arazinin taşınmaz olması, üretimin
sürekliliğinin ve arzının sınırlı olması,
ekonomik bir üretim faktörü olarak da ona
farklı bir özellik kazandırmakta ve değerinin
belirlenmesinde izlenecek yol ve yöntemlerde
diğer mal ve hizmetlere göre farklılık
göstermektedir. Arazinin üniform bir ekonomik
mal olmaması, bölgeden bölgeye, köyden köye,
işletmeden işletmeye hatta parselden parsele
değişik özellik ve değere sahip olması, arazi
alım satımlarının çok sık olarak ortaya
çıkmaması, pazarının iyi organize edilmiş pazar
olmaması gibi özellikler, arazinin değerinin
biçilmesini güçleştirmektedir (Aslan, 2002).
Tokat ili Zile ilçesi ova tarım
işletmelerinde yapılan bu çalışmanın amacı;
yörede kuru ve sulu şartlarda gerçekleştirilen
tarla ürünleri üretiminin rantabilitesi ve arazi
satış değerleri belirlenerek ilçe için ortalama
kapitalizasyon
oranının
tespit
edilmesi
neticesinde, yörede yapılacak herhangi bir
kamulaştırma ve bilirkişilik çalışmalarına
yardımcı olunmasıdır.
Araştırma alanı olarak Tokat ili Zile ilçesi
ova işletmeleri seçilmiştir. İşletme arazisi
içerisinde tarla arazisi oranı yüksek olan
işletmeler seçilmiştir.
2.1. Materyal
Araştırmanın amacı Tokat ili Zile ovası
tarım işletmelerinin sahip olduğu tarla
arazilerinde kapitalizasyon faiz oranının tespiti
olduğundan, yörede bulunan, 45 köyden %15
oranında gayeli örnekleme yöntemi ile
belirlenen 7 köyde faaliyet gösteren 955 adet
tarım işletmesi araştırmada örneğe girebilecek
popülasyonu oluşturmaktadır.
24
Bu popülasyondan tesadüfî örnekleme
yöntemi ile belirlenen 87 işletmeden anket
yoluyla sağlanan veriler, araştırmada kullanılan
esas materyali oluşturmaktadır. Anketler, 2004–
2005 üretim yılını içermektedir.
Bu materyal ile birlikte, yöreye hizmet
götüren Tokat Tarım İl Müdürlüğü ve Zile
Tarım İlçe Müdürlüğü gibi kuruluşların kayıt,
rapor,
istatistik
ve
yayınlarından
da
yararlanılmıştır.
Ayrıca, Türkiye’nin değişik yörelerinde
konu ile ilgili yapılmış araştırma ve
incelemelerin sonuçlarından da büyük ölçüde
2.2. Yöntem
2.2.1. Örnekleme Aşamasında Uygulanan
Yöntemler
2.2.1.1. Örneğe Giren Köylerin Seçiminde
Uygulanan Yöntem
Araştırma alanı belirlendikten sonra, Tokat
Tarım İl Müdürlüğü ile Zile Tarım İlçe
Müdürlükleri yetkilileriyle yapılan görüşmeler
sonucu, Tokat il haritası incelenerek yöredeki
toplam ova köy sayısı (45 adet) belirlenmiştir.
Ancak belirlenen köylerdeki tüm tarım
işletmelerini incelemek gerek maddi, gerek ise
zaman bakımından mümkün olmadığı için
gayeli örnekleme yöntemi ile incelenecek köy
sayısı azaltılmıştır. Tarla arazilerinin toplam
işletme arazisi içerisinde yüksek orana sahip
olduğu 7 köy seçilmiştir.
Bu aşamada örneğe seçilen 7 köydeki
mevcut tarım işletmelerinin kaç tanesine anket
uygulanacağı ve bu işletmelerin hangi
işletmeler olacağını tespit etmek amacı ile Zile
Tarım İlçe Müdürlüğünden gerekli kayıtlar
alınmış ve işletme sahipleri, işletmenin sahip
olduğu tarla arazilerinin sayısı ve büyüklüğü
tespit edilmiştir.
2.2.1.2. Örneğe Giren İşletmelerin Seçiminde
Uygulanan Yöntem
Bu aşamada, örneğe seçilen 7 köyün
kapladığı alandaki 955 adet tarım işletmesi
örnekleme alanı olarak dikkate alınmıştır.
Örnekleme alanını oluşturan tarım
işletmelerinin arazi varlıkları belirlenmiştir.
Arazi büyüklükleri küçükten büyüğe doğru
sıralanıp
popülasyon
tespit
çizelgesi
oluşturulmuştur. Popülasyon tespit çizelgesinin
bir grafiği oluşturularak tabaka sınırları
belirlenmeye çalışılmış ve varyasyon katsayısı
H.AYDIN, M.AKAY
hesabı da yapılarak tabaka sınırları 1-30 da, 31100 da ve 101-+ da olarak belirlenmiştir. Örnek
hacminin belirlenmesinde tabakalı tesadüfî
örnekleme yöntemlerinden Neyman tarafından
önerilen
aşağıdaki
istatistik
formül
kullanılmıştır (Çiçek ve Erkan, 1996):
2
 ( Nh * Sh)
n
N * D   ( Nh * Sh
2
2
)
, D  (d / t ) 2
Eşitlikte;
-Nh; h’ıncı tabakaya ait örnekleme
çerçevesindeki işletme sayısı,
-Sh; h’ıncı tabakadaki verilerin standart
sapması,
-Sh²; h’ıncı tabakadaki verilerin varyansı,
-N; Örnekleme çerçevesindeki işletme
sayısı,
-d; Ortalamadan belirli bir sapma,
-t; Güven aralığı için t tablo değeridir.
Araştırmada
örnek
hacminin
belirlenmesinde, %10 hata ve %95 güven
sınırları içerisinde çalışılmıştır.
Verilerin eşitlikte yerine konulması
neticesinde, araştırmada kullanılacak örnek
hacmi 87 olarak bulunmuştur. Bu örnek
hacminin tabakalara dağıtımında tabakaların
varyansı dikkate alınarak aşağıdaki formül
kullanılmıştır:
n
Nh * Sh
 ( Nh * Sh)
Eşitlikte; n = Toplam örnek hacmidir.
Popülasyonu
oluşturan
işletmelerin
tabakalara göre dağılımı ve her tabakadan
örneğe seçilen işletme sayısı Çizelge 1’dedir.
Çizelge 1. Popülasyonu oluşturan işletmelerin tabakalara göre dağılımı ve her tabakadan örneğe seçilen
işletme sayısı
Tabaka
No
I
II
III
Tabaka
Genişliği
(da)
1-30
31-100
101-+
Arazi
Tabakadaki Standart
Tabaka
Varlığı Ort. İşletme Sayısı Sapma
Ort. (da)
(da)
(adet) (Nh)
(Sh)
14,5
17,1138
492
8,2541
34,5
57,3744
398 19,1824
149,5
159,1406
65 60,1308
TOPLAM
43,5079
955
-
Hangi işletmelere anket uygulanacağının
tespitinde basit tesadüfî örnekleme yöntemi
kullanılmıştır. Bu aşamada, elektronik hesap
makinesinde tesadüfî sayılar oluşturulmuş ve
bunu göre örnek işletmeler belirlenmiştir.
Bunlara ek olarak, örneğe çıkan işletmeler ile
anket uygulanması esnasında, belirlenen
üreticilerden bazılarının bulunamaması veya
ankete katılmak istememeleri ihtimali göz
önüne alınarak her tabakadan örnek hacmin
%10 kadar yedek işletme örneğe seçilmiştir.
2.2.2. Anket Aşamasında Uygulanan Yöntem
Araştırma bölgesinde ulaşımın kolay
olması ve işletmelerde yüz yüze yapılan
görüşmelerin daha güvenilir sonuçlar verdiği
için “Direkt Mülakat Yöntemi” seçilmiştir.
2.2.3. İncelenen İşletmelerin Analizinde
Uygulanan Yöntemler
Anket formları incelenmiş, üreticilerin
verdiği bilgilerin doğruluğu tespit edilip
düzenlendikten sonra bu bilgiler özetlenerek
ortalama değerler hesaplanmıştır. Analiz ve
değerlendirmeye uygun hale getirilen bilgiler
(Nh*Sh)
Nh*(Sh)²
4061,00
7634,58
3908,50
15604,08
33519,75
146449,20
235021,10
414990,10
Varyasyon
Katsayısı
(%)
48,21
33,43
37,78
96,68
Anket
Sayısı
(adet)
23
42
22
87
ışığında arazilerin genel değerlendirmesi;
arazilerin işletilme (mülk) ve sulanma
durumlarına (sulu-kuru) göre yapılmıştır.
2.2.3.1. Kapitalizasyon Oranının Tespitinde
Uygulanan Yöntemler
Kapitalizasyon oranını tespit ederken
“Gelirlerin Kapitalizasyonu” yöntemi seçildiği
için arazilerin rantları tespit edilip bunların
toplamı alınarak belirlenen arazi satış fiyatları
toplamına
oranlanmıştır.
Kapitalizasyon
oranının
tespitinde
aşağıdaki
formül
kullanılmaktadır (Mülayim, 2001).
f 
R1  R2  R3  ....  Rn
K 1  K 2  K 3  ....  K n
Formülde;
- f: Kapitalizasyon faiz oranını,
- R: Arazi rantını,
- K: Arazi satış değeridir.
Kapitalizasyon oranı; arazilerin işletilme
(mülk) ve sulama (sulu-kuru) durumlarına göre
tespit edilmiştir.
Mal sahibi tarafından işletilen mülk
arazilerde rantın hesabında; gayri safi hasıladan
25
H.AYDIN, M.AKAY
(Gh), masraflar (M), müstecir sermayesi faizi
(Mf), idare ücret karşılığı (Iü), el emeği ücret
karşılığı (Eü) ve vergiler (V) çıkartılmıştır.
İncelenen işletmelerde tarla arazilerinin
%98,79’u
mülk
işletmeciliği
şeklinde
işletilmektedir. Bu yüzden yalnızca mülk
işletmeciliği şeklinde işletilen araziler için
hesaplama yapılmıştır. Mülk işletmeciliği
şeklinde işletilen araziler, arazilerin sulanma
durumlarına göre (sulu-kuru), toplam tarla
arazisi içerisindeki payları dikkate alınarak
tartılı ortalama yöntemi kullanılmıştır.
3.Bulgular ve Tartışma
3.1. İncelenen İşletmelerin Sosyo-Ekonomik
Durumu
3.1.1. İşgücü Mevcudu ve Kullanım Durumu
Tarım işletmelerinde gelirin sürekli
olmaması ve genelde aynı bölgede aynı veya
benzer ürünlerin yetiştirilmesi sebebiyle işletme
işgücü ihtiyacının önemli bir kısmını işletme
içinden sağlamak zorunda kalmaktadır. Fakat
bazı durumlarda işletmenin dışarıdan işgücü
ihtiyacı olmaktadır. İncelenen işletmelerde
işgücü mevcudu ve kullanım durumu, işletme
grupları itibariyle Çizelge 2 ve 3’tedir.
Çizelge 2’de görüldüğü gibi işletmelerde
kullanılabilir aile işgücü sırasıyla; 1074,60,
893,25, 1056,75 ve genelde de 982,54 EİB
olarak bulunmuştur.
Çizelge 3 incelendiğinde, işletmelerin
sahip olduğu potansiyel aile işgücünün bir
kısmının işletme dışında değerlendirildiği
görülmektedir. Bu oran işletme gruplarında
değişmekte olup, işletmeler genel ortalaması
%3,95’tir.
İşletmede
kullanılan
toplam
işgücünün %9,63’ünü işletmede kullanılan
geçici ücretli işgücü oluşturmaktadır.
İncelenen işletmelerde, aile işgücü
mevcudunun önemli bir kısmının atıl kaldığı
dikkat
çekmektedir.
Gruplar
itibariyle
kullanılabilir işgücünün sırasıyla %40,70,
%42,00, %38,50’i ve gruplar ortalamasının
%40,67’si atıl durumdadır. Bu oranlara
bakılarak araştırma bölgesinde gizli ve
mevsimlik işsizliğin yaygın olduğu söylenebilir.
Çizelge 2. İncelenen işletmelerde işgücü mevcudu ve kullanım durumu (Ortalama olarak, EİB)
İşletme Grupları
I. Grup (23) II. Grup (42) III. Grup (22) İşl.Ort (87)
İşletmede Kullanılabilir Aile İşgücü
1 074,60
893,25
1 056,75
982,54
İşletme Dışında Kullanılan Aile İşgücü
46,24
35,76
36,99
38,84
İşletmede Kullanılan Aile İşgücü
591,03
482,36
612,92
544,10
Kullanılmayan (Atıl) İşgücü
437,33
375,13
406,84
399,59
İşletmede Kullanılan Geçici İşgücü
42,98
35,73
116,24
58,00
İşletmede Kullanılan Daimi İşgücü
—
—
—
—
Toplam Ücretli İşgücü
42,98
35,73
116,24
58,00
İşletmede Kullanılan Toplam İşgücü
634,01
518,09
729,16
602,11
Çizelge 3. İncelenen işletmelerde işgücü mevcudu ve kullanım durumu (oransal olarak)
İşletme Grupları
I. Grup
II. Grup
III. Grup
(23)
(42)
(22)
Kullanılabilir Aile İşgücü
100,00
100,00
100,00
İşletme Dışında Kullanılan Aile İşgücü
4,30
4,00
3,50
İşletmede Kullanılan Aile İşgücü
55,00
54,00
58,00
Kullanılmayan (Atıl) İşgücü
40,70
42,00
38,50
İşletmede Kullanılan Toplam İşgücü
100,00
100,00
100,00
- İşletmede Kullanılan Aile İşgücü
93,22
93,10
84,06
- İşletmede Kullanılan Geçici Ücretli İşgücü
6,78
6,90
15,94
İncelenen işletmelerde, aile işgücünün bir
kısmının işletme dışında kullanılması ve bunun
yanı sıra önemli bir kısmının da atıl durumda
bulunmasına karşın, yabancı işgücü-ne de yer
verildiği görülmektedir Bu durum, araştırma
26
İşl.Ort
(87)
100,00
3,95
55,38
40,67
100,00
90,37
9,63
yöresinde üretimi yapılan bazı ürünlerin belli
dönemlerde yoğun işgücü gereksinimlerinden
kaynaklanmaktadır. Devamlı ücretli işgücüne
rastlanmayan işletmelerde, işletmede kullanılan
geçici ücretli işgücü işletmeler büyüdükçe
H.AYDIN, M.AKAY
artmakta, buna karşın işletme dışında kullanılan
aile işgücü işletmeler büyüdükçe azalmaktadır.
Araştırma sonucunda, işletmelerde önemli bir
işgücü
potansiyelinin
etkin
olarak
değerlendirilmediği anlaşılmaktadır.
3.1.2. Arazi Mevcudu ve Kullanım Durumu
3.1.2.1. İncelenen İşletmelerin Arazi Varlığı
ve Tasarruf Şekli
İncelenen işletmelerde arazi mevcudu ve
tasarruf şekli incelendiğinde; işletme başına
düşen ortalama işletme arazisi, işletme grupları
itibariyle sırasıyla 20,87 da, 64,53 da, 171,91 da
ve işletme ortalaması ise 80,14 da olarak
hesaplanmıştır (Çizelge 4). Arazi tasarruf
şekline bakıldığında, mülk arazi işletmeciliğinin
toplam işletmecilik içerisinde önemli bir paya
sahiptir. İşletmeler ortalaması itibariyle, işletme
arazisinin %98,79’u mülk ve %1,21’inde
ortakçılık şeklinde gerçekleştiği görülmektedir.
İncelenen işletmelerde kiraya tutulan ve kiraya
verilen arazi yoktur.
Çizelge 4. İncelenen işletmelerde ortalama arazi mevcudu (da) ve tasarruf şekli ( % )
İşletme Grupları
Arazi Tasarruf Şekli
I. Grup (23)
II. Grup (42)
III. Grup (22)
İşl.Ort (87)
da
%
da
%
da
%
da
%
Mülk Arazi
20,87 100,00 64,53 100,00 171,91 97,80 80,14 98,79
Kiraya Tutulan Arazi
0,00
0,00
0,00
0,00
0.00
0,00
0,00
0,00
Ortağa Tutulan Arazi
0,00
0,00
0,00
0,00
3,86
2,20
0,97
1,21
Toplam İşletme Arazisi
20,87 100,00 64,53 100,00 175.77 100,00 81,11 100,00
3.1.2.2. İşletme Arazilerinin Kullanılış
Şekilleri, Sulanma Durumları İle Arazi
Nevi’leri ve Dağılışı
İncelenen işletmelerde meyvecilik ve
sebzecilik
yapılmakla
beraber,
işletme
arazilerinin önemli kısmı tarla bitkileri ekilen
arazilerdir. Tarla arazileri içerisinde çok az
oranda nadasa bırakılan araziye rastlanılmıştır
(Çizelge 5). İncelenen işletmelerde tarla
arazisinin genel ortalamada %96,46’sı ekili
tarla arazisi olup, %3,54’ü ise nadasa
bırakılmıştır.
İncelenen işletmelerde arazilerin sulanma
durumunun verildiği Çizelge 6 incelendiğinde,
tarla arazisinin genel ortalamada %50,57’sini
sulu tarla arazisi oluşmaktadır.
İncelenen işletmelerde genel ortalamada en
fazla buğday yetiştirilmekte olup bunu
şekerpancarı, arpa ve ayçiçeği izlemektedir
(Çizelge 7).
Çizelge 5. İncelenen işletmelerde tarla arazisinin kullanılış şekli
İşletme Grupları
I. Grup (23)
II. Grup (42)
III. Grup (22)
İşl.Ort. (87) (87)
da
%
da
%
da
%
da
%
Ekili Tarla Arazisi
20,44
97,94
62,18
96,36 169,36
96,35
78,25
96,46
Nadas
0,43
2,06
2,35
3,64
6,41
3,65
2,87
3,54
Toplam
20,87 100,00
64,53 100,00 175,77 100,00
81,12 100,00
Çizelge 6. İncelenen işletmelerde arazinin sulanma durumu (da) ve işletme arazisi içerisindeki
dağılımı (%)
İşletme Grupları
I. Grup (23)
II. Grup (42)
III. Grup (22)
İşl.Ort. (87)
da
%
da
%
Da
%
da
%
Sulu Tarla Arazisi
10,38
50,78
30,91
49,71
86,81
51,30
39,62
50,57
Kuru Tarla Arazisi
10,06
49,22
31,27
50,29
82,55
48,70
38,63
49,43
Toplam
20,44 100,00
62,18 100,00 169,36 100,00
78,25 100,00
27
H.AYDIN, M.AKAY
Çizelge 7. İncelenen işletmelerdeki çeşitli ürün gruplarının ekiliş–dikiliş alanları ve toplam ekiliş–
dikiliş alanı içerisindeki dağılımı
İşletme Grupları
ÜRÜNLER
I. Grup (23)
II. Grup (42)
III. Grup (22)
İşl.Ort. (87)
da
%
da
%
da
%
da
%
Buğday
16,76
80,31
48,05
74,67 131,00
74,53
60,76
74,90
Arpa
0,00
0,00
2,52
3,90
4,36
2,48
2,32
2,87
Ayçiçeği
0,00
0,00
2,95
4,57
2,05
1,17
1,94
2,39
Ş. Pancarı
2,98
14,28
3,48
5,39
22,51
12,81
8,16
10,06
Yonca
0,44
2,11
0,00
0,00
0,30
0,17
0,19
0,23
Fiğ
0,17
0,81
1,64
2,54
3,36
1,91
1,69
2,08
Domates
0,00
0,00
0,00
0,00
0,86
0,49
0,22
0,27
Soğan
0,00
0,00
1,16
1,80
2,32
1,32
1,14
1,41
Nohut
0,00
0,00
1,54
2,39
1,82
1,03
1,20
1,48
Tritikale
0,00
0,00
0,00
0,00
0,41
0,23
0,10
0,12
Karpuz
0,00
0,00
0,00
0,00
0,23
0,13
0,06
0,07
Mısır
0,09
0,43
0,84
1,30
0,14
0,08
0,47
0,58
Nadas
0,43
2,06
2,35
3,64
6,41
3,65
2,87
3,54
TOPLAM
20,87 100,00
64,53 100,00 175,91 100,00
81,21 100,00
3.2. Zile Ovası Tarla Arazilerinde
Kapitalizasyon Oranının Tespiti
3.2.1. Gayrisafi Hasıla (Gh)
Gayrisafi hasıla; İşletmelerde bir üretim
döneminde mal ve hizmetlerin değeridir.
Gayrisafi
hasıla;
rant,
üretimin
gerçekleşebilmesi için yapılan masraflar,
müstecir sermayesi faizi karşılığı, idare ücret
karşılığı ve el emeği ücret karşılığının
toplamından oluşmaktadır.
İncelenen
işletmelerde
kuru
tarla
arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri
incelendiğinde; en fazla toplam gelir buğdaydan
elde edilmekte olup, bunu tritikale ve nohut
izlemektedir (Çizelge 8). Sulu tarla arazilerinde
ise, genel ortalamada en fazla toplam gelir
domatesten elde edilmekte olup, bunu
şekerpancarı ve karpuz izlemektedir (Çizelge
9). İncelenen işletmelerde ortalama olarak
belirlenen
gayrisafi
hasıla
değerleri
incelendiğinde ise; genel ortalamada sulu tarla
arazilerinden elde edilen dekara gayrisafi hasıla
kuru tarla arazilerinin iki katından biraz fazladır
(Çizelge 10).
Çizelge 8. İncelenen kuru tarla arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri (YTL/da)
Ana Ürün
Ekiliş
Ekilişlerin
Yan Ürün
Toplam
Yetiştirilen
Alanı
Ağırlıklı
Gelir*
Gelir
Verim
Fiyat
Ürünler
(da)
Ortalaması (%)
(YTL/da)
(YTL/da)
(kg/da)
(YKr/kg)
Buğday
36,46
94,38
360
30
54,00
162,00
Arpa
1,39
3,60
280
25
35,00
105,00
Tritikale
0,06
0,16
280
30
42,00
126,00
Nohut
0,72
1,86
140
75
17,50
122,00
TOPLAM
38,63
100,00
159,15
*Üreticiler yan ürünler hakkında elde ettikleri toplam geliri vermişlerdir
3.2.2. Üretim Masrafları
Arazinin gayrisafi hasılası bulunduktan
sonra sıra rantı bulmaya gelmiştir. Rant
bulunurken gayrisafi hasılası’dan masrafların
çıkartılması gerekir.
a- Çiftlik dışından sağlanan üretim girdileri
(tohum, yem, tarımsal ilaçlar, vb.) hizmetlerin
giderleri,
28
b- Sabit sermayelerin amortisman, sigorta,
tamir ve bakım giderleri,
c- Müstecir sermayesi faizi,
d- İdare ücret karşılığı,
e- El emeği ücret karşılığı
f- Vergiler.
H.AYDIN, M.AKAY
Çizelge 9. İncelenen sulu tarla arazilerinde belirlenen gayrisafi üretim değeri (YTL/da)
Ana Ürün
Ekiliş
Ekilişlerin
Yan Ürün
Toplam
Yetiştirilen
Alanı
Ağırlıklı
Gelir*
Gelir
Verim
Fiyat
Ürünler
(da)
Ortalaması (%)
(YTL/da)
(YTL/da)
(kg/da)
(YKr/kg)
Buğday
24,30
61,33
550
30
82,50
247,50
Arpa
0,93
2,35
345
25
43,13
129,38
Pancar
8,16
20,59
5 500
10
18,50
568,50
Ayçiçeği
1,94
4,90
265
35
92,75
Soğan
1,14
2,88
1 220
15
183,00
Nohut
0,48
1,21
160
75
20,15
140,15
Mısır
0,47
1,19
3 040
10
304,00
Fiğ
1,69
4,27
146
30
43,80
Domates
0,22
0,55
5 250
20
1 050,00
Karpuz
0,06
0,15
2 400
15
360,00
Yonca
0,19
0,48
620
20
124,00
Tritikale
0,04
0,10
320
30
48,00
144,00
TOPLAM
39,71
100,00
295,94
*Üreticiler yan ürünler hakkında elde ettikleri toplam geliri vermişlerdir
Çizelge 10. İncelenen işletmelerde belirlenen gayrisafi hâsıla (YTL/da)
Mülk Arazi
Kuru Tarla Arazisi
Sulu Tarla Arazisi
Araziden Elde Edilen Gayrisafi Üretim Değeri (H)
159,15
295,94
Üretim İçin Tekrar İşletmede Kullanılan (İk)
39,79
44,67
Gayrisafi Hasıla (Gh=H-İk)
119,36
251,27
3.2.2.1. Masraflar (M)
Rantın
hesaplanmasında,
gayrisafi
hâsıladan çıkarılacak olan masraflar şu
unsurlardan oluşmaktadır:
a- Sabit Sermayelerin Amortisman,
Sigorta, Tamir ve Bakım Masrafları: Aletmakinelerin tamir ve bakım masrafları
amortismanla çok yakından ilgilidir. Çünkü,
tamir ve bakım masraflarının yüksekliği
amortismanı
düşürecektir.
Bu
nedenle,
amortisman ile tamir ve bakım masrafları için
birlikte bir % saptanması ve böylece hesaba
katılması daha uygundur (Mülayim, 2001).
Amortisman, sigorta, tamir ve bakım
masraflarının her üçü için alet ve makine
sermayesinden incelenen tarlaya düşen kısmın
% 15-20’sinin alınabileceği belirtilmektedir
(Özçelik, 1983). Araştırmada bu masraflar için
alet ve makine sermayesinin %15’i alınarak
hesaplanmıştır.
bMütedavil
(Döner)
İşletme
Sermayelerinin
Tümden
Karşılanması:
Araştırmada bu masraf unsurları içerisinde
tohumluk, gübre, ilaç ve su bedeli vardır.
c- Çiftlik Dışından Sağlanılan Hizmetlerin
Parasal (Nakdi) Karşılıkları: Bunların en
önemlileri, veteriner, ilaç, suni tohumlama,
harman makinesi vb. hizmetlerdir (Özçelik,
1983). Araştırmada hayvansal üretim ile ilgili
masraf kalemleri dahil edilmemiştir.
İncelenen işletmelerde belirlenen masraflar
Çizelge 11 'de verilmiştir.
3.2.2.2. Müstecir Sermayesi Faizi (Mf)
Müstecir (işletme) sermayesi, arazi
sermayesini etken bir şekle sokmak için
kullandığımız “Hayvan Sermayesi”, “Alet
Makine Sermayesi” ve “Döner İşletme
Sermayesi”nden oluşmaktadır. Araştırmamızda
hayvan sermayesi dikkate alınmamıştır.
Müstecir
sermayesinin
kıymeti
bulunduktan sonra, bu sermayenin faiz karşılığı
hesaplanır. Bu sermayeye uygulanması gereken
faiz oranına gelince, bu oran genellikle
kapitalizasyon faiz oranından daha yüksektir.
Çünkü daha rizikoludur. Tarımsal kredilere
uygulanan faiz oranının yarısı bir oran
alınabilir. Tarımsal kredilere uygulanan faiz
oranı tam değil de, yarısının alınmasının
nedeni; müstecir, sermayesinin hepsinin bir yıl
süreyle işletmede bulunmamasıdır. Bunun için,
ortalama 6 aylık bir süre kabul edilmiş ve ona
göre hesaplama yapılmıştır (Mülayim, 2001).
29
H.AYDIN, M.AKAY
Çizelge 11. İncelenen işletmelerde belirlenen masraflar (YTL/da)
Sabit Sermayelerin Amortisman, Sigorta, Tamir ve Bakım Masrafları (1)
Döner İşletme Sermayelerinin Tümden Karşılanması(2)
Çiftlik Dışından Sağlanan Hizmetlerin Parasal Karşılığı (3)
Toplam Masraflar (M) (1+2+3)
Yapılan Masrafların H İçerisindeki Payı (%)
Mülk Arazi
Kuru Tarla Sulu Tarla
Arazisi
Arazisi
21,81
35,99
30,54
47,87
6,96
10,97
59,31
94,83
49,69
37,74
Müstecir sermayesi faizini bulmak için
T.C. Ziraat Bankası’nın tarımsal krediler
uyguladığı %20 faiz haddinin yarısı olan %10
faiz haddi kullanılmıştır. Yapılan hesaplamalar
sonucu bulunan müstecir sermayesi faiz
karşılığı Çizelge 12’de verilmiştir.
belirlenmiştir. Ardından incelenen yörede
tarımsal işlerde çalışan yabancı erkek işçilere
ödenen ortalama günlük yevmiyenin 25 YTL
olduğu tespit edilmiştir. Yapılan hesaplama
sonucu bulunan el emeği ücret karşılığı Çizelge
12’de verilmiştir.
3.2.2.3. İdare Ücret Karşılığı (İü)
Tarım işletmelerinde işletme yöneticisi
genellikle işletmenin sahibidir, bu yüzden idare
ücret karşılığı bölge şartlarına uygun alınan
tahmini bir bedeldir. Uygulamada bu karşılık,
gayrisafi hâsılanın (Gh) belirli bir %’si alınması
karşılığı bulunmaktadır. Büyük bir miktar
tutmadığından bilânço sonuçlarına fazla bir
etkisi yoktur (Mülayim, 2001). İdare ücret
karşılığı olarak genellikle gayrisafi hâsılanın
%2-7’si arasında bir oran alınmaktadır. Mal
sahibi tarafından işletilen işletmelerde %3-7,
ortakçılıkta %3-5, kiracılıkta ise %2-5 oranında
bir oran alınmaktadır. Artova’da yapılan bir
araştırmada %3 alınmıştır (Aslan, 2002). Adana
ili Seyhan ilçesinde yapılan araştırmalarda %5
oranı
kullanılmıştır
(Demircan,
1991).
Araştırma bölgesinde kuru ve sulu üretim
birbirine
yakın
değerlerde
olduğundan
Artova’dan biraz farklılık göstermektedir.
İşletmeci daha fazla vakit ve emek
harcamaktadır, su yüzden araştırma-mızda %
4’lük değerin daha uygun olacağı düşüncesi ile
%4 alınmıştır. Yapılan işlemler sonucu, işlenen
işletmelerde ortalama olarak belirlenen idare
ücret karşılığına Çizelge 12’de yer verilmiştir.
3.2.2.5. Vergiler. (V)
Gayrisafi hasıla hesaplanırken vergiler
dikkate alınır. Bu vergiler “Çiftçi Mallarını
Koruma Meclisi” tarafından her yıl belli başlı
ürünler için belirlenir. Vergilere Çizelge 12’de
yer verilmiştir.
3.2.2.4. El Emeği Ücret Karşılığı (Eü)
İncelenen yörede işgücü ihtiyacı genellikle
işletme içerisinden sağlanmaktadır. Bazı
durumlarda
yabancı
işgücüne
ihtiyaç
duyulmaktadır. İhtiyaç duyulduğu zamanlarda
işçi tutulup işletmenin üretimine devam
edilmektedir. Anket esnasında ve çeşitli
kaynaklardan
faydalanılarak
yetiştirilen
ürünlerin işgücü ihtiyacı yaklaşık olarak
30
3.2.3. Arazilerin Rantları (Yıllık Ortalama
Net Gelirleri)
Rant, gayrisafi hasıladan üretim için
gerekli olan masrafların çıkartılması sonucu
hesaplanan net gelirdir.Yapılan işlemler sonucu,
incelenen
işletmelerde
ortalama
olarak
belirlenen arazi rantları Çizelge 12’de
verilmiştir. İncelenen işletmelerde ortalama
olarak belirlenen arazi rantları kuru ve sulu
arazilerde farklılık göstermektedir. Kuru tarla
arazilerinde rantın Gh’ya oranı %25,63 iken,
sulu tarla arazilerinde bu oran %37,20’dir.
