Journal of Current Researches on Business and Economics

(1)

doi: 10.26579/jocrebe.66

Journal of Current Researches

on Business and Economics

(JoCReBE)

ISSN: 2547-9628

http://www.jocrebe.com

Determination of the Factors Affecting the Increase in Fattening

Capacity of the Cattle Fattening Farms in Turkey. A Case of Hatay

Province

Nuran TAPKI1 Keywords Cattle Fattening, Capacity Increase, Affecting Factors, Hatay Province. Abstract

In this study, the factors affecting the increase in fattening capacity of the cattle fattening farms were investigated. A questionnaire was conducted face to face with a total of 82 business owners engaged in cattle fattening. The results of the research revealed that only 12 out of 21 factors in total have an effect on the capacity increase tendency. While 5 factors such as carcass sale price, capital amount, state supports, suitable loans for barn capacity had positive effect on the capacity increase tendency; marketing problem, qualified workers, hay and concentrated feed price, slaughter date, butchery. A total of 7 factors such as slaughter animals and carcass imports, slaughter animals prices and bank interests had negative effects. It was concluded that the slaughter animals and carcass imports, capital amount, carcass sale price, barn capacity, suitable loans for livestock, marketing problem, hay and concentrate feed price and slaughter cattle purchase price were the most effective factors on the capacity increase tendency of the business owners dealing with cattle fattening. This study was very important in terms of ensuring the sustainability of cattle fattening enterprises, which had important place in meeting the red meat need of Turkey, revising the slaughter animals and carcass imports and developing new animal production policies in parallel. The results obtained from this study directly concern cattle fattening producers, rural residents, policy makers and red meat consumers.

Article History

Received

7 Apr, 2020

Accepted

13 Jun, 2020

Türkiye’deki Sığır Besiciliği İşletmelerinde Besi Kapasitesi

Artışını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi. Hatay İli Örneği

Anahtar Kelimeler Sığır Besisi, Kapasite Artışı, Etkili Faktörler, Hatay İli. Özet

Bu çalışmada, sığır besiciliği yapılan işletmelerde besi kapasitesi artış eğilimini etkileyen faktörler araştırılmıştır. Sığır besiciliğiyle uğraşan toplam 82 işletme sahibi ile yüz yüze görüşme yapılarak anket uygulanmıştır. Araştırma sonuçları, araştırma kapsamında toplam 21 faktörden sadece 12’sinin beside kapasite artış eğilimi üzerine etkili olduğunu ortaya koymuştur. Karkas satış fiyatı, sermaye miktarı, devlet destekleri, besiciliğe sağlanan uygun krediler ve barınak kapasitesi gibi 5 faktör, beside kapasite artış eğilimi üzerine pozitif yönde etki ederken, pazarlama sorunu, kalifiye işçi bulma sorunu, kaba ve kesif yem fiyatı, kesim tarihi süresi, kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, besi hayvanı satınalma fiyatı ve banka faizleri gibi toplam 7 faktör ise negative yönde etki göstermiştir.

1_{Corresponding Author. ORCID: 0000-0001-5044-795X. Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi,}

ntapki@mku.edu.tr Year: 2020

Volume: 10 Issue: 1

Research Article/Araştırma Makalesi

For cited: Tapkı, N. (2020). Determination of the Factors Affecting the Increase in Fattening Capacity of the

Cattle Fattening Farms in Turkey. A Case of Hatay Province. Journal of Current Researches on Business and Economics, 10 (1), 59-68.

(2)

60 Tapkı, N. (2020). Determination of the Factors Affecting the Increase in Fattening Capacity of the Cattle Fattening Farms in Turkey. A Case of Hatay Province

Kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, sermaye miktarı, karkas satış fiyatı, barınak kapasitesi, besiciliğe sağlanan uygun krediler, pazarlama sorunu, kaba ve kesif yem fiyatı ve besi hayvanı satınalma fiyatı sığır besiciliği ile uğraşan işletme sahiplerinin kapasite artış eğilimi üzerine en etkin faktörler olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma, ülkemizin kırmızı et ihtiyacını karşılamada önemli bir yere sahip olan sığır besi işletmelerinin sürdürülebilirliğinin sağlanması, kasaplık canlı hayvan veya karkas ithalatının yeniden gözden geçirilmesi ve buna parallel olarak ta yeni hayvancılık politikalarının geliştirilmesi bakımından çok önemlidir. Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar, sığır besicilerini, kırsalda yaşayanları, politika uygulayıcılarını ve kırmızı et tüketicilerini doğrudan ilgilendirmektedir.

