TR83 bölgesinde yetiştirilen bazı tarım ürünlerinin arz duyarlılığı

Abstract

Bu çalışma, TR83 Bölgesi (Samsun, Tokat, Çorum, Amasya) illeri bazında olup, çalışma dönemi 1997-2016 yılları arasını kapsamaktadır. Söz konusu bölgede yetiştirilen ve bölge için önem arz eden tarımsal ürünlerden tahıl grubundan; buğday, yağlı tohumlardan; ayçiçeği, baklagillerden; nohut, yumru bitkilerden; patates ve endüstri bitkilerinden; şekerpancarı olmak üzere, toplam beş ürün çalışmaya dâhil edilmiştir. Söz konusu illerde, ürün grupları bazında arazi büyüklüğü payları, incelenmiş olup, ekilebilir toplam arazi büyüklüğü, tahıl ve diğer bitkisel ürünler grubu ekiliş alanı, nadas alanları, sebze bahçeleri alanları ve meyve, içecek-baharat bitkilerinin ekiliş alanları çizelgeler ve grafikler oluşturularak değerlendirilmiştir. Diğer taraftan, incelemeye alınan ürünlerin üretim miktarı, ekiliş alanı ve dekara verimin, trendleri ile yıllık ortalama değişimleri hesaplanmıştır. Çalışmada Zaman Serileri Modellerinden Trend analizi, Hareketli Ortalama Metodu, Tek Parametreli Üstel Düzleştirme Metodu ve Çift Parametreli Üstel Düzleştirme Metodu kendi aralarında karşılaştırılarak, aralarında en iyi kestirim yapan model seçilerek, ürünlerin cari fiyatlarının ve üretim miktarlarının, beş yıllık genel eğilimleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yapılan analizler sonucunda ürün cari fiyatları istikrarlı bir şekilde artarken, bazı ürünlerde arz kanununa uygun şekilde üretim miktarında artış, bazı ürünlerde ise bu kanuna uyum sağlamadığı ve arz miktarlarında daralma olduğu görülmüştür. Çalışmada, bu uyumsuzluğun nedenleri ayrıntılı şekilde incelenmiştir. TR83 Bölgesi kapsamında tüm illerde toplam ekilebilir tarım arazilerinde daralma, nadas alanlarında ise genişleme olduğu görülmüştür. Son olarak, incelenen ürünlerin arz duyarlılıklarını ortaya koymak için panel regresyon yöntemi kullanılmıştır. Arzı etkilediği düşünülen değişkenlere bakıldığında, (t-1) dönemi reel fiyat değişkeni; buğday, nohut ve patateste, (t-1) dönemi rakip ürün reel fiyat değişkeni; buğday ve ayçiçeğinde, motorin fiyatı değişkeni; ayçiçeği, patates ve şeker pancarında, yıllık ortalama yağış miktarı değişkeni çalışmaya alınan tüm ürünlerde, yıllık ortalama sıcaklık değişkeni; buğday, nohut ve şeker pancarında, traktör sayısı değişkeni; ayçiçeği ve buğdayda, tarımsal destek değişkeni; ayçiçeği ve patateste ve son olarak GSRÜD (Gayrisafi Reel Üretim Değeri) değişkeni ise sadece nohut arzı üzerinde önemli etkiye sahip olduğu ve istatistiksel olarak anlamlı değişkenler olduğu görülmüştür.

This study is based on TR83 Region (Samsun, Tokat, Çorum, Amasya) and covers the study period 1997-2016. As a key product of the agricultural crops grown in the region and have an importance for the region; wheat from the grain group, sunflower from oil seeds, chickpea from legumes, potatoes from tuber crops and sugar beet from cash crops, namely, in total, five products have been included to the study. The most appropriate trend equations and function type were determined with Trend Analysis which is one of the `Time Series Analyzes` for the current prices of the products which is the price that manufacturer bought, that examined during the study period and data sets related to production amounts. Then, the best predictive model was selected among the Trend Analysis from the Time Series Models, Moving Average Method, Single Exponential Smoothing Method and Double Exponential Smoothing Method with the most suitable model selected in this way, the current prices and production amounts of the products have been tried to be estimated with the help of five-year overall tendency and projection analysis values, figures and graphs. If a generalization is to be made as a result of the analyzes; it has been observed that, in the context of the five-year projection, product current prices have steadily increased, some products have increased production in accordance with the law of supply, some products have not complied with this law and production has decreased. In this study, the reasons for this incoordination were examined in detail. Finally, a panel regression method was used to determine the supply responses of the examined products. When the variables, which are thought that they affect supply, are considered; (t-1) period real price variable has a significant effect on wheat, chickpea and potato; (t-1) period rival product real price variable has an effect on wheat and sunflower; variable of the price of the motor has an effect on sunflower, potato and sugar beet; the average annual amount of precipitation variable has an effect on all products taken to work; annual average temperature variable has an effect on wheat, chickpea and sugar beet; variable of the number of tractors affects sunflower and wheat; agricultural support variable has an effect on sunflower and potato; and finally, GSRUD (Gross Real Production Value) variables have significant effect on only chickpea supply, and also, it is seen as statistically significant variables.