3.2.4. Arazilerin Satış Değeri
Arazi fiyatları, diğer ekonomik mallarda
olduğu gibi arz ve talebe göre, pazarda normal
şartlar altında oluşmadığından arazinin pazar
fiyatı, arazinin verimlilik değeri ve üretime
katkısı hakkında kesin bilgi verememektedir
(Özçelik, 1983). Araştırmada arazinin değerinin
daha önceki yıllarda nasıl bir seyir izlediğine
bakılarak karar verilmiştir.
İncelenen tarla arazilerinin değerlerinin
belirlenmesinde, arazi sahiplerinin sözlü
beyanları, bölgede yakını olup ta bu konu
hakkında bilgi verebilecek kişiler ile benzer
niteliklere sahip diğer arazilerin satış fiyatları
dikkate alınmıştır.
H.AYDIN, M.AKAY
Çizelge 12. İncelenen işletmelerde ortalama olarak belirlenen arazi rantları (YTL/da)
Mülk Arazi
Kuru Tarla Arazisi
Sulu Tarla Arazisi
Gayrisafi Hasıla
(Gh)
119,36
251,27
Masraflar
(M)
59,31
94,83
Müstecir Sermayesi Faizi (Mf)
8,45
19,38
İdare Ücret Karşılığı
(İü)
4,77
10,05
El Emeği Ücret Karşılığı (Eü)
14,74
32,05
Vergiler
(V)
1,50
1,91
Arazi Rantı
(R)
30,59
93,05
R' nin Gh İçerisindeki Oranı (%)
25,63
37,03
Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen sulu
tarla arazilerinin cari satış değeri 1 000 YTL/da
ile 2 250 YTL/da arasında değişmekte olup,
ortalama 1 800 YTL/da olarak tespit edilmiştir.
Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen kuru
tarla arazilerinin cari satış değeri 500 YTL/da
ile 1 250 YTL/da arasında değişmekte olup
ortalama 1 000 YTL/da olarak tespit edilmiştir.
3.2.5. Kapitalizasyon Oranının Saptanması
İncelenen işletmelerde kiracılık olmadığı
için ve ortakçılıkta (%1,21) çok az olması
nedeniyle yeterli değişkene ulaşılamamış ve bu
şekilde işletilen araziler için kapitalizasyon
oranı hesaplanmamıştır.
Mülk işletmeciliği şeklinde işletilen
işletmeler, kuru ve sulu olmak üzere iki grup
altında incelenmiş olup, kapitalizasyon oranı
arazilerin
sulanma
durumlarına
göre
hesaplanmıştır. Mülk işletmeciliği şeklinde
işletilen sulu tarla arazilerinde, arazilerin
rantları ve satış değerleri dikkate alınarak
kapitalizasyon oranları;
- Sulu tarla arazilerinde;
f 
93,05
 %5,17
1 800,00
- Kuru tarla arazilerinde ise;
f 
30,59
 %3,06 olarak hesaplanmıştır.
1 000,00
4. Sonuç
Tarımsal üretimin araziye bağımlı olması
sebebiyle arazilerde bu bağımlılık mertebesinde
değer artışı olmaktadır.
Arazilerin
değerlerinin
belirlenmesi
aşamasında,
kapitalizasyon
oranının
belirlenmesi önemli yer tutmaktadır. Bu
araştırmada,
belli
başlı
değer
biçme
yöntemlerini kullanarak Tokat İli Zile ilçesinde
tarla arazilerinde kapitalizasyon oranı bölgedeki
tarla arazilerinin sulanma durumlarına göre
kapitalizasyon oranları ile bölge için ortalama
olarak hesaplanmıştır. Yörede uygulanabilecek
bulunmaya çalışılmıştır Yapılan bu ortalama
kapitalizasyon
oranı,
tartılı
ortalama
kullanılarak %4,13 olarak tespit edilmiştir.
Kaynaklar
Angın, N., 1995. “Tarım Arazilerinde İrtifak
Kamulaştırmalarına Yönelik Kıymet Takdiri ve Bir
Örnek Olay”. Kooperatifçilik Dergisi, Sayı:110,
Ankara
Aslan, İ., 2002. Tokat İli Artova İlçesi Tarla Arazilerinde
Kapitalizasyon Faiz Oranının Tespiti Üzerine Bir
Araştırma. GOÜ. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım
Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
(Yayımlanmamış), Tokat.
Birinci, A., 2001. Erzurum ve Erzincan İllerinde Tarla
Arazilerinde
Kapitalizasyon
Faiz
Oranının
Saptanması Üzerine Bir Araştırma. Ata.Ü. Fen
Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı,
Doktora Tezi (Yayımlanmamış), Erzurum.
Çiçek, A, Erkan, O. 1996. Tarım Ekonomisinde Araştırma
ve Örnekleme Yöntemleri. GOÜ. Ziraat Fakültesi
Yayınları No:12, Ders Notları Serisi No:6, Tokat.
Demircan, M., 1991. Adana İli Seyhan ve Yüreğir İlçeleri
Kamulaştırma Bölgesindeki Tarla Arazilerinin
Kıymet Takdirinde Uygulanabilir Kapitalizasyon
Faiz Oranının Tespiti Üzerine Bir Araştırma. Ç.Ü.
Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim
Dalı, Yüksek Lisans Tezi (Yayımlanmamış), Adana.
Gülten, Ş., 1994. Kıymet Takdirinde Gelir ve Piyasa
Değeri Yöntemi (Bilirkişilik). Ata.Ü. Ziraat
Fakültesi Ders Notları No: 77, Erzurum.
Mülayim, Z.G., 2001. Tarımsal Değer Biçme (Genel-ÖzelYasal). Yetkin Yayınları, Ankara.
Özçelik, A., 1983. Kıymet Takdirinde Kullanılan Bazı
Faktörlerin Çubuk Ovası Tarla Arazilerinde
Saptanması. A.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım
Ekonomisi Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi
(Yayımlanmamış), Ankara.
31
Kuru Soğanda Üretim - Fiyat Etkileşimi
Gülistan Erdal1
Hilmi Erdal2
2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat Meslek Yüksekokulu, Teknik Programlar Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu çalışmada, Türkiye’de kuru soğan üretiminde, üretim miktarı - fiyat ilişkisi gecikmesi dağıtılmış
modellerden Koyck modeli ile analiz edilmiştir. Çalışma 1975-2006 dönemini kapsamaktadır. Koyck
modelini oluşturmak için kuru soğan üretim miktarı bağımlı değişken, kuru soğan fiyat serisi ve fiyat
serisinin gecikmeli değerlerinden oluşan seriler açıklayıcı değişken olarak dikkate alınmıştır. Koyck
modelinden elde edilen sonuçlarına göre, kuru soğan üretimi geriye doğru en fazla beş yılın fiyatından
etkilendiği, kuru soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir
düzeyde bir etkiye neden olması için gereken zamanın 1,19 yıl olduğu belirlenmiştir. Araştırmadaki diğer bir
bulgu ise, incelenen dönem için, cari yılda kuru soğan fiyatlarındaki bir YTL’lik artış üretimi 1,076 ton
artırırken, bir önceki dönemdeki fiyatlardaki bir YTL’lik artış kuru soğan üretimini 1,040 ton artırmaktadır.
Kuru soğan fiyatlarının ikinci dönem gecikmeli değerlerindeki bir birimlik artış ise kuru soğan üretimini
1,021 ton artırmaktadır. Fiyatların gecikmeli değerlerindeki değişmenin üretim üzerinde pozitif etki yaptığı
ancak bu etkinin giderek azaldığı tespit edilmiştir. Alım satımının serbest piyasa şartlarında gerçekleştiği
kuru soğan üretiminde sürdürülebilir bir büyüme oluşması ve arzu edilen kazancın elde edebilmesi için planlı
üretime geçilmelidir.
Anahtar Kelimeler : Kuru soğan, Koyck modeli
The Interaction between Production and Prices for Dry Onion
Abstract: In this study, the relation between production level and prices in dry onion production is examined
with the help of Koyck Model, one of the Distributed Lag Models. The study covers the period 1975-2006.
To develop the Koyck Model, the production level of dry onion was considered as dependent variable and the
price series consisting of dry onion prices and lagged price series are considered as explanatory variables.
Based on the results of Koyck Model, it was determined that production was affected by maximum five
years’ prices backwards, and for an effective impact of the change in dry onion prices on dry onion
production, the mean lag was 1,19 years. The other finding of the study is that, for the examined period, one
YTL increase in dry onion prices led to rise the production with 1,076 tons more in current year, in the
previous period, one point rise in the prices raises the production 1,040 tons more. Also, one point rise in
delayed values of dry onion prices in second period raises the production 1,021 tons more. It is determined
that the change in delayed values of dry onion prices has a positive effect on production but this effect
reduces gradually. A planned-production process should be executed for a sustainable growth and a more
profitable process of dry onion production, which is traded in the conditions of open market.
Keywords: Dry onion, Koyck model
1. Giriş
Tarımsal ürünlerde fiyat oluşumu tarım
dışı ürün piyasalarından farklıdır. Örneğin,
sanayi sektöründe işletmeciler marjinal maliyet
marjinal gelir eşitliğinde fiyatları ve üretim
düzeyini belirleyebilirken, tarım sektöründe
üreticiler bunu çoğunlukla belirleyemezler
(Çivi, 1977). Nitekim tarımsal ürünlerde fiyat
oluşumu piyasada genellikle üreticilerin etkisi
dışında gerçekleşmektedir. Diğer bir ifade ile,
tarımsal
ürün
fiyatlarının
oluşumunda,
üreticilerin buna bağlı olarak da maliyetlerin
etkisi oldukça kısıtlıdır. Üretici oluşan fiyatı bir
veri olarak kabul etmek durumundadır. Çünkü
bir yıla ilişkin tarımsal ürün fiyatını o yılın
maliyetleri değil, toplam arzı ve talebi
belirlemektedir. Bununla beraber, kısa dönemde
tarım
ürünlerinin
arzı
hemen
hiç
değiştirilemediğinden, fiyat oluşumunda talep
daha belirleyicidir.
Diğer taraftan tarımsal üretimin genel
özelliği nedeniyle iklim koşullarından çok fazla
etkilenmesi, hastalık ve zararlıların da etkisiyle
ürün arzında yaşanan dalgalanmaları da
beraberinde getirmektedir. Bu durumda ürünün
bol olduğu yıllar fiyat düşük, ürünün az olduğu
yıllar ise fiyat yüksek oluşmaktadır. Tüm
bunların yanında, Türkiye’de üreticilerin eğitim
düzeyi düşük olması, daha çok geleneksel
anlamda üretim yapmaları ve işletmelerin
küçük ölçekli olması nedeniyle iyi bir üretim
planlaması yapamamaları, etkin pazarlama
organizasyonlarını
oluşturamamaları
gibi
nedenler de fiyat belirsizliklerini artırmaktadır.
Sonuçta üretici üretim kararını, veri olarak
kabul ettiği bir önceki üretim dönemindeki
fiyatlara bakarak almaktadır. Bu olayın sürekli
devam etmesi sonucu ortaya çıkan durum
ekonomi literatüründe Örümcek Ağı Teoremi
(Cobweb Teoremi) olarak yer almaktadır
(Türkay,1996).
Tarımsal ürünlerin üretimindeki bu
özellikler ya da farklılıklar, üretim miktarıfiyat ilişkisi araştırmalarına sıkça konu
olmaktadır.
Bu çalışmada üretim miktarı ve fiyat
ilişkisini araştırmak için kuru soğan ürünü
seçilmiştir. Bu ürün kendi geçmiş fiyat
değerlerinden
etkilenen,
destekleme
kapsamında olmayan, üreticinin kendi başına
üretim kararı aldığı ve serbest piyasa
koşullarının
hakim
olduğu
piyasalarda
pazarlanan bir üründür. Dolayısıyla kuru
soğanın bu özellikleri nedeniyle üretim ve
fiyatlarında dalgalanmalar görülmektedir.
Diğer taraftan kuru soğan ekonomi
literatüründe örümcek ağı teoremini açıklamada
sıkça örneği verilen bir üründür. Eğer kuru
soğan üretimi yetersiz ise piyasada fiyatları
yükselecek fakat bu yüksek fiyat gelecek yılki
kuru soğan üretimini artıracaktır. Bu bakımdan,
bugünkü kuru soğan talebi carî fiyatların bir
fonksiyonu olduğu halde, arz miktarı bir önceki
yıl fiyatının bir fonksiyonu olacaktır. Yani,
Yt = f ( Pt-1 )’dir.
Denklem de,
Yt : t dönemi kuru soğan arzını
Pt-1: bir önceki dönem kuru soğan fiyatını
ifade eder.
Bu durumda piyasa dengesi;
D(Pt ) = S (Pt-1) eşitliğinde oluşacaktır.
Örümcek ağı teoremi gereği kuru soğan
üretimi
piyasa
fiyatlarının
gecikmeli
değerlerinden etkilenmektedir. Nitekim bu
çalışmada, Türkiye’de 1975-2006 döneminde
kuru soğan arzı ve fiyatı arasında yapılan
korelasyon analizinde, korelasyon katsayısı
0,92 olarak hesaplanmıştır. Korelasyon
katsayısının bu denli yüksek bulunması, kuru
soğan üretimi ile fiyatları arasında yeterli ve
yüksek düzeyde bir ilgi olduğunu istatistiksel
olarak da desteklemektedir.
Çalışmada kuru soğan üretim miktarı ve
fiyat etkileşimini ortaya koymak için yaygın
olarak kullanılan Koyck modeli (Koyck, 1954)
38
uygulanmıştır. Türkiye’de Koyck modeli
kullanılarak tarımsal ürün – fiyat ilişkisini
inceleyen çalışmalar yapılmıştır. Yurdakul
(1998) tarafından yapılan çalışmada, 1985-1997
yılları arasında Pamuk üretimi ile Pamuk
fiyatları arasındaki ilişki Koyck yaklaşımı ile
incelenmiştir. Eraktan ve ark.(2004) tarafından
yapılan bir çalışmada da doğrudan gelir desteği
ve
katma
değer
arasındaki
ilişkinin
incelenmesinde Koyck modeli kullanılmıştır.
Dikmen (2005), tarafından yapılan çalışmada,
1982-2003 döneminde tütün üretimi ile fiyatı
arasındaki ilişki Koyck modeli ile incelenmiştir.
Erdal (2006), tarafından yapılan çalışmada
1975-2004 yılları arasında domates üretim
miktarı ve domates fiyatları arasındaki ilişkisi
Koyck modeli ile incelenmiştir.
Çalışma,
tamamen
serbest
piyasa
koşullarının
hakim
olduğu
piyasalarda
pazarlanan kuru soğan üretim miktarı - fiyat
ilişkisini inceleyerek, üreticilerin fiyatlara karşı
duyarlılıklarını ortaya koyması açısından
önemli görülmektedir. Bu sayede bu ürüne
yönelik olası bir üretim, fiyat ve pazarlama
politikaları hazırlığında, etkin yöntemlerin
ortaya konulabilmesi için yapılacak çalışmalara
kaynak oluşturacağı düşünülmektedir.
Çalışmada kuru soğan üretim miktarı ve
çiftçinin eline geçen fiyatlara ilişkin veriler
Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK,2007)
istatistik göstergelerden elde edilmiştir. Ürüne
ait veriler yıllık zaman serisi olarak
düzenlenmiş
ve
1975-2006
dönemini
kapsamaktadır.
Analiz aşamasında sağlıklı sonuçların elde
edilebilmesi için üretim ve fiyat serilerin
değişik formları test edilmiş ve en uygun form
dikkate alınmıştır. Sonuçta analizler, logaritmik
dönüşümü alınmış verilerle yapılmıştır.
Gecikmesi dağıtılmış modeller, ekonomik
birimlerin
(tüketici
ve
üretici
vb.)
davranışlarının uygun dinamik modellere
dayandırarak analize imkan vermesi açısından
ekonomi literatüründe önemli bir yere sahiptir.
Gecikmesi dağıtılmış modeller, açıklayıcı
değişkenin sadece bugünkü değerini değil,
geçmiş yıllardaki değerlerini de kapsamaktadır
(İşyar,1999). Gecikmesi dağıtılmış modellerden
Koyck
modeli,
bağımsız
değişken
gecikmelerinin bağımlı değişkeni belirli bir
ağırlıkta etkiledikleri ve söz konusu gecikme
G.ERDAL, H.ERDAL
ağırlıklarının da geometrik olarak azaldığı
varsayımından hareketle, modeli indirgenmiş
bir hale getirerek, regresyon denkleminin
tahmin edilmesini sağlar (Koyck,1954, Erdal,
2006).
3. Türkiye’de Kuru Soğan
Dünyadaki hızlı nüfus artışı kuru soğan
üretim miktarında da sürekli bir artış meydana
getirmektedir. Nitekim 1990’lı yıllarda yaklaşık
35-40 milyon ton olan kuru soğan üretimi 2006
yılında yaklaşık 62 milyon ton civarına
ulaşmıştır (FAO,2008). Türkiye kuru soğan
üretiminde Hindistan ve ABD’den sonra
üçüncü sırada yer almaktadır.
Dünya kuru soğan üretiminin 2006 yılı
itibariyle
%3’ü
Türkiye
tarafından
gerçekleştirilmektedir. Yine 2006 yılı itibariyle
Türkiye’de toplam 236 335 ha’lık yumru
bitkiler alanının %28’i kuru soğan için
kullanılmış ve 2006 yılında 1,8 milyon ton kuru
soğan üretimi gerçekleştirilmiştir (TUİK,2007).
Türkiye’de Doğu Anadolu Bölgesi hariç
hemen her bölgede kuru soğan yetiştiriciliği
yapılmakla beraber, yoğun olarak İç Anadolu,
Akdeniz’in Doğusu, Orta Karadeniz ve
Marmara
Bölgesi’nde
yapılmaktadır.
Türkiye’de en fazla kuru soğan üretimi yapılan
il toplam kuru soğan üretiminin %13’ünü
sağlayan Amasya’dır. Amasya’nın üretiminin
büyük
bir
kısmı
Suluova
yöresinde
yapılmaktadır. Amasya’dan sonra diğer önemli
iller Ankara-Polatlı (%12), ve BursaKaracabey’dir (%7)(Karahocagil,2003).
Türkiye’de kuru soğan verimi 2006 yılı
itibariyle 2696,6 kg/da olup bu değer dünya
ortalamasının (1845,1 kg/da) üzerindedir. Diğer
taraftan 27 üyeli AB veriminden (2841,1kg/da)
düşüktür (FAO, 2008). Türkiye’de kuru soğan
verimi yıllar itibariyle artmıştır (Şekil 1).
3000
kg/da
2500
2000
1500
1000
500
0
1975
1980
1985
1990
1995
2000
2005
Şekil 1. Türkiye’de yıllar itibariyle kuru soğan verimi
Kuru soğan dış ticaretine bakıldığında,
2005 yılı itibariyle Türkiye 109,12 ton kuru
soğan ihracatı gerçekleştirilmiştir. İhracat
yapılan ülkelerin başında Rusya, Suudi
Arabistan ve Irak gelmektedir.
Kuru soğan serbest piyasa koşullarında
pazarlanan ve fiyatları serbest piyasa
koşullarında oluşan bir üründür. Kuru soğan
için herhangi bir tarımsal destekleme politikası
uygulanmamaktadır. Üretici kuru soğan
üretimini bir önceki üretim dönemindeki
fiyatlardaki değişime göre belirlemektedir. Bu
bağlamda kuru soğan fiyatları ve üretimi
oldukça dalgalı bir yapı göstermektedir.
Özellikle 1994 yılından sonra Türkiye’deki
kuru soğan üretimindeki artış ve azalışlar daha
sık yaşanmaya başlamıştır. Türkiye’de yıllar
itibariyle kuru soğan üretim miktarı ve reel fiyat
seyri Şekil 2’de verilmiştir.
39
Üretim Miktarı
(ton)
Reel Fiyat
(TL/kg)
50,0
45,0
40,0
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
3000000
2500000
2000000
1500000
1000000
500000
2005
2003
2001
1999
1997
1995
1993
1991
1989
1987
1985
1983
1981
1979
1977
1975
0
Şekil 2. Türkiye’de yıllar itibariyle kuru soğan üretim miktarı ve reel fiyat seyri
4. Araştırma Bulguları
Kuru soğan için gecikmesi dağıtılmış
model Eşitlik (1)’de oluşturulmuştur.
Çalışmada farklı gecikme uzunluklarında
belirlenen Schwarz değerleri Çizelge 1’de
verilmiştir.
Qt = α + β0 Pt + β1 Pt-1 + β2 Pt-2 + …..+ βk Pt-k + ut (1)
Çizelge 1- Schwarz kriterine göre gecikme
uzunluğu değerleri
Gecikme Uzunluğu Schwarz Değeri
k=1
5,65
k=2
8,64
k=3
10,96
k=4
14,40
k=5
10,80
k=6
11,26
k=7
12,94
Modelde;
Qt = t dönemindeki Kuru soğan üretimini (Ton)
Pt = t dönemindeki
Kuru soğan Fiyatını
(YTL/kg) göstermektedir.
Koyck
modelinin
oluşturulabilmesi
amacıyla kuru soğan fiyatı serisinin gecikmeli
değerinin (gecikme uzunluğunun) belirlenmesi
gerekmektedir. Gecikmesi dağıtılmış bir
modelde gecikme uzunluğunu belirlemek için
yaygın olarak Schwarz kriteri kullanılır.
Schwarz değerini en küçük yapan değer tespit
edilerek
gecikme
uzunluğu
bulunur
(Gujarati,2001). Bu aşamada dağıtılmış
gecikmenin biçimi konusunda herhangi bir
sınırlama koymadan, çok büyük bir k (gecikme
uzunluğu) değeriyle başlanarak, bu süre
kısaltıldığında modelin önemli bir bozulmaya
uğrayıp uğramadığı gözlenir (Davidson ve
Mackinnon, 1993).
Çizelge 1’den de görülebileceği gibi en
düşük Schwarz değeri 5 gecikme uzunluğunda
elde edilmiştir. Buna göre kuru soğan
fiyatlarının kuru soğan üretimine olan etkisi 5
yıldan sonra sıfır olmaktadır. Belirlenen
gecikme uzunluğuna göre incelenen dönemde
kuru soğan üretimi ile fiyatı arasındaki ilişki,
(1) nolu Eşitlikteki model, en küçük kareler
yöntemi (EKKY) ile tahmin edilmiştir. Model
sonuçları Çizelge 2’de verilmiştir.
Çizelge 2. Kuru soğan için gecikmesi dağıtılmış model sonuçları
Qt = 13.465 + 0.098 Pt + 0.195 Pt-1 – 0.046 Pt-2– 0.034 Pt-3 – 0.082 Pt-4– 0.061 Pt-5
Gecikme Dönemleri
Sabit
t
t-1
t-2
t-3
t-4
Katsayı (β)
13.465
0.098
0.195
-0.046
-0.034
-0.082
t- değeri
165,010
1,723
2,492
-0,572
-0,427
-1,070
Önem düzeyi
0,000
0,100
0,021
0,573
0,673
0,297
R2 = 0,90
F = 29,12
p=0,000
38
t-5
-0.061
-1,028
0,316
G.ERDAL, H.ERDAL
Çizelge 2’deki sonuçlara göre, t
dönemindeki ve 1 dönem önceki kuru soğan
fiyatı, kuru soğan üretimini pozitif yönde
etkilerken, 2. 3. 4. ve 5. dönem önceki kuru
soğan fiyatları üretimi negatif yönde
etkilemektedir. Modelde β0 ve
β1,kısmi
regresyon katsayıları istatistiki olarak %10 ve
%5 düzeyde anlamlı (β2, β3, β4, β5, hariç)
bulunmuştur. Model bütünü ile de istatistiki
olarak anlamlıdır. Modelin çoklu belirleme
katsayısı 0,90 bulunmuş olup, kuru soğan
üretiminde meydana gelen değişmelerin
%90’ının cari ve gecikmeli kuru soğan fiyatları
tarafından
açıklanmakta
olduğunu
göstermektedir.
Model bütünü ile istatistiki olarak
anlamlıdır. Fakat gecikmesi dağıtılmış modelde
fiyat
değişkeninin
gecikmeli
değerleri
kullanıldığı için çoklu bağlantı problemi oluşma
olasılığı çok yüksektir. Ayrıca yine gecikmeli
değerlerin veri setinde ortaya çıkardığı gözlem
kaybı
tahmin
değerlerinde
tutarsızlık
oluşturabilmektedir.
Bu tip sorunları giderebilmek amacıyla
Koyck Modeli kullanılarak yeni tahminler
yapılmıştır. Koyck Modeli Eşitlik (2)’deki gibi
yazılabilir.
Qt = α + β0Pt + λQt-1 + ut
(2)
Eşitlik (2)’de;
Qt = t dönemindeki Kuru soğan üretimini,
Pt = t dönemindeki Kuru soğan fiyatını,
Qt-1 = t döneminden bir önceki dönemdeki
kuru soğan üretimini göstermektedir.
Eşitlik (2) ile oluşturulmuş model
sonuçları Çizelge 3’de verilmiştir.
Çizelge 3. Kuru soğan koyck modeli sonuçları
Qt = 6.271 + 0.032 Pt + 0.544 Qt-1
Gecikme Dönemleri
Sabit
Pt
Qt-1
Katsayı
(α) 6.271
(β) 0.032
(λ) 0.544
t- değeri
2,615
2,093
3,309
Önem düzeyi 0,008
0,045
0,002
R2 = 0,88
F = 104,06 p=0,000
Ortalama Gecikme Sayısı
λ / 1 ( 1- λ ) = 0,544 /1 ( 1 - 0,544 ) = 1,19
Çizelge 3’de sonuçları verilen Koyck
modeli bütünü ile istatistiki
olarak anlamlı
bulunmuştur. Model sonuçlarına göre, kuru
soğan fiyatındaki 1 YTL’lik artış kuru soğan
üretimini 1,076 (log 0,032) ton artırırken, bir
dönem önceki kuru soğan üretimindeki 1 tonluk
artış kuru soğan üretimini 3,499(log 0,544) ton
artırmaktadır.
Ortalama gecikme sayısına göre, kuru
soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru
soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir
düzeyde bir etkiye neden olması için gereken
zaman 1,19 yıldır. Bu sonuç, kuru soğan
üreticilerin fiyatlara karşı çok önemli düzeyde
duyarlı olduklarını göstermektedir.
Koyck modelinden hareketle, (1) nolu
eşitliğe aşağıdaki şekilde ulaşılabilmektedir.
Koyck modeli yeniden yazıldığında;
Qt = α + β0 Pt + λ Qt-1
βk = λk β0
+ ut ve
0 < λ < 1 olduğundan, (1) nolu eşitliğe
ulaşmak için aşağıdaki hesaplamalar yapılır.
= λk β0
= λ0 β0 = (0,544)0 (0,032) = 0,032
= λ1 β0 = (0,544)1 (0,032) = 0,017
= λ2 β0 = (0,544)2 (0,032) = 0,009
= λ3 β0 = (0,544)3 (0,032) = 0,005
= λ4 β0 = (0,544)4 (0,032) = 0,003
= λ5 β0 = (0,544)5 (0,032) = 0,002
= α / ( 1- λ ) = 6,271 / ( 1- 0,544)
= 13,752
Elde edilen bu bulgularla, Koyck
modelinden türetilmiş regresyon denklemi
yeniden yazıldığında aşağıdaki Eşitlik (3) elde
edilir:
βk
β0
β1
β2
β3
β4
β5
α0
39
Qt = α0 + β0 Pt + β1 Pt-1 + β2 Pt-2 + β3 Pt-3 + β4 Pt-4 + β5 Pt-5 + ut
Qt =13,752 + 0,032 Pt + 0,017 Pt-1 + 0,009 Pt-2 + 0,005 Pt-3 + 0,003 Pt-4 + 0,002 Pt-5
Koyck modelinden türetilmiş gecikmesi
dağıtılmış bir modeli gösteren (3) nolu eşitlikte,
λ katsayısının 0 < λ < 1 olması nedeniyle,
gecikmeli kuru soğan fiyatlarının, kuru soğan
üretimi üzerinde giderek azalan bir etkiye sahip
olduğu ifade edilebilir. Gecikmeli fiyatlara ait
parametrelerin giderek azalan bir etki ortaya
çıkarması
λ
katsayısının
modelde
sınırlandıran bir etki ortaya çıkarmasından
kaynaklanmaktadır.
(3) nolu regresyon eşitliğinden hareketle,
cari yılda kuru soğan fiyatlarındaki 1 birimlik
artış üretimi 1,076 (log 0,032) ton artırırken, bir
önceki dönemdeki fiyatlardaki bir birimlik
değişme kuru soğan üretimini 1,040(log 0.017)
ton artırmaktadır. İki dönem gecikmeli
fiyatlardaki bir birimlik değişme de, kuru soğan
üretimini 1,021 (log 0,009) ton artırmaktadır.
Üç dönem, dört dönem ve beş dönem gecikmeli
fiyatlardaki bir birimlik değişme ise üretimi
sırasıyla, 1,012 ton(log 0,005), 1,007 ton (log
0,003) ve 1,005 ton (log 0,002) artırmaktadır.
Fiyatların gecikmeli değerlerindeki değişme
üretim üzerinde pozitif etki yapmakla beraber
bu etki giderek azalan bir seyir ortaya
koymaktadır.
Bu çalışmada, kuru soğan üretim miktarı
ile fiyatları arasındaki ilişki gecikmesi
dağıtılmış
modellerden
Koyck
modeli
kullanılarak analiz edilmiştir. Modelde kuru
soğan üretimi bağımlı değişken, kuru soğan
fiyatı ve kuru soğan fiyatının gecikmeli
değerleri açıklayıcı değişken olarak dikkate
alınmıştır. Araştırma, 1975-2006 dönemini
kapsayan zaman serisi verileri ile yapılmıştır.
İncelenen dönem için kuru soğan üretim
miktarı ile fiyatları arasında %92 olarak tespit
edilen korelasyon ilişkisi, kuru soğan üretimi ve
fiyatı arasında çok yüksek bir etkileşim
olduğunu istatistiksel olarak göstermiştir.
Üretim miktarı ve fiyat arasındaki bu yüksek
korelasyon ilişkisi, kuru soğanın üretim-fiyat
ilişkisini açıklamada Koyck modeline uygun bir
ürün olduğunu göstermektedir.
Modelde
bilinmeyen
parametrelerin
tahmini için önce gecikme uzunluğu
belirlenmiştir. Schwarz kriterine göre gecikme
38
(3)
uzunluğu 5 olarak bulunmuştur. Bu sonuç, kuru
soğan üretiminin geriye doğru en fazla beş yılın
fiyatından etkilendiğini göstermektedir.
Koyck modeli sonuçlarına göre, kuru
soğan fiyatlarında ortaya çıkan değişimin kuru
soğan üretiminde önemli ve hissedilebilir
düzeyde bir etkiye neden olması için gereken
zamanın 1,19 yıl olduğu belirlenmiştir. Diğer
taraftan incelenen dönem için, cari yılda kuru
soğan fiyatlarındaki bir birimlik artış, üretimi
1,076 ton artırırken, bir önceki dönemdeki
fiyatlardaki bir birimlik artış kuru soğan
üretimini 1,040 ton artırdığı ve fiyatların her
gecikmeli değeri üretim miktarında giderek
azalan bir etki yaptığı tespit edilmiştir.
Sonuç itibariyle, serbest piyasada oluşan
kuru soğan fiyatlarının kuru soğan üretim
alanlarını
dolayısıyla
üretim
miktarını
belirlemede etkisi oldukça çabuk ve fazladır.