Makale Geçmişi Alınan Tarih 7 Nisan 2020 Kabul Tarihi 13 Haziran 2020 1. Giriş

İnsanların dengeli beslenebilmeleri için günde 75-80 gr protein almaları, bu protein miktarının da yaklaşık 30-35 gramını hayvansal orijinli proteinler oluşturmalıdır. Hayvansal protein kaynağı olarak sığır eti ve sütü ön plana çıkmaktadır (İlgü ve Güneş, 2002). Bugüne kadar birçok gelişmiş ülkenin kalkınmasında hayvansal üretim, en büyük itici güçlerden birisi olmuştur. Hayvancılık sektörü; ülkelerin kendi vatandaşlarını beslemesinde, ihracatın arttırılmasında, sanayiye hammadde sağlanmasında, bölge ve sektörlerin dengeli kalkınmasında, kırsalda işsizliğin önlenmesinde, sanayi ve hizmet sektöründe yeni istihdam imkânlarının yaratılmasında ve kalkınma finansmanının öz kaynaklara dayandırılmasında önemli iktisadi görevler üstlenmiştir (Sakarya ve Aydın, 2011). Son yıllarda ülkemizde gündem konusu olan canlı hayvan ve kırmızı et ithalatı ile et fiyatlarında gözlenen artışlar nedeniyle dikkatler kırmızı et sektörüne çevrilmiştir. Gerek hayvansal ürün üretim ve gerekse hayvansal ürün tüketim miktarı bakımından ülkemiz, gelişmiş ülkelerin çok gerisinde kalmıştır. Avrupa Birliğinin toplam tarımsal üretim değerinin yaklaşık %41’ini hayvansal üretim oluştururken, bu oran ülkemizde %15’ler civarındadır. Avrupa Birliğinin hayvansal üretiminin %55’ini sığırcılık oluşturmaktadır. Dünyada üretilen toplam sütün yaklaşık %85’ini, Avrupa Birliğinde %91’ini ve ülkemizde ise %90’ını inek sütü oluşturmaktadır. Yine ülkemizde üretilen kırmızı etin %90’ı sığırlardan elde edilirken, Avrupa Birliğinde bu oran %35’ler düzeyindedir. Türkiye İstatistik Kurumu verilerine göre 2019 yılında toplam sığır varlığımız 17.042.506 baş olup, bunun 6.337.906 başını sağmal inekler ve 3.426.180 başını da kasaplık sığırlar oluşturmuştur. Sığır varlığı bakımından kendine yeter olan ülkemizde, sığırlardan elde edilen süt ve et verimi bakımından gelişmiş ülkelerin çok gerisinde olması nedeniyle sürdürülebilir bir hayvancılık yapılamamış ve canlı hayvan ile kırmızı et ithal edilmiştir. Ülkemizde 2018 yılı istatistiklerine göre 1.460.563 baş büyükbaş, 425.507 baş küçükbaş canlı hayvan ile 55.753 ton kırmızı et ithal edilmiş ve bu ithalat için de toplam 2.014.639.00 ABD doları harcanmıştır (Anonymous, 2019). İthal edilen canlı hayvan ve kırmızı etler ülkemiz hayvancılığının sorunlarını çözmediği gibi, hayvancılıkta daha da büyük sıkıntılara neden olmuştur. Bu nedenle, piyasa ekonomilerinde kalkınmada makro ekonomik yol gösterici planlar yanında, bölgesel veya yöresel plan ya da ekonomik araştırmaların önemi her geçen gün daha da artmaktadır (Sakarya, 1982; Cevger vd., 2003). Bu çalışmanın amacı, sığır besiciliği işletmelerinin sürdürülebilir olmasının sağlanmasında önemli bir yere sahip olan üretim kapasitelerinin artırılmasında etkili olan

(3)

Journal of Current Researches on Business and Economics, 2020, 10 (1), 59-68. 61

faktörlerin belirlenmesine ve belirlenen faktörler ışığında yeni politikaların geliştirilmesine katkı sunmaktır.

