Hatay İlinde Süt Üretiminin Ekonometrik Analizi A. Semerci1, O

Tarım İşletmeciliği
Hatay İlinde Süt Üretiminin Ekonometrik Analizi
A. Semerci1 , O. Parlakay, A. D. Çelik
1
Yard.Doç.Dr., Mustafa Kemal Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Bölümü, Hatay
E-posta: arifsemerci69@gmail.com,
ÖZET
Bu çalışmada, Hatay İlinde inek sütü üretimini etkileyen önemli faktörlerin fonksiyonel analizinin yapılması amaçlanmıştır.
Bu amaçla Hatay ilinden Basit Tesadüfî Örnekleme Yöntemiyle seçilen 141 adet süt sığırcılığı işletmesinden anket yoluyla
toplanan veriler kullanılmıştır. İncelenen işletmelerde ortalama sığır sayısı 11,04 baş, sağmal inek sayısı 4,87’dir. Yıllık
ortalama 27 ton süt üretilen işletmelerde sağmal inek başına süt verimi 18,7 lt’dir. Süt üretiminde değişen masrafların payı %64
olup, yemin değişen masraflar içindeki payı ise %80 olarak tespit edilmiştir. Cobb-Douglas üretim fonksiyonu kullanılarak
yapılan analiz sonuçlarına göre; kesif yem, bir laktasyon döneminde sağmal inek başına süt verimi, işgücü giderleri ve sağlık
harcamalarının sütün GSÜD’ni istatistiksel olarak önemli düzeyde etkilediğini ortaya koymuştur. Ayrıca işletmelerde ölçeğe
artan getiri söz konusu olup, etkinlik katsayısı en yüksek faktör 1,572 ile kesif yem olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçları
Hatay ilindeki süt sığırcılığı işletmelerinde kaynak kullanımının rasyonel olmadığını ortaya koymuştur. Araştırma alanında
faaliyet gösteren süt sığırcılığı işletmelerinin karlı bir üretim yapabilmeleri için öncelikle işletmelerinde yem bitkileri üretimine
ağırlık vermeleri ve fabrika yemleri yerine kendi işletmelerinde üretmiş oldukları yemleri kullanmaları büyük önem
taşımaktadır. Süt sığırcılığı işletmelerinin süt üretiminden daha yüksek ve istikrarlı gelir elde edebilmeleri ise üreticilerin süt
pazarlamasına yönelik hizmet veren birlik ve kooperatiflere üye olmalarından geçmektedir.
Anahtar Kelimeler: Süt sığırcılığı, süt maliyeti, cobb-douglas, etkinlik katsayısı, Hatay.
Econometric Analysis of Milk Production in Hatay Province
ABS TRACT
In this study, it is aimed to conduct a functional analysis of important factors affecting the cow’s milk production in the p rovince
of Hatay. With this aim, data which has been gathered from surveys from 141 dairy milk enterprises which have been selected
with Simple Random Sampling M ethod is used. In the enterprises, average dairy number is 11,04 and average milker cow
number is 4,87. Average milk yield per cow is 18,7 lt in the enterprises which have an average annual milk production of 27
tonnes. Variable cost share in milk production is %64 and the forage share in the varying costs is determined to be %80.
According to the analysis results conducted by using Cobb-Douglas production function, it is proved that concentrate feed,
milk yield per cow in one lactation period, workforce expenses and health spending all have significant effect on the Gross
Production Value (GPV) of milk. Also in the enterprises, increasing returns to scale and activity coefficient has been defined
as concentrate feed with the highest factor of 1,572. The results of the analysis show that sourcing in the dairy farming in the
province of Hatay is not rational. It is important for the enterprises operating in the research area to depend on heavily forge
crops production in t heir ow n facilities and to use the feeds produced in their own enterprise not the commercial feeds in order
to conduct a p rofitable production. For a high and consistent revenue from t he milk p roduction, dairy farming enterprises should
have memberships to the unions and associations providing marketing services.
Key words: Dairy farming, milk cost, cobb-douglas, activity coefficient, Hatay.
1. GİRİŞ
Türkiye ekonomisinde tarımın bir alt sektörü olan hayvancılık tarım işletmeleri için vazgeçilmez faaliyet
dallarından biridir. Hayvancılık, bitkisel üretimin aksine yılın hemen tamamına yayılan ve üretici gelirlerini sürekli
kılan bir faaliyet olmanın yanında, üretici ailesinin ihtiyaç duyduğu et, süt, yoğurt, peynir gibi gıda maddelerini ve
işletme arazisinin çiftlik gübresi ihtiyacını karşılayan bir üretim alanıdır. Hayvancılık faaliyeti, atıl işgücü ve
yemin değerlendirilmesi, düzenli nakit akışının sağlanması, işletmede riskin ve kırsal alandan göçün azaltılmas ı
açısından oldukça önemlidir (Öztürk ve Karkacıer, 2008).