Türkiye’de herhangi bir tarımsal destekleme
programında yer almayan kuru soğanın etkin
bir pazarlama yapısı içerisinde olmadığı da
bilinmektedir.
Diğer taraftan Türkiye şartlarında ürün
ihtisas borsalarının gelişmemiş olması, ticaret
borsalarında da kuru soğanı, tescil işleminin
yapılmasından
ileriye
götürememektedir.
Dolayısıyla kuru soğan fiyatlarında oluşacak
risk
ve
belirsizliklere
karşı
üretici
korunamamaktadır. Bu durumda üretici üretim
kararını etkin bir üretim planlamasının çok
dışında yalnızca piyasada oluşan fiyatlardaki
artış ya da azalışa bakarak almaktadır. Bu
sebeple fiyatlardaki dalgalanmalar üretim
miktarına da yansımaktadır.
Üreticilerin kuru soğan üretiminden elde
edeceği karı artırabilmeleri açısından, öncelikle
güçlü üretici birliklerinin kurulmasının şart
olduğu ifade edilebilir. Üretici birliklerinin
oluşmasında ise devlet teşvikine ihtiyaç
duyulmaktadır. Bu bağlamda, oluşturulacak
üretici birlikleri kanalıyla kuru soğanda üretim
planlamasının yapılması ve etkin pazarlama
organizasyonlarının gerçekleştirilmesi önemli
görülmektedir.
Sonuçta, kuru soğan uluslararası tarım
piyasalarında önemli bir ticaret aracı olarak
katma değeri yüksek bir ürün haline gelebilir.
G.ERDAL, H.ERDAL
Kaynaklar
Çivi, H., 1977, Tarımsal ürünlerde Taban Fiyatları ve
Türkiye’de Taban Fiyat Politikası, Atatürk
Üniversitesi Yayınları, No: 485, İF: 59, AS.42,
Atatürk Üniversitesi Basım Evi Erzurum.
Davidson, R., Mackinnon, J.,G., 1993, Estimation and
Inference in Econometrics, New York, Oxford
University Pres, ISBN 0-19-506011-3, pp: 675-676.
Dikmen, N., 2005, “Koyck-Almon Yaklaşımı İle Tütün
Üretimi ve Fiyat İlişkisi”, VII. Ulusal Ekonometri ve
İstatistik Sempozyumu, 26-27 Mayıs 2005,İstanbul
Üniversitesi.
http://www.ekonometridernegi.org/bildiriler/o16s1.p
df , erişim tarihi : Ağustos 2006.
Eraktan, G., Abay, C., Miran, B., Olhan, E., 2004,
Türkiye’de Tarımın Teşvikinde Doğrudan Gelir
Desteği Sistemi ve Sonuçları, İstanbul Ticaret Odası
Yayınları, Yayın No: 2004-53, sh: 68-71, İstanbul.
Erdal, G., 2006, Tarımsal Ürünlerde Üretim-Fiyat
İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İl Analizi (Domates
Örneği), Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat
Fakültesi Dergisi, Cilt 23, Sayı 2, Tokat, Sh. 17-24.
FAO, 2008, Statistical database of food and agriculture
organization
of
the
United
Nations,
http://faostat.fao.org/faostat/. erişim tarihi : Nisan
2008.
Gujarati, D.N., 2001, Temel Ekonometri, (Çevirenler:
Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen) Literatür
Yayınları No:33, İstanbul.
İşyar, Y., 1999, Ekonometrik Modeller, Uludağ
Üniversitesi Güçlendirme Vakfı Yayınları, Yayın
No: 141, Bursa.
Karahocagil, P., 2003, Kuru Soğan, Tarımsal Ekonomi
Araştırma Enstitüsü, T.E.A.E-Bakış, Sayı:4,
Nüsha:9, Ankara.
Koyck, L.,M., 1954, Distributed Lags and Investment
Analysis, North Holland Publishing Company,
Amsterdam, pp: 21-50.
TUİK, 2007. İstatistik Göstergeler 1923-2006, Türkiye
İstatistik Kurumu Yayını, ISBN: 978-975-19-41848, Ankara.
Türkay, O., 1996, Mikroiktisat Teorosi, İmaj Yayıncılık,
Yayın No:29, Ankara.
Yurdakul, F., 1998, “Pamuk Üretimi İle Pamuk Fiyatı
Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi:KoyckAlmon Yaklaşımı”, Çukurova Üniversitesi İktisadi
İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 8, Sayı 1,
Adana.
39
Türkiye’de Tarımsal Desteklemeler Kapsamında Prim Sistemi
Uygulamalarının Etkileri
Gülistan Erdal1
Hilmi Erdal2
2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Tokat Meslek Yüksekokulu, Teknik Programlar Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu araştırmada, Türkiye’de tarımsal desteklemeler kapsamında prim ödemelerinin pamuk, ayçiçeği,
soya, kanola, mısır ve aspir ürünleri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma 1980-2006 dönemini
kapsamaktadır. Farklı yıllarda prim ödenmesine başlanan bu ürünlerin üretim alanı, fiyatları ve destekleme
prim ödemeleri arasındaki ilişkiyi test etmek için Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Granger
nedensellik testi sonuçlarına göre, pamuk, ayçiçeği ve soya ürünlerinde üretim alanları ve prim ödemeleri
arasında nedensellik ilişkisi bulunamazken, kanola üretim alanı ve prim ödemesi arasında tek yönlü, mısır
üretim alanı ve prim ödemesi arasında ise çift yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Diğer taraftan ayçiçeği, soya,
kanola ve aspir üretim alanları ve ürün fiyatları arasında ürün fiyatlarından üretim alanlarına doğru tek yönlü
bir nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Diğer bir ifadeyle bu ürünlerin üretim alanlarının artmasında çiftçinin
eline geçen fiyatların önemli düzeyde etkisinin olduğu söylenebilir. Son olarak soya ve kanola ürünlerinde
prim ödemeleri ve ürün fiyatları arasında çift yönlü, ayçiçeği ürününde prim ödemesi ve fiyatı arasında tek
yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bu ürünlere yapılan prim ödemelerinin üreticileri piyasa
fiyatlarına karşı korumada etkili olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Prim Ödemeleri, Granger Nedensellik Testi
The Effects of Premium Payment in Turkey Agricultural Supports System
Abstract: This study was carried out to determine the effects of premium payment on cotton, sun flower,
soybean, canola, aspire and maize productions in Turkey. This research was carried between 1980-2006
periods. Granger causality test was used to determine the relationship among production area, product prices
and premium payment given in different years for these agricultural products. According to Granger causality
test results, there was no relationship between production areas and premium payment for cotton, sun flower
and soybean products. On the other hand, while there was unidirectional relation between canola production
area and canola premium payment, bidirectional relation was found between maize production area and
maize premium payment. In addition, unidirectional causality was found from product prices to production
areas between production areas and product prices of sun flower, soybean, canola and aspire. It means that,
price received by farmers increased importantly the production area of these products. As a conclusion,
bidirectional causality was found between soybean and canola premium payment and product price, while
unidirectional causality was found sun flower premium payment and sunflower price. It was exploded that
these premium payments can protect farmers against downside risks sourced by market prices.
Keywords: Premium payment, Granger causality test.
1. Giriş
Tarım sektörü, insanların beslenme
ihtiyacını karşılayan ve tüm dünya ülkeleri için
önemini koruyan bir sektördür. Bunun yanı sıra
ülkelerin ekonomilerine, dış ticaretlerine,
istihdamına yaptığı olumlu katkılarından dolayı
sürdürülebilirliği sağlanması gereken bir sektör
konumundadır. Ancak tarımsal üretim, doğası
gereği önemli ölçüde risk ve belirsizliklerle
karşı karşıyadır. Bu durum sektörde üretim ve
fiyatlarda teknik ve mali risklerin yoğun olarak
yaşanmasına neden olmaktadır. Diğer yandan
tarımsal ürünlerin arz ve talep esnekliklerinin
düşük olması, üretim periyodunun tarım dışı
ürünlere göre daha uzun olması, sermaye devir
oranının düşüklüğü ve tarımsal piyasaların
dağınık bir yapı göstermesi bu sektörde faaliyet
gösteren tarım işletmelerinin sürdürülebilir
tarımsal üretimi gerçekleştirme yönünde
desteklenmesini zorunlu hale getirmektedir.
Nitekim günümüzde gelişmiş, gelişmekte olan
ve gelişmemiş tüm ülkelerde farklı ölçeklerde,
tarım sektörü üretim-tüketim zinciri içerisinde
desteklenmektedir.
Türkiye’de tarım işletmeleri küçük ölçekli
işletmelerdir. İşletmelerde üretim planlaması
kavramı yeterince geliştirilememiştir. Tarımsal
ürün
piyasaları
yeterince
organize
olamamışlardır. İşletmelerde sermaye birikimi
yetersiz ve yatırımlar oldukça azdır. Tüm
bunlara karşın ülke nüfusu sürekli olarak
artmakta ve tarımsal ürün ihtiyacı artarak
Türkiye’de Tarımsal Desteklemeler Kapsamında Prim Sistemi Uygulamalarının Etkileri
süregelmektedir. Bu ve benzeri nedenlerle
Türkiye’de tarım sektörünün desteklenmesi ve
teşvik edilmesi gerekmektedir (DPT,2000).
Türkiye’de devletin tarım sektörüne
yönelik destekleme politikaları başlangıçta
taban fiyat belirlenerek destekleme alımlarında
bulunulması şeklinde uygulanmıştır. Daha
sonraki yıllarda destekleme politikaları
çeşitlendirilmiş, doğrudan gelir desteği,
destekleme prim ödemesi (fark ödemesi)
desteği, hayvancılığı geliştirme teşvikleri, girdi
desteklemeleri, düşük faizli kredi desteği ve
belirli
ürünlerde
üretim
alanlarını
sınırlandırarak alternatif ürünler yetiştirilmesine
yönelik tazminat ödemeleri uygulamaları gibi
politikalar ve uygulamalar hayata geçirilmiştir.
Türkiye’de 2006 yılı itibariyle, toplam
tarımsal destekleme ödemeleri içerisinde %54,8
ile Doğrudan Gelir Desteği ilk sırada yer
alırken, %19,5’lik payla Prim Desteği
ödemeleri ikinci sırada yer almıştır. Bunu
%13,5 ile hayvancılık destek ödemeleri ve
%6,5 ile hububat primi ödemeleri ve diğer
destekleme
ödemeleri
takip
etmiştir
(TOBB,2006).
Fark ödemesi desteği
olarak da
isimlendirilen prim sistemi uygulamasının
temel amacı, arz açığı olan ürünleri yetiştiren
işletmeleri desteklemektir(DPT, 2007). Prim
uygulamasında ilgili ürünün hedef fiyatı
(Üreticinin eline geçmesi hedeflenen fiyat,
üretim ve pazarlama maliyetlerini içerir) ile
piyasa fiyatı arasındaki fark üreticiye
destekleme primi olarak ödenmektedir.
Tarımsal destekleme politikalarından temel
beklenti, seçilen politika araçlarının rasyonel
kullanımı ve hedeflenen amaçların etkin bir
şekilde gerçekleştirilmesidir. Bu bağlamda
uygulanan politika araçları ve kaynak aktarımı
Çizelge 1. Araştırmada kullanılan verilere ait bilgiler
Üretim Alanı
Fiyat
Ürünler
Özelliği
Seri Adı
Özelliği
Bir önceki yılın
Pamuk
Normal Seri PEA
Reel Fiyatı
1. Farkı
Bir önceki yılın
Ayçiçeği
AEA
Alınmış Seri
Reel Fiyatı
Logaritmik
Bir önceki yılın
Soya
SEA
Seri
Cari Fiyatı
1. Farkı
Bir önceki yılın
Kanola
KEA
Alınmış Seri
Cari Fiyatı
1. Farkı
Bir önceki yılın
Mısır
MEA
Alınmış Seri
Reel Fiyatı
Normal
Bir önceki yılın
Aspir
ASEA
Seri
Reel Fiyatı
42
sonucunda belirlenen amaçlara ne ölçüde
yaklaşılabildiği ve bu politika araçlarının
etkisinin ne ölçüde olduğunun bilinmesi önemli
görülmektedir.
Üreticiler üretim kararlarını verirlerken, bir
önceki üretim döneminde oluşan ürün
fiyatlarından önemli ölçüde etkilenmektedirler.
Diğer yandan piyasada oluşan ürün fiyatı ile
üretim maliyetleri arasındaki farkı gidermeye
yönelik destekleme prim ödemesinin de üretim
kararlarında etkili olacağı düşünülmektedir. Bu
çalışma ile önemli ölçüde arz açığı bulunan
ürünlerin üretim alanları ile fiyatları ve
destekleme prim ödemeleri arasındaki ilişkinin
analiz edilmesi uygulanan bu politika aracının
etkinliğinin belirlenmesi açısından önemlidir.
Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’de
tarımsal destekleme politikaları kapsamında yer
alan ürünlerden kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği,
soya fasulyesi, kanola, dane mısır ve aspir
ürünlerin üretim alanları, fiyatları ve
destekleme prim ödemeleri arasında ne tür bir
ilişkinin oluştuğunu analiz etmektir.
Bu araştırmada, destekleme prim ödemesi
kapsamında yer alan, kütlü pamuk, yağlık
ayçiçeği, soya fasulyesi, kanola, dane mısır ve
aspir ürünlerine ait üretim alanları, fiyatları ve
destekleme prim ödemelerine ait veriler,
Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), FAO ve
Tarım ve Köy İşleri Bakanlığı web
sayfalarındaki kayıtlardan sağlanmıştır. Bu
değişkenlere ait veriler 1980-2006 dönemi için
yıllık seriler şeklinde oluşturularak analize hazır
hale getirilmişlerdir.
Araştırmada ekonometrik analizler için
kullanılan verilere ait bilgiler Çizelge 1’de
gösterilmiştir.
Seri Adı
PRF
ARF
SCF
KCF
MRF
ASRF
Destekleme Prim Ödemesi
Özelliği
Seri Adı
Dummy Değişken
PD
1980-1997=0, 1998-2006=1
Dummy Değişken
AD
1980-1999=0, 2000-2006=1
Dummy Değişken
SD
1980-2000=0, 2001-2006=1
Dummy Değişken
KD
1980-2001=0, 2002-2006=1
Dummy Değişken
MD
1980-2003=0, 2004-2006=1
1
Dummy Değişken
ASD
1980-2005=0, 2006=1
G.ERDAL, H.ERDAL
Çalışmada, destekleme prim ödemesi
kapsamında yer alan ürünlerin üretim alanı,
fiyatı ve destekleme prim ödemesi arasındaki
ilişkiyi analiz etmek için Granger nedensellik
testi (Granger, 1969) uygulanmıştır. Granger
nedensellik testi iki değişken arasındaki
ilişkinin yönünü belirlemek için yaygın olarak
kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin ön
koşulu, değişkenlere ait oluşturulan serilerin
ortalama ve varyanslarının zaman içerisinde
değişme göstermemesi diğer bir ifadeyle
serilerin durağan olmasıdır. Çünkü değişkenlere
ait oluşturulan zaman serilerinde aynı yönlü
değişimler ve genel eğilimler iki seri arasında
güçlü bir ilişkiyi ortaya koyabilmektedir. Ancak
bu serilerin ortalama ve varyansları zaman
içerisinde değişim gösteriyorsa bu takdirde iki
seri arasındaki gerçek ilişkiyi yakalamak
mümkün olamamaktadır. Bu nedenle Granger
nedensellik testinde değişkenlere ait serilerin
durağan hale getirilmesi gerekmektedir.
Durağan olmayan serilerin durağan hale
dönüştürülmesi için serilerin birinci farkı
(diferansiyeli) alınmakta ve nedensellik ilişkisi
diferansiyeli
alınan
seri
ile
incelenmektedir(Engel ve Granger, 1987).
Serilerin durağanlığını belirlemek için
kullanılan en yaygın yöntem, Genişletilmiş
Dickey Fuller Birim Kök Testi (ADF)’ dir
(Erdal ve ark., 2006a).
ADF birim kök testinde denklem (1)
tahmin edilmekte ve α (α=ρ-1) parametresinin
istatistiki olarak sıfırdan farklı olup olmadığı
test edilmektedir. α parametresi sıfırdan farklı
ise yada istatistiki olarak anlamlı ise, serinin
düzeyde durağan olduğu kabul edilmektedir
(Dickey ve Fuller, 1981).
k
t   0  1 t   t 1   i t i   t (1)
i 1
(1) nolu eşitlikte ;
ΔYt = Yt – Yt-1,
βo = sabit terimi,
t = deterministik trendi,
k = gecikme uzunluğunu,
εt
= stokastik hata terimini
ifade
etmektedir.
Araştırmada incelenen altı ürüne ait üretim
alanı, fiyat ve destekleme prim ödemesi
serilerinin ayrı ayrı durağanlığını ölçmek için
ADF birim kök testi kullanılmıştır. ADF birim
kök testinde α parametresinin istatistiki olarak
anlamlılık düzeyinin belirlenmesinde Mac
Kinnon kritik değerleri esas alınmıştır
(MacKinnon, 1996).
Değişkenlere ait serilerin gecikme
uzunluğunun belirlenmesinde minimum Akaike
Bilgi Kriteri (AIC) kullanılmıştır.
Granger nedensellik testi, incelenen iki
serinin t dönemindeki değerinin, serilerin
geçmiş değerleri ile açıklama gücünü ortaya
koymakta ve geçmişe doğru ne kadar süre
geriye gidileceğini belirlemektedir.
Granger nedensellik testinde X ve Y
serileri için eşitlik (2) ve (3) oluşturulmaktadır.
n
n
t  0  i ti  i t i   t
(2)
t  0  i ti  i t i  ut
(3)
i1
m
i 1
i1
m
i1
Eşitlik (2) ve (3)’de α, β, χ ve δ,
parametreleri; n ve m gecikme uzunluklarını; εt
ve ut, bağımsız, sıfır ortalamalı ve sabit
varyanslı hata terimlerini ifade etmektedir.
Daha sonraki aşamada eşitlik (2) ve
(3)’deki bağımsız değişkenlere ait kısmi
regresyon katsayılarının sıfıra eşit olup
olmadığı test edilmektedir. Örneğin (2) nolu
eşitlikte βi katsayıları istatistiki olarak belirli bir
anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, X’in
Y’nin Granger nedeni olduğuna karar
verilmektedir. Benzer şekilde (3) nolu eşitlikte
katsayıları istatistiksel olarak belirli bir
anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, bu
durumda da Y’nin X’in Granger nedeni olduğu
ifade edilmektedir. Diğer yandan bu iki eşitlikte
yer alan βi ve δi katsayılarının birlikte istatistiki
olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde sıfırdan
farklı bulunması, incelenen iki değişken
arasında çift yönlü (iki yönlü) (karşılıklı) bir
nedensellik
ilişkisi
bulunduğunu
göstermektedir. Sadece (2) nolu eşitlikteki βi
katsayıları
istatistiki olarak belirli bir
anlamlılık düzeyinde sıfırdan farklı ise, bu
durumda X’den Y’ ye doğru tek yönlü bir
nedensellik olduğu, sadece (3) nolu eşitlikteki δi
katsayıları istatistiki olarak belirli bir anlamlılık
düzeyinde sıfırdan farklı bulunmuş ise, bu
durumda da Y’den X’e doğru tek yönlü bir
nedensellik olduğu ifade edilmektedir. Son
olarak da, eğer hem βi ve hem de δi katsayıları
istatistiki olarak belirli bir anlamlılık düzeyinde
sıfırdan farklı değil ise bu durumda iki değişken
43
arasında nedensellik ilişkisi olmadığı sonucuna
varılmaktadır.
Araştırmada yapılan test ve analizlerde
Eviews 5 istatistik paket programından
3. Türkiye’de Destekleme Prim Ödemeleri
Uygulaması
Türkiye’de destekleme prim ödemesi
uygulaması, fark ödemesi adı altında
günümüzde 5488 Sayılı Tarım Kanunun 9.
maddesine dayandırılarak yürütülmektedir. Bu
destekleme aracı ile üreticilere üretim
maliyetleri ile iç ve dış fiyatlar dikkate alınarak
fark ödemesi desteklemesi yapılmaktadır.
Destekleme prim ödemesi desteği öncelikle arz
açığı olan ürünleri kapsamaktadır(Tarım
Kanunu, 2006). Destekleme prim ödemesi
uygulaması, üreticiyi desteklemenin yanı sıra,
sanayiciye dünya fiyatlarından hammadde
sağlamaya yardımcı olduğu ve bütçeye daha az
yük getirdiği gerekçesiyle bir çok ülkede yaygın
olarak uygulanmaktadır (Gökdemir, 2004).
Türkiye’de destekleme prim ödemesi özellikle
arz açığı söz konusu olan yağ bitkileri ile
endüstri bitkileri gibi sanayi ürünlerine
uygulanmaktadır.
Destekleme prim ödemesi desteğinin hangi
ürünlere uygulanacağı, Bakanlar Kurulu kararı
ile belirlenmektedir. Bakanlar Kurulu Kararı ile
belirlenen ürünlere verilecek prim miktarları
Tarımsal
Destekleme
ve
Yönlendirme
Kurulunca kararlaştırılmakta, Tarım ve Köy
İşleri Bakanlığınca çıkartılan Tebliğler ile
uygulamaya konulmaktadır.
Türkiye’de destekleme prim ödemesi
uygulaması 1993 yılında Kütlü Pamuk
üreticilerine yapılan destekleme ödemeleri ile
başlamıştır. Ancak uygulama sağlıklı kayıt
sisteminin olmamasından kaynaklanan sorunlar
nedeniyle bir yıl sürmüştür. Destekleme prim
ödemesi uygulamasına 1998 yılında tekrar
başlanmış ve günümüze kadar kapsamı
genişletilerek devam etmiştir.
Türkiye’de 2007 yılı itibariyle, 2007/12415
sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile, 2007-2011
yıllarında Kütlü pamuk, yağlık ayçiçeği, soya
fasulyesi, kanola, dane mısır, aspir ve
zeytinyağı üreten üreticilere Tarım ve Köy
İşleri Bakanlığı’nca çıkarılan 2008/14 nolu
tebliğ ile destekleme prim ödemesi yapılacaktır.
Diğer yandan 2007/26615 sayılı Bakanlar
Kurulu Kararı ile Yaş Çay üreticilerine 2007
yılında kilogram başına 9 Yeni Kuruş olarak
destekleme primi ödemesi sözkonusudur.
Ayrıca, 2007/12434 sayılı Bakanlar Kurulu
Kararı ile hububat üreticilerine 2007 yılında
destekleme primi ödemesi yapılması için karar
alınmıştır. Bu ödeme buğday, arpa, çavdar,
yulaf ve çeltik ürünlerini kapsamaktadır
(TKB,2008).
Türkiye’de destekleme prim ödemelerinin,
üretim miktarı ve ekim alanlarında istenen artışı
sağlamadığı, buna karşılık üretim miktarının
belirli düzeyde tutulmasında, üretimin kayıt
altına alınmasında ve üreticilerin gelir
seviyelerinin korunmasında etkili olduğu
belirtilmektedir (Abay ve ark., 2004). Bununla
birlikte,
2006-2010
Tarım
Stratejileri
Belgesinde, gelecek yıllarda da, özellikle arz
açığı
yaşanan
ürünlerde
üretiminin
yönlendirilmesinde destekleme prim sisteminin
teşvik
aracı
olarak
devam
edeceği
öngörülmektedir.
Türkiye’de 2002-2007 yılları arasında
çalışmada ele alınan ürünlere yapılan
destekleme prim ödemesi destek miktarları
Çizelge 2’de görülmektedir.
Çizelge 2. İncelenen ürünlere ait 2002-2007 yılları arasında destekleme prim ödemesi miktarları (ykrş/kg)
Yıllar
Ürünler
2002
2003
2004
2005
2006
Kütlü Pamuk
8,5
9,0
19,0
26,6
29,0
Kütlü Pamuk *
9,35
9,9
22,8
32,0
34,8
Ayçiçeği
8,5
11,0
13,5
17,5
20,0
Soya
10,0
11,5
14,0
20,0
22,0
Soya *
12,65
16,8
24,0
26,4
Kanola
9,0
12,0
13,0
20,0
22,0
Dane mısır
2,5
5,0
6,7
Aspir
22,0
*Sertifikalı tohumluk kullanılması halinde
Kaynak: http://www.tugem.gov.tr/tugemweb/destekler.html
44
2007
29,0
34,8
20,0
22,0
26,4
22,0
2,0
22,0
G.ERDAL, H.ERDAL
Türkiye’de 2002-2007 yılları arasında en
fazla destekleme prim ödemesi sertifikalı kütlü
pamuk için verilmiştir. En düşük prim ödemesi
yapılan ürün ise dane mısır’dır.
Pamuk’ta destekleme prim ödemesi,
pamuk üreticilerinin eline geçmesi gereken
hedef fiyatı ile dünya fiyatlarını yansıtan İzmir
Ticaret Borsası Ege
Standart 1 pamuğu
fiyatları arasındaki farkın ödenmesi şeklinde
uygulanmaktadır(TKB, 2006). Türkiye’de
pamuk için verilen destekleme prim ödemesi
2007 yılında 2002 yılına göre % 341 oranında
artış göstermiştir.
Ayçiçeği
Türkiye’nin
hemen
her
bölgesinde yetiştirilebilen ve tanelerinde yüksek
oranda yağ bulunduran ekim alanı ve yağ
üretimi bakımından yağ bitkileri içerisinde ilk
sırada yer alan önemli bir yağ bitkisidir
(Kolsarıcı, ve ark., 2006). Ancak son 15-20 yıl
dikkate alındığında, ayçiçeği fiyatlarının
alternatif ürün olan buğday fiyatlarına göre
önemli oranda geri kaldığı, ayçiçeği fiyatları ile
girdi fiyatları karşılaştırıldığında birim ayçiçeği
miktarı ile satın alınan girdi miktarlarında
önemli düşüşler yaşandığı ifade edilmektedir.
Türkiye’nin yağlı tohumlar tüketiminde önemli
oranda dışa bağımlı olması ve bu nedenle
ayçiçeği üretiminde açığın giderilmesi ve
üretimde devamlılığın sağlanması açısından
destekleme
prim
ödemesi
gerekli
görülmektedir. Ayçiçeğinde destekleme prim
ödemesi, üreticinin eline geçmesi gereken fiyat
ile uluslararası borsa olarak kabul edilen
Rotterdam’da aynı dönemde oluşan fiyat
arasındaki farkının üreticilere prim olarak
ödenmesi şeklinde yapılması esas kabul
edilmiştir (TKB, 2006).
Ayçiçeği’nde destekleme prim ödemesine
ilk olarak 2000 yılında başlanmış olup, yıllar
itibariyle artarak devam etmiştir. 2007 yılında
2002 yılına göre destekleme prim ödemesi %
235 oranında artış göstermiştir (Çizelge 2).
Türkiye’de ayçiçeğindeki talep fazlasını
karşılayabilmek için yapılan ithalat hala önemli
düzeylerdedir.
Bir diğer önemli yağ bitkisi olan soya, aynı
zamanda yem bitkisi olarak da kullanılan bir
üründür. Türkiye’de Soya üretim alanları ve
üretim miktarları yıllar itibariyle azalan bir
trend göstermiştir. 1990’lı yıllarda ortalama
150 000 ton olan üretim 2006 yılına
gelindiğinde 50 000 ton civarına gerilemiştir.
Soya ürününe destekleme prim ödemesine ilk
olarak 2001 yılında başlanmıştır. Destekleme
prim ödemesinde, üreticinin eline geçmesi
gereken fiyat ile uluslararası borsalarda oluşan
fiyatlar arasındaki farkın ödenmesi esas
alınmaktadır (TKB, 2006). Soya önemli
düzeyde arz açığı olan ithalatı yapılan bir
üründür.
Türkiye’ye 1960’lı yıllarda getirilen
Kanola, Trakya bölgesinde yaygın olarak
yetiştirilmeye başlanmıştır. 1979 yılında kanola
yağında insan, küspesinde hayvan sağlığına
zararlı maddeler bulunduğu gerekçesiyle
yetiştirilmesi yasaklanmıştır. Daha sonraki
yıllarda dünyada insan ve hayvan sağlığına
zararsız kaliteli tohumlar üretilse de Türkiye’de
üretimi çok fazla yaygınlaştırılamamıştır.
Türkiye’de kanola üretim alanları ve üretim
miktarları yıllar itibariyle dalgalanmalar
göstermektedir. Bunun temelinde kanolanın
pazarlama aşamasında yaşanan sıkıntılar olduğu
ifade edilebilir. Ancak günümüzde artan petrol
fiyatları, özellikle petrolde dışa bağımlı olan
ülkeleri alternatif enerji kaynaklarını aramaya
yönlendirmiştir. Biyoyakıt olarak isimlendirilen
bu alternatif enerji yakıtların günümüzde en
yaygın olanları biyodizel (biyomotorin) ve
biyoetanol (biyobenzin)’ dür (Erdal ve ark.,
2006b).
Bunlardan,
biyodizel’in
temel
hammaddesi
kanola’dır. Dünya biyodizel
üretiminin
yaklaşık
%84’ü
kanoladan
karşılanırken %13’ü ayçiçeğinden, %3’ü ise
soya, aspir vb. yağ bitkilerinden, hayvansal
yağlardan ve atık yağlardan karşılanmaktadır
(Kolsarıcı, ve ark., 2006). Dünyadaki bu
gelişme trendi ve 2000’li yıllarda biodizel
üretiminin artışı ile birlikte kanolaya olan
talebin artması, Türkiye’de üretim alanlarında
artışa neden olmuştur.
Türkiye’de kanola ürününe destekleme
prim ödemesine ilk olarak 2002 yılında
başlanmıştır. Destekleme prim ödemesi,
üreticinin eline geçmesi gereken fiyat ile
uluslararası borsalarda aynı dönemde oluşan
fiyat arasındaki farkın üreticilere prim olarak
ödenmesi biçiminde uygulanmaktadır (TKB,
2006).
Türkiye'de mısır üretimi, başta yem
hammaddesi olmak üzere, tarım - sanayi
entegrasyonunun sağlanmasında öne çıkan
ürünlerden birisidir. Türkiye’de uzun yıllar 22,5 milyon ton olan mısır üretimi, 2005 yılından
sonra 3,5-4 milyon tona çıkmıştır (TÜİK,
2007). Diğer yandan mısır ithalatı da hala
45
önemli düzeylerdedir. Mısırın yurtdışından çok
daha ucuza ithal edilmesi ve Türkiye’de piyasa
fiyatlarının yüksek olması, sanayicinin ithal
mısıra daha fazla ilgi göstermesine neden
olmakta, bu da ithalatı artırmaktadır. Mısır’da
destekleme prim ödemesine 2004 yılında
başlanmıştır. Destekleme prim ödemesi
uygulamasında üreticinin eline geçmesi gereken
hedef fiyat ve pazar fiyatı arasındaki farkın
üreticilere prim olarak ödenmesi esas olarak
alınmıştır(TKB, 2006, DPT, 2004).
Alternatif yağ bitkileri arasında Türkiye
için önemli potansiyel olarak görülen aspir
üretimi
oldukça
düşüktür.
Yapılan
araştırmalarda,
Türkiye’de
Karadeniz
Bölgesinin sahil şeridi dışında hemen hemen
her bölgede yetiştirilme imkanı olan aspir
üretimi, pazarlamada yaşanan sıkıntılar ve
üreticilere tanıtılamaması sebebiyle yeterince
artırılamamıştır
(http://www.tzob.org.tr/tzob_web/duyuru/biodi
zel_2006.htm). Aspir’e destekleme prim
ödemesine ilk olarak 2006 yılında başlanmıştır.