2. Materyal ve Metot

Bu çalışma, 1 Ocak- 31 Mayıs 2019 tarihleri arasında Hatay ilinde ve 15 ilçesinde yürütülmüştür. Araştırmada olası aksaklıklar göz önüne alınarak 74 olan minimum örnek sayısının %10 fazlası işletme ile (toplam 82 işletme) anket yapılmıştır. İşletmeler, hayvan sayılarına göre 3 gruba ayrılmıştır. Birinci grup işletmeler küçük ölçekli işletmeler olup 5-20 baş arasında besi hayvanına sahip işletmelerdir. İkinci grup işletmeler orta ölçekli işletmeler olup 21-50 baş besi hayvanına sahip işletmelerdir. Üçüncü grup işletmeler ise büyük ölçekli işletmeler olup, 51 baş ve üzeri besi hayvanına sahip işletmelerdir. Minimum örnek sayısının tespitinde aşağıdaki formülden yararlanılmıştır (Yamane, 1967).

N. Σ(Nh . Sh²)

n = --- N². D² + Σ(Nh . Sh²) Bu formülde;

n= örnek büyüklüğünü,

N= populasyondaki birim sayısını, Nh= h’nci tabakadaki birim sayısını D²= ( d² / z² ) ,

D= araştırıcı tarafından kabul edilebilecek maksimum hata miktarı veya örnek ortalaması ile populasyon ortalaması arasındaki farkı (%10 olarak alınmıştır= 3.1), Z= bu hata payına göre standart normal dağılım tablosundaki z değerini (%90 güven aralığında z değeri 1.645’dir) ifade etmektedir. İşletmelerin ölçekler itibariyle dağılımı ve örneklem sayısı Tablo 1’de verilmiştir.

Tablo 1. Sığır Besi İşletme Gruplarına Göre İşletme Sayıları ve Örneklem Sayıları

İşletme Grupları İşletme _Sayısı

Minimum Örneklem Sayısı Yapılan Anket Sayısı İşletmelerdeki Ortalama Sığır Sayısı Birinci Grup 262 39 43 14.4 İkinci Grup 161 24 27 39.8 Üçüncü Grup 75 11 12 98.2 Toplam 498 74 82 35.0

Araştırmada, 18 bağımsız faktörün sığır besiciliği işletmelerinde üretim kapasitesi üzerine etkileri Binary Logistic Regression analiz yöntemi ile tespit edilmiştir (Ghafoor vd., 2017). Verilerin istatistiki analizinde Statistical Package for Social Sciences Version 22 (SPSS, 2013) paket perogramı kullanılmıştır. Denemenin istatistiki modeli aşağıda verilmiştir.

(4)

logit ,

Binary Logistic Regression Modelinde; β0=Sabit değer,

b=Regresyon katsayısı, X=Bağımsız değişkenler,

e=Hata terimini ifade etmektedir.

Yi= β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + β5 X5 + β6 X6 + β7 X7 + β8X8 + β9X9 + β10X10 + β11X11 + β12 X12 + β13X13 + β14X14 + β15X15 + β16X16+ β17X17 + β18X18 + β19X19 + β20X20+ β21X21 + ei

Tablo 2. Sığır Besi İşletmelerinde Üretim Kapasitesi Üzerine Etkisi Araştırılan Faktörler

Değişkenler Sembol Değişkenlerin Tanımı

Bağımlı Bağımsız

Y Sığır besiciliği işletmelerinin üretim kapasitesi (1= artıyor ve 0= artmıyor).

X1 İşletme sahibi yaşı (1= evet ve 0= hayır).

X2 Pazarlama sorunu (1= evet ve 0= hayır).

X3 Kalifiye işçi bulma sorunu (1= evet ve 0= hayır).

X4 Karkas satış fiyatı (1= evet ve 0= hayır).

X5 Kaba ve kesif yem fiyatı (1= evet ve 0= hayır).

X6 Sermaye miktarı (1= evet ve 0= hayır).

X7 Nakliye masrafı (1= evet ve 0= hayır)

X8 İşletme sahiplerinin deneyim süresi (1= evet ve 0= hayır).

X9 İşletme sahiplerinin eğitim durumu (1= ilköğretim, 2=

ortaöğretim ve 3= üniversite)

X10 Kesim tarihi süresi (1= evet ve 0= hayır).

X11 Kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı (1= evet ve 0= hayır).

X12 Salgın hastalıklar (1= evet ve 0= hayır).

X13 Devlet destekleri (1= evet ve 0= hayır).

X14 Satış bedeli tahsilat sorunu (1= evet ve 0= hayır).

X15 Veteriner hizmeti ve ilaç gideri (1= evet ve 0= hayır).

X16 Besi hayvanı satınalma fiyatı (1= evet ve 0= hayır).

X17 Besiciliğe sağlanan uygun krediler (1= evet ve 0= hayır).

X18 İşçilik ücreti (1= evet ve 0= hayır).