2001 Genel Tarım Sayımı sonuçlarına göre, Türkiye’de 3076650 adet tarım işletmesinin %67,43’ü bitkisel ve
hayvansal üretimle uğraşırken hayvansal üretim yapan işletmelerin oranı ise sadece %2,36 düzeyindedir.
Büyükbaş hayvan varlığının dağılımı incelendiğinde; 1-4 baş hayvana sahip işletmelerin toplam işletme sayılarının
%59,71’ini oluşturduğu görülmektedir (TÜİK, 2001).
Türkiye’de hayvancılığın geliştirilmesi ve hayvansal ürünler üretiminin artırılması yönünde geniş bir kapasite
olmasına rağmen, hayvancılık istenilen düzeyde geliştirilememiştir. Örneğin, 2012 yılı verilerine göre ABD’de
inek başına yıllık ortalama süt verimi 9841 lt, AB’de (27 ülke ortalaması) 6466 lt, Danimarka’da 8529 lt,
Hollanda’da 7577 lt, Almanya’da 7280 lt olup, dünya ortalaması ise 2319 lt düzeyinde iken Türkiye’de bu değer
2991 lt’dir (FAO, 2014). Türkiye’de bu değerin düşük olmasının temel nedenlerinden biri de 2012 yılı verilerin e
göre populasyonda yerli ırk süt sığırlarının %17,67 düzeyinde bulunmasıdır (TÜİK, 2013).
Süt sığırcılığı Türkiye ekonomisine yüksek düzeyde katma değer sağlayan tarımsal faaliyetlerdendir. 2012 yılı
verilerine göre Türkiye’de 17 milyon tona yaklaşan toplam süt üretim miktarının yaklaşık %91,4’ünü inek sütü
oluştururken, %5,9’unu koyun sütü, %2,4’ünü keçi sütü ve %0,26’sını manda sütü oluşturmaktadır (USK, 2013).
14 milyon başa ulaşan toplam sığır varlığının %40,82’si kültür, %41,51’i kültür melezi ve %17,67’si de yerli
ırklardan oluşmaktadır (TÜİK, 2013).
632
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun
Literatürde Türkiye’de ve dünyada süt üretiminin maliyeti ve süt üretimi ile sütün gayri safi üretim değeri
(GSÜD) üzerinde etkili olabilecek faktörlerin analizine yönelik farklı araştırmalar bulunmaktadır. Kopecek (2002)
tarafından Çek Cumhuriyetinde 135 tarım işletmesinde yapılan araştırmada, süt verim düzeyi ve süt sığırcılığ ı
faaliyet sonuçları arasındaki ilişkiler ekonomik ve teknik veriler dikkate alınarak analiz edilmiştir. Yılmaz ve ark
(2003) tarafından yapılan bir araştırmada, Hatay ilinde projeli olarak ve ithal kültür ırkı damızlık materyal
kullanarak faaliyet gösteren işletmeler ile bunun dışındaki işletmelerin süt sığırcılığı faaliyetlerinin ve faktör
verimliliklerin in karşılaştırmalı analizi yapılmıştır. Poldaru ve ark. (2005) tarafından Estonya’da süt sığırcılığ ı
işletmelerinde ortalama süt maliyetinin SVM regresyon methodu kullanılarak ekonometrik analizi yapılmıştır.
Çalışma sonucunda SVM regresyon metotları ve yazılım programlarının tarımsal araştırmalarda yaygın bir şekilde
kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bayramoğlu ve Direk (2006) tarafından yürütülen çalışmanın amacı
Konya ilinde Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinin ortağı olan işletmelerde kaynak kullanımının rasyonel olup
olmadığının belirlenmesi ve süt üretim maliyetinin tespit edilmesidir. Wieck ve Heckelei (2007) tarafından yapılan
araştırmada Avrupa’nın çeşitli ülkelerindeki, süt sığırcılığı işletmelerinde marjinal masraflardaki değişimin ortaya
konulması amaçlanmıştır. Çalışmada araştırma alanındaki bölgesel farklılıkların, girdi, çıktı fiyatlarına ve sabit
faktörlerin marjinal maliyetler üzerine etkileri ortaya konulmuştur. Gonçalves ve ark. (2008) tarafından
Brezilya’nın Minas Gerais bölgesindeki süt sığırcılığı işletmelerinde yürütülen çalışmada süt üretiminin farklı
aşamalarındaki teknik verimlilik ve ölçek verimliliğ i analiz edilmiştir.
Keskin ve Dellal (2011) tarafından
Trakya’da süt sığırcılığı üretim faaliyetinde brüt karın hesaplanmasına yönelik bir araştırma yürütülmüştür.