Aspir’de de destekleme prim ödemesi
uygulamasında üreticinin eline geçmesi gereken
hedef fiyat ve pazar fiyatı arasındaki farkın
üreticilere prim olarak ödenmesi esas olarak
alınmıştır (TKB, 2006). Türkiye’de biyodizel
üretiminin yaygınlaşması ve buna bağlı olarak
pazar alanının genişlemesi son yıllarda aspir
üretim alanlarında ve üretim miktarlarında bir
artışa yol açmıştır.
Çalışmada kapsama alınan ürünlere ait
prim ödemelerinin etkilerini görmek amacıyla
her bir ürün ayrı başlıklar altında
değerlendirilmiştir.
4.1. Durağanlık Analizi
Destekleme prim ödemesi yapılan ve
araştırma kapsamında incelenen kütlü pamuk,
yağlık ayçiçeği, dane mısır, soya fasulyesi,
kanola ve aspir ürünlerinin üretim alanları ve
fiyat değişkenlerine ait serilerin ADF birim kök
durağanlık test sonuçları Çizelge 3’de
verilmiştir.
Çizelge 3. İncelenen ürünlerin üretim alanı ve fiyat serilerine ait ADF birim kök test sonuçları
Ürünler
Değişkenler
ADF
Kritik Değer
PEA
-3.345 I(0) [1]
(-2.986)2
Pamuk
PRF
-3.371 I(0) [0]
(-2.986)2
AEA
-4.659 I(1) [0]
(-3.724)1
Ayçiçeği
ARF
-3.423 I(0) [2]
(-2.998)2
SEA
-3.366 I(0) [0]
(-2.981)2
Soya
SCF
-3.654 I(0) [5]
(-3.021)2
KEA
-3.216 I(1) [2]
(-2.998)2
Kanola
KCF
-9.556 I(0) [3]
(-3.770)1
MEA
-6.156 I(1) [0]
(-3.724)1
Mısır
MRF
-3.327 I(0) [0]
(-2.986)2
ASEA
-4.332 I(0) [0]
(-3.711)1
Aspir
ASRF
-4.385 I(0) [0]
(-3.724)1
Not: -Köşeli parantez içindeki değerler gecikme uzunluğunu gösterir. Gecikme uzunluğunda minimum
Akaike Bilgi Kriteri (AIC)’ne göre belirlenmiştir.
- I(0) ve I(1) sırasıyla serinin düzeyde ve birinci farkta durağan olduğunu ifade etmektedir.
12
- , sırasıyla %1 ve %5 anlamlılık düzeyinde birim kök testinin MacKinnon (1996) kritik değerlerini göstermektedir.
Çizelge 3’de izlenebileceği gibi, KCF,
ASEA ve ASRF değişkenlerine ait seriler %1
anlamlılık seviyesinde düzeyde durağan iken,
PRF, PEA, ARF, MRF, SEA ve SCF
değişkenlerine ait seriler %5 anlamlılık
seviyesinde yine düzeyde durağandırlar. Diğer
yandan, AEA ve MEA değişkenlerine ait
serilerin %1 anlamlılık seviyesinde ve KEA
değişkenine ait serinin %5 anlamlılık
seviyesinde birinci farkta durağan olduğu
belirlenmiştir.
46
Serilerin durağan yapıya dönüştürülmüş
olması ve istatistiki olarak anlamlı bulunmaları
ile Granger nedensellik testinin ön koşulu
sağlanmıştır.
4.2. Granger Nedensellik Testi
Araştırmada Granger nedensellik testi,
incelenen her bir ürün için ayrı ayrı yapılarak
yorumlanmıştır. Bu kapsamda her bir ürüne
yönelik olmak üzere;
- Üretim alanı ile fiyatlar
G.ERDAL, H.ERDAL
- Destekleme prim ödemeleri ile üretim
alanları
- Fiyatlar ile destekleme prim
ödemeleri,
arasında ikili gruplar halinde H0 hipotezi
oluşturulmuştur. Her bir ürün için Granger
nedensellik test sonuçları Çizelgeler halinde
verilmiş ve yorumlanmıştır.
Pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve
pamuk destekleme prim ödemesi arasındaki
Granger nedensellik testi sonuçları Çizelge 4’de
gösterilmiştir.
Çizelge 4. Türkiye’de pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve pamuk destekleme prim ödemesi arasındaki Granger
nedensellik testi sonuçları
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
PRF Granger nedeni değildir PEA’nin
0.439 (0.812)
Kabul
PRF nedeni değildir PEA’nın
PEA Granger nedeni değildir PRF’nin
4.579 (0,019)a
Red
PEA nedenidir PRF’nin
PD Granger nedeni değildir PEA’nın
0.731 (0.615)
Kabul
PD nedeni değildir PEA’nın
PEA Granger nedeni değildir PD’nin
1.122 (0,404)
Kabul
PEA nedeni değildir PD’nin
PD Granger nedeni değildir PRF’nin
1.176 (0.386)
Kabul
PD nedeni değildir PRF’nin
PRF Granger nedeni değildir PD’nin
0.409 (0.832)
Kabul
PRF nedeni değildir PD’nin
Not: a, %5 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC (lag 5) değerine
göre belirlenmiştir.
Çizelge 4’den de görülebileceği gibi,
pamuk üretim alanları, pamuk fiyatları ve
pamuk destekleme prim ödemesi arasında
sadece pamuk üretim alanından pamuk
fiyatlarına doğru %5 anlamlılık düzeyinde tek
yönlü bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
Buna göre, Türkiye’de pamuk üreticileri pamuk
üretim alanlarına ilişkin kararlarını alırken ne
pamuk fiyatlarından ne de destekleme prim
ödemelerinden etkilenmektedirler. Bu, aynı
zamanda pamuk üretim alanlarını artırmak için
1998
yılından
beri
sürdürülen
prim
ödemelerinin ürünün üretim alanları üzerinde
etkili olmadığı anlamına gelmektedir.
Pamuk tarımını Türkiye’de geleneksel bir
yetiştiricilik anlayışı içinde sürdürmektedirler.
Özellikle son yıllarda pamuk ithalatında
görülen artışlar dikkate alındığında arz açığını
kapatmaya yönelik destekleme prim sisteminin
pamuk için daha etkin hale getirilmesi gerektiği
söylenebilir.
Ayçiçeği üretim alanları, ayçiçeği fiyatları
ve ayçiçeği destekleme prim ödemesi
arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları
Çizelge 5’de gösterilmiştir. Çizelgeden de
izleneceği üzere, ayçiçeği üretim alanları,
ayçiçeği fiyatları ve ayçiçeği destekleme prim
ödemesi arasında,
ayçiçeği fiyatlarından
ayçiçeği üretim alanına doğru %10 anlamlılık
düzeyinde tek yönlü bir ilişki, ayçiçeği
destekleme prim ödemelerinden ayçiçeği
fiyatlarına doğru %5 anlamlılık düzeyinde tek
yönlü bir ilişki bulunmuştur. Buna göre,
Türkiye’de ayçiçeği üreticilerinin ayçiçeği
üretim kararlarında fiyatların önemli ölçüde
etkili olduğu ifade edilebilir. Diğer yandan
ayçiçeği destekleme prim ödemelerinin üretim
alanları artışına herhangi bir artış yapmadığı
ancak prim ödemelerinin piyasa fiyatlarıyla
önemli ölçüde ilişkili olduğu tespit edilmiştir.
Sonuçta ayçiçeği üreticileri üretim alanları
kararlarında ayçiçeği fiyatlarının etkisinde
kalmaktadırlar. Prim ödemelerinin üretim
alanları artışına olumlu etki yapmadığı sadece
üreticiyi piyasa fiyatlarına karşı koruyucu bir
destek niteliği taşıdığı ifade edilebilir.
Çizelge 5. Türkiye’de ayçiçeği üretim alanları, ayçiçeği fiyatları ve ayçiçeği destekleme prim ödemesi arasındaki Granger
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
ARF Granger nedeni değildir AEA’nın
2.724 (0.083)b Red
ARF nedenidir AEA’nın
AEA Granger nedeni değildir ARF’nin
0.556 (0,732) Kabul
AEA nedeni değildir ARF’nin
AD Granger nedeni değildir AEA’nın
0.236 (0.938) Kabul
AD nedeni değildir AEA’nın
AEA Granger nedeni değildir AD’nin
0.064 (0,996) Kabul
AEA nedeni değildir AD’nin
AD Granger nedeni değildir ARF’nin
3.953 (0.031)a Red
AD nedenidir ARF’nin
ARF Granger nedeni değildir AD’nin
0.650 (0.669) Kabul
ARF nedeni değildir AD’nin
Not: a, b, sırasıyla %5 ve %10 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC
(lag 5) değerine gore belirlenmiştir.
47
Soya üretim alanları, soya fiyatları ve soya
destekleme prim ödemesi arasındaki Granger
nedensellik testi sonuçları Çizelge 6’dadır.
Çizelge 6’dan izlenileceği gibi, soya
üretim alanları, soya fiyatları ve soya
destekleme prim ödemesi arasında, soya
fiyatlarından soya üretim alanına doğru %1
anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir ilişki
bulunmuştur. Soya destekleme prim ödemeleri
ile soya fiyatları arasında ise çift yönlü bir ilişki
tespit edilmiştir. Bu ilişki soya prim
ödemelerinden soya fiyatlarına doğru %10
düzeyinde anlamlı iken soya fiyatlarından soya
prim ödemelerine doğru %5 anlamlılık
düzeyinde oluşmuştur. Bu sonuçlara göre,
Türkiye’de soya üreticilerinin soya üretim
kararlarında fiyatların önemli ölçüde etkili
olduğu belirlenmiştir. Diğer yandan soya
destekleme prim ödemelerinin üretim alanları
artışına herhangi bir artış yapmadığı ancak prim
ödemelerinin piyasa fiyatlarıyla karşılıklı
etkileşim içinde olduğu tespit edilmiştir. Bu
durum, Türkiye’de soya için yapılan prim
ödemelerinin piyasa fiyatındaki herhangi bir
değişime karşı şekillendiğini göstermektedir.
Sonuçta soya üreticileri üretim alanları artırma
kararlarını soya fiyatlarına göre belirlemekte
ancak Soya destekleme prim ödemelerinin
üretim alanları artışını sağlamadığı ifade
edilebilir. Soya destekleme prim ödemeleri
sadece üreticileri piyasa fiyatlarına karşı
koruyucu bir özellik taşımaktadır.
Çizelge 6. Türkiye’de soya üretim alanları, soya fiyatları ve soya destekleme prim ödemesi
arasındaki Granger nedensellik testi sonuçları
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
SCF Granger nedeni değildir SEA’nın
7.097 (0.010)a Red
SCF nedenidir SEA’nın
SEA Granger nedeni değildir SCF’nin
0.128 (0,724) Kabul
SEA nedeni değildir SCF’nin
SD Granger nedeni değildir SEA’nın
2.816 (0.107) Kabul
SD nedeni değildir SEA’nın
SEA Granger nedeni değildir SD’nin
1.032 (0,320) Kabul
SEA nedeni değildir SD’nin
SD Granger nedeni değildir SCF’nin
3.235 (0.085)c Red
SD nedenidir SCF’nin
SCF Granger nedeni değildir SD’nin
5.493 (0.028)b Red
SCF nedenidir SD’nin
Not: a, b,c, sırasıyla %1, %5 ve %10 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu
minimum AIC (lag 1) değerine gore belirlenmiştir.
Kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve
kanola destekleme prim ödemesi arasındaki
verilmiştir. Çizelgeden de görüldüğü gibi,
kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve
kanola destekleme prim ödemesi arasında,
kanola fiyatlarından kanola üretim alanına
doğru %1 anlamlılık düzeyinde tek yönlü bir
ilişki bulunmuştur. Benzer şekilde Kanola
destekleme prim ödemelerinden kanola ekim
alanına doğru %1 anlamlılık düzeyinde tek
yönlü bir ilişki söz konusudur. Diğer taraftan
kanola destekleme prim ödemeleri ile kanola
fiyatları arasında %1 anlamlılık düzeyinde çift
yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu sonuçlara
göre, Türkiye’de kanola üreticilerinin kanola
üretim kararlarında hem fiyatların hem de
destekleme prim ödemelerinin önemli ölçüde
etkili olduğu belirtilebilir.
Çizelge 7. Türkiye’de kanola üretim alanları, kanola fiyatları ve kanola destekleme prim ödemesi arasındaki Granger
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
KCF Granger nedeni değildir KEA’nın
7.913 (0.001)a
Red
KCF nedenidir KEA’nın
KEA Granger nedeni değildir KCF’nin
1.441 (0,268)
Kabul
KEA nedeni değildir KCF’nin
KD Granger nedeni değildir KEA’nın
5.081 (0.010)a
Red
KD nedenidir KEA’nın
KEA Granger nedeni değildir KD’nin
0.088 (0,966)
Kabul
KEA nedeni değildir KD’nin
KD Granger nedeni değildir KCF’nin
489.115 (0.000)a
Red
KD nedenidir KCF’nin
KCF Granger nedeni değildir KD’nin
23.897 (0.000)a
Red
KCF nedenidir KD’nin
Mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve
mısır destekleme prim ödemesi arasındaki
48
gösterilmiştir. Çizelgeden de görüldüğü gibi,
mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve mısır
destekleme prim
ödemesi arasında, mısır
G.ERDAL, H.ERDAL
destekleme prim ödemeleri ile mısır üretim
alanları arasında çift yönlü bir ilişki tespit
edilmiştir. Bu ilişki mısır prim ödemelerinden
mısır üretim alanlarına doğru %1 düzeyinde
anlamlı iken mısır üretim alanlarından mısır
destekleme prim ödemelerine doğru %5
anlamlılık düzeyinde oluşmuştur. Diğer yandan
mısır fiyatları ile mısır üretim alanları arasında
ve mısır destekleme prim ödemeleri ile mısır
fiyatları arasında bir nedensellik ilişkisine
rastlanmamıştır. Bu sonuçlara göre, mısır
üreticilerinin
üretim
alanları
artırma
kararlarında destekleme prim ödemelerinin
önemli ölçüde etkili olduğu ifade edilebilir.
Dolayısıyla mısır ürünü için daha çok yeni olan
mısır destekleme prim ödemesi uygulamasının
üretim alanları artışında etkin rol oynadığı
belirtilebilir.
Çizelge 8. Türkiye’de mısır üretim alanları, mısır fiyatları ve mısır destekleme prim ödemesi arasındaki Granger
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
MRF Granger nedeni değildir MEA’nın
2.353 (0.139)
Kabul
MRF nedeni değildir MEA’nın
MEA Granger nedeni değildir MRF’nin
0.278 (0,604)
Kabul
MEA nedeni değildir MRF’nin
MD Granger nedeni değildir MEA’nın
8.021 (0.009)a
Red
MD nedenidir MEA’nın
MEA Granger nedeni değildir MD’nin
4.118 (0,050)b
Red
MEA nedenidir MD’nin
MD Granger nedeni değildir MRF’nin
1.510 (0.232)
Kabul
MD nedeni değildir MRF’nin
MRF Granger nedeni değildir MD’nin
0.785 (0.385)
Kabul
MRF nedeni değildir MD’nin
Not: a,b, sırasıyla %1 ve %5 düzeyinde önemlidir. Parantez içindeki değerler p değerlerini gösterir. Gecikme uzunluğu minimum AIC
(lag 1) değerine gore belirlenmiştir.
Çizelge 9’da aspir üretim alanları ve aspir
fiyatları arasındaki Granger nedensellik testi
sonuçları verilmiştir. Aspir için destekleme
primi ödenmesine 2006 yılında başlandığından
yeterli veri oluşmamış bu nedenle prim
ödemesinin üretim alanları ve fiyatlarla olan
nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Bu
yüzden Çizelge 9’da sadece aspir üretim
alanları ve aspir fiyatları arasındaki Granger
nedensellik testi sonuçları gösterilmiştir.
Çizelge 9. Türkiye’de aspir üretim alanları ve aspir fiyatları arasında Granger nedensellik testi sonuçları
H0 Hipotezi
F- İstatistiği
Karar
Sonuç
ASRF Granger nedeni değildir ASEA’nın
0.373 (0.547)
Kabul
ASRF nedeni değildir ASEA’nın
ASEA Granger nedeni değildir ASRF’nin
49.157 (0,000)a
Red
ASEA nedenidir ASRF’nin
Çizelge 9’da görüldüğü gibi, aspir üretim
alanları ve aspir fiyatları arasında, aspir üretim
alanından aspir fiyatlarına doğru tek yönlü ve
%1 anlamlılık düzeyinde bir nedensellik ilişkisi
bulunmuştur.
Bu
sonuca
göre,
aspir
üreticilerinin üretim alanları kararlarında aspir
fiyatlarından etkilenmedikleri söylenebilir. Son
yıllarda biyodizel üretiminin yaygınlaşması ve
pazarlama imkanlarının genişlemesiyle aspir
üretim alanlarında bir artış yaşanmaktadır.
Aspir üretim alanlarındaki değişmelere paralel
olarak piyasa fiyatları oluşmaktadır.
Bu araştırmada 1980-2006 döneminde
Türkiye’de tarımsal desteklemeler kapsamında
prim sistemi uygulamasının pamuk, ayçiçeği,
soya, kanola, mısır ve aspir ürünleri üzerindeki
etkisi incelenmiştir. Bu etkiyi ölçmek için, her
bir ürün de ayrı ayrı Granger nedensellik testi
yapılmıştır. Ürünlere ait üretim alanı ve ürün
fiyatları orijinal değerlerle zaman serileri
olarak, prim ödemeleri ise dummy değişkeni
olarak, dikkate alınmıştır.
Çalışmada elde edilen sonuçlardan, pamuk
üretim alanı ile prim ödemeleri arasında ve
pamuk fiyatları ile prim ödemeleri arasında
hiçbir nedensellik ilişkisine rastlanılmamıştır.
Yalnızca pamuk üretim alanlarından pamuk
fiyatlarına doğru tek yönlü bir nedensellik
ilişkisi tespit edilmiştir. Bu sonuca göre
üreticilerin geleneksel olarak pamuk üretmeye
devam ettiği ve üretim miktarına göre fiyatların
oluştuğu söylenebilir. Türkiye’de pamuk için
verilen destekleme prim ödemesi 2007 yılında
2002 yılına göre % 341 oranında artış
göstermesine rağmen, yıllar itibariyle pamuk
üretim alanlarında bir azalma ve pamuk
ithalatında önemli düzeylerde bir artış
yaşanmaktadır. Türkiye’de pamuk talebinin
üretimden çok fazla olması, bu ürün için
49
belirlenen destekleme politika araçlarının etkin
hale getirilmesini zorunlu kılmaktadır.
Ayçiçeği ve soya ürünleri için yapılan
Granger nedensellik testi sonuçları benzerlik
göstermektedir. Her iki üründe de üretim
alanları ve ürün fiyatları arasında ürün
fiyatlarından üretim alanlarına doğru tek yönlü
bir ilişki bulunmuştur. Buna göre bu ürünlerin
üreticilerinin
üretim
kararlarını
ürün
fiyatlarındaki
değişimlerden
etkilenerek
aldıkları söylenebilir. Yine bu ürünlerde prim
ödemeleri ile ürün fiyatları arasında önemli
düzeyde bir nedensellik ilişkisi kaydedilirken,
üretim alanları ve prim ödemeleri arasında
nedensellik bulunamamıştır. Bu durumda, prim
ödemelerinin ayçiçeği ve soyada üretim artışı
sağlamadığı ancak piyasa fiyatlarına karşı
üreticilere destek niteliği taşıdığı belirtilebilir.
Çünkü ayçiçeği ve soya için yapılan destekleme
prim
ödemesi,
yıllar
itibariyle
artış
göstermesine rağmen, bu ürünlerde hala arz
açığı önemli boyutlardır ve önemli düzeyde
ithalat yapılmaktadır.
İncelenen ürünlerden kanola ve mısırda
prim ödemelerinin üretim alanlarına etkisi
önemli düzeyde anlamlı bulunmuştur. Özellikle
mısırda üretim alanları ve prim ödemesi
arasında çift yönlü olarak bulunan nedensellik,
bu ürünün üretim alanlarının prim ödemelerine
karşı oldukça duyarlı olduğu anlamına
gelmektedir. Kanola için Granger nedensellik
sonuçlarına göre, üretim alanları, mısırdan
farklı olarak hem fiyatlardan hem de prim
ödemelerinden
etkilenmektedir.
Ayrıca
sonuçlar, kanola için yapılan prim ödemelerinin
üreticileri piyasa fiyatlarına karşı koruma da
önemli düzeyde etkili olduğunu göstermektedir.
Diğer yandan Türkiye’de ham yağ açığı
dikkate alındığında, bir taraftan gerekli olan
ham yağ ihtiyacını karşılamak, diğer taraftan da
biyodizel üretimini gerçekleştirmek için
kanolanın üretim alanlarını ve üretimlerini
önemli miktarda artırmak için prim ödemelerine
devam edilmesi gerektiği ifade edilebilir. Mısır
üretim alanlarında artışa destekleme prim
ödemesinin olumlu katkısının olduğu dikkate
alındığında bu ürüne yönelik politika aracının
daha etkin hale getirilmesi, mısırda yaşanan arz
açığının giderilmesine katkı yapacağı ifade
edilebilir.
Çalışmada araştırma dönemi içerisinde son
ürün olarak incelenen aspirde prim ödemeleri
2006 yılında başladığı için yeterli veri seti
50
oluşmadığından
prim ödemelerinin üretim
alanı üzerindeki etkisi tespit edilememiştir.
Ancak aspir üretim alanı ile fiyatları arasında
üretim alanından fiyatlara doğru tek yönlü bir
ilişki tespit edilmiştir. Buna göre aspirde de
tıpkı pamukta olduğu gibi fiyatların üretim
miktarındaki değişmelere göre şekillendiği
ifade edilebilir. Aspir için de prim ödemelerinin
üretim artışına olan etkisinin görülebilmesi
açısından destekleme prim ödemesinin devam
etmesi önemli görülmektedir.
Sonuç olarak, prim ödemeleri araştırmada
incelenen her ürün için farklı durumlarda etkili
olmuştur. Kanola ve mısır üretim alanlarında
direkt etkili olan prim ödemeleri ayçiçeği ve
soyada sadece üreticiye destek niteliği
taşımaktadır. 1998 yılından beri pamukta
sürekli uygulanmaya devam eden prim
ödemelerinin ne üretim alanlarının artışında ne
de üreticiye önemli bir destek sağlamada etkili
olmadığı görülmüştür.
Türkiye yağ açığını ithalatla kapatmakta ve
ham yağ ve yağlı tohumlara yılda bir milyar
doların üzerinde döviz ödemektedir. Bu
nedenle, destekleme prim sisteminin; üretimin
artırılmasında, üreticileri piyasa fiyatlarına karşı
korumada, belirlenen ürünlerin
üretimde
sürekliliğinin sağlanmasında önemli bir politika
aracı olduğu yadsınamaz. Diğer yandan, bu
ürünler için etkin piyasaların oluşturulabilmesi,
piyasadaki spekülatif davranışların önüne
geçilebilmesi ve çiftçi kayıt sistemine yapacağı
olumlu etkileri yönüyle destekleme prim
sistemi uygulamasının süreklilik arz etmesi ve
daha
etkin
hale
getirilmesi
önemli
görülmektedir.
Prim ödemelerinin daha etkin hale
getirilmesinde, en önemli hususun yapılacak
prim ödemesi miktarının üreticilerinin üretim
kararlarını almadan önce ilan edilmesidir. Diğer
yandan destekleme prim miktarının yeterli
düzeyde belirlenmesi de önemli bir husustur.
Bunun için, üretim maliyetlerinin sağlıklı bir
şekilde belirlenmesi ve piyasa fiyatları ile
arasında oluşacak farkın tam olarak ve
zamanında üreticilere ödenmesi gerektiği
dikkate alınmalıdır. Yine destekleme prim
sisteminin etkin hale dönüştürülmesinde
üreticilerin üretim miktarlarının da esas
alınması önemli görülmektedir.
G.ERDAL, H.ERDAL
Kaynaklar
Abay, C., Olhan, E., Uysal, Y., Yavuz, F., Türkekul, B.,
2004. Türkiye’de Tarım Politikalarında Değişim,
http://www.zmo.org.tr/etkinlikler/6tk05/04cananabay
.pdf.
Dickey, D.A., W.A. Fuller 1981. “Likelihood Ratio
Statistics for Autoregressive Time Series with A Unit
Root”, Econometrica, 49, pp.1057-1072.
DPT, 2000. Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı, Tarımsal
Politikalar ve Yapısal Düzenlemeler Özel ihtisas
Komisyonu Raporu, Devlet Planlama Teşkilatı
Yayınları, DPT: 2516 Ö K: 534, Ankara.
DPT, 2004, Tarım Stratejisi (2006-2010).
http://mevzuat.dpt.gov.tr/ypk/2004/92.pdf
DPT, 2007. Dokuzuncu Beş Yıllık Kalkınma Planı(20072013), Hayvancılık Özel İhtisas Komisyonu Raporu,
Devlet Planlama Teşkilatı Yayınları, DPT: 2717 ÖİK:
670, Ankara.
Erdal,G., Erdal, H., Esengün, K.,2006a. “Türkiye’ de
Eğitim ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik
İlişkisi”, Türkiye VII. Tarım Ekonomisi Kongresi,
Cilt I, 13-15 Eylül, Antalya. Sh. 264-275.
Erdal,H., Erdal, G., Esengün, K., 2006b. “Türkiye’ de
Bioyakıt – Tarım Etkileşimi”, Türkiye VII. Tarım
Ekonomisi Kongresi, Cilt I, 13-15 Eylül, Antalya,
Sh.521-530.
Engle, Robert F., Granger, C.W.J., 1987. Co-integration
and Error Correction: Representation, Estimation, and
Testing. Econometrica, 55, 251–276.
Granger, G.W.J., 1969, Investigating Causal Relations by
Econometric Models and Cross-Spectral Methods.
Econometrica, 37, 424-438.
Gökdemir, B., 2004. Tarımda Piyasa Reformu Türk
Tarımı Özelinde Tarım ve Rekabet Politikası İlişkisi,
Rekabet Kurumu yayını, Yayın No: 143, Aankara.
http://www.rekabet.gov.tr/word/tezler/bulentgokdemi
r.doc
Kolsarıcı,Ö.,Gür,A.,Başalma,D.,Demir Kaya,M., İşler,N.,
2006. Yağlı Tohumlu Bitkiler Üretimi, Tarım ve
Mühendislik
Dergisi,
Sayı
78-79.
http://www.zmo.org.tr/resimler/ekler/22dd5dabde45e
da_ek.pdf?dergi=1
MacKinnon, J. G. 1996. Numerical Distribution Functions
for Unit Root and Cointegration Tests, J. Applied
Econm. 11, 601-618.
Tarım Kanunu,2006. Kanun No: 5488, Kabul Tarihi:
18.04.2006,
http://rega.basbakanlik.gov.tr/Eskiler/2006/04/20060
425-1.htm
TKB,2006. Türkiye’de Tarım, Tarım ve Köy İşleri
Bakanlığı, Strateji Geliştirme Başkanlığı yayını,
Ankara.
TKB, 2008. 2007 Yılı Ürünü Kütlü Pamuk, Yağlık
Ayçiçeği, Soya Fasulyesi, Kanola, Dane Mısır, Aspir
Ve Zeytinyağı Üreticilerine Destekleme Primi
Ödenmesine İlişkin Bakanlar Kurulu Kararı
Uygulama Tebliği, Resmi Gazete, Sayı: 26835, Tarih:
02.04.2008 Seri No: 2008/14, Ankara.
TOBB,2006. Ekonomik Rapor, Türkiye Odalar ve
Borsalar Birliği Yayını,
http://www.tobb.org.tr
TUİK, 2007. İstatistik Göstergeler 1923-2006, Türkiye
İstatistik Kurumu Yayını, ISBN: 978-975-19-4184-8,
Ankara.
Yararlanılan İnternet Web siteleri;
http://www.tugem.gov.tr/tugemweb/destekler.html
http://www.tzob.org.tr/tzob web/duyuru/biodizel_2006.htm
51
Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana
Gelen Artışların Nohut (Cicer Arietinum L.) Verim ve Verim Parametrelerine
Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması
Ergün Doğan1
Abdullah Kahraman2
Halil Kırnak1
Beybin Bucak2
Tahsin Tonkaz1
1- Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, 63040, Şanlıurfa
2- Harran Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarla Bitkileri Bölümü, 63040, Şanlıurfa
Özet: Harran ovasında sulamaya başlanması, küresel ısınma etkilerinin belirginleşmesi şehirleşme ve
sanayileşmeye paralel olarak maksimum, minimum sıcaklıklarda ve karbondioksit (CO2) oranlarında
meydana gelebilecek olası artışların nohut bitkisinde verim, biyomas ve su tüketimine olan etkilerinin
araştırılması DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) simülasyon programı
kullanılarak yapılmıştır. Maksimum ve minimum sıcaklıklarda öngörülen sıcaklık artışları 0–6 0C arasında
ve CO2 deki artışlar 380–440 ppm olarak belirlenmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, minimum sıcaklıklar
ve CO2 te meydana artışlar verim, biyomas ve ETc de sınırlı oranda değişimlere neden olmaktadır. Diğer
taraftan maksimum sıcaklıklarda meydana gelen artışlar verim, biyomas ve ETc de önemli oranda
yükselmelere neden olmaktadır. Verim ve biyomas değerlerinde %35 lere varan artışlar sağlanabilirken, ETc
de %10 düzeyinde artış görülmektedir. Bölgenin tamamıyla sulamaya açılması ile sulama sezonunda bölge
için öngörülen sulama suyu da kullanılan katsayılar sıcaklıkların artması ile yetersiz hale gelecektir.
Anahtar Kelimeler: Nohut, maksimum ve minimum sıcaklıklar, CO2, evapotranspirasyon.
Effect of Increased Maximum, Minimum Temperatures and Chorbondioxde
on Chickpea (Cicer Arietinum L.) Yield and Yield Parameters: A DSSAT
Chickpea Simulation Study
Abstract: The probable effect of Start of irrigations in Harran Plain, effect of global warming, and
development in both city and the industry on daily maximum and minimum temperatures and CO2 increase
effect on chickpea was evaluated using DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)
simulation model. Maximum and minimum temperatures were increased with 0, 2, 4, and 6 0C while CO2 was
increased with 20 ppm increment from 380 to 440 ppm. Simulation results indicated that the effect of
increased minimum temperature and CO2 were limited on yield, biomass, and crop water use (ETc).
However, increase in maximum temperatures was noticeable and increased yield and biomass about 35% and
ETc about 10%. When new agricultural land open to irrigations, probably the calculated amount of water for
the area will not be enough and needs to be increased according to increase in ETc.
Keywords: DSSAT, Chickpea, Daily maximum and minimum temperatures, CO2, evapotranspiration.
1. Giriş
Küresel iklim değişiklikleri ile birlikte
Harran ovasının sulamaya açılması bölgede
bazı iklimsel değişikliklere neden olmuştur
(Tonkaz ve ark., 2003). Hükümetler arası iklim
değişiklikleri panelinin (IPCC) raporuna göre
de atmosfere salınan sera gazları (CO, CH,
CFCs, N, O) sonucunda önümüzdeki yüz yıl
içerisinde sıcaklıkların 1.4 ile 5.8 0C arasında
artış göstereceği belirtilmiştir (IPCC, 2001).
1951–1990 yılları arasında 0.5 0C lik bir
sıcaklık artışı gözlenmiş (Jones ve ark., 1991)
olmasına rağmen Karl ve ark., (1991) minimum
sıcaklıklarda daha yüksek (3 katına kadar)
artışlar olabileceğini vurgulamıştır. Diğer
taraftan CO2 oranında %16 lik bir artış
sağlanmış ve bunun genel olarak bitki gelişimi
ve verimi pozitif bir etki sağlayacağı
belirtilmiştir. Fakat sıcaklık artışlarının etkileri
hakkında herhangi bir kesin yargıya henüz
ulaşılamamıştır (Conroy ve ark., 1994). Zhiqing
ve ark., (1994) ve Tubiello ve ark., (1995)
çeltikte ve buğdayda, sıcaklık artışlarına paralel
olarak verimde düşüş olacağını fakat CO2 de
meydana gelecek olan artışların bu düşüşü telafi
edeceğini tahmin etmişlerdir (Ghaffari ve ark.,
2002). CO2 in verimde meydana getireceği artış,
fotosentez oranında meydana getireceği artışla
olacağı ve bunun doğadaki tüm bitkileri benzer
şekilde etkileyeceği vurgulanmıştır (Norby ve
ark., 1999; Poorter ve Navas, 2003). CO2 in
etkisini araştırmak amacı ile çeltikte (Moya ve
ark., 1998; Kim ve ark., 2003) soya
fasulyesinde (Booker ve ark., 2005) ve pamukta
(Reddy ve ark., 2004) çeşitli denemeler
yürütülmüştür.
Maksimum ve Minimum Sıcaklıklar ile Karbondioksit Oranlarında Meydana Gelen Artışların Nohut (Cicer Arietinum L.)
Verim ve Verim Parametrelerine Etkisi: DSSAT Simülasyon Çalışması
DSSAT bitki çeşidine, iklim koşullarına,
toprak yapısına ve bazı tarımsal faaliyetlere
bağlı olarak bitki gelişimi ve verimini simüle
etmek amacı ile geliştirilmiş bir bilgisayar
programıdır. Bu program içerisinde bulunan
birçok altprogram dünyanın muhtelif yerlerinde
kullanılmış ve iyi sonuçlar verdikleri
vurgulanmıştır (Otter-Nacke ve ark., 1986;
Moulin ve Beckie, 1993; Otavio ve ark., 1994;
Rao ve Sinha, 1994; Mahmood, 1998; Ghaffari
ve ark., 2002; Mati, 2000). Model tahılları,
baklagilleri, kök bitkilerini, yağ bitkilerini bazı
sebze ve meyvelerle birlikte lif bitkilerini de
simüle etme yeteneğine sahiptir.
Nohudun (Cicer arietinum L.) gen
merkezlerinden birinin de Güneydoğu Anadolu
olduğu bilinmektedir (Van der Maesen, 1987).
Nohut geleneksel olarak yazlık ekilmektedir ve
ülkemizde kışlık nohut ekimi fazla yaygın
değildir. Ancak kışları ılıman geçen bölgelerde
(Güneydoğu Anadolu, Akdeniz ve Ege gibi)
kışlık nohut ekimi mümkün gözükmektedir.
Nohutta yüksek verim, kışa ve antraknoz
hastalığına
dayanıklı
genotiplerin
geliştirilmesine bağlıdır. Dolayısı ile nohuttan
yüksek verim elde etmek, nohut bitkilerinin su
ve sıcaklık stresine girmeden gelişim
dönemlerini tamamlamalarına bağlanmaktadır
(Singh, 1989). Siddikque ve ark., (1999) ve
Singh (1997), nohut bitkisinin dünyada çok
değişik iklim koşullarında yetişebileceğini ve
bu iklim kuşaklarının Akdeniz iklim
kuşağından başlayarak sub-tropik, kurak ve yarı
kurak
iklim
kuşaklarını
kapsadığını
vurgulamışlardır.
Yemeklik
baklagiller
içerisinde fasulyeden sonra en fazla ekim
alanına sahip olan nohut, hem insanlar
tarafından tüketilmekte hem de hayvan
beslenmesinde kullanılmaktadır (Singh, 1997).
Tüketiminin yanında özellikle kurak ve yarı
kurak iklim kuşaklarında toprağın verimliliğini
olumlu yönde etkilemektedir (Saxena, 1990).
Genel olarak yazlık bitkilerde su stresi
verimde önemli düzeyde düşüşlere neden
olmaktadır (Eck, 1986; Lamm ve ark., 1994;
Hodges ve Heatherly, 1983; Boyer ve ark.,
1980). Su stresi; bitki gelişimi, süresi ve
verimini önemli düzeyde etkiler (Sadras ve
Milroy, 1996). Nohut Akdeniz iklim kuşağında
hem kışlık hemde yazlık olarak ekilmektedir.
Nohut bitkisi su stresine dayanıklı bir bitki
olarak bilinmesine rağmen (Sing, 1993)
64
özellikle bakla oluşumu ve dane oluşumu
döneminde olası bir sıcaklık artışına ve su
stresine duyarlıdır (Lawor ve ark., 1998).
Turner (2003) ve Yadav ve ark., (2006)
Akdeniz iklim kuşağı ve benzer iklimlerde
sulanmayan nohudun sıcaklık ve su stresine
bağlı olarak gelişim ve verimde önemli
düzeylerde düşüş gösterdiğini vurgulamışlardır.
Bakhsh ve ark., (2007) ve Salam ve ark.,
(2006), yapmış oldukları bir çalışmada sulanan
ve sulanmayan nohutlar arasında verim ve bazı
bitki fizyolojik parametrelerinin önemli
düzeyde etkilendiklerini ortaya koymuşlardır.
Genel olarak su stresinin nohutta bitki
gelişimini etkilediği ve dolayısı ile verimde
önemli düzeyde verim düşüşü gözlendiği
vurgulanmaktadır. Yine nohutta hangi stres
seviyesinde veriminin düşüşe geçtiğinin tespit
edilmesi gerektiği vurgulanmaktadır (Silim ve
Saxena, 1993; Sing, 1991).
Güneydoğu Anadolu Projesinin (GAP) bir
parçası olan Harran ovası yaklaşık 140,000 ha
sulanabilir alana sahip olup pamuk ve buğday
gibi
alışılagelmiş
ürünlerin
dışında
baklagillerinde
rahatlıkla
yetiştirilebilme
potansiyeli vardır. Fakat küresel ısınma ve
bölgenin sulamaya açılması bazı iklimsel
(gündüz ve gece sıcaklıkları gibi) ve CO2
seviyesinde yine küresel ve bölgesel
değişimlere bağlı olarak değişikliklere yol
açmaktadır.
Bu
değişimlerin
ovada
yetiştirilebilen ürünler üzerinde nasıl bir etki
yaratacağının
belirlemesi
gerekmektedir.
Çalışmanın
amacı;
gece
ve
gündüz
sıcaklıklarında ve CO2‘ de meydana gelebilecek
olası artışların yazlık ürün olarak yetiştirilecek
nohut bitkisi ve su tüketimi üzerindeki etkilerini
ortaya koymaktır.
2. Materyal ve Metot
DSSAT, (v. 3.5) toprak, iklim, genetik
katsayılar ve bazı tarımsal faaliyetleri
kullanarak, çalışılan bitkinin gelişimi ve verimi
ile
birlikle
bitki
su
tüketimlerini
hesaplamaktadır. Denemede modelin simüle
ettiği değerler bitki verimi (kg ha-1), biyomas
(kg ha -1) ve bitki su tüketim değerleridir (mm).
Simülasyonlar Harran Üniversitesi Ziraat
Fakültesi
deneme
alanı
göz
önünde
bulundurularak yapılmıştır. Çalışma alanı
37008′ kuzey enlem ve 38046′ doğu boylamları
arasında olup 465 m yüksekliktedir. Deneme
alanındaki toprak, İkizce serisinden olup
ortalama tarla kapasitesi %32, solma noktası
22% olup 155 mm /120 cm elverişli nem
değerine sahiptir. Deneme alanına ait uzun
yıllık ortalama sıcaklık, nem değerleri sırasıyla
18.1 0C ve %52 civarındadır.
Denemede kullanılan nohut çeşidi ER-99
olup, Ankara Tarla Bitkileri Merkez Araştırma
Enstitüsü (TARM) tarafından Orta Anadolu
Bölgesi için geliştirilmiş olup Güneydoğu
Anadolu Bölgesi koşullarında yetiştiriciliği
yapılabilecek bir çeşittir (Öztaş, 2007).
Sulamalar program tarafından bitki ihtiyacı göz
önünde bulundurularak yapılmış dolayısı ile
toprak nemi bir sınırlama teşkil etmemiştir.
Yazlık ekim olarak bölgede geleneksel ekim
zamanı Mart ayının ilk haftasıdır ve Mart 1
ekim tarihi olarak belirlenmiştir ve 30 cm sıra
arası ekim varsayılmış ortalama 30 tohum m-2
olacak şekilde %100 çimlenme varsayılarak
simülasyonlar yapılmıştır. Program PrislyTaylor evapotranspirasyon modelini kullanarak
bitki su ihtiyacını belirlemiştir.
İklim verileri Autoregressive MovingAverage metodu (ARMA p, q) (Salas ve ark.,
1980) uzun yıllık verilerin kullanılması ile elde
edilmiştir. Denemede maksimum ve minimum
sıcaklık değerlerinde (1975-2005) ±0 (uzun
yıllık ortalama), 2, 4 ve 6 0C lik artışlar
öngörülmüştür. Denemede kullanılan sıcaklık
ve CO2 değerleri:
1. Günlük maksimum ve minimum
sıcaklıklarda 0 ve ± 2, 4 ve 6 0C artış
2. CO2 oranlarında ise 380, 400, 420 ve
440 ppm artış.
Simülasyon programından elde edilen ham
veriler öncelikle normalleştirilmiş daha sonra
analizlerde kullanılmıştır.
Normalleştirme
işlemi her bir değerin kendi gurubunda (380
ppm veya Tmin ±2 0C gibi) bulunan normal
iklim değerlerinden elde edilen sonuçlardan
çıkarılması ve elde edilen sonucun tekrar
normal değere bölünmesi ve 100 ile çarpılması
ile elde edilmiştir. Elde edilen veriler hem
grafiksel olarak hemde regresyon analizi
kullanılarak test edilmiştir.
Uzun yıllık maksimum sıcaklık değerleri
ve CO2 kullanılarak yapılan simülasyon
sonuçlarına göre verim, biyomas ve bitki su
tüketim değerleri (ETc) bölge ortalamalarına
yakın olarak gerçekleşmiştir. Uzun yıllık
ortalamalar kullanıldığında elde edilen verim,
biyomas ve ETc sırası ile 3167 kg ha-1, 7535 kg
ha-1 ve 693 mm olarak gerçekleşmiştir.
Maksimum sıcaklıklar artıkça verim ve
biyomas değerlerinde önemli düzeyde artışlar
gerçekleşmiştir. Biyomas değerlerinde meydana
gelen değişmeler verimle karşılaştırıldığında
daha fazla gerçekleşmiştir (Tablo 1). Her iki
parametrede de artış oranı %35 lere kadar
çıkmıştır. Öte taraftan ETc değerleri maksimum
sıcaklıklarda meydana gelen artışlara (0-4 0C)
paralel olarak yükselmiş ve daha sonra (4-6 0C )
tekrar düşmüştür. Bu düşüşün nedeni bitkinin
maksimum sıcaklığın 4 0C nin üzerine çıkması
ile sıcaklık stresine girmesinin yanında yetişme
döneminde meydana gelen kısalmalar olabilir.
Genel olarak ETc oranlarında %10 düzeyinde
bir artış görülmektedir. Maksimum sıcaklılar ve
ölçülen parametreler kullanılarak yapılan
grafiksel ve regresyon analizleri maksimum
sıcaklık ile ölçülen tüm parametreler arasında
güçlü bir ilişki (R 2 = 0.99) saptamıştır.
Regresyon analiz sonucunda verim, biyomas ve
ETc değerleri için elde edilen eşitlikler sırasıyla
y = 0.9491x2 - 0.1343x - 0.3367, y = 0.5913x2 +
2.0585x - 0.3355 ve y = -0.6941x2 + 5.6336x 0.3534 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1).
Regresyon test sonuçları; verim, biyomas ve
ETc değerlerinde meydana gelen artışların
önemli düzeyde (p<0.05) anlamlı olduğunu
ortaya koymuştur.
Minimum sıcaklıkların verim, biyomas ve
ETc değerlerine olan etkisi maksimum sıcaklık
artışları ile karşılaştırıldığında sınırlı bir
değişim gözlenmiştir. Verim, biyomas ve ETc
değerleri sırası ile 3537-3594 kg ha-1, 85168637 kg ha-1 ve 731-755 mm değerler arasında
değişim göstermiştir. Maksimum sıcaklıların
aksine, minimum sıcaklıklarda meydana gelen
artışlar verimde kısmide olsa düşüşe neden
olmuştur.
Benzer
sonuçlar
biyomas
değerlerinde ve ETc değerlerinde de
gözlenmiştir (Tablo 1). Ölçülen parametrelerde
meydana gelen azalmalar verim, biyomas ve
ETc için yaklaşık %2 civarında gerçekleşmiştir.
Bu veriler ile yapılan regresyon analiz
sonucunda verim, biyomas ve ETc değerleri
için elde edilen regresyon eşitlikleri y = 0.0002x2 - 0.0017x + 0.0015, y = 0.001x2 0.0072x + 0.0017 ve y = 0.0024x2 - 0.0174x 0.0002 olarak gerçekleşirken bu eşitliklere ait
R2 değerleri yine aynı parametreler için 0.81,
0.61 ve 0.99 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1).
65
Verim ve biyomas değerlerine ait değişimler
anlamlı bulunmuş (p>0.05) fakat ETc de
meydana gelen artış anlamlı (p<0.05)
bulunmamıştır. Fakat ölçülen parametrelerde
meydana gelen değişimler çok sınırlı bir şekilde
gerçekleşmiştir.
Karbondioksit değerleri 380’ ppm den 440
ppm değerine yükseltildiğinde verim ve
biyomas değerleri beklentilere paralel olarak bir
artış göstermiştir. Verim ve biyomas değerleri
3517-3607 ve 8501-8694 kg ha-1 arasında
değişim göstermiştir. ETc değerinde ise
neredeyse hiç bir değişiklik olmamıştır (Tablo
1). Verim ile biyomas değerlerinde yaklaşık %4
oranında bir artış gerçekleşirken, ETc de
herhangi bir değişim gözlenmemiştir (Şekil 1).
CO2 nin etkisini test etmek için yapılan
regresyon analizinde verim, biyomas ve ETc
değerlerine ait elde edilen regresyon eşitlikleri
sırasıyla y = -1E-06x2 + 0.0015x - 0.3772, y = 9E-07x2 + 0.0005x - 0.0443 ve y = -7E-07x2 +
0.0008x - 0.2013 olarak gerçekleşmiştir. Bu
analizlere ait R2 değerleri ise tüm eşitlikler için
0.99 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 1). CO2 deki
artışların ölçülen parametrelere olan etkisini
belirlemek için yapılan regresyon test sonuçları,
verim ve biyomas değerlerine ait artışların çok
sınırlı bir değişim olsa bile anlamlı (p<0.05)
olduğunu fakat ETc’de meydana gelen
değişimin
önemli
olmadığını
(p>0.05)
göstermiştir.
Tablo 1. Simülasyonu yapılan parametrelere ait sonuçlar
Maksimum Sıcaklık Artışı (0C)
0
2
4
6
Minimum Sıcaklık Artışı (0C)
0
2
4
6
Karbondioksit Artışı (ppm)
380
400
420
440
Verim (kg ha-1)
3167
3236
3652
4202
Parametreler
Biyomas (kg ha-1)
7535
7922
8919
10019
Evapotranspirasyon (mm)
693
742
777
749
3582
3594
3542
3537
8637
8618
8516
8625
755
735
731
741
3517
3555
3577
3607
8501
8571
8629
8694
740
741
741
741
Güney Doğu Anadolu Projesi (GAP) ile
büyük tarımsal alanları sulamaya açılması buna
paralel olarak endüstride meydana gelen artışlar
ve küresel ısınmanın etkisi ile bölgede
maksimum ve minimum sıcaklıklarda artışlar
olabileceği ve bunlara ek olarak CO2
miktarlarında da artışlar sağlanabileceği
öngörülmektedir. Bu artışların olası etkilerinin
araştırılması amacı ile DSSAT simülasyon
programı kullanılarak nohut bitkisi üzerinde
etkileri araştırılmıştır. Maksimum ve minimum
sıcaklıklar için öngörülen sıcaklık artışları 6 0C
ile sınırlı tutulmuş ve CO2 te ise artış miktarı 60
ppm olarak saptanmıştır. Simülasyon sonuçları,
minimum sıcaklıklarda 0-6 0C ve CO2 te 380440 ppm’e kadarki artışların; verim, biyomas ve
ETc de sınırlı oranda değişimlere neden
olduğunu ortaya koymuştur. Diğer taraftan
maksimum sıcaklıklarda meydana gelen
66
artışlar; verim, biyomas ve ETc de önemli
oranda yükselmelere neden olmaktadır. Verim
ve biyomas değerlerinde %35 lere varan artışlar
sağlanabilirken, ETc de %10 düzeyinde artış
görülmektedir. Bölgenin sulamaya açılması ile
sulama sezonunda bölge için öngörülen sulama
suyu miktarları, sıcaklıkların artması ile yetersiz
hale gelecek ve muhtemelen artırılması
gerekecektir.
Genel olarak sıcaklıklardaki artışlar ile
birlikte CO2 te meydana gelecek olan artışlar
nohutta verim düşüşüne neden olmayacak tam
tersine muhtemelen artışlar gözlenebilecektir.
Fakat maksimum sıcaklıklarda meydana
gelebilecek olan artışlar bitkinin yaklaşık %10
düzeyinde daha fazla su tüketmesi anlamına
gelmekte buda bölge sulamalarına su sağlayan
kamu kuruluşlarının hesaplamalarında göz
önünde bulundurması gerekli bir husus olarak
ortaya çıkmaktadır.
y = 0.9491x2 - 0.1343x - 0.3367
R2 = 0.9967
25
15
5
-5
0
2
4
T. Maksimum (0C)
6
35
y = 0.5913x2 + 2.0585x - 0.3355
R2 = 0.9966
25
15
5
-5
-2
0
2
4
T. Maksimum (0C)
-2
8
6
0
2
4
T. Minimum (0 C)
6
8
Biomass Değişimi (%)
5
-5
35
y = 0.001x2 - 0.0072x + 0.0017
R2 = 0.614
25
15
5
-5
-2
8
0
2
4
T. Minimum (0C)
6
8
ETc (%)
5
y = -0.6941x 2 + 5.6336x - 0.3534
R2 = 0.9673
-5
y = 0.0024x2 - 0.0174x - 0.0002
R2 = 0.9984
5
-5
-2
0
2
4
T. Maksimum (0C)
6
8
35
y = -1E-06x2 + 0.0015x - 0.3772
R2 = 0.9954
25
15
5
-5
360
380
400
420
CO2 (ppm)
440
460
35
y = -9E-07x 2 + 0.0005x - 0.0443
R2 = 0.997
25
15
5
-5
360
380
400
420
CO2 (ppm)
440
460
15
15
15
ETc (%)
y = -0.0002x 2 - 0.0017x + 0.0015
R2 = 0.8134
25
15
-2
ETc (%)
Verim Değişimi (%)
35
35
-2
0
2
4
T. Minimum (0C)
6
8
y = -7E-07x2 + 0.0008x - 0.2013
R2 = 0.9994
5
-5
360
380
400
420
CO2 (ppm)
440
460
Şekil 1. Maksimum, Minimum ve CO2 oranlarında meydana gelen artışlara bağlı olarak verim, biyomas ve ETc miktarlarında meydana gelen değişimler.
67
Teşekkür
Bu denemenin yürütülmesinde yardımcı
olan Nusret TURGUT, Mehmet Nur BAL ve
Mehmet FIRAT’a
teşekkür ederim.
yardımlarından
dolayı
Kaynaklar
Booker, F.L., Pursley, W.A., Stefanski, L.A., Miller, J.E.,
Fiscus, E.L., 2005. Comparative responses of
container-versus ground-grown soybean to elevated
carbon dioxide and ozone. Crop Science 45, 883895.
Boyer, J.S., Johnson, R.R., Saupe, S.G., 1980. Afternoon
water deficits and grain yields in old and new
soybean cultivars. Agronomy J. 72:981-985.
Conroy, J.P., Seneweera, S., Basra, A.S., Rogers, G.,
Wooller, B.N., 1994. Influence of rising atmospheric
CO, concentrations and temperature on growth,
yield and grain quality of cereal crops. Australian
Journal of Plant Physiology 21, 741-758.
Doorenbos, J., Kassam A.H., 1979. Yield response to
water. Irrigation and drainage paper no: 33. FAORome 193 pp.
Eck, H. V. 1986. Effect of water deficits on yield, yield
components, and water use efficiency of irrigated
corn. Agron. J. 78: 1035-1040.
Eser, D. 1981. Yemeklik Baklagiller. Ankara Üniversitesi
Ziraat Fakültesi Teksir no:59, Ankara.
Ghaffari, A., Cook, H.F., Lee, H.C., 2002. Climate change
and winter wheat management: A modeling scenario
for south-eastern England. Climatic Change 55,
509–533.
Hodges, H.F., Heatherly, L.G., 1983. Principles of water
management for soybean production in Mississippi.
Mississippi Agricultural Forestry Experiment
Station. Bulletin no: 919.
Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC),
2001. Climate Change 1995: The scientific basis of
climate change, Cambridge University Press,
Cambridge, U.K.
Jones, P.D., Wigley, T. M. L., Farmer, G., 1991. Marine
and l and temperature data sets: A comparison and a
look at recent trends, in: Schlesinger, M.E. (Ed.),
Greenhouse gas-induced climatic change. Elsevier,
Amsterdam, pp. 1007- 1023.
Kanber, R. 1997. Sulama. Ç.Ü. Ziraat Fakültesi Genel
Yayın No: 174. Ders Kitapları Yayın No: 52.
Karl, T.R., Kukla, G., Razuvayev, V.N., 1991. Global
warming: Evidence for asymmetric diurnal
temperature change. Geophysical Research Letters
18, 2253-2256.
Kim, H.Y., Lieffering, M., Miura, S., Kobayashi, K.,
Okada, M., Miura, S., 2003. Seasonal changes in the
effects of elevated CO2 on rice at three levels of
nitrogen supply: a free air CO2 enrichment (FACE)
experiment. Global Change Biology 9, 826–837.
Lamm, F. R., D. H. Rogers and H. L. Manges. 1994.
Irrigation scheduling with planned soil water
depletion. Transactions of the ASAE 37(5): 1491 1497.
Lawor, H.J., Siddique, K.H.M., Sedgley, R.H., Thurling,
N. 1998. Improvement of cold tolerance and insect
resistance in chickpea and the use of AFLPs for the
68
identification of molecular markers for these traits.
Acta Hortic. 461, 185-192.
Mahmood, R., 1998. Air temperature variations and rice
productivity in Bangladesh: A comparative study of
the performance of the yield and the CERES-Rice
models. Ecological Modeling 106, 201–212.
Mati, B.M., 2000. The influence of climate change on
maize production in the semi-humid semi-arid areas
of Kenya. Journal of Arid Environments 46, 333–344
Moya, T.B., Ziska, L.H., Namuco, O.S., Olszyk, D., 1998.
Growth dynamics ve genotypic variation in tropical,
field-grown paddy rice (Oryza sativa L.) in response
to increasing carbon dioxide and temperature.
Global Change Biol. 4, 645–656.
Norby, R.J., Wullschleger, S.D., Gunderson, C.A.,
Johnson, D.W., Ceule-Mans, R., 1999. Tree
responses to rising CO2 in field experiments:
Implications for the future forest. Plant, Cell and
Environment 22, 683–714.
Otavio, J.F.de S., Jose, R.N.B.F., Luis, M.A.S., 1994.
Potential effects of global climate change for
Brazilian agriculture applied simulation studies for
wheat, maize and soybeans. in: Implications of
climate change for international agriculture: Crop
modeling study, U.S. Climate Change Division
Report, EPA, 230-B-94-003, pp. 1-28.
Otter-Nacke, S., Godwin, D.C., Ritchie, J.T., 1986.
Testing and validating the CERES-Wheat model in
diverse environments. Agristars YM- 15-00407.
Öztaş,E., Bucak, B., Al, V., Kahraman, A. 2007.
Evaluation of Winter Hardiness, Yield and Yield
Components of Chickpea (Cicer arietinum L.)
Cultivars Under Harran Plain Conditions. Harran
Ünüversitesi Ziraat Fak. Dergisi. 11 (3-4). 81-86.
Poorter, H., Navas, M.L., 2003. Plant growth and
competition at elevated CO2: On winners, losers and
functional groups. New Physiology 157, 175– 198.
Rao, D.G., Sinha, S.K., 1994. Impact of climate change on
simulated wheat production in India. in:
Implications of Climate Change for International
Agriculture: Crop Modeling Study, U.S. Climate
Change Division Report EPA 230-B-94- 003, India,
pp. 1-10.
Reddy, K.R., Koti, S., Davidonis, G.H., Reddy, V.R.,
2004. Interactive effects of carbon dioxide and
nitrogen nutrition on cotton growth, development,
yield, and quality. Agronomy Journal 96(4), 11481157.
Sadras, V.O. and Milroy, S.P. 1996. Soil water thresholds
fort he responses of leaf expansion and gas
exchange: a review. Field crop res. 47, 253-266.
Salas, J.D., Delleur, J.W., Yevjevich, V., Lane, W.L.,
1980. Applied modeling of hydrologic series. Water
resources publications, Littleton, Colorado, USA,
484p.
Saxena, N.P., 1990. Status of chickpea in the
Mediterranean basin. In: Present status and future
prospects of chickpea crop production and
improvement in the Mediterranean countries.
Seminar Zaragozo Spain. Vol. 9, 11-13 July, 17-24.
Siddique, K.M.H., Brinsmead, R.B., Knigth, R., Knights,
E.J., Paul, J.G., and Rose, I.A., 1999. Adaptation of
chickpea ( cicer arietium L.) and faba bean (Vicia
faba L.) to Australia. In: Knight, R. (Eds.), cool
season food legumes. Kluwer, Adelaide.
Silim, S.N. and Saxena, M.C. 1993. Adaptation of spring
sown chickpea to the Mediterranean basin: I.
Response to moisture supply. Field Crop Res. 34,
121-136.Singh, K. B., 1991. Influence of water
deficit on phenology, growth and dry mater
allocation in chickpea. Field Crop Res. 28, 1-15.
Singh, K. B., 1993. Problems and prospects of stress
resistance breeding in chickpea, in breeding for
stress tolerance in cool season food legumes. Eds.
By. K.B. singh and M.C. Saxena. A Willey-Spayce
Pub. P: 17-35.
Singh, K. B., 1997. Chickpea ( Cicer arietium L.). Field
Crop Res. 53: 161-170.
Singh, K. B., Malhotra, R. S., and Saxena, M. C., 1989.
Chickpea evaluation for cold tolerance under field
condition. Crop Science, 29: 282-285.
Strain, H.H., Svec, W.A. 1966. Extraction, separation,
estimation and isolation of
stress degree day
parameter for environmental variability. Agr.
Meteor. 24: 45-55.
Tonkaz, T., Cetin, M., Simsek, M., 2003. Observed
changes of some climatic parameters of Sanliurfa
province (in Turkish with English abstract). Journal
of Agriculture Faculty of Cukurova University 18,
29-38.
Tubiello, F.N., Rosenzweig, C., Volk, T., 1995.
Interactions of CO2, temperature and management
practices. Simulations with a modified version of
CERES-Wheat. Agricultural Systems 49, 135–152.
Turner, N.C. 2003. Adaptation to drought: lessons from
studies with chickpea. Indian Jour. of Plant
Physiology. Spec. issue, 11-17.
Van der Maesen, J.G.M. 1987. Origin, history an
taxonomy of chickpea, p 11-34. In: M.C. Saxean and
K.B. Singh (eds.). The Chickpea. CAB International,
Wallingford, UK.
Yadav, S.S., Kumar, J., Yadav, S.K., Singh, V.S., Turner,
Y.C., and Redden, R. 2006. Evaluation of
helicoverpa and drought resistance in desi and
kabuli chickpea. Plant Genetic Resources, 4: 3, 198203.
Zhiqing, J., Ge., D., Chen, H., Fang, J., 1994. Effects of
climate change on rice production and strategies for
adaptation in southern China, in: Implications of
Climate Change for International Agriculture: Crop
Modeling Study, U.S. Climate Change Division
Report EPA, 230-B-94-003, pp. 1-24.
69
Tokat Kazova’daki Uzun Yıllık Yağış ve Sıcaklık Gidişlerinin Kuraklık
Açısından İrdelenmesi
İrfan Oğuz1
Tekin Öztekin2
Özlem Akar1
1- Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Tokat
2- Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarımsal Yapılar ve Sulama Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Bu çalışmada, Tokat Kazova’da uzun yıllar iklim verilerinden yararlanılarak, ovanın iklim değişikliği
eğiliminin kuraklık açısından belirlenmesi amaç edinilmiş, bu eğilimlerin tarımsal üretime olası etkilerinin
neler olabileceği tartışılmıştır. Araştırmada, Tokat Toprak ve Su Kaynakları Araştırma Enstitüsü meteoroloji
istasyonunun 1966-2006 yılları arası rasat verilerinden aylık, mevsimlik ve yıllık yağışlar ve sıcaklıklar
materyal olarak kullanılmıştır. Bu verilere ait serilerin zamana göre değişimleri öncelikle görsel olarak
incelenmiş, seyirlerinde belirlenen artış veya azalışın önemli olup olmadığı, α = 0.05 önem seviyesinde
Mann-Kendall sıra korelasyon eğilim testi uygulanarak belirlenmiştir. Ovada, yıllık yağış ortalamasına ait
yağış gidişlerinin değişmediği, ancak kış yağışlarındaki azalma eğiliminin önemli olduğu bulunmuştur.
Ayrıca, uzun yıllık sıcaklık ortalama değerlerinde az da olsa gittikçe bir azalma olurken, yıllık minimum
sıcaklıklardaki azalış ve maksimum sıcaklıklardaki artış eğilimleri önemli bulunmuştur.
Anahtar Kelimeler: İklim değişikliği, yağış gidişi, sıcaklık gidişi, eğilim doğrusu
Examination of Long Period Precipitation and Temperature Trendlines at
Tokat Kazova from Drought Point of View
Abstract: In this study, examination the tendency of climate variability at Tokat Kazova with drought point
of view was aimed. The possible effects of this tendency on agricultural production were discussed. The
monthly, seasonal and yearly precipitations and temperatures measured at the weather station of Tokat Soil
and Water Resources Research Institute during 1966 through 2006 were used. For these series, first visual
trends were examined, then the Mann-Kendall test at α = 0.05 significance level was performed to determine
whether the determined increases or decreases in the series are important or not. At the plain, it was
determined that the trend line for the annual average precipitation data with respect to the years have not
changed. However, the decreasing trend in the precipitations during winter was found important. In addition,
while it is small, the overall average temperature for the years is being decreasing, the increasing and
decreasing trends in maximum and minimum annual temperatures, respectively, were found important.
Keywords: Climate variability, precipitation trend line, temperature trend line, tendency line
1. Giriş
Bir yöredeki tarımsal üretimi etkileyen
belki de en önemli iki iklim elemanı yağış ve
sıcaklıktır. Kuraklık ise genellikle mevcut veya
arz edilen suyun talebi karşılamadığı zaman
olur. Tanım olarak ise yağışların kaydedilen
normal seviyelerinin altına düşmesi sonucu su
kıtlığı sebebiyle yaşamsal faaliyetleri olumsuz
yönde etkileyen doğal bir afet olarak tanımlanır.