X19 Barınak kapasitesi (1= evet ve 0= hayır).

x20 İşletmenin mülk olması (1= evet ve 0= hayır).

x21 Banka mevduat faizleri (1= evet ve 0= hayır). 3. Bulgular ve Tartışma

3.1. İşletme sahiplerinin demografik yapısı

İşletme sahiplerinin sadece 3’ünün cinsiyeti bayan, diğer 83’ünün cinsiyeti ise erkektir. İşletme sahiplerinin yaş ortalaması 49 olup, işletme sahibi yaşı ile kapasite artırımı arasında ilişki istatistiksel olarak önemsiz bulunmuştur (P=0.0674). İşletme sahiplerinin %90.00’ı ortaöğretim, %7.58’i ilköğretim ve %2.42’si ise üniversite mezunudur. İşletme sahiplerinin 84’ü evli ve 2’si ise bekar

(5)

durumdadır. İşletmelerde çalıştırılan ortalama işçi sayısı 2.75 olup, daimi çalışan işçilerin oranı %54.65’tir. İşletmelerin demografik yapılarına ait araştırma sonuçları Doğan ve Altuntaş (2017)’ın bildirdiği araştırma sonuçları ile benzerlik göstermektedir. Doğan ve Altuntaş (2017)’de 41-60 yaş aralığında olan işletme sahibi oranını %47.06 ve ortaöğretim mezunu işletme sahibi oranını %97.06 olarak bildirmiştir. İşletmelerde ortalama besi sığırı sayısı 22.7 baş, kapasite kullanım oranı ise %69.78 olarak gerçekleşmiştir. İşletmelerin besi hayvanı sayıları bakımından elde edilen sonuçlar, Doğan ve Altuntaş (2017)’de bildirilen hayvan sayılarının çok gerisinde kalmıştır. İşletmelerde mekanizasyon kullanım oranı %9.68’dir. İşletme sahiplerine “sığır besiciliğini neden tercih ettiniz?” sorusuna verilen cevaplar incelendiğinde, besi hayvanı kapasitesi yüksek olan üçüncü grup işletme sahipleri “asıl ekonomik faaliyetleri olduğu için” yanıtını verirken, “ailenin ihtiyaçlarını karşılamak için” cevabını verenler besi hayvanı kapasitesi düşük olan birinci grup işletme sahipleri ve ikinci grup işletme sahipleri ise “ek iş yapmak için” cevabını en yüksek oranda vermişlerdir (Tablo 3).

Tablo 3. Besicilerin Sığır Besiciliği Faaliyetinde Bulunma Nedenleri ve Oranları Besiciliğin Tercih Nedenleri

İşletme Grupları I (%) II (%) III (%) Genel (%) Asıl ekonomik faaliyeti olduğu için 18.7 37.6 62.7 31.4

Ek iş yapmak için 29.1 48.1 37.3 36.6

Ailenin ihtiyaçların karşılamak için 52.2 14.3 0.00 32.0

3.2. Sığır besiciliği işletmelerinde besi kapasitesini etkileyen faktörler

Sığır besiciliği işletmelerinde besi kapasitesini artırma eğilimini etkileyen faktörler Binary Logistic Regression yöntemi ile analiz edilmiştir. İstatistiki analiz sonuçlarına göre işletmelerin besi kapasitelerinin artırılması üzerine pazarlama sorunu, kalifiye işçi bulma sorunu, karkas satış fiyatı, kaba ve kesif yem fiyatı, sermaye miktarı, mezbahanelerden kesim için alınan tarih, kasaplık hayvan ve karkas ithalatı, devlet destekleri, besi başı hayvan alım fiyatı ve besiciliğe verilen uygun krediler (p < 0.05) besi kapasitesinin artırılmasında etkili faktörler olarak ön plana çıkmıştır (Tablo 4). Binary Logistic Regression modelinin uygunluğu %91.53 güvenilirlikte Hosmer and Lemeshow (H-L) method kullanılarak gerçekleştirilmiştir (Hosmer ve Lemeshow, 2000; Peng vd., 2002). The Hosmer ve Lemeshow (H-L) katsayısı 27.981 olarak hesaplanmış olup, istatistiki olarak önemsiz (p > 0.05) bulunması modelin uygun olduğunu göstermektedir. Yine modelde Cox & Snell ve Negelkerke R2_{katsayıları ise sırasıyla; 0.619 ve 0.796} olarak hesaplanmış olup, bu sonuç modelin kabul edilebilir durumda olduğunu göstermektedir.