Koyubenbe ve Özden (2011) tarafından İzmir ilinde yürütülen bir çalışmada farklı büyüklükteki süt sığırcılığ ı
işletmelerinin performanslarının ölçülmesi amaçlanmıştır. Gündüz ve Dağdeviren (2011) tarafından Samsun İlinde
yürütülen çalışmada Cobb-Douglas üretim fonksiyonun analiz sonuçları, sağmal inek sayısı ve kesif yem
kullanımının süt üretim miktarını istatistiksel olarak önemli düzeyde etkilediği ortaya konulmuştur. Çalışmad a
anket uygulanan işletmelerde ölçeğe artan getirinin söz konusu olduğu ve marjinal verimi en yüksek faktörün ise
sağmal inek sayısı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Venkatesh ve Sangeetha (2011) tarafından Hindistan’da yer alan
Tamil Nadu eyaletine bağlı Madurai İlinde yürütülen çalışmada süt sığırcılığı işletmelerinde süt sığırcılığın ın
masraf yapısı ve kaynak kullanım etkinliğinin incelenmesi amaçlanmıştır. Pandian ve ark. (2013) tarafından
Hindistan’da yer alan Tamil Nadu eyaletinde yürütülen çalışmada kırsal alanda süt üretimi yapan işletmelerd e
Cobb-Douglas yöntemi kullanılarak kaynak verimliliğinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Alvarez ve ark. (2014)
tarafından İspanya’nın kuzey bölgesinde yer alan Galicia’da bulunan süt sığırcılığı işletmelerinde etkinlik analizi
çalışması yürütülmüştür.
Bu araştırma Hatay ilinde faaliyet gösteren süt sığırcılığı işletmelerinde üretimi etkileyen faktörlerin
incelenmesi amacıyla yürütülmüştür. 2012 yılı Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verilerine göre Hatay ilinde
toplam sığır varlığı 139239 baş olup, Türkiye toplam sığır varlığı içinde %1’lik bir paya sahiptir. Üretilen inek
sütü toplamı 149980 ton olup, Türkiye inek sütü üretimindeki payı ise %0,94’tür. İldeki sığır varlığının %68,05’in i
kültür melezi, %22,90’ını kültür ve %9,05’ini de yerli ırk hayvanlar oluşturmaktadır. İldeki ortalama süt verimi
kültür ırkı sığırlarda 3520 kg, kültür melezi ırklarda 2864 kg ve yerli ırklarda ise 1203 kg olmuştur. Türkiye
ortalama süt verimi ile karşılaştırıldığında Hatay İlinin ortalama süt verimi %2,31, kültür ırkında %9,02 ve yerli
ırkta %8,38 daha düşüktür. Ancak ilin kültür melezi süt sığırlarında ortalama süt verimi Türkiye ortalamasından
%5,10 daha yüksektir.
Bu çalışmada, Hatay ili tarımında önemli bir yeri bulunan süt sığırcılığı işletmelerinin genel yapısının
incelenmesi, süt üretiminde kullanılan üretim faktörlerinin fonksiyonel analizinin yapılması ve süt üretim
faaliyetinde kaynak kullanım etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır.
2. MATERYAL VE METOT
2.1. Materyal
Çalışmanın ana materyalini, Hatay İlinde süt sığırcılığı faaliyetinde bulunan ve örnekleme çalışması sonucu
tespit edilen 141 süt sığırcılığı işletmesinden elde edilen 2013 yılına ait veriler oluşturmuştur. Verilerin
değerlendirilmesinde ve analiz aşamasında ise istatistik paket programlarından yararlanılmıştır.
2.2. Araştırmada Kullanılan Metot
2.2.1. Örnekleme aşamasında uygulanan metot
Araştırma alanında yer alan ve örneğe giren köylerin ve işletmelerin belirlenmesinde Gıda, Tarım ve
Hayvancılık Bakanlığı Hatay İl Müdürlüğü Hayvan Sağılığı Şube Müdürlüğünde Büyükbaş Hayvan Kayıt
Sisteminden sorumlu teknik elemanların bilgi ve tecrübelerinden faydalanılmıştır. Araştırmada örnekleme
çerçevesi ve örnek sayısının (hacminin) belirlenmesinde kullanılan Tabakalı Tesadüfi Örnekleme Yöntemlerind en
“Neyman Yöntemi” formülü altta verilmiştir (Yamane, 2010).
n=
 (Nh Sh) 2
N2 D2 +  Nh (Sh) 2
(1)
633
Tarım İşletmeciliği
n= Örnek Hacmi
S= Standart Sapma
N= Örnekleme Çerçevesine Ait Toplam Birim Sayısı
D= Kabul Edilebilir Hata Payı (d/z)
d= Ortalamadan Sapma (%)
z= t-dağılım çizelgesinde (N-1) serbestlik derecesi ve belirli bir güven sınırına ait “t değeri”
Örnek hacminin belirlenmesinde %3,5 hata payı, %95 güven sınırları içerisinde çalışılmıştır. Örnekleme
sonucunda 141 işletme tespit edilmiştir. Anket çalışması yürