Metod

3.2.1. Örnekleme ve Veri Toplama

Adana İlini temsil edecek şekilde ilçeler İl/İlçe Gıda Tarım ve Hayvancılık Müdürlüğü yetkilileri ile yapılan görüşmeler neticesinde gayeli örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir (Sarıçam ve Yüreğir İlçeleri). İlçeleri temsil edecek şekilde kırsal yerleşim birimleri de gayeli örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir. Örnek hacmi aşağıda yer alan formül kullanılarak, % 95 güven aralığı (Z = 1,96) ve % 10 örneklem hatası (d = 0,1) ile 96 olarak hesaplanmıştır (Kaya ve ark., 2014).

2 . .

Ölçmek istenilen özelliğinin ana kütlede bulunma ihtimali konusunda hiç bir ön bilgi olmadığı için benzeri örneklemelerde uygulanan genel kural olarak q = p = 0.5 kabul edilerek sabit bir örnekleme hatası ve güvenilirlik derecesi mümkün olan en büyük örnek hacmi elde edilmiştir. Belirlenen ilçelerde toplam 101 anket yapılmıştır. 5 anket çeşitli hatalar nedeniyle değerlendirmeye katılmamış olup, analizler 96 anketten elde edilen veriler ile yapılmıştır. Ayrıca araştırmada kullanılan ikincil veriler de literatür taraması ve ilgili kurum ve kuruluşlarının kayıtlarının incelenmesi neticesinde elde edilmiştir. Araştırmada uygulanan anket formları, kurulan modellerin çözümü için gerekli olan verilerin elde edilmesine olanak sağlayacak şekilde düzenlenmiştir. Anket formlarının hazırlanmasında daha önce risk ve haberleşme davranışları konularında yapılan çalışmalardan da yararlanılmıştır. Bu şekilde araştırma amaçlarına uygun olarak hazırlanan anket formu konu uzmanlarının görüşlerine sunulmuştur. Daha sonra ön-teste tabi tutulmuş ve bunun neticesinde yapılan düzenlemeler sonunda arazi de uygulanarak araştırma için gerekli veriler elde edilmiştir. Veri setinin güvenirliğinin ölçülmesinde cronbach alpha indeksinde yararlanılmıştır.

3.2.2. Üreticilerin Sosyoekonomik Özelliklerinin İncelenmesinde Kullanılan Yöntem

Üreticilerin sosyoekonomik özellikleri işletmeler ortalaması ve risk grupları itibariyle parametrik veriler için anova, parametrik olmayan veriler için de ki kare ve kruskal Wallis testleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiştir (Kalaycı, 2008; Miran, 2002). Üreticilerin sigorta yaptırmama nedenleri, tarımsal faaliyet yapma nedenleri, tarımsal faaliyet yapmalarında yardımcı olan faktörler tanımlayıcı istatistikler ve faktör analizi ile, üreticilerin gelecek planları ise tanımlayıcı istatistikler ile incelenmiştir (Hair ve ark., 1994; Kalaycı, 2008; Miran, 2002). Araştırmada üreticilerin arazi varlığı ve arazi parça sayısı değişkenlerine ait veriler normal dağılım göstermediği için, söz konusu verilere logaritmik dönüşüm uygulanmıştır (Alpar, 2011).

3.2.3. Üreticilerin Risk Karşıtlıklarının Analizi

Bu araştırmada üreticilerin risk karşıtlıklarının göreceli olarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla konu ile ilgili yapılan bazı uluslararası çalışmalara paralel olarak (Flaten ve ark., 2005; Meuwissen ve ark., 2001) hazırlanan “üretim kararlarında diğer çiftçilere göre daha fazla risk alırım”, “Pazarlama ve yatırım kararlarında diğer çiftçilere göre daha fazla risk alırım” ve “Yatırım ve finans kararlarında diğer çiftçilere göre daha fazla risk alırım” şeklindeki üç ifade çiftçilere sunulmuş ve bu ifadelere ne derecede katılıp katılmadıklarını 1 (Kesinlikle katılmıyorum) ile 5 (Tamamen katılıyorum) arasında puanlamaları istenilmiştir.

Ardından üç adet ifade faktör analizine tabi tutularak faktör skorları elde edilmiştir.

Faktör analizine neticesinde üç adet ifadeden oluşan ölçek, tek bir faktöre indirgenmiştir. Elde edilen bu faktör skorları ile de kümeleme analizi yapılarak benzer risk tutumuna sahip üreticiler üç gruba ayrılmıştır. Bu üç grup, risk karşıtlıklarına göre “yüksek seviyede risk karşıtı”, “orta seviyede risk karşıtı” ve

“düşük seviyede risk karşıtı” olarak isimlendirilmiştir (Alpar, 2011; Flaten ve ark., 2005; Hair ve ark., 1994; Kalaycı, 2008; Meuwissen ve ark., 2001).

3.2.4. Üreticilerin Risk Algılarının Analizi

Üreticilerin risk algılarının analiz edilmesinde amaç en önemli risk unsuru ve yönetim stratejisinin belirlenmesi ve risk algıları ile sosyoekonomik değişkenler ve haberleşme davranışları arasındaki ilişkinin incelenmesinde kullanılacak faktör skorlarının elde edilmesidir.