Beside kapasite artırımı üzerine toplam 12 faktörün etkisi istatistiki olarak önemli bulunmuş (p < 0.05) olup, bu faktörlerin besi kapasite artış eğilimi ile pozitif korelasyon gösterirken, yedisi negative korelasyon göstermiştir. İşletme sahiplerinin yaşı, nakliye masrafı, işletme sahiplerinin deneyim süresi, işletme sahiplerinin eğitim durumu, salgın hastalıklar, satış bedeli tahsilat sorunu, veteriner hizmeti ve ilaç gideri, işçilik ücreti ve işletmenin mülk olması gibi 9 faktörün ise besi kapasitesi artış eğilimi üzerine etkisi istatistiki olarak önemsiz (p > 0.05) bulunmuştur (Tablo 4).

(6)

İşletmelerde besi kapasitesi artırımı ile pazarlama sorunu arasında negative bir ilişki belirlenmiştir (p < 0.05). İşletmelerde pazarlama sorunu arttıkça, işletme sahiplerinin besi kapasitesini artırmama eğiliminde oldukları tespit edilmiş olup, pazarlama sorunu yaşayan işletme sayısının her bir birim artış göstermesi, besi kapasitesini artırma eğiliminde 9.401 kez daha düşüşe neden olmuştur (Tablo 4). Araştırma sonuçları, Sarıca vd. (2004), Sarıözkan (2006), Turhan vd. (2010) ile Saygın ve Demirbaş (2018)’de belirtilen sonuçlarla benzerlik göstermektedir. Turhan vd. (2010) ile Saygın ve Demirbaş (2018)’de pazar sorununun besi işletmelerini olumsuz yönde etkilediğini ve buna bağlı olarakta kırmızı et fiyatlarının yükseldiğini belirtmişlerdir.

Kalifiye işçi bulma sorunu ile besi kapasitesini artırma arasında negative bir ilişki tespit edilmiş olup (p < 0.05), kalifiye işçi bulmada sorun yaşayan işletme sayısının her bir birim artış göstermesi, işletme sahiplerinin besi kapasitesini artırma eğilimlerinde 3.598 kez daha düşük seviyede kalmasına neden olduğu gözlemlenmiştir, (Tablo 4).

Karkas satış fiyatının artmasıyla besi kapasitesini artırma eğilimi arasında pozitif bir ilişki mevcut olup (p < 0.05), karkas satış fiyatı, beside kapasite artışı üzerine etkili cevabını veren işletme sahipleri sayısının her bir birim artması, kapasite artırımına yönelik eğilimde 12.512 kez daha yüksek düzeyde artışa neden olmuştur (Tablo 4). Araştırma sonuçları, Turhan vd. (2010), Saygın ve Demirbaş (2018) ve Hacıince (2018)’de bildirilen sonuçlarla benzerlik içerisindedir. Sarıözkan (2006), Turhan vd. (2010), Saygın ve Demirbaş (2018) ve Hacıince (2018)’de karkas satış fiyatlarının dalgalı olmasından ve karkas satış fiyatlarının düşmesi nedeniyle özellikle küçük ölçekli işletmelerin bu durumdan zarar gördüğüne işaret edilmiştir.

Beside hayvanlara yedirilen kaba ve kesif yem fiyatlarının artış göstermesiyle, beside kapasite artış eğiliminde bir düşüş olduğu gözlenmiştir (p < 0.05). Kaba ve kesif yem fiyatları ile beside kapasite artış eğilimi arasında negative bir ilişki sözkonusu olup, bu soruya evet cevabını veren işletme sahiplerinin her bir birim artışı, işletme kapasitesi artış eğiliminde 9.123 kez düşüşüne neden olduğu ortaya konulmuştur (Tablo 4). Araştırma sonuçları, Turhan vd. (2010), Saygın ve Demirbaş (2018), Hacıince (2018) ile Yavuz ve Dilek (2019)’da bildirilen sonuçlarla benzerlik içerisindedir. Sarıözkan (2006), Turhan vd. (2010), Saygın ve Demirbaş (2018), Hacıince (2018) ve Yavuz ve Dilek (2019)’da kaba ve kesif yem fiyatlarının yüksek olmasının, besicilikte maliyetlerin artmasına ve kırmızı et fiyatlarının da yükselmelere neden olduğu ifade edilmiştir.