Kuraklık, sıcaklık artışı ile doğru, yağış artışı
ile ters orantılıdır. İkibinyedi yılında ülkemizi
etkileyen kuraklık, gündem oluşturmuş,
nedenleri tartışma konusu olmuştur. Öte
yandan, özellikle Tokat yöresinde yaşayan yaşlı
insanlara sorulduğunda, yörede yaşadıkları ve
gördükleri kar, don, sel olaylarını anlatıp
yöredeki
iklim
değişikliğini
gündeme
getirmektedirler.
Türkeş (1999)’da Türkiye’nin yağış ve
kuraklık indisi dizilerinin alansal ve zamansal
değişimleri 1930-1993 dönemi için analiz
edilmiş, ısrarlı kurak koşulların Türkiye’nin
önemli bölümünde belirgin olduğu, Türkiye’nin
kuraklık indisi değerlerinde ise 1960’lardaki
nemli koşullardan kurak yarı-nemli iklim
koşullarına doğru genel bir eğilimin olduğu
bulunmuştur. Bostan ve Akyürek (2007),
Türkiye’de yer alan 220 büyük meteoroloji
istasyonunda 34 yıllık zaman periyodu
içerisinde ölçülmüş aylık ortalama sıcaklık ve
yağış değerlerini kullanmış ve zamanla
meydana
gelebilecek
trendin
varlığını
belirlemeye çalışmışlardır. Yazarlar, yıllık
ortalama yağış değerlerine uyguladıkları t ve
Mann-Kendall testlerine göre 20 istasyonda
artan trend, yaz hariç diğer mevsimsel
yağışlarda artış, mevsimsel ortalama sıcaklık
değerlerinde ise genellikle artış bulmuşlardır.
Yazarlar, havza özellikleri dikkate alınarak
bölgesel bazda trend analizlerinin yapılması
Tokat Kazova’daki Uzun Yıllık Yağış ve Sıcaklık Gidişlerinin Kuraklık Açısından İrdelenmesi
gerektiğini
ve
çalışmalarının
zaman
periyodunun
1960-2006
yılları
arasına
çıkarılmasını önermişlerdir.
Yapılan ön araştırmaya göre, Tokat
Kazova yöresinde uzun yıllık yağış ve sıcaklık
verilerinin gidiş eğilimi veya trendi ve bunların
olası tarımsal üretime etkilerinin neler
olabileceği
konusunda
bir
çalışmaya
rastlanılmamıştır. Bu çalışma ile 1966-2006
dönemi için Tokat Toprak ve Su Kaynakları
Araştırma Enstitüsünde ölçülen sıcaklık ve
yağış değerlerini kullanarak, Tokat Kazova’da
sıcaklık ve yağışta zamanla meydana gelen
eğilimlerin yıllık, mevsimlik ve aylık bazda
belirlenmesi amaç edinilmiştir.
2. Materyal ve Metot
Tokat ili Orta Karadeniz bölgesinin iç
kısımlarında yer almakta olup Yeşilırmak
havzası içerisinde yer almaktadır. Kazova ise
Tokat ili ile Turhal ilçesi arasında Yeşilırmak
nehri boyunca uzanan bir çöküntü ovasıdır. Ova
hem Karadeniz iklim özellikleri hem de İç
Anadolu’daki step iklimi arasında geçiş özelliği
taşır. Bu çalışmada Tokat Toprak ve Su
Kaynakları Araştırma Enstitüsü meteoroloji
istasyonunda ölçülmüş, uzun yıllık (1966-2006)
iklim verilerinden yıllık toplam yağış, yıllık
maksimum ve minimum toplam aylık yağış,
yıllık toplam mevsimsel yağışlar, ortalama
sıcaklık, ortalama maksimum sıcaklık ve
ortalama
minimum
sıcaklık
değerleri
kullanılmıştır.
Meteoroloji
istasyonu
Kazova’da, Tokat – Turhal karayolunun 10.
kilometresinde, 40o18’ enlem ve 36o34’
boylamda 585 m rakımda kurulmuş olup A
sınıfı bir meteoroloji istasyonudur.
Veri serilerine ait ortalama, standart hata,
ortanca değer, minimum ve maksimum gibi
temel istatistik ölçütlerinin yanı sıra, ölçülen
bazı iklimsel verilerin hangi yıllarda aşırılık
gösterdiğini belirlemede, verilerin ortalamadan
olan özdeş veya tipik değişkenliğini ölçen
ortalama ± standart hata istatistikleri
kullanılmıştır.
Veri serilerinin yıllara göre değişimleri ve
aşırılık gösterdiği periyotlar görsel olarak
incelenmiş olup, verilere ait serilerin seyirleri
(gidişleri), yıllık, mevsimlik ve aylık olarak
regresyon denklemleriyle belirlenmiştir. Veri
serilerinin seyirlerinde görülen artış veya
azalışın önemli olup olmadığı, % 5 güven
aralığına göre Ho hipotezinin (zaman serisinde
72
bir eğilimin bulunmaması görüşü) MannKendall sıra korelasyon gidiş testi (Yücel ve
ark., 1999; Gilbert, 1987) sonucu kabul veya
reddi ile karar verilmiştir. Mann-Kendal testi
zaman seri verilerindeki eğilimleri tanımlamak
için parametrik olmayan bir test olup, test veri
değerlerinin kendilerinden ziyade, verilerin
nispi büyüklüklerini kıyaslar (Gilbert, 1987).
Bu testin bir avantajı ise verilerin ait olduğu
dağılımdan
etkilenmemesi
ve
Kendall
korelasyon katsayısının hesaplanması esasına
dayanır (Akyürek ve ark., 2004). Bu testte
hesaplanan Mann-Kendall istatistiği (S), basit
doğrusal regresyon denklemindeki eğim değeri
gibi eğilimin yönünü ve şiddetini gösterir.
Bulunan eğilimin önemliliğini istatistiksel
olarak belirlemek için S’nin varyansı,
normalleştirilmiş Z istatistik değeri ve bu
istatistiğe karşılık gelen normal dağılım olasılık
dağılım fonksiyon değeri bulunur. Hesaplanan
bu değer 0.05’den az olmak koşuluyla, eğer
bulunan Z değeri negatif ise azalan, pozitif ise
artan bir eğilimin olduğu ve bunların % 5 güven
aralığında önemli olduğu kaydedilir. Bu
çalışmada geliştirdiğimiz Mann-Kendall eğilim
testini yapan, küçük, Fortran bilgisayar
programlama dilinde yazılmış, otomatik olarak
girdi verisini txt uzantılı bir giriş dosyasından
okuyan ve sonucu otomatik olarak hesaplayıp
bir çıktı dosyasına yazan bir bilgisayar
programı kullanılmıştır.
Toprak ve Su Kaynakları Tokat Araştırma
Enstitüsü meteoroloji istasyonunun uzun yıllar
(1966-2006) yağış verileri incelendiğinde (Şekil
1), en yüksek yağış 616.3 mm ile 1996 yılında,
en düşük yağış ise 271.1 mm ile 2001 yılında
gözlemlenmiştir. Toprak ve Su Kaynakları
Tokat
Araştırma
Enstitüsü
meteoroloji
istasyonunda uzun yıllar yağış ortalaması 430.0
mm, standart hatası ise 80.7 mm olarak
hesaplanmıştır (Tablo 1). Ortalamadan olan
tipik değişkenlik sınır alt değeri (ortalama standard hata) 349.3 mm ve sınır üst değeri
(ortalama + standard hata) ise 510.7 mm olarak
hesaplanmıştır. Kırkbir yıllık verilerin zaman
serisine bakıldığında, bazı dönemlerde yağışta
artış eğilimi gözlenmişken, bazı dönemlerde ise
azalma eğilimi olmuştur. Enstitü yıllık yağışları
toplamının genel eğilimi ise uzun yıllar
değerleri üzerinden incelendiğinde değişmediği
ve ortalama yağış ile eğilim doğrusunun
örtüştüğü görülmektedir (Şekil 1). Regresyon
denkleminin eğim değerinin (0.0198) sıfıra
yakın olması ve sabit katsayı değerinin de
ortalamaya yakın olması, uzun yıllık yağışlara
ait eğilim doğrusunun değişmediğini de bize
bildirmektedir. Değişkenlik üst sınırı dışında
kalan fazla yağış, 1988, 1990,1993,1996 ve
1998 yıllarında görülmüştür. Değişkenlik alt
sınırı altında kalan düşük yağışlar ise 1973,
1994, 2001, 2003 ve 2006 yıllarında meydana
gelmiştir. Son altı yıllık yağışların, hemen
hemen uzun dönem yağış ortalamasının altında
oluşu ve bu yağışların üç tanesinin de
değişkenlik sınır alt değerinin altında oluşu,
kuraklık konusunu özellikle son yıllarda
gündeme getirmiş olabilir.
Tablo1. Çalışmada kullanılan bazı iklimsel verilerin veri adedi (N), ortalama (Ort.), ortanca değer
(Ort. Değ.), standard hata (St. Hata), minimum (Min.) ve maksimum (Mak.) değerleri
Değişkenler
N
Ort.
Ort. Değ.
St.Hata
Min.
Mak.
Yıllık Toplam Yağış
41 430.0
424.0
80.7
271.1
616.3
Aylık Toplam Minimum Yağış
41
1.6
0.4
2.7
0.0
11.2
Aylık Toplam Maksimum Yağış
41
90.8
93.4
22.8
33.9
128.9
İlkbahar mevsimi yağışları
41 158.5
148.8
53.7
37.5
318.9
Yaz mevsimi yağışları
41
55.9
49.9
32.8
7.8
137.2
Sonbahar mevsimi yağışları
41
97.4
85.4
51.5
19.2
224.3
Kış mevsimi yağışları
41 116.3
110.4
44.1
44.5
195.4
Yıllık ortalama sıcaklık
41
11.9
11.9
0.8
10.3
14.5
Yıllık maksimum sıcaklık
41
36.1
37.2
3.7
28.0
42.1
Yıllık minimum sıcaklık
41
-13.9
-13.5
8.2
-31.6
2.4
650
600
Yıllık Yağış, mm
550
500
450
y = 0.0198x + 429.61
R2 = 9E-06
400
350
300
Yağış
Eğilim Doğrusu
250
Ortalama yağış+Standart sapma
Ortalama yağış-Standart sapma
200
1966
1970
1974
1978
1982
1986
1990
1994
1998
2002
2006
Yıllar
Şekil 1. Uzun yıllar yıllık yağış değerleri
Uzun yıllar aylık minimum yağış serilerine
ait istatistiksel değerlendirmeler Tablo 1’ de ve
yıllara göre değişimi Şekil 2’ de (tabana yakın
eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait minimum
aylık yağışlar, 0 – 11.2 mm arasında
değişmiştir.
Aylık minimum yağışların
ortalaması 1.6 mm olup standart sapması 2.7
mm olmuştur. Aylık minimum yağış serisine ait
eğilim
doğrusu
incelendiğinde
eğrinin
değişmediği ve minimum yağış ortalaması ile
eğilim doğrusunun da yıllık toplam yağış eğilim
doğrusunda (Şekil 1) olduğu gibi örtüştüğü
görülmektedir (Şekil 2). Ek olarak, regresyon
denkleminin eğim değerinin (0.0095) sıfıra
yakın olması ve sabit katsayı değerinin de
ortalamaya yakın olması, uzun yıllık minimum
aylık yağışlara ait eğilim doğrusunun da
değişmediğini göstermektedir.
73
130
110
Yağış, mm
90
y = 0.189x + 86.868
R2 = 0.0098
70
50
30
Minimum yağış
Maksimum yağış
Ortalama yağış
Maksimum yağış-Standart sapma
Maksimum yağış+Standart sapma
Eğilim doğrusu
y = 0.0095x + 1.4271
R2 = 0.0018
10
-10
1966
1970
1974
1978
1982
1986
Yıllar
1990
1994
1998
2002
2006
Şekil 2. Uzun yıllar aylık maksimum ve minimum yağışlar
Uzun yıllar aylık maksimum yağış
serilerine ait istatistiksel değerlendirmeler
Tablo 1 ve yıllara göre değişimi de Şekil 2’ de
(tavana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait
maksimum aylık yağışlar, 33.9 – 128.9 mm
arasında
değişmiştir.
Aylık
maksimum
yağışların ortalaması 90.8 mm olup standart
sapması 22.8 mm olmuştur. Aylık maksimum
yağış serisine ait eğilim doğrusu incelendiğinde,
seyirde gittikçe artma eğilimi görülmektedir.
Bununla birlikte, bu artış eğilimi % 5 güven
aralığına ve Mann-Kendall testine göre önemli
bulunmamıştır. Uzun yıllar ortalaması, artan
trend eğrisi ile 1986 yılında çakışmıştır.
Regresyon denkleminin eğim değerinin (0.189)
pozitif ve sıfırdan büyük bir sayı olması da,
uzun yıllık aylık maksimum yağışların
miktarlarında gittikçe artan bir eğilim
gösterdiğinin işaretidir. Değişkenlik üst eşik
sınırı (90.8 + 22.8 = 122.6 mm) üstünde kalan
maksimum aylık yağışlar, 1983, 1986, 1990,
1991, 1995, 1996 ve 1998 yıllarında,
değişkenlik alt sınırı (90.8 -22.8 = 68 mm)
altında kalan maksimum yağışlar ise 1968,
1973, 1992, 1994 ve 2006 yıllarında
görülmüştür.
74
Araştırma yeri uzun yıllar yıllık toplam
yağışlarının mevsimlere göre dağılımı Şekil 3’
te ve istatistiksel değerlendirmesi Tablo 1’ de
verilmiştir. Şekil 3’e göre, yöre yağışları
ilkbahar ve sonbahar mevsimlerinde artma
eğilimi gösterirken, yaz ve kış mevsimlerinde
azalan bir eğilim içerisindedir. Mann-Kendall
eğilim testine göre ise sadece kış mevsiminde
görülen yağışlardaki azalma eğilimi önemli
bulunmuştur. Mevsimsel değerlere ilişkin
regresyon denklemlerinin eğim değerleri bize,
en fazla değişkenliğin kış mevsiminde
olduğunu göstermektedir. Bunu sonbahar ve
ilkbahar mevsimlerindeki değişkenlik takip
etmekte olup, en az değişkenlik ise yaz
mevsiminde görülmektedir. Değişkenlik alt ve
üst eşik değerleri dışında kalan yıl sayıları
dikkate alındığında, en az yıl sayısının (8)
ilkbahar mevsiminde en çok yıl sayısının (16)
ise kış mevsiminde görüldüğü ortaya çıkmıştır.
Yağışların mevsimlere göre dağılımı Tablo 1’ e
göre incelendiğinde ise, en fazla ortalama
yağışın sırasıyla ilkbahar, kış, sonbahar ve yaz
mevsimlerinde düştüğü görülmektedir.
350
ilkbahar
y = 0.845x - 1519.8
R2 = 0.0355
300
Yağış, mm
250
200
150
100
50
0
150
Yağış, mm
Yaz
y = -0.183x + 419.28
R2 = 0.0045
100
50
0
250
Yağış, mm
200
Sonbahar
y = 0.6572x - 1207.7
R2 = 0.0234
150
100
50
0
250
Yağış, mm
200
y = -1.3437x + 2784.8
R2 = 0.1331
Kış
150
100
50
0
1966
1970
1974
1978
1982
1986
1990
1994
1998
2002
2006
Yıllar
Şekil 3. Mevsimlik toplam yağışlar ve zaman serileri
75
Tokat yöresinde kış yağışları toprakta
rutubet biriktirme, yeraltı suyunu besleme ve
göletlerde su depolama yönüyle hayati bir
öneme sahiptir. Araştırma yöresinde yıllar
itibariyle kış yağışlarında görülen azalma
eğilimi, yeraltı su kaynaklarının beslenmesinde
önemli yer tutan kar yağışının da azaldığı
şeklinde yorumlanabilir. Yağışa bağlı tarım
alanlarında kar yağışları ile etkili rutubet
birikimi sağlanmakta ve biriken rutubet kurak
dönemlerde bitkisel üretimde kullanılmaktadır.
Özellikle yüzey akış kayıplarının az olduğu kış
mevsiminde kar suları kontrollü bir şekilde
yeraltı su kaynaklarımızı besleyebilmektedir.
Tokat yöresinde en fazla erosiv yağış, nisan ve
mayıs ayları olmak üzere ilkbahar mevsiminde
meydana gelmektedir (Oğuz, 1997). İlkbahar
aylarında yağış miktarlarında görülen artış
eğilimi ve buna bağlı olarak erosiv yağışların
potansiyelinin de artabileceği düşünülmektedir.
Bu nedenle ilkbahar mevsiminde meydana
gelen toprak ve yüzey akış kayıpları gittikçe
artabilir.
Araştırmada yıllık yağışların aylık
dağılımları ve bunlara ait zaman serileri de
incelenmiştir. Aylık toplam yağışların 41 yıllık
ortalaması alındığında, 59.7 mm ile nisan ayı en
yüksek değeri alırken bunu sırasıyla mayıs
(58.7), aralık (44.5), kasım (43.4), mart (40.1),
ocak (38.8), haziran (37.6), ekim (36.2), şubat
(34.0), eylül (17.9), temmuz (10.9) ve ağustos
(7.4) ayları takip etmiştir. Ayrıca mart, nisan,
mayıs, ağustos, eylül, ekim ve kasım aylarına
ilişkin eğilimin gittikçe artış yönünde, diğer
aylara ilişkin eğilimin ise azalış yönünde
olduğu belirlenmiştir. En aşırı değişimlerin ise
sırasıyla aralık, ocak, ekim ve mayıs aylarında
gerçekleştiği tespit edilmiştir. Mann-Kendall
eğilim testine göre ise sadece aralık ayında
görülen eğilimin önemli olduğu bulunmuştur.
Enstitüsü meteoroloji istasyonunun uzun yıllar
(1966-2006) sıcaklık verileri incelendiğinde
(Şekil 4), en yüksek yıllık sıcaklık ortalaması
14.5 oC ile 1966 yılında, en düşük yıllık sıcaklık
ortalaması ise 10.3 oC ile 1992 yılında
hesaplanmıştır. Toprak ve Su Kaynakları Tokat
Araştırma Enstitüsü meteoroloji istasyonunda
uzun yıllar yıllık sıcaklık ortalaması 11.9 oC,
standart hatası ise 0.8 oC olarak hesaplanmıştır
(Tablo 1). Ortalamadan olan tipik değişkenlik
sınır alt değeri (ortalama - standard hata) 11.1
o
C ve sınır üst değeri (ortalama + standart hata)
76
ise 12.7 oC olarak hesaplanmıştır. Yıllık
ortalama sıcaklık verilerinin zaman serisine
bakıldığında ise bazı dönemlerde sıcaklıkta artış
eğilimi ve bazı yıllar ise azalma eğilimi
olmaktadır. Tokat yöresi yıllık sıcaklık
ortalaması, uzun yıllara ait değerleri üzerinden
incelendiğinde, azalma eğilimi içerisinde
olduğu belirlenmiş, fakat bu eğilimin MannKendall testine göre önemli olmadığı
bulunmuştur. Regresyon denkleminin eğim
değerinin (-0.016) negatif yönde sıfıra yakın
olması, uzun yıllık sıcaklık ortalamasının azda
olsa gittikçe azalma eğiliminde olduğunu
göstermektedir. Bu da bize Tokat yöresinin
gittikçe
daha
da
soğuyabileceğini
düşündürmektedir. Değişkenlik üst ve alt
sınırları dışında kalan yaklaşık 4 yıl (1966,
1970, 1992, 1993) uç yıllık ortalama sıcaklık
değerleri göstermiştir.
Uzun yıllar yıllık minimum sıcaklık
Tablo 1’ de ve yıllara göre değişimi Şekil 5’ de
(tabana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait
yıllık minimum sıcaklıklar, - 31.6 – 2.4 oC
arasında değişmiştir. Yıllık minimum sıcaklık
ortalaması – 13.9 oC olup standart sapması 8.2
o
C olmuştur. Yıllık minimum sıcaklık serisine
ait eğilim doğrusu incelendiğinde ise, minimum
sıcaklıklarda bir azalma eğilimi olduğu
görülmekte olup, Mann-Kendall eğilim testine
göre de
bu eğilimin önemli olduğu
belirlenmiştir. Uzun yıllar ortalaması azalan
eğilim eğrisi ile 1986 yılında çakışmıştır.
Minimum sıcaklıklar 1976 yılına kadar üst eşik
değerin üzerinde seyrederken, 1985 yılından
itibaren alt eşik değer altında daha sık olarak
görülmeye başlamıştır. Özellikle meyvecilik ve
bağcılığın yaygın olduğu yörede minimum
sıcaklıklardaki bu düşüş eğiliminin devam
etmesi durumunda aşırı kış soğuklarından ötürü
yaygın ağaç ve bağ ölümleri görülebilir.
Uzun yıllar yıllık maksimum sıcaklık
Tablo 1 ve yıllara göre değişimi de Şekil 5’ te
(tavana yakın eğri) verilmiştir. Uzun yıllara ait
maksimum sıcaklıklar, 28.0 – 42.1 oC arasında
değişmiştir.
Yıllık
maksimum
sıcaklık
ortalaması 36.1 oC olup standart sapması 3.7 oC
olmuştur. Yıllık maksimum sıcaklık serisine ait
eğilim doğrusu incelendiğinde, seyirde gittikçe
artma eğilimi görülmektedir. Yine MannKendall eğilim testine göre bu eğiliminde,
minimum sıcaklık eğiliminde olduğu gibi
önemli olduğu belirlenmiştir Uzun yıllar
ortalaması artan eğilim eğrisi ile 1985 yılında
çakışmıştır. Regresyon denkleminin eğim
değerinin (0.233) pozitif ve sıfırdan büyük bir
sayı olması da, uzun yıllık maksimum sıcaklık
değerlerinde gittikçe artan bir eğilim
gösterdiğinin işaretidir. Maksimum yıllık
sıcaklıklar 1976 yılına kadar değişkenlik alt
eşik değerinin (36.1 - 3.7 = 32.4 oC) altında
seyrederken, 1985 kesişme yılından itibaren
ortalamanın üstünde seyretmiştir. Maksimum
sıcaklıkların
gittikçe
artıyor
olması
evapotranspirasyonu yükselterek suya olan
ihtiyacı artıracaktır. Bu sonuçlara göre Tokat
yöresinde maksimum ve minimum sıcaklıklar
arası açılma eğiliminde olup (yazlar daha sıcak,
kışlar daha soğuk), yörenin ikliminin gittikçe
karasal bir iklime dönüşme eğiliminde olduğu
söylenebilir.
15
o
Yıllık ortalama sıcaklık, C
14
13
y = -0.016x + 43.674
R2 = 1
12
11
10
Yıllık ortalama sıcaklık
Ortalama
Ortalama sıcaklık+Standart s apma
Ortalama sıcaklık-Standart sapma
Eğilim doğrus u
9
1966
1970
1974
1978
1982
1986
1990
1994
1998
2002
2006
Yıllar
Şekil 4. Yıllık ortalama sıcaklık ve zaman serileri
50
y = 0.233x - 426.55
R 2 = 0.5783
40
30
Sıcaklık, C
20
10
Yıllık Maksimum sıcaklık
Maksimum sıcaklık+Standart sapma
Minimum sıcaklık+standart sapma
Ortalama
Yıllık minimum sıcaklık
Maksimum sıcaklık-Standart sapma
Minimum sıcaklık-Standart sapma
0
y = -0.4094x + 799.11
-10
R 2 = 0.3622
-20
-30
-40
1966
1970
1974
1978
1982
1986
1990
1994
1998
2002
2006
Yıllar
Şekil 5. Uzun yıllar maksimum ve minimum sıcaklık değerleri
77
Araştırmada
uzun
yıllar
ortalama,
minimum
ve
maksimum
sıcaklıkların
mevsimlere göre dağılımları da incelenmiştir.
Yıllık sıcaklık ortalamasının mevsimsel
değişimi yaz mevsiminde çok az oranda artış
(0.003) olurken, diğer mevsimlerde hemen
hemen eşit oranlarda (0.02) azalış yönünde
olmuştur. Mann-Kendall testine göre ise bu
eğilimlerden sadece sonbahar mevsiminde
görülen ortalama sıcaklık azalış eğiliminin
önemli olduğu bulunmuştur. Bu durumda yöre
sıcaklığının
yaz
mevsimlerinde
artma
eğiliminde iken diğer mevsimlerde gittikçe
azalma eğiliminde olduğu sonucuna varılmıştır.
Ayrıca,
mevsimlik
minimum
sıcaklık
dağılımlarının eğiliminin, her mevsim için
azalma yönünde olduğu ve bunların MannKendall eğilim testine göre % 5 güven
aralığında önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Elde edilen regresyon denklemlerindeki eğim
değerleri dikkate alındığında, en fazla düşüşün
kış mevsiminde (-0.312) en azının da yaz
mevsiminde (-0.164) oluştuğu belirlenmiştir.
İlkbahar (-0.246) ve sonbahar (-0.240)
minimum sıcaklıklarının da gittikçe düşüyor
oluşu sebze ve meyvecilik açısından ilk ve son
don riskini artırmakta ve yetiştirme periyodunu
kısaltmaktadır. Yine, mevsimlik maksimum
sıcaklık dağılımlarının eğiliminin, her mevsim
için artma yönünde olduğu ve bunların da
Mann-Kendall testine göre önemli olduğu
belirlenmiştir.
Elde
edilen
regresyon
denklemlerindeki eğim değerleri dikkate
alındığında, her mevsimde hemen hemen eşit
oranda bir artışın olduğu saptanmıştır.
Uzun yıllar aylık ortalama, minimum ve
maksimum sıcaklık değerlerine ait zaman
serileri de incelenmiştir. Ortalama aylık sıcaklık
değerleri dikkate alındığında sadece ağustos
ayında (0.02) bir artış, diğer aylarda ise bir
azalma eğilimi belirlenmiştir. Aylık minimum
sıcaklıklar, tüm aylarda düşmüştür. En yüksek
düşüş eğilimi şubat ve aralık aylarında(-0.33),
en düşük düşüş eğilimi ise ağustos ayında (0.13)
belirlenmiştir.
Aylık
maksimum
sıcaklıklar ise, tüm aylarda artmış olup en
78
yüksek artış eğilimi ekim ayında (0.30), en
düşük artış eğilimi ise eylül ayında (0.20)
hesaplanmıştır. Ek olarak, tüm ayların hem
maksimum hem de minimum sıcaklık
değerlerine ait gidiş eğilimlerinin MannKendall testi ve % 5 güven aralığına göre
önemli olduğu bulunmuştur.
Enstitüsü meteoroloji istasyonunun 41 yıllık
(1966-2006) yağış ve sıcaklık verilerinin yıllık,
mevsimlik ve aylık bazda zamansal değişimi
incelenmiştir. Tokat-Kazova koşullarını temsil
ettiği düşünülen enstitü toplam yıllık yağışları
eğiliminin zamansal olarak değişmediği, ancak
mevsimsel bazda yöre yağışları ilkbahar ve
sonbahar mevsimlerinde artma eğiliminde, yaz
ve kış mevsimlerinde azalan bir eğilim
içerisinde olduğu ve kış yağışlarında gözlenen
bu azalış eğiliminin Mann-Kendall eğilim testi
ve % 5 güven aralığında önemli olduğu
belirlenmiştir.
Uzun yıllar sıcaklık verileri incelendiğinde
ise uzun yıllık sıcaklık ortalamasının az da olsa
gittikçe
azalma
eğiliminde
olduğu
belirlenmiştir. Yıllık minimum sıcaklıklarda bir
azalma eğilimi, maksimum sıcaklıklarda ise
artma eğilimi olduğu ve bu eğilimlerin de
Mann-Kendall testi ve % 5 güven aralığında
önemli olduğu görülmüştür.
Sonuç olarak, tarımsal potansiyeli oldukça
yüksek Tokat-Kazova yöresinin küresel iklim
değişimlerinin
etkisi
altında
olduğu
söylenebilir. Yıllık toplam yağış eğilimi
değişmemekle birlikte mevsimsel dağılımındaki
değişim, su hasadı ve nem korunumuna yönelik
kültürel tedbirler (kontur tarım, şeritsel ekim,
malçlama, azaltılmış toprak işleme vb.) yanı
sıra, mühendislik uygulamaları (kademeli
stabilizasyon yapıları, otlandırılmış su yolları,
mikro havza oluşturma vb.) ile olası su ihtiyacı
artışının giderilmeye çalışılması gerekmektedir.
Yıllık sıcaklık değişim aralığının açılıyor
olması tarımı yapılan mevcut bitki çeşitlerinin
sorgulanması ihtiyacını gündeme getirmektedir.
Kaynaklar
Akyürek, M., B. Önöz, M. Bayazıt ve K. Cığızoğlu. 2004.
Türkiye yıllık ortalama akımların trend analizi. IV.
Ulusal Hidroloji Kongresi ve Hidrolojide Yeni
Yöntemler Semineri Kitabı, İstanbul, s:93-104.
Bostan, P.A. ve Z. Akyürek. 2007. Türkiye’nin yıllık ve
mevsimsel ortalama yağış ve sıcaklık değerlerinin
trend analizi. V. Ulusal Hidroloji Kongresi
Bildirileri Kitabı, Ankara, s:83-92.
Gilbert, R.O. 1987. Statistical Methods for Environmental
Pollution Monitoring. Van Nostrand Reinhold Co.,
New York, 320 p.
Oğuz, İ. 1997. Tokat yöresinde koluvyal toprak grubunda
üniversal denklemin K, R, C ve P faktörleri. T.C.
Başbakanlık Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü,
APK Daire Başkanlığı, Toprak ve Su Kaynakları
Araştırma Şube Müdürlüğü, Yayın No: 102, S:6979, Ankara.
Türkeş, M. 1999. Vulnerability of Turkey to
desertification with respect to precipitation and
aridity conditions. Tr. J. Engineering and
Environmental Science 23(5):363-380.
Yücel, A., F. Topaloğlu ve K. Tülücü. 1999. Adana ilinin
standart sürelerdeki yağış şiddetlerinin istatistiksel
olarak kullanılabilirliliklerinin incelenmesi. Tr. J.
Agriculture and Forestry 23(Ek 1):179-185.
79
Karasal Ekosistemde Karbon Yönetimi ve Önemi
Rasim Koçyiğit
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Toprak Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Son yıllarda yapılan çalışmalar, toprak karbon stoklarındaki hızlı oksidasyonun çevrede özellikle
atmosferin kimyasında önemli değişmelere neden olduğunu ortaya koymuştur. Atmosferdeki sera gazlarından
özellikle CO2’nin miktarındaki artış, iklimi, bitkilerin fizyolojisini, toprağın mikrobiyal aktivitesini ve
organik maddenin oluşumunu ve parçalanmasını önemli ölçüde etkiler. Topraklar atmosferdeki karbon için
bir depo olabileceği gibi kaynak da olabilir. Bir ekosistemde toprakta depolanan veya topraktan atmosfere
salınan C miktarı, net ekosistem üretimi ile ekosistemden atmosfere salınan toplam hetetrofik solunuma
bağlıdır. Arazi kullanımına bağlı olarak yoğun toprak işleme, topraktaki organik C’un hızla oksidasyonuna
neden olarak toprakların atmosferdeki CO2 için bir kaynak olmasına neden olur. Toprakların yıllardır yapılan
geleneksel toprak işleme sonucu başlangıç karbonunun yaklaşık % 50’si kaybolmuş bulunmaktadır.