Üreticilerin risk algılarının belirlenmesi amacıyla beşli likert ölçeğine göre belirlenmiş anket formu ile gerekli veriler toplanmıştır. Literatür incelemesi, bölge koşulları ve konu uzmanları ile yapılan görüşmeler neticesinde oluşturulan risk kaynakları ve yönetim stratejileri beşli likert ölçeği ile üreticilere sunulmuş ve 1 (Hiç Önemli Değil) ile 5 (Oldukça Önemli) arasında puanlamaları istenmiştir (Agır ve ark., 2015; Akcaoz ve ark., 2010; Akcaoz ve ark., 2009; Bergfjord, 2009; Cukur ve ark., 2011; Hair ve ark., 1994). Üreticilerin her bir risk kaynağı ve yönetim stratejisine verdikleri puanların ortalamaları alınarak, bölgede gözlenen en önemli risk kaynağı ve yönetim stratejisi belirlenmiştir.

Risk kaynakları ve yönetim stratejilerine ilişkin üretici algılarının boyutlarının incelenebilmesi için faktör analizi kullanılmıştır. Bu şekilde çok sayıdaki değişken taşıdıkları bilgi bozulmadan, daha anlamlı değerlendirmeler ve yorumlar yapabilmek amacıyla daha az sayıdaki değişken ile ifade edilmiş, ayrıca üreticilerin risk algıları ile sosyoekonomik değişkenler ve haberleşme davranışları arasındaki ilişkinin analiz edilmesinde kullanılan faktör skorları da elde edilmiştir.

Veri setinin faktör analizi için uygunluğunun değerlendirilmesinde Bartlett Küresellik Testi ve KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure) testi uygulanmış ve öz değeri birden büyük faktörler değerlendirmeye alınmıştır (Berentsen ve ark., 2012;

Flaten ve ark., 2005; Gebreegziabher and Tadesse, 2014; Hair ve ark., 1994).

3.2.5. Üreticilerin Haberleşme Davranışlarının Analizi

Üreticilerin haberleşme davranışlarının analizinde tanımlayıcı istatistikler kullanmıştır. Üreticilerin haberleşme davranışları frekans ve oran olarak verilmiştir (Miran, 2002).

3.2.5. Üreticilerin Risk Algılarıyla Sosyoekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkilerin Analizi

Üreticilerin risk algıları ile temel sosyoekonomik değişkenler ve haberleşme davranışları arasındaki ilişkiler çoklu regresyon analizi ile incelenmiştir. Araştırma kapsamında model aşağıdaki genel forma uygun olarak kurulmuştur (Agır ve ark., 2015; Flaten ve ark., 2005; Hair ve ark., 1994).

…

Eşitlikte;

Y: Risk Kaynağı/Yönetim Stratejisi (Faktör skoru olarak) X: Sosyoekonomik değişkenler ve haberleşme davranışları

4. BULGULAR VE TARTIŞMA

4.1. Türkiye’de ve Dünyada Süt Üretimi

4.1.1. Türkiye’de ve Dünyada Hayvan Varlığı

Hayvansal üretimin giderek önem kazanması ve hayvansal gıdaların insan beslenmesindeki öneminin yeterince anlaşılması ile dünyada hayvancılık giderek gelişmektedir. Çizelge 4.1’den de takip edileceği üzere 2004 – 2013 yılları arasında dünyada toplam hayvan varlığı % 12 lik bir artışla 3.872.564.000 adet olarak gerçekleşmiştir. Aynı dönemde sığır varlığı %9, manda varlığı %15, koyun varlığı

%8 ve keçi varlığı %18 artış göstermiştir.

Çizelge 4.1. Dünyada Hayvan Varlığı (1000 Baş)

Yıl Sığır Manda Koyun Keçi Toplam Değişim

2004 1.367.270 174.090 1.081.380 849.098 3.471.838 100 2005 1.387.350 177.025 1.117.010 883.259 3.564.644 103 2006 1.408.940 180.555 1.124.660 893.407 3.607.562 104 2007 1.428.010 183.959 1.138.490 927.785 3.678.244 106 2008 1.446.220 187.063 1.127.870 950.439 3.711.592 107 2009 1.459.960 190.091 1.121.780 963.386 3.735.217 108 2010 1.469.040 192.703 1.127.550 972.463 3.761.756 108 2011 1.468.360 195.253 1.147.560 979.868 3.791.041 109 2012 1.478.720 198.092 1.167.090 992.924 3.836.826 111 2013 1.494.350 199.784 1.172.830 1.005.600 3.872.564 112

Kaynak: (Anonim, 2014a)

Türkiye’de hayvansal üretim ve toplam hayvan sayısı son yıllarda ilerlemeler kaydetmektedir. Çizelge 4.2’den de takip edilebileceği üzere son 10 yılda toplam hayvan varlığı % 18 lik bir artış göstermiştir. Aynı dönemde sığır varlığı % 42, manda varlığı % 7, koyun varlığı % 7 ve keçi varlığı %23’lük bir artış göstermiştir.