İşletme sahiplerine “sermaye miktarı, beside kapasite artışına etkili midir?” sorusu yöneltildiğinde, evet cevabını veren işletme sahibi sayısının her bir birim artışı, kapasite eğilimi artışında 17.181 kez artışa (p < 0.05) neden olmuştur (Tablo 4). Araştırma sonuçları, Sarıca vd. (2004) ve Yavuz ve Dilek (2019)’da bildirilen araştırma sonuçları ile uyum içerisindedir. Yavuz ve Dilek (2019)’da ülkemizdeki besicilerin yetersiz sermayeye sahip olduğunu ve devletin geliştireceği politikalarla üreticilerin sermaye ve kapasite artırımının sağlanması gerekliliğine vurgu yapmışlardır.

(7)

İşletme sahipleri, besi sonunda besi sığırlarını kestirmek amacıyla gerek özel ve gerekse devlet mezbahanelerinden kesim tarihi almaya çalıştıklarında, besicilerin büyük çoğunluğu bu sürenin uzun oluşundan şikayetlerini ifade etmişlerdir. Bu nedenle, kesim tarihinin uzun olması ile kapasite artış eğilimi arasında negative bir ilişki sözkonusu olup (p < 0.05), uzun kesim tarihi süresinden şikayetçi olan işletme sahibi sayısının her bir birim artış göstermesi, beside kapasite artış eğiliminde 5.970 kez düşüşe neden olduğu gözlemlenmiştir (Tablo 4).

Kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, sığır besiciliğinde kapasite artış eğilimi üzerine en etkin faktör olarak belirlenmiş olup (p < 0.05), kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı ile kapasite artış eğilimi arasında negatif bir ilişki sözkonusudur. Kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, beside kapasite artış eğilimini azaltır cevabını veren işletme sahibi sayısının her bir birim artış göstermesi, besi kapasite artış eğiliminde 19.632 kez düşüşe neden olmuştur (Tablo 4). Araştırma sonuçları, Aydın vd. (2010), Hacıince (2018) ile Saygın ve Demirbaş (2018) belirtilen sonuçlarla benzerlik içerisindedir. Aydın vd. (2010), Er ve Özçelik (2016), Hacıince (2018) ile Saygın ve Demirbaş (2018)’de özellikle kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalinin küçük ölçekli işletmelerin faaliyetlerini durdurmalarına neden olduğunu belirtmişlerdir.

Besiciliğe devlet desteğini memnuniyetle karşılayan işletme sahipleri sayısının her bir birim artış göstermesi, beside kapasite artış eğiliminde 5.298 kez artışa neden olduğu gözlemlenmiştir. Sığır besiciliğine devlet desteği ile kapasite artış eğilimi arasında pozitif bir ilişki olup (p < 0.05), devlet destekleri işletmelerin kapasite artırmalarını sağlamıştır (Tablo 4). Mevcut araştırma sonuçları, Albez (2018) ve Hacıince (2018)’in bildirdiği araştırma sonuçları ile uyum içerisindedir. Albez (2018)’de küçük ölçekli besi işletmelerin girdi maliyetlerinin düşürülmesine yönelik; hibe ve vergi indirimleri gibi teşviklerin sağlanması gerektiğini ifade etmiştir.

İşletme sahipleri, besiye alınacak sığırların satınalma fiyatlarının yüksek olması durumunda, kapasite artış eğilimlerinin azaldığını ifade etmişlerdir. Bu nedenle, sığırların satınalma fiyatları ile kapasite artışı arasında negative bir ilişki sözkonusu olup (p < 0.05), bu soruya evet cevabını veren işletme sahiplerinin sayısının her bir birim artması, besi kapasitesi artış eğiliminde 8.208 kez azalmaya neden olduğu belirlenmiştir.

(8)

Çizelge 4. Binary Lojistik Regresyon Modeli ile Besi Kapasitesi Üzerine Etkli Faktörler

Bağımsız Değişkenler Korelasyon Katsayısı Standart Hata P-Değeri Olabilirlik Oranı