Minimum sürüm ve sürümsüz tarım teknikleri organik karbonun oksidasyonunu azaltarak toprağın net C
kazanımına neden olur. Böylece çeşitli yollarla atmosfere salınmış olan C’nin yeniden toprakta depolanması
sağlanabilir. Yüksek organik karbon aynı zamanda toprağın kalitesi ve verimliğini de artırır. Böylece
topraklar atmosferdeki karbonun depolanması için iyi bir kaynak görevi görür.
Anahtar kelimeler: Karbon depolanması, arazi kullanımı, toprak organik maddesi, tarımsal kullanım, mera
ve orman
Carbon Management and Importance in Terrestrial Ecosystem
Abstract: Recently, researchers indicated great changes in the chemistry of atmosphere due to faster
oxidation of soil organic carbon. The increases of greenhouse gasses especially CO2 concentration can affect
climate, plant physiology, microbial activity, soil organic matter, and decomposition. Soil can be a store or
source for atmospheric CO2. The amount of soil organic carbon stored in the soil or release to the atmosphere
depends on net ecosystem productivity and heterotrophic respiration. Soil management systems with
intensive cultivation may stimulate oxidation of old organic matter, and create the soil a source of
atmospheric CO2. Similarly, almost lost 50% of organic carbon was lost due to conventional tillage systems
and cultivation. Minimum tillage and no-till practices reduce oxidation of soil organic carbon and result net C
gain. Thus, atmospheric CO2 can be stored in soils using these management systems. The greater level of
soil organic carbon can also increase soil quality and fertility. This indicates our soils can be a greater
potential to store atmospheric CO2.
Key words: Carbon storage, land management, soil organic matter, agricultural use, pasture and forest
1. Giriş
Atmosferde önemli sara gazlarından biri
olan CO2 konsantrasyonundaki hızlı artış ve
küresel iklim değişimleri karbon dioksit ve
diğer
karbonlu
gazların
(metan
ve
hidrokarbonlar) toprakta depolanmasına olan
ilgiyi
artırmıştır.
Atmosferdeki
CO2
konsantrasyonu endüstriyel gelişmeden önce
270 ppm iken günümüzde 360 ppm ulaşmıştır
(IPCC, 2001). Bu artışın en büyük sebebi fosil
yakıtların kullanımı, kısmen de olsa arazi
kullanımındaki değişme, ormanların kesilmesi,
meraların tarıma açılması ve geleneksel toprak
işleme yöntemleridir.
Karasal
ekosistemde
karbonun
depolanması, atmosferdeki CO2 artışını
engellemek için en iyi ve düşük maliyetli bir
yoldur. Karbonun topraklarda depolanması aynı
zamanda toprağın verimliliği açısından da
önemlidir. Topraklardaki mevcut organik
karbonun korunup sürekliliğinin sağlanması,
bitki örtüsü ve mevcut organik ve inorganik
karbonun korunmasını gerektirir. Bu amaca
yönelik yapılacak bir çalışmanın toprağa ve
çevreye olumlu yararları olacaktır. Toprakta
karbon depolanmasının çevrede yaratacağı
olumlu etkilerin yanında, bazı ülkelerde enerji
üreten firmalar üreticilerin topraklarında
depoladıkları karbona karşılık karbon kredisi
sağlamaktadırlar (Marland et al., 2001). Bu
bağlamda, organik maddenin yapı taşını
oluşturan karbonun korunup muhafaza edilmesi
organik maddenin iyi bir yönetimini gerektirir.
2. Toprak Organik Maddesi
Topraktaki karbonun büyük bir kısmı
organik maddenin yapısında bulunur. Bunula
birlikte kurak ve yarı kurak iklim bölgelerinde
kireçli ana materyal üzerinde oluşmuş
topraklarda CO3-C önemli bir yer tutar (Sanford
et al., 1985). Yeryüzünde karasal ekosistemde
toprağın 1 m’lik kısmında depolanan organik
karbon miktarı yaklaşık 1200-1600 Gt C (Giga
ton C) (Batjes and Sombroek, 1997). Bu haliyle
toprak bitkilerin yapısındaki karbondan 2.5 kat
daha fazla (560 Gt C) ve atmosferdeki
karbondan ise yaklaşık iki kat fazla C içerir
(Schlesinger, 2003). Topraklarda depolanan bu
karbon miktarı ekosistemden ekosisteme
farklılık
göstermekle
beraber,
toprak
içerisindeki dağılımı da değişir. Genellikle,
toprak yüzeyinden derine doğru inildikce
organik karbon miktarı azalır. Bu yüzeyde
depolanan organik karbon miktarı toprakta bitki
besin döngüsünü ve atmosferle olan gaz
değişimini doğrudan etkiler. Topraktaki organik
maddenin dinamiği bölgenin sıcaklığı, yağış
durumu, toprağın tekstürü ve drenaj durumuna
bağlıdır. Toprakların verimliliği toprağın
fiziksel, kimyasal ve biyolojik özellikleri
tarafından kontrol edilmekte ve bu özelliklerde
toprağın organik madde içeriğiyle yakından
ilişkilidir. Bu durum, karbonun toprakta
depolanmasının yalnızca çevresel açıdan değil,
aynı zamanda tarımsal açıdan da ne kadar
önemli olduğunu ortaya koymaktadır.
3. Karbonun Toprakta Depolanmasının
Önemi
Toprak üstü bitki örtüsü ve organik karbon
toprağı erozyondan koruyarak, toprağın su
tutma ve besin maddesi kapasitesini artırır.
Çeşitli yollarla (fosil yakıtlar ve degradasyonla)
topraktan atmosfere salınmış olan C’nin
yeniden toprağa kazanılmasında arzu edilen en
doğru yol bitkiler tarafından fotosentezle tekrar
organik yapıya bağlanmasıdır. Atmosferdeki
CO2 konsantrasyonundaki bu hızlı artışın
engellenerek tekrar eski durumuna getirilmesi
lokal ölçekli bir planlamadan ziyade, bölgesel
ölçekli küresel arazi kullanım planlamasını
gerektirir (Jacobs and Graham, 2000). Bu
planlamalar insanların gıda ihtiyacını ve
biyolojik
çeşitliliği
koruyacak
şekilde
yapılmalıdır. Karasal ekosistemlerde karbon
depolanmasını sağlayan arazi kullanım
planlaması, arazi kulanım yetenek sınıfına
uygun farklı kullanımlardan oluşan kombine bir
planlamayı gerektirir. Karbonun toprakta
depolanmasının maliyeti düşük ve kısa sürede
atmosferdeki yüksek CO2 kontrol altına almak
82
için atılacak en kolay adımdır. Karbonun
toprakta depolanmasının yaratacağı maliyet,
bazı endüstri kurumları, ülkeler ve sivil toplum
örgütleri tarafından karşılanabilmektedir. Bu
şekilde üreticiye yapılan ödemeler karbon
kredisi olarak adlandırılmakta olup gelişmiş
ülkelerde uygulamaya konulmuştur. Uygun
arazi yönetim sistemleriyle karbonun toprakta
korunması ve muhafazası ile yılda yaklaşık 1 ila
3 Gt C depolanabilir (DOE 2000). Bu durum
atmosferdeki yüksek CO2’nin bir kısmının fosil
yakıtlar ve arazi kullanımından kaynaklandığını
ortaya koymaktadır. Fosil yakıtlar ve arazi
kullanımı sonucu, atmosfere salınmış olan
CO2’nin yeniden toprağa bağlanması küresel
ısınmanın yavaşlatılıp engellenmesi için bir
araç olacaktır.
4.
Arazi
Kullanımının
Karbon
Depolanmasına Etkisi
Atmosferde
bulunan
sera
gazları
yeryüzünden yansıyan ısıyı tutarak yeryüzünün
sıcaklığının daha da artmasına neden olur. Son
yıllarda küresel ısınmanın iyice hissedilir hale
gelmesi karbon döngüsü, karbonun toprak
verimliliğindeki
önemi,
küresel
iklim
değişimleri ve bunun atmosferdeki yüksek CO2
konsantrasyonuyla olan ilişkisi ve tarımsal
faaliyetlerin karbon depolanması üzerine olan
etkisi konusunda yapılan araştırmaların
artmasına neden olmuştur.
Topraklar yaklaşık 1500 Gt. karbonla
karasal ekosistemin en büyük karbon deposunu
oluşturur. Bu dinamik depo ile atmosfer
arasındaki yıllık CO2 değişimi, fosil yakıtlar
tarafından atmosfere salınan karbonun yaklaşık
on katıdır (Schlesinger, 2003). Fakat, yıl
içerisinde topraklardan atmosfere salınan
karbon ile fotosentezle atmosferden uzaklaşan
karbon arasında belirli bir denge mevcuttur.
Arazi kullanımındaki değişme bu dengeyi
doğrudan etkiler. Tarım toprakları başlangıç
karbonunun %50-66 kaybetmiş durumda olup
bu da 42 ila 78 Gt. C eşdeğerdir (Lal, 2004). Bu
tarım topraklarının ne kadar karbonu depolama
potansiyeline sahip olduğunu da ortaya
koymaktadır.
Toprakların karbon depolama kapasitesine
ulaşması toprağın verimliliğini, erozyona karşı
direncini artıracak ve erozyon sonucu tarımsal
değerini yitirmiş olan toprakları yeniden
rahabilite edecektir. Erozyonun önlenmesiyle
akarsularla göllere ve barajlara taşınan sediment
R.KOÇYİĞİT
miktarı azalacak, suyun kalitesi ve aquatik
yaşam olumlu yönde etkilenecektir. Sonuç
olarak, toprakta karbon depolanmasının bu çok
yönlü faydası yıllardır geleneksel olarak yapılan
tarımsal
faliyetlerin
yeniden
gözden
geçirilmesinin bir ihtiyaç olduğunu ortaya
koymaktadır.
5.
Tarımsal
Kullanımın
Karbon
Topraklarda depolanan karbon miktarı,
fotosentezle organik yapıya bağlanan karbonla,
organizmalar tarafından organik maddenin
parçalanması ve solunum sonucu atmosfere
salınan karbon arasındaki bir dengeyi ifade
eder. Karasal ekosistemdeki bu iki olay fiziksel
ve biyolojik faktörler tarafından kontrol edilir.
Bitkisel üretim ve fotosentez büyük ölçüde
iklim, toprağın su tutma kapasitesi, toprağın
besin maddesi durumuna ve atmosferin CO2
içeriğine
bağlıdır.
Atmosferdeki
CO2
konsantrasyonunun artması fotosentez ve
bitkisel üretimin artıracağına bir işarettir. Fakat,
atmosferdeki yüksek CO2’nin yaratacağı
küresel ısınma toprakta organik maddenin
parçalanmasını hızlandırarak uzun vadede
bitkisel üretimi olumsuz yönde etkileyecektir.
Toprakta organik karbonun depolanması
toprağın verimliliğini olumlu yönde etkileyerek
sürdürülebilir üretim için bir anahtar görevi
görür (Bauer and Black, 1994; Lal et al., 1997).
Toprak yönetim sistemindeki değişme toprakta
depolanan organik C miktarını artırıp
azaltabilir.
Optimum
tarımsal
yönetim
sistemleri organik karbonun depolanmasını
sağlayarak atmosferdeki yüksek CO2’nin
yeniden dengelenmesini sağlar (Sampson and
Scholes, 2000). Bu optimum tarımsal yönetim
sistemleri, minimum toprak işleme veya
işlemesiz tarım, münavebe ve organik atıkların
(bitkisel ve hayvansal) kullanımını gerektirir.
Yapılan bir çalışma geleneksel sürüm
sisteminden sürümsüz tarıma geçmekle,
toprağın ilk 8 cm kısmında önemli miktarda
karbon depolandığını ve 8-15 cm de ise
depolanan karbon miktarındaki artışın daha az
olduğunu ortaya koymuştur (Kern and Johnson
1993). Uygun toprak işlemenin yanında,
münavebe sisteminin kullanılması da toprakta
depolanan karbon miktarında önemli artışa
sebep olur (Machado et al., 2006). Kuru tarım
yapılan alanlarda minimum sürüm sistemiyle
birlikte
uygun
münavebe
sisteminin
kullanılması toprakta depolanan karbon
miktarını artırmaktadır (Sainju et al., 2006).
Toprağa ilave olan organik karbon miktarı,
topraktan oksidasyon yoluyla kaybolan karbon
miktarından fazlaysa toprağın organik karbon
içeriği artar. Böyle bir artış sürüm sistemlerine
ve bitki gelişimini teşvik eden faktörlerin
(gübreleme ve sulama) varlığına bağlıdır.
Bunlar içerisinde en fazla etkiyen faktör
minimum sürüm sistemleridir (sürümsüz tarım,
çizerek sürüm ve malçlı sürüm). Diğer bir
faktör olan hasat atıklarının yönetimi ve nadas
süresinin kısaltılmasıda organik karbon
miktarını etkiler. Amerika da yapılan bir
çalışmada minimum toprak işleme ve hasat
atıklarının yönetimiyle yılda yaklaşık 30 ila 105
milyon m-3, münavebe ve kışlık örtü bitkisi
kullanımıyla 14 ila 29 milyon m-3 ve uygun
gübreleme ve sulamayla 11 ila 30 milyon m-3
karbonun depolanabileceği tahmin edilmektedir
(Follett, 2001). Yapılan araştırmalar tarımsal
ekosistemde
karbon
depolanmasıyla
atmosferdeki CO2 konsantrasyonunun % 20 ve
daha fazla azalacağını ortaya koymaktadır
(Follett, 2001).
Tarımsal
ekosistemde
karbon
depolanmasını artırmak için, sürümsüz tarım ve
minimum sürüm sistemlerinin uygulanması,
monokültür ürün deseni yerine polikültür ürün
deseninin kullanılması, nadasa bırakmanın terk
edilerek bitkisel üretimin bütün bir yıla
yayılması, erozyonun önlenmesi, hasat atığı
fazla olan bitkilerin yetiştirilmesi, karbon
depolama yeteneği yüksek olan hibritlerin
kullanılması ve tarıma uygun olmayan alanların
otlak ve orman alanı olarak kullanılması
gerekir.
6.
Mera
ve
Ormanların
Karbon
Doğal ekosistemlerde depolanan organik
karbon miktarı büyük ölçüde o bölgenin
enlemine ve almış olduğu yıllık yağış miktarına
bağlı olarak değişir. Ekvatordan güney ve
kuzeye doğru gidildiğinde organik karbon
miktarı önemli ölçüde artmaktadır. Bunun
yanında bölgenin almış olduğu yağış
miktarındaki artış da doğal ekosistemlerde
depolanan karbon miktarını artırmaktadır.
Ülkemizden örnek vermek gerekirse karedeniz
bölgesinde yüksek yağış miktarı yüksek bitkisel
üretime neden olduğundan depolanan karbon
miktarı diğer bölgelere göre daha fazladır.
83
Orman
alanları
atmosferdeki
CO2
konsantrasyonu üzerine önemli bir etkiye
sahiptir.
Tropikal
ormanlar
CO2’nin
depolandığı en önemli doğal ekosistemi
oluşturur.
Tropikal ormanların tahribi
atmosfere salınan CO2’nin % 20’den
sorumludur (IPCC, 2001). Orman alanları, sera
gazlarının artışına katkı sağlayacağı gibi
atmosfere salınan CO2’yi organik yapıya
bağlayarak iklim değişimini engelleyebilir.
Orman ve otlakların tarıma açılmasıyla organik
C miktarının % 20 düzeyinde azaldığı rapor
edilmiştir (Mann, 1986). Bu azalmanın miktarı
toprak işleme süresi ve işleme yoğunluğunun
artmasıyla artar. Amerika da yapılan bir
çalışmada, doğal bir ekosistemim tarıma
açılması ile başlangıç karbonunu yaklaşık %
50-60 kaybolmakta diğer bir ifadeyle atmosfere
geçmektedir (Buyanovsky et al., 1987; Paul et
al., 1997; Sotomayor and Rice, 1999; Koçyiğit
and Rice, 2004). Yapılan başka bir çalışma,
otlağın tarıma açılmasıyla ilk 7 yılda organik
karbon miktarında ani bir azalma olduğu ve 12
yıl sonra toprakta yeni bir denge oluştuğunu
ortaya koymuştur (Sandra et al., 2008). İşlemeli
tarım yapılan bir alanın ise orman veya otlağa
dönüştürülmesiyle yılda yaklaşık 33.8 veya
33.2 g C m-2 depolanabilmektedir (Post and
Kwon, 2000). İşlemeli tarım yapılan alanın
otlağa dönüştürülmesiyle yüzeyde agregatlar
tarafından korunan organik karbon miktarının
artığını, yüzey altında ise bu artışın ilk 30 yılda
önemsiz olduğu ortaya konmuştur (Potter and
Derner, 2006).
Ormanlarda depolanan C miktarını
artırmak ağaçların ve toprağın yapısında
bulunan karbonun parçalanmadan korunmasıyla
mümkündür. Bu da orman alanlarının iyi bir
şekilde yönetilmesine bağlıdır. Bu alanlarda
depolanan C’nin miktarı ağacın türüne, toprağın
tipine, bölgenin iklimine ve topografyaya bağlı
olarak
değişir.
Topraklar
depolayacağı
maksimum C miktarına (saturasyon noktasına)
ulaştığında daha fazla C’nin depolanması söz
konusu değildir. Bu genellikle ağaçlardaki
gelişmenin belirli bir büyüklüğe ulaştığı
durumu gösterir. Bu aşamaya ulaşmış olan
toprakların sahip olduğu C miktarınını
koruması için sürdürülebilir bir yönetim
planlaması yapılmalıdır.
Doğal ekosistemlerde depolanan karbon
miktarını artırmak için, mera ve otlaklarda
vejetatif aksamı bol kaliteli yem bitkilerinin
yetiştirilmesi,
otlakların uygun görülen
sıklıklarla kontrollü bir şekilde gübrelenip
sulanması, aşırı otlatma engellenerek otlakların
verimliliğinin
artırılması
ve
meralarda
otlatmanın belirli bir rotasyon içerisinde
yapılması gerekir.
Kaynaklar
Batjes, NH. and Sombroek, W.G., 1997. Possibilities for
carbon sequestration in tropical and subtropical
soils. Global Change Biol., 3,161–173.
Bauer,A. and Black, A.L., 1994. Quantification of the
effect of soil organic matter content on soil
productivity. Soil Scie. Soc. Am. J. 58,185-193.
Buyanovsky, G.A., Kucera, C.L., and Wagner, G.H.,
1987. Comparative analyses of carbon dynamics in
native and cultivated ecosystems. Ecology, 68,20232031.
DOE (U.S. Department of Energy). 2000. Carbon
Sequestration
Research
and
Development,
DOE/SC/FE-1, Washington, D.C.
Follett, R.F., 2001. Soil management concepts and carbon
sequestration in cropland soils. Soil Till. Res.,
61,77-91.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)
2001. Climate Change 2001: The scientific basis.
Cambridge University Press, Cambridge, England.
Jacobs, G. K. and Graham, R.L., 2000. Carbon
sequestration and bioenergy feedstock production
seminar, Oak Ridge National Laboratory, Oak
Ridge, TN.
84
Kern, J.S., and Johnson, M.G., 1993. Conservation tillage
impact on national soil and atmospheric carbon
levels. Soil Sci. Soc. Am. J., 57,200-210.
Koçyiğit, R. and Rice, C.W., 2004. Carbon dynamics in
tallgrass prairie and wheat ecosystems. Turk J.
Agric. For., 28,141-153.
Lal, R., Kimble, J., and Follett, R., 1997. Soil quality
management for carbon sequestration. In: Soil
properties and their management for carbon
sequestration. Edited R. Lal et al., United States
Department of Agriculture, Natural Resources
Conservation Services, National Soil Survey Center,
Lincoln, NE.
Lal, R., 2004. Soil Carbon Sequestration Impacts on
Global Climate Change and Food Security. Science.,
304,1623-1627.
Machado, S., Rhinhart, K., and Petrie, S. 2006. Long-term
cropping system effects on carbon sequestration in
eastern Oregon. J. Environ. Qual. 35, 1548-1553.
Mann, L.K., 1986. Changes in soil carbon storage after
cultivation. Soil Sci., 142,279-288.
Marland, G., Fruit, K., and Sedio, R., 2001. Accounting
for sequestered carbon: The question of permanence.
Environ. Sci. Policy., 4,259-268.
R.KOÇYİĞİT
Paul, E.A., Paustian, K.H., Elliot, E.T., and Cole, C.V.,
1997. Soil organic matter in temperate
agroecosystems: Long-term experiment in North
America, CRC Press, Boca Raton, FL.
Potter, K.N., and Derner, J.D., 2006. Soil carbon pools in
central Texas: Prairies, restored grasslands, and
croplands. J. Soil water cons. 61, 124-128.
Post, W.M., and Kwon, K.C., 2000. Soil organic carbon
sequestration and land use change: Processes and
potential. Global Change Biol., 6,317-327.
Sainju, U.M., Lenssen, A., Caesar-Thonthat, T., and
Waddell, J., 2006. Carbon sequestration in dryland
soils and plant residue as influenced by tillage and
crop rotation. J. Environ. Qual. 35: 1342-1347.
Sampson, R.N. and Scholes, R.J., 2000. Additional
human-induced activities. In: Land use, land-use
change, and forestry: A special report of the
Intergovermental Panal on Climate Change. Edited
R.T. Watson et al. IPCC.
Sanford, R.L., Saldarriaga, J., K.E. Clark, K.E., Uhe, C.,
Herrera, R., 1985. Amazon rainforest fires. Science,
227,53–55.
Sandra, H., Thomas, A., Jens, L., and Peter, W., 2008. The
effects of tillage system on soil organic carbon under
moist, cold-temperature conditions. Soil Till. Res.
98, 94-105.
Schlesinger, W., 2003. The Carbon Cycle: Human
perturbations and potential management options. In:
Global Climate Change: The Science, Economics
and Politics. Edited J.M. Griffin, Edward Elgar,
Cheltenham, UK.
Sotomayor, D. and Rice, C.W., 1999. Soil air carbon
dioxide and nitrous oxide concentrations in profiles
under tallgrass prairie and cultivation. J. Environ.
Qual., 28,784-793.
85
Yumurta Kolesterol İçeriğinin Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleriyle ve
İlaçlarla Azaltılması
Şenay Sarıca
Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Zootekni Bölümü, 60240, Tokat
Özet: Kanatlı hayvan beslemedeki son gelişmeler, yumurtanın kolesterol içeriğinin genetik seleksiyonun
yanı sıra rasyondaki çeşitli besin maddeleriyle, doğal ürünlerle, besinsel olmayan faktörlerle veya ilaçlarla
azaltılması yönündeki çalışmalar üzerinde yoğunlaşmaktadır. Bu makalede, yumurta kolesterolünü düşürücü
etkenler olarak; besinsel olmayan rasyon faktörleri ve ilaçlar hakkında bilgi verilecektir.
Anahtar Kelimeler: Yumurta Tavuğu, Kolesterol, Besinsel Olmayan Faktörler, Farmakolojik Etkenler
Reducing of Egg Cholesterol Content with Non-Nutritive Factors and
Pharmacological Agents
Abstract: Recent developments in poultry nutrition focused on researches about diet with various nutrients,
natural products, non-nutritive factors or pharmacological agents as well as genetic selection to reduce egg
cholesterol content. In this article, the information about non-nutritive dietary factors and pharmacological
compounds as egg cholesterol-lowering agents will be given.
Keywords: Laying Hen, Cholesterol, Non-Nutritive Factors, Pharmacological Agents
1. Giriş
Tavuk yumurtası, yüksek biyolojik değerli
protein, tekli ve çoklu doymamış yağ asitleri ile
zengin vitamin ve mineral madde içeriğiyle
besinsel açıdan mükemmel bir gıda olarak
bilinmektedir (Kim et al., 2004). Bununla
beraber bir yumurtada ortalama olarak 200 mg
kolesterol
bulunmaktadır.
Bu
özelliği
yumurtanın son yıllarda insan beslenmesinde
üzerinde en çok durulan kolesterol kaynağı
hayvansal kökenli gıda olmasına ve kan
kolesterol düzeyini yükselterek kalp-damar
rahatsızlıklarına yol açan bir risk faktörü olarak
tanınmasına yol açmıştır (Ceylan ve ark., 1999;
Weggemans et al., 2001). ABD Ulusal
Kolesterol Eğitim Enstitüsü günlük kolesterol
tüketimini 300 mg’la sınırlandırmış ve bu
sınırlamayla kişi başına yumurta tüketimi
olumsuz yönde etkilenmiştir (USDA, 2002).
Sağlıklı beslenme bilincine sahip tüketicilerin
talebini karşılamak için son yıllarda yumurtanın
kolesterol içeriğinin azaltılmasına yönelik
çalışmalar yapılmaktadır (Hargis, 1988; Elkin et
al., 1999). Genetik seleksiyon programlarının
yumurta kolesterol seviyesini maksimum %7
düzeyinde azalttığı bildirilmektedir (Hargis,
1988). Son 40 yılda, yumurtanın kolesterol
içeriğinin azaltılmasına yönelik çalışmalar;
genetik seleksiyon veya çeşitli besinlerle, doğal
ürünlerle, besinsel olmayan faktörlerle veya
farmakolojik faktörlerle yumurta tavuğu
rasyonlarında yapılacak değişiklikler üzerinde
yoğunlaşmaktadır. Bu deneysel uygulamaların
yumurta kolesterol içeriğini minimum düzeyde
(<%10) değiştirdiği, özellikle rasyona azasterol
ve triparanol ilavesiyle yumurta kolesterolünün
yerine
dezmosterolün
ikame
edildiği
bildirilmektedir. Ancak rasyona 3-hidroksi-3metilglutaril koenzim A redüktaz inhibitörünün,
sarmısak tozunun veya bakırın farmakolojik
dozunun ilavesiyle yumurtanın kolesterol
düzeyinin sırasıyla %46, %32 veya %34
düzeyinde azaldığı ifade edilmektedir (Elkin,
2007). Bu makalede, yumurta sarısının
kolesterol düzeyini azaltan etkenler olarak;
besinsel olmayan rasyon faktörleri ve
farmakolojik
unsurlar
hakkında
bilgi
verilecektir.
2. Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleri
2.1. Bitkisel Steroller
Bitkilerde en yaygın olarak bulunan
steroller;
kampesterol,
sitosterol
ve
stigmasteroldür. Bitkisel sterol ve stanoller,
serum triasilgliserol veya HDL kolesterol
seviyesi üzerine önemli derecede etkisinin
olmamasına karşın, hem rasyondan gelen hem
de endojen kökenli LDL kolesterolün ince
bağırsaktan emilimini azaltmaktadırlar (de Jong
et al., 2003).
Clarenburg et al. (1971), yumurta tavuğu
rasyonlarına %2 veya %4 düzeyinde sitosterol
ilavesinin yumurta kolesterol düzeyini %35’e
varan düzeylerde azalttığını saptamışlardır. Sim
Yumurta Kolesterol İçeriğinin Besinsel Olmayan Rasyon Faktörleriyle ve İlaçlarla Azaltılması
and Bragg (1977), yağ+%1 kolesterol içeren
rasyona %2 soy sterolleri ilave edildiği zaman
yumurtanın kolesterol düzeyinin %16-33
düzeyinde azaltılabileceğini bildirmişlerdir.
2.2. Saponinler
Saponinler, ince bağırsaklarda kolesterol
veya safra asitleriyle çözünmeyen kompleks
yapılar oluşturmak suretiyle, sindirim kanalında
kolesterolün emilimini engellemektedirler.
Ayrıca saponinler, safra asitleriyle miseller
oluşturarak
safra
asitlerinin
emilimini
önlemektedirler. Böylece saponinler, hem
kolesterolün hem de safra asitlerinin dışkı
yoluyla atılmalarını sağlayarak, kandaki,
karaciğerdeki, dokulardaki ve yumurtadaki
kolesterol
seviyelerini
düşürmektedir
(Oakenfull and Sidhu, 1990; Francis et al.,
2002; Aslan et al., 2005). Yüksek düzeyde
steroid saponin içeren Yucca schidigera
bitkisinin ekstraktı, kolesterol ve NH3 bağlayıcı,
üreaz
aktivitesini
önleyici
ve
azot
metabolizmasını düzenleyici özelliklerinden
dolayı tüm çiftlik hayvanlarında verimi, ürünün
kalitesini ve karlılığı artırmasının yanı sıra,
yumurta tavuklarının rasyonuna 90-120 g/ton
ilavesiyle yumurta kolestrolünü azalttığını
bildirmişlerdir (Kutlu et al., 2001). Saponinler,
pankreatik lipazın aktivitesini
önlemek
suretiyle, rasyon yağının ince bağırsaktan
emilimini geciktirmektedir (Han et al., 2000).
Nakaue et al. (1980), saponin içeren yonca unu,
McGonigle and McCracken (2002), Yucca
schidigera’yı %20 düzeyinde içeren karma
yemle beslemenin yumurtanın kolesterol
içeriğini değiştirmediğini saptamışlardır. Aslan
ve ark. (2005), yumurta tavuklarının rasyonuna
100 ppm Yucca schidigera ilavesinin yumurta
verimini artırırken, kan şekerini ve kolesterol
düzeyini düşürdüğünü bildirmişlerdir.
2.3. Selüloz
Rasyonun selüloz içeriğinin artırılması
suretiyle kolesterolün emiliminin azaltılmasının
sonucu olarak plazmada, dokularda ve
yumurtada kolesterol düzeyi azalabilmektedir.
Bu etki; selülozca zengin besleme sonucunda
kolesterolün
safra
asitleriyle
bağ
oluşturmalarından, bağırsaktan geçiş süresinin
azalmasından ve hepatik kolesterol sentezinin
önlenmesinden kaynaklanmaktadır (Wu et al.,
2003; Elkin, 2007). Selülozca zengin besleme
durumunda rasyonun enerji içeriği seyrelmekte
88
böylece hem enerji içeriği hem de hepatik
kolesterol üretimi sınırlandırılmaktadır (Naber,
1990).
McNaughton
(1978),
yumurta
tavuklarını %2.05, %4.41, %6.68 ve %8.79
düzeylerinde
selüloz
içeren
rasyonla
beslediklerinde yumurta kolesterol düzeylerinin
%2.05 selüloz içeren rasyona nazaran %4.39,
%10.38 ve %13.29 azaldığını saptamışlardır.
Weiss and Scott (1979), %50 düzeyinde buğday
kepeği, yulaf kavuzu veya yonca unu içeren
rasyonla besleme durumunda kontrol grubuna
nazaran yumurta kolesterol düzeyinde sırasıyla
%19.8, %16.2 ve %17.8 düzeylerinde azalma
olduğunu bildirmişlerdir.
2.4. Probiyotik
Yumurta
tavuklarının
rasyonuna
probiyotik ilavesiyle, plazma kolesterol ve
trigliserid düzeyi ile yumurta kolesterolünün
önemli
derecede
düşürüldüğü
ifade
edilmektedir (Mahdavi et al., 2005).
Probiyotiklerin kolesterol düşürücü etkisi,
kolesterol sentezinde önemli rol oynayan 3hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz
enziminin
aktivitesinin
engellenmesinden
kaynaklanmaktadır (Mital and Garg, 1995).
Panda et al. (2003), karma yeme farklı
düzeylerde (0, 100 veya 200 ppm) probiyotik
ilavesinin beyaz leghorn yumurtacılarda
25 haftalık yaştan 72 haftalık yaşa kadarki
dönemde etkilerini inceledikleri çalışmalarında;
probiyotik ilavesinin yumurta üretimini, kabuk
ağırlığını ve kalınlığını, serum ve yumurta
kolesterol düzeyini önemli derecede azalttığını
bildirmişlerdir.
2.5. Bakır
Bakırın kolesterolü düşürücü etkisinin
3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz
enziminin
aktivitesini
önlemesinden
kaynaklanmaktadır.