İşletme sahibi yaşı 0.019 0.001 0.063 0.689

Pazarlama sorunu -2.003 0.905 0.036 -9.401

Kalifiye işçi bulma sorunu -1.019 0.002 0.041 -3.598

Karkas satış fiyatı 3.687 0.259 0.025 12.512

Kaba ve kesif yem fiyatı -1.890 0.165 0.033 -9.123

Sermaye miktarı 3.793 0.120 0.014 17.181

Nakliye masrafı -0.057 0.002 0.105 -0.457

İşletme sahiplerinin deneyim

süresi 0.064 0.003 0.085 0.495

İşletme sahiplerinin eğitim

durumu 0.045 0.001 0.073 3.169

Kesim tarihi süresi -1.031 0.026 0.040 -5.970

Kasaplık canlı hayvan ve karkas

ithalatı -3.205 0.321 0.009 -19.632

Salgın hastalıklar -0.098 0.002 0.084 -0.102

Devlet destekleri 1.168 0.023 0.042 5.298

Satış bedeli tahsilat sorunu -0.504 0.025 0.061 -0.964 Veteriner hizmeti ve ilaç gideri -0.089 0.004 0.097 -0.423 Besi hayvanı satınalma fiyatı -1.984 0.235 0.047 -8.208 Besiciliğe sağlanan uygun krediler 2.651 0.127 0.038 10.077

İşçilik ücreti -0.085 0.006 0.073 -0.908

Barınak kapasitesi 2.211 0.184 0.021 11.205

İşletmenin mülk olması 0.123 0.010 0.076 0.102

Banka mevduat faizi -1.258 0.103 0.048 -3.412

Constant 9.798 1.207 0.029 324.516

Modelin Tahmin Başarısı (MTB) 91.53%

Log-likelihood Ratio 81.361

Hosmer ve Lemeshow Model Test (χ2_{Ki-kare, p-value=0.041)} _27.981

Cox ve Snell R2 _0.619

Nagelkerke R2 _0.796

Besiciliğe sağlanan uygun kredileri memnuniyetle karşılayan işletme sahipleri sayısının her bir birim artış göstermesi, beside kapasite artış eğiliminde 10.077 kez artışa neden olduğu gözlemlenmiştir. Sığır besiciliğine sağlanan uygun kredilerle kapasite artış eğilimi arasında pozitif bir ilişki olup (P < 0.05), uygun krediler işletmelerin beside kapasite artışına gitmelerini sağlamıştır (Çizelge 4). Mevcut araştırma sonuçları, Albez (2018) ve Hacıince (2018)’in bildirdiği araştırma sonuçları ile uyum içerisindedir. Albez (2018)’de küçük ölçekli besi işletmelerin girdi maliyetlerinin düşürülmesine yönelik; ucuz kredi gibi teşviklerin sağlanması gerektiğini ifade etmiştir.

Barınak kapasitesi, işletme sahiplerinin kapasite artış eğilimlerini önemli düzeyde etkileyen faktörler arasında yer almıştır (P < 0.05). İşletmelerdeki barınak kapasitesi ne kadar büyükse, işletme sahiplerinin kapasite artış eğilimleri de o kadar yüksek olmuştur. Barınak kapasitesi, kapasite artışını etkiler cevabını veren işletme sahiplerinin sayısının her bir birim artış göstermesi, kapasite artış eğiliminde 11.205 kez artışa neden olduğu gözlemlenmiştir (Çizelge 4).

(9)

Yine, işletme sahipleri gerek özel ve gerekse devlet bankalarının mevduat faizlerinin yüksek olmasının, beside kapasite artış eğilimini olumsuz yönde etkilediğini ifade etmişlerdir (P < 0.05). Yüksek faiz oranlarının, kapasite artışını olumsuz etkilediğini ifade eden işletme sahiplerinin her bir birim artış göstermesi, kapasite artış eğiliminde 3.412 kez düşüşe neden olduğu belirlenmiştir (Çizelge 4).

4. Sonuç ve Öneriler

Çalışma sonucunda, toplam 21 faktörden sadece 12’sinin beside kapasite artış eğilimi üzerine etkili olduğu tespit edilmiştir. Karkas satış fiyatı, sermaye miktarı, devlet destekleri, besiciliğe sağlanan uygun krediler ve barınak kapasitesi gibi 5 faktör, beside kapasite artış eğilimi üzerine pozitif yönde etki ederken, pazarlama sorunu, kalifiye işçi bulma sorunu, kaba ve kesif yem fiyatı, kesim tarihi süresi, kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, besi hayvanı satınalma fiyatı ve banka faizleri gibi 7 faktör ise negative yönde etki göstermiştir. Araştırma sonuçları, kasaplık canlı hayvan ve karkas ithalatı, sermaye miktarı, karkas satış fiyatı, barınak kapasitesi, besiciliğe sağlanan uygun krediler, pazarlama sorunu, kaba ve kesif yem fiyatı ve besi hayvanı satınalma fiyatı sığır besiciliği ile uğraşan işletme sahiplerinin kapasite artış eğilimi üzerine en etkin faktörler olduğunu ve hayvancılık politikalarının oluşturulmasında bu etkin faktörlerin dikkate alınmasının gerekli olduğunu ortaya koymuştur.

Kaynakça

Albez, A. (2018). Erzurum Ölçeğinde Kırmızı Et Sektörü Karlılık ve Maliyet Analizi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(Aralık Özel Sayı), 2969-2986.

Anonymous, (2019). Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). Hayvancılık İstatistikleri. https:// https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=101&locale=tr. (Erişim Tarihi:

24.01.2020).

Aydın, E. Can, M. F. Aral, Y. Cevger, Y. Sakarya, E. (2010). Türkiye’de Canlı Hayvan ve Kırmızı Et İthalatı Kararlarının Sığır Besicileri Üzerine Etkileri. Veteriner Hekimliği Dergisi, 81 (2), 51-57.

Cevger, Y. Sarıözkan, S. Aral, Y. (2003). Kırıkkale İlinin Sosyo-Ekonomik Kalkınmasında Hayvancılık Sektörünün Yeri ve Önemi. 21. Yüzyılın Başında Kırıkkale Sempozyumu. 10-11 Haziran 2003, Kırıkkale.

Doğan, H. G. Altuntaş, B. (2017). Kırşehir Koşullarında Besi Sığırcılığı Yapan Tarım İşletmelerinin Sorunları ve Çözüm Önerilerine Yönelik Tarımsal Politika Arayışları (Körpınar ve Taşlıtepe Köyleri Örneği). Karamanoğlu Mehmet Bey Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi 19 (32), 55-64.

Er, S. Özçelik, A. (2016). Ankara’daki Sığır Besi İşletmelerinin Ekonomik Yapısının Faktör Analizi ile İncelenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 26 (1), 17-25.

Ghafoor, A. Mubashir, M. Burhan, A. Asghar, A. Azhar, R. (2017). Analyzing Farmers’ Preferences for Traditional and Model Cattle Markets in Punjab, Pakistan. Pakistan Journal of Agricultural Sciences, 54 (4), 947-952.

(10)

Hacıince, A. (2018). Ulusal Kırmızı Et Konseyi. Kırmızı Et Sektörü Değerlendirme Raporu. Ankara, 17 s.

Hosmer, D. W. Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons, New York, USA, 143-202.

İlgü, E. Güneş, H. (2002). Siyah Alaca Irkından Erkek Sığırların Özel İşletme Koşullarındaki Besi Performansları Üzerinde Araştırmalar. İstanbul Üniversitesi Veterinerlik Fakültesi Dergisi, 28 (2), 313-335.

Peng, C. Y. So, T. S. Stage, F. K. John, E. P. S. (2002). The Use and Interpretation of Logistic Regression in Higher Education, 1988- 1999. Research in Higher Education. 43 (3), 259-293.

Sakarya, E. (1982). Eskişehir İli Sığır Besi İşletmelerinde Besi Maliyet ve Karlılıkları Üzerine Bir Araştırma. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Ankara.

Sakarya, E. Aydın, E. (2011). Dünya Sığır Eti Üretimi, Tüketimi ve Ticareti ile Türkiye’nin Canlı Hayvan ve Sığır Eti İthalatı. Ankara Ticaret Borsası Borsavizyon Dergisi, 94, 35-44.

Sarıca, Ş. Ulutaş, Z. Şahin, A. (2004). Türkiye Hayvancılığının Mevcut Durumu. Gaziosman Paşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 21 (1), 91-98.

Sarıözkan, S. (2006). Türkiye’de Hayvansal Ürün Fiyatları ve Girdi Maliyetleri (1995-2004). Erciyes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 3 (2), 105-110.

Saygın, Ö. Demirbaş, N. (2018). Türkiye’de Kırmızı Et Tüketimi: Sorunlar ve Öneriler. Selçuk Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 32 (3), 567-574.

Turhan, Ş. Erdal, B. Çetin, B. (2010). Türkiye’de Kırmızı Ette Fiyat Oluşumu ve Etkileyen Faktörler. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi, 22-24 Eylül 2010: 387-395, Şanlıurfa.

Yamane, T. (1967). Elementary Sampling Theory. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, Inc., US, 450 p.

Yavuz, F. Dilek, Ş. (2019). Türkiye Tarımına Yeniden Bakış. Siyaset, Ekonomi ve Toplum Araştırmaları Vakfı (SETA), Ankara, 146 s.

E-ISSN:

of Strategic Research Academy and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use.