Pesti and Bakalli (1998), beyaz leghorn
yumurtacı tavukların rasyonuna bakır sülfat
pentahidrat formundaki bakırın farmakolojik
seviyelerinin (0, 125 veya 250 ppm) ilavesinin
etkisini inceledikleri çalışmalarında, rasyona
125 veya 250 ppm bakır ilavesi durumunda
yumurta
sarısının
kolesterol
içeriğinin
azaldığını saptamışlardır.
2.6. Sarmısak
Son yıllarda yapılan çalışmalar, sarmısağın
ve ekstraktının kan kolesterol düzeyini
Ş.SARICA
düşürücü etkilerinin olduğunu göstermiştir
(Sharma et al., 1979; Chowdhury et al., 2002).
Sharma et al. (1979), 3 hafta süreyle %1
veya %3 düzeylerinde sarmısak tozu ilaveli
karma yemle beslenen yumurta tavuklarında
yumurta sarısının kolesterol içeriğinin sırasıyla;
%4.1 veya %5.5 düzeyinde azaldığını
saptamışlardır.
Reddy et al. (1991), Bobcock B-300 hattı
yumurta tavuğu rasyonuna %0.02 sarmısak yağı
ilavesinin plazmanın ve yumurta sarısının
kolesterol
içeriğini
etkilemediğini
bildirmişlerdir.
Birrenkott et al. (2000), 8 ay süreyle %3
düzeyinde sarmısak tozu ilaveli karma yemlerle
beslenen yumurta tavuklarının serum ve
yumurta sarısının kolesterol içeriğinde önemli
derecede bir farklılık saptamamışlardır.
Chowdhury et al. (2002), yumurta
tavuklarında ilave edilen sarmısak tozunun
düzeyindeki artışa (%2, 4, 6, 8 veya 10) paralel
olarak serum ve yumurta sarısının kolesterol
içeriğinde önemli derecede azalma olduğunu
belirlemişlerdir.
2.7. Orotik Asit
Beyer and Jensen (1991), kontrol
rasyonuna %0.5, %1 veya %2 düzeylerinde
orotik asit ilavesinin etkisini inceledikleri
araştırmalarında, rasyona %2 düzeyinde orotik
asit ilavesinin yumurta sarısının kolesterol
düzeyi üzerine etki yapmaksızın plazma
kolesterol düzeyini önemli derecede azalttığını
kaydetmişlerdir.
2.8. Sorboz
Sorboz, Acetobacter xylinium bakterisi
tarafından sorbitolün oksidasyonu sonucu
oluşan bir karbonhidrattır. Furuse et al. (1990)
yumurta tavuklarının rasyonuna %10 veya %20
düzeylerinde sorboz ilavesinin serum trigliserid
ve kolesterol özellikle de VLDL kolesterol
düzeyini azalttığını saptamışlardır.
2.9. Krom
Karbonhidrat ve lipid metabolizmasında
çok önemli rol oynamakta olup, organik ve
inorganik olmak üzere 2 formu bulunmaktadır.
McCarty (1991) ve Page (1991) tarafından
yürütülen çalışmalar, organik kromun inorganik
kroma
nazaran daha
etkili olduğunu
göstermiştir. Rasyona krom ilavesi durumunda
kandaki glukoz, lipid ve kolesterol düzeyi
azalmaktadır (Press et al., 1990). Page (1991),
krom pikolinat formunda organik kromun 200
ppb düzeylerinde ilavesinin yumurta sarısının
kolesterol düzeyini etkilemeksizin serum
kolesterol düzeyini düşürdüğünü bildirmiştir.
Lin and Lin (1997) tarafından yapılan bir
çalışmada, organik kromun yumurta kolesterol
düzeyini azalttığı saptanmıştır. Lien et al.
(1996a),
beyaz
leghorn
yumurtacıların
rasyonuna 200, 400 veya 800 ppb organik krom
ilavesiyle kontrol grubuna kıyasla %14, %29 ve
%34 düzeylerinde daha az kolesterol içerdiğini
bulmuşlardır. Cheng and Hsu (1997), yumurta
tavuklarının rasyonuna
600 ppb organik
krom ilavesiyle yumurta kolesterolünde kontrol
grubuna kıyasla %14.39 düzeyinde azalma
kaydetmişlerdir.
2.10. C Vitamini
C vitamini bağırsaklardan kolesterol
emilimini azaltarak kolesterolü düşürmektedir.
Ayrıca C vitamini ilavesiyle plazmadaki LDL
kolesterolün
düzeyi
azalırken,
HDL
kolesterolün düzeyi artmaktadır.
Scholtyssek (1992), rasyona 200 ppm
C vitamini ilavesiyle yumurta kolesterolünün
%2.5 düzeyinde azaldığını kaydetmiştir.
3. İlaçlar
Yumurta sarısının kolesterol içeriğinin
azaltılmasında son yıllarda uygulanan en etkili
uygulamalardan biri; yumurta tavuklarının
rasyonlarına ilaç ilavesidir (Elkin, 2007). İlaçlar
yumurta kolesterolünü azaltıcı etkilerini,
kolesterol sentezini ve emilimini azaltmak
suretiyle gerçekleştirmektedirler. İlaçlar veya
onların metabolitleri yumurta kolesterolünü
%40-50 düzeylerine kadar azaltmalarına karşın,
kalıntı bırakmaları nedeniyle kullanımları sınırlı
düzeydedir (Naber, 1976).
3.1. Triparanol (MER-29)
Triparanol (MER-29), dolaşımda ve
dokularda kolesterolün yerine dezmosterolün
%85 düzeyinde ikamesine olanak vermekte
fakat yumurta üretiminin tamamen durmasına
yol açmaktadır (Burgess et al., 1962; Mori et
al., 1999). Nelson et al. (1962), triparanol
ilavesiyle yumurta üretiminin ve yumurta
sarısının ağırlığının önemli derecede azaldığını
ifade etmişlerdir.
89
3.2. Fibratlar
Fibratlar,
özellikle
insanlarda
hiperlipideminin tedavisinde kullanılmakta
olup, etkilerini safra salgısını artırarak karaciğer
fonksiyonunu iyileştirerek göstermektedirler
(Nishioka et al., 2005). Klofibrat olarak ta
bilinen bir fibrik asit türevi olan etil
p-klorofenoksibütirat (CPIB)’ın serum LDL
kolesterol ve trigliserid düzeyini azalttığına
ilişkin bildirişler bulunmaktadır (Staels et al.,
1998).
Hebert and Achee (1993), yumurta
tavuklarının rasyonuna 21 gün süreyle 5 g/kg
klofibrik asit, CPIB, bezafibrat, fenofibrat veya
gemfibrozil ilavesinin etkisini inceledikleri
çalışmalarında;
açlık
serum
trigliserid
seviyelerinin klofibrik asit ve CPIB ilavesiyle
önemli derecede azalmasına karşın açlık serum
kolesterol
düzeylerinin,
yumurta
sarısı
ağırlığının ve yumurta kolesterol içeriğinin
muamelelerden etkilenmediğini bildirmişlerdir.
Mori et al. (1999), yumurta tavuklarının
rasyonuna gemfibrozil ilavesinin yumurta
kolesterol
içeriğini
etkilemediğini
saptamışlardır.
3.3. SKF-25
SKF
525-A
olarak
ta
bilinen
dietil-aminoetil-difenil valerat, kolesterolün
sentezini ve karaciğerdeki birikim düzeyini
azaltmak suretiyle kolesterolü düşürmektedir.
Naber (1976) rasyona SFK 525-A ilavesiyle
3 haftalık muameleden sonra normal yumurta
üretiminin korunmasına karşın, yumurtanın
kolesterol içeriğinin önemli derecede azaldığını
bildirmiştir.
3.4. Asil Koenzim A: Kolesterol OAsiltransferaz Önleyiciler
Tüm
memelilerde
kolesterolün
esterleşmesinden
sorumlu
olan
enzim
o-asiltransferaz, kolesterol emiliminde ve
VLDL salgısında önemli rol oynamaktadır
(Bocan et al., 1991). Acyl coenzyme A (CoA):
cholesterol acyltransferase (ACAT) önleyiciler,
karaciğerde VLDL gibi apo B içeren
lipoproteinlerin salgılanmasını engellemek ve
rasyon kolesterolünün emilimine katılmak
suretiyle plazma kolesterol seviyelerini
azaltmaktadır (Miyazaki et al., 2003).
Elkin et al. (1993a), memelilerde etkili bir
kolesterol düşürücü etken olan PD 1323012’nin 3 farklı seviyeleriyle yumurta tavuklarının
90
beslenmesinin plazma total kolesterol ve
trigliserid seviyeleri ile yumurta sarısının
kolesterol
içeriğini
önemli
derecede
etkilemediğini ifade etmişlerdir.
3.5. Clenbuterol
Clenbuterol, broylerler de dahil etçil
hayvanlarda lipolizi artıran aktif bir β-agonisttir
(Mersmann, 1998). DeSchijer (1995) yumurta
tavuklarını 4 hafta süreyle 2 ppm Clenbuterol
ilaveli rasyonla besleme durumunda, plazma
lipidlerinin önemli derecede azalmasına karşın,
dolaşımdaki esterleşmiş kolesterol seviyelerinin
ve yumurta
sarısının lipid içeriğinin
değişmediğini saptamıştır.
3.6. Probucol
Probucol, antiatherojenik ve antioksidan
özelliklere sahip lipid düşürücü bir ilaç olup,
probucolun
kolesterol
düşürücü
etkisi
kolesterolün safra yoluyla dışarı atılımındaki bir
artıştan kaynaklanmaktadır (Elkin, 2007).
Naber et al. (1982), Leghorn tip tavuklarla
yaptıkları 3 ayrı çalışmada; karma yeme 1000
mg probucol/kg rasyon ilavesiyle yumurta
sarısının kolesterol içeriğinde %5 düzeyinde bir
azalma olduğunu saptamışlardır. Waldroup et
al. (1986), yumurta tavuklarının rasyonuna 10
000 mg/kg probucol ilavesinin yumurta
kolesterol
içeriğini
önemli
derecede
etkilemediğini kaydetmişlerdir.
3.7. Statinler
Kompaktin, lovastatin, PD 123244-15,
pravastatin, simvastatin ve atorvastatin gibi
statin içeren çeşitli ilaçların yumurta
tavuklarının rasyonuna ilavesiyle yumurta
kolesterolünün azaltıldığına dair bildirişler
bulunmaktadır (Endo, 1980; Wang and Pan,
2003; Elkin et al., 1993a; Kim et al., 2004;
Elkin et al., 1999). Statinler, HMG-CoA
redüktaza karşı önleyici etki yaparak
karaciğerde kolesterol sentezini azaltıcı görev
yapmaktadır (Elkin, 2007). Bunun aksine
lovastatin veya simvastatinin başarısız etkisini
gösteren
araştırmalarda
bulunmaktadır
(Luhman et al., 1990); bu durum uygulama
süresinin kısalığından ve ilacın düşük dozda
uygulanmasından kaynaklanmaktadır (Elkin,
2007).
Endo (1980), yumurta tavuklarını 4 hafta
süreyle 60 ppm kompaktin ilaveli rasyonla
Ş.SARICA
besleme durumunda yumurtanın kolesterol
içeriğinin %20’e kadar azaldığını saptamıştır.
Rasyona %0.06 atorvastatin ilavesiyle
yumurta sarısının kolesterol içeriğinin %46
düzeyinde azaldığı bulunmuştur (Elkin et al.,
1999). Elkin et al. (1993a), beyaz leghorn
tavukları 42 gün süreyle atorvastatine benzeyen
tamamen sentetik bir HMGR olan PD 12324415 ilaveli rasyonla besleme durumunda
yumurtanın
kolesterol
içeriğinde
%30
düzeyinde bir azalma olduğunu belirtmişlerdir.
Kim et al. (2004),
60 mg/kg pravastatin
ilaveli karma yemle beslenen yumurta
tavuklarında yumurta sarısının kolesterol
içeriğinde %19.6 düzeyinde bir azalma
gözlemlemişlerdir. Elkin et al. (1999) yumurta
tavuklarını 5 hafta süreyle 60 mg/kg
atorvastatin, lovastatin veya simvastatin ilaveli
rasyonla besleme durumunda yumurta sarısının
kolesterol içeriğinin sırasıyla %46, %7 ve %22
düzeyinde azaldığını bildirmişlerdir.
3.8. Safra Asidi Bağlayıcı Reçineler
Kolestyramin (MK-135 veya Ouestran)
ince bağırsak lümeninde safra asitlerini
bağlayan ve gübreyle atılımını artıran bir
quaternary amonyum değişimini sağlayan
reçinedir (Hunninghake, 1988). Bunun sonucu
olarak kolesterolün büyük bölümü safra
asitlerine dönüşmekte ve LDL reseptörlerini
yeniden düzenleyerek, hücrelerin kolesterol
içeriklerinde ve serum LDL kolesterol
seviyelerinde azalmaya yol açmaktadır (Elkin,
2007).
Kolestipol, suda çözünmeyen yüksek
molekül ağırlığına sahip dietilentriamin ve
1-kloro-2,3-epoksipropanın
bazik
anyon
değişim polimeri olup, ince bağırsakta safra
asitlerini bağlayarak, dolaşımdaki kolesterolü
düşürerek ve böylece safra asitlerinin
enterohepatik dolaşımını bozarak gübreyle
atılımını artırmaktadır (Turner et al., 2002).
Luhman et al. (1990), kolestipolün yalnız veya
lovastatinle kombine olarak yedirilmesi
durumunda 4 haftalık besleme süresi sonunda
yumurta
sarısının
kolesterol
değişmediğini saptamışlardır.
içeriğinin
3.9. Azasteroller
Azasteroller, azot içeren steroidler olup,
dezmosterol redüktaz enzim aktivitesini inhibe
etmektedir (Singh, 1972). Dam et al. (1979), 20,
25-diozokolesterol içeren karma yemle
beslemenin Japon bıldırcınlarında yumurta
sarısının kolesterol içeriğini azalttığını ifade
etmişlerdir. Cecil et al. (1981), 25-aza-5αkolestatinin en kuvvetli kolesterol sentezini
önleyici sterol olduğunu kaydetmişlerdir.
Tiroksinin
D
analogu,
güçlü
hipokolesterolemik
etkili
madde
olup,
plazmanın ve yumurta sarısının kolesterol
içeriğini önemli derecede düşürmektedir
(Naber, 1976). Cecil et al. (1981), 12 karbon
atomuna sahip dallanmış yapıdaki amin olan N,
N, 3,7,11-pentametildodecamin’in ilavesinin
plazmanın
ve
yumurtanın
kolesterol
konsantrasyonlarını önemli derecede azalttığını
tespit etmişlerdir.
4. Sonuç
Yumurtanın proteince, vitamince, mineral
maddelerce ve çoklu doymamış yağ asitlerince
zengin olmasının sonucu olarak besleyici
değerinin yüksek olmasına karşın, kolesterol
içeriği
tüketimini
olumsuz
yönde
etkilemektedir. Kolesterolün yüksek tansiyon,
damar sertliği, kalp-damar rahatsızlıklarının
oluşumundaki etkilerinden dolayı sağlıklı
beslenme
açısından
tüketilen
gıdaların
yapısındaki
kolesterolün
azaltılmasına
çalışılmaktadır.
Bu
amaçla
yumurta
tavuklarının
rasyonlarına
çeşitli
besin
maddelerinin, besinsel olmayan faktörlerin ve
özellikle son yıllarda da farmakolojik ajanların
(ilaçların) ilavesiyle ilgili çalışmalara ağırlık
verilmektedir. Bu çalışmalardan bazılarıyla
olumlu sonuçlar alınırken, bazıları da yumurta
kolesterolünü etkilememekte hatta kolesterol
düzeyini artırmaktadır.
Kaynaklar
Aslan, R., Dundar, Y., Eryavuz, A., Bulbul, A., Kucukurt,
I., Fidan, A.F., and Akıncı, Z., 2005. Effects of
Various Quantities of Yucca Schidigera Powder
(Deodorase) Added to Diets on the Performance,
Some Hematological and Biochemical Blood
Parameters and Total Antioxidant Capacity of Laying
Hens. Revue Med. Vet., 156 (6):350-355.
Beyer, R.S., and Jensen, L.S., 1991. Influence of Orotic
Acid on Performance, Liver Lipid Content and Egg
Cholesterol Level of Laying Hens. Poult. Sci.,
70(11):2322-2328.
Birrenkott, G., Brockenfelt, G.E., Owens, M., and Halpin,
E., 2000. Yolk and Blood Cholesterol Levels and
Organoleptic Assessment of Eggs from Hens fed a
91
Garlic-Supplemented Diet. Poult. Sci., 79: (Suppl
1.):75. (Abstr.).
Bocan, T.M.A., Mueller, S.B., Uhlendorf, P.P., Newton,
R.S., and Krause, B.R., 1991. Comparison of CI-976
and ACAT Inhibitor and Selected Lipid-Lowering
Agents for Antiatherosclerotic Activity in
Iliacfemoral and Thoracic Aortic Lesions. A
Biochemical, Morphological and Morphometric
Evaluation. Atheriosclerosis and Thrombosis,
11:1830-1843.
Burgess, T.L., Burgess, C.L., and Wilson, J.D., 1962.
Effect of MER-29 on Egg Production in the Chicken.
Proc. of the Society for Exper. Biol. and Medic.,
109:218-221.
Cecil, H.C., Bitman, J., Svoboda, J.A., and Thompson,
M.J., 1981. Effects of Branched and Straight Chain
Amines and Azasteroids on Blood and Egg
Cholesterol of White Leghorn Chickens. Poult. Sci.,
60:795-804.
Ceylan, N., Yenice, E., Gökçeyrek, D., ve Tuncer, E.,
1999. İnsan Beslenmesinde Daha Sağlıklı Yumurta
Üretimi Yönünde Kanatlı Besleme Çalışmaları. VIV
Poultry YUTAV’99. Uluslararası Tavukçuluk Fuarı
ve Konferansı 3-6/06/1999, İstanbul/Türkiye, 300307.
Cheng, C.Y., and Hsu, M., 1997. Effects of Dietary
Chromium on Egg Yolk Cholesterol Level.
Department of Animal Production Technology,
National Pingfung Politecnich Institute Taiwan,
91027 R.O.C. Presentedat AAAp.
Chowdhury, S.R., Chowdhury, S.D., and Smith, T.K.,
2002. Effects of Dietary Garlic on Cholesterol
Metabolism in Laying Hens. Poult. Sci., 81:18561862.
Clarenburg, R., Chung, I.A.K., and Wakefield, L.M.,
1971. Reducing the Egg Cholesterol Level by
Including Emulsified Sitosterol in Standard Chicken
Diet. J. Nutr., 101:289-298.
Cohen, J., 2002. Tribasic Copper Concentration of Eggs
and Tissues. Poult. Sci., 55(3):1077-1083.
Dam, R., Labate, M.E., Tam, S.W., and Cuervo-Torres,
C., 1979. Effects of Diazacholesterol, Triparanol and
β-Sitosterol on Egg Cholesterol Deposition in
Coturnix Quail. Poult. Sci., 58: 985-987.
De Jong, A., Plat, J., and Mensink, R.P., 2003. Metabolic
Effects of Plant Sterols and Stanols (Review). J. of
Nutr. Biochem., 14:362-369.
DeSchijer, R., 1995. Lipid Composition of Egg Yolk and
Blood Plasma as Influenced by Dietary Clenbuterol
and Cholesterol. INFORM, 6(4):472.
Elkin, R.G., Freed, M.B., Kieft, K.A., and Newton, R.S.,
1993a. Alteration of Egg Yolk Cholesterol Content
and Plasma Lipoprotein Profiles Following
Administration of a Totally Synthetic HMG-CoA
Reductase Inhibitor to Laying Hens. J. of Agric. and
Food Chem., 41:1094-1101.
Elkin, R.G., Yan, Z., Zhong, Y., Donkin, S.S., Buhman,
K.K., Story, J.A., Turek, J.J., Porter, R.E., Anderson,
M., Homan, R., and Newton, R.S., 1999. Select
3-Hyroxy-3-Methylglutaryl-Coenzim A Reductase
Inhibitors Vary in their Ability to Reduce Egg Yolk
Cholesterol Levels in Laying Hens through Alteration
of Hepatic Cholesterol Biosynthesis and VLDL
Composition. J. of Nutr., 129:1010-1019.
92
Elkin, R.G., 2007. Reducing Shell Egg Cholestrol Content.
II. Review of Approaches Utilizing Non-Nutritive
Dietary Factors or Pharmacological Agents and an
Examination of Emerging Strategies. World’s Poult.
Sci. J., 63:5-23.
Endo, A., 1980. Biological and Biochemical Aspects of
ML-236B (Compactin) and Monacolin K, Specific
Competitive
Inhibitors
of
3-Hydroxy
3Methylglutaryl Coenzyme A Reductase. Pages 152155 in Atherosclerosis V, Proceedings of the Fifth
International Symposium. Gotto AM, Smith LC and
Allen B. (ed.) Springer-Verlag, New York.
Francis, G., Kerem, Z., Makkar, H.P.S., and Becker, K.,
2002. The Biological Action of Saponins in Animal
Systems: A Review. Br. J. Nutr., 88:587-605.
Furuse, M., Nakajima, S.L., Nakagawa, J., Shimizu, T.,
and Okumura, J.L., 1990. Regulation of Lipid
Metabolism by Dietary Sorbose in Laying Hens.
Poult. Sci., 69:1508-1512.
Han, L.K., Xu, B.J., Kimura, Y., Zheng, Y.N., and Okuda,
H., 2000. Platycodi Radix Affects Lipid Metabolism
in Mice with High Fat Diet-Induced Obesity. J. Nutr.,
130:2760-2764.
Hargis, P.S., 1988. Modifying Egg Yolk Cholesterol in the
Domestic Fowl: A Review. World’s Poult. Sci. J.,
36:429-454.
Hebert, J.A., and Achee, V.N., 1993. Comparison of
Fibrate Drugs on Cholesterol in Laying Hens.
FASEB J., 7:567 (Abstr.).
Hunninghake, D.B., 1988. Clinical Trials of Lovastatin
and
Simvastatin
Versus
Cholestyramine.
Atherosclerosis Reviews, 18:133-138.
Kim, J.H., Hong, S.T., Lee, H.S., and Kim, H.J., 2004.
Oral Administration of Pravastatin Reduces Egg
Cholesterol But Not Plasma Cholesterol in Laying
Hens. Poult. Sci., 83:1539-143.
Kutlu, H.R., Gorgulu, M., and Unsal, I., 2001. Effects of
Dietary Yucca Schidigera Powder on Performance
and Egg Cholesterol Content of Laying Hens. J Appl.
Anim. Res., 20:49-56.
Lien, T.F., Chen, S.Y., Shiau, S.P., Froman, D.P., and
Hu, C.Y., 1996a. Chromium Picolinate Reduces
Laying Hen Serum and Egg Yolk Cholesterol. The
Professional Anim. Scientist, 12:77-80.
Lin, X., and Lin, F., 1997. Effects of Organic Chromium
on Reduction of Yolk Cholesterol and Alleviation of
Heat Stress in Laying Hens. Fujlan Agric. Univ.,
PRC.
Luhman, C.M., Miller, B.G., and Beitz, D.C., 1990. The
Effect of Feeding Lovastatin and Colestipol on
Production and Cholesterol Content of Eggs. Poult.
Sci., 69:852-855.
Mahdavi, A.H., Rahmani, H.R., and Pourreza, J., 2005.
Effect of Probiotic Supplements on Egg Quality and
Laying Hens Performance. Int. J. of Poult. Sci.,
4(7):488-492.
McCarty, M.F., 1991. The Case for Supplemental
Chromium and a Survey of Clinical Studies with
Chromium Picolinate. J of Appl. Nutr., 43:589.
McGonigle, K.E.M., and McCRacken, K.J., 2002. Study
on the Effects of Annatto (Bixa orellana) and Yucca
Schidigera on Cholesterol Content and Yolk Colour.
J. Poult. Sci., 43:41-42.
Ş.SARICA
McNaughton, J.L., 1978. Effect of Dietary Fiber on Egg
Yolk, Liver and Plasma Cholesterol Concentrations
of the Laying Hen. J. Nutr., 108:1842-1848.
Mersmann, H.J., 1998. Overview of the Effects of
β-Adrenergic Receptor Agonists on Animal Growth
Including Mechanisms of Action. J. of Anim. Sci.,
76:160-172.
Mital, B.K., and Garg, S.K., 1995. Anticarcinogenic,
Hypocholesterolemic and Antagonistic Activities of
Lactobacillus Acidophilus. Crit. Rev. Microbial.,
21(3):175-214.
Miyazaki, A., Sakai, M., Sakamoto, Y., and Horiuchi, S.,
2003.
Acyl-Coenzyme
A:
Cholesterol
Acyltransferase
Inhibitors
for
Controlling
Hypercholesterolemia and Atherosclerosis. Current
Opinion in Investigational Drugs, 4: 1095-1099.
Mori, A.V., Mendonca, C.X., and Santos, C.O.F., 1999.
Effect of Dietary Lipid-Lowering Drugs upon Plasma
Lipids and Egg Yolk Cholesterol Levels of Laying
Hens. J. Agric. Food Chem., 47:4731-4735.
Naber, E.C., 1976. The Cholesterol Problem, the Egg and
Lipid Metabolism in the Laying Hen. Poult. Sci.,
55:14-30.
Naber, E.C., Elliott, J.F., and Smith, T.L., 1982. Effect of
Probucol on Reproductive Performance, Egg Yolk
Cholesterol Content and Lipid Metabolism in the
Laying Hen. Poult. Sci., 61:1118-1124.
Naber, E.C., 1990. Cholesterol Content of Eggs: Can and
Should It Be Changed? Feedstuffs, 62(5):1,47,50-52.
Nakaue, H.S., Lowry, R.R., Cheeke, P.R., and Arscott,
G.H., 1980. The Effect of Dietary Alfalfa or Varying
Saponin Content on Yolk Cholesterol Level and
Layer Performance. Poult. Sci., 59:2744-2748.
Nelson, S.J., Clegg, R.E., and Sanford, P.E., 1962. The
Effect of Triparanol on Calcium and Cholesterol
Levels in the Blood Sera of Laying Hens. Poult. Sci.,
41:664-668.
Nishioka, T., Hyogo, H., Numata, Y., Yamaguchi, A.,
Kobuke, T., Komichi, D., Nonaka, M., Inoue, M.,
Nebashima, Y., Ogi, M., Iwamoto, K., Ishitobi, T.,
Ajima, T., Choyoma, K., and Tazuma, S., 2005. A
Nuclear Receptor-Mediated Choleretic Action of
Fibrates is Associated with Enhanced Canalicular
Membrane Fluidity and Transporter Activity
Mediating Bile Acid-Independent Bile Secretion. J.
of Atherosclerosis and Thrombosis, 12:211-217.
Oakenfull, D.G., and Sidhu, G.S., 1990. Could Saponins
be a Useful Treatment for Hypercholesterolemia?
European J Clin. Nutr., 44:79-88.
Page, T.G., 1991. Chromium, Trytophan and Picolinate in
Diets for Pigs and Poultry PhD Dissertation.
Lousiana State Univ., Baton Rouge, LA.
Panda, A.K., Reddy, M.R., Rama Rao, S.V., and Praharaj
N.K., 2003. Production Performance, Serum/Yolk
Cholesterol and Immune Competence of White
Leghorn Layers as Influenced by Dietary
Supplementation with Probiotic. Tropical Anim.
Health and Prod., 35(1):85-94.
Pesti, G.M., and Bakalli, R.I., 1998. Studies on the Effect
of Feeding Cupric Sulfate Pentahydrate to Laying
Hens on Egg Cholesterol Content. Poult. Sci.,
77:1540-1545.
Press, R.I., Geller, J., and Evans, G.W., 1990. The Effects
of Chromium on Serum Cholesterol and Alleviation
of Heat Stress in Laying Hens. Fujian Agric. Univ.,
PRC.
Reddy, R.V., Lightsey, S.F., and Maurice, D.V., 1991.
Research Note: Effect of Feeding Garlic Oil on
Performance
and
Egg
Yolk
Cholesterol
Concentration. Poult. Sci., 70:2006-2009.
Scholtyssek, S., 1992. Fütterungseinflüsse auf den
Cholesterin Gehalt im Ei: International Tagung,
Schweine und Geflügelernahrung, 1-3/12/1992.
Sharma, R.K., Singh, R.A., Pal, R.N., and Agarwal, C.K.,
1979. Cholesterol Content of Chicken Egg as
Affected by Feeding Garlic, Sarpaganda and
Nicotinic Acid. Agric. Univ. J. Res., 9:263-265.
Sim, J.S., and Bragg, D.B., 1977. Effect of Dietary Factors
on Serum and Egg Yolk Cholesterol Levels of Laying
Hens. Poult. Sci., 56:1616-1621.
Singh, R.A., 1972. Effects of D-Thyroxine and Nicotinic
Acid on Cholesterol Metabolism of Laying Hens.
Indian J. of Anim. Sci., 42:433-435.
Staels, B., Dallongeville, J., Auwerx, J., Schoonjans, K.,
Leitersdorf, E., and Fruchart, J.C., 1998. Mechanism
of Action of Fibrates on Lipid and Lipoprotein
Metabolism. Circulation, 98:2088-2093.
Turner, S.W., Jungbluth, G.L., and Knuth, D.W., 2002.
Effect of Concomitant Colestipol Hydrochloride
Administration on the Bioavailability of Diltiazem
from
Immediateand
Sustained-Release
Formulations.
Biopharmaceutics
and
Drug
Disposition, 23:369-377.
USDA, 2002. Agricultural Statistics. Government Printing
Office, Washington, DC.
Waldroup, P.W., Ndife, L.I., Hellwig, H.M., Hebert, J.A.,
and Berrio, L. 1986. Influence of Probucol
(4,4’isopropylidine dithio)-bis (2,6-di-t-butyl-phenol)
on Egg Yolk Cholesterol Content and Performance of
Laying Hens. Poult. Sci., 65:1949-1954.
Wang, J.J., and Pan, T.M., 2003. Effect of Red Mold Rice
Supplements on Serum and Egg Yolk Cholesterol
Levels of Laying Hens. J. of Agric. and Food Chem.,
51:4824-4829.
Weggemans, R.M., Zock, P.L., and Katan, M.B., 2001.
Dietary Cholesterol from Eggs Increases the Ratio of
Total Cholesterol to High-Density Lipoprotein
Cholesterol in Humans: A Metaanalysis. Am. J. Clin.
Nutr., 73:885-891.
Weiss, F.G., and Scott, M.L., 1979. Effects of Dietary
Fiber, Fat and Total Energy upon Plasma Cholesterol
and Other Parameters in Chickens. J. Nutr., 109:693701.
Wu, H., Dwyer, K.M., Fan, Z., Shircore, A., Fan, J., and
Dwyer, J.H., 2003. Dietary Fiber and Progression of
Atherosclerisis: The Los Angeles Atheroschlerosis
Study. Amer. J. of Clin. Nutr., 78:1085-1091.
93

ziraat fakültesi dergisi - Gaziosmanpaşa Üniversitesi

Transkript

Benzer belgeler

taktik muharebe sahası gerçek zamanlı görüntü aktarma

Flyer Förderverein_Türkisch.indd

Diamond V Original, Erken Laktasyon Dönemi Süt Sığırlarında Kuru

Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Kullanarak

yabancılar için genel sağlık sigortası

Tam Metin - Tarım Bilimleri Dergisi

BİTİRME TEZİ YAZIM KILAVUZU 1 - Nevşehir Hacı Bektaş Veli

tarımsal ekonomi ve politika geliştirme enstitüsü tepge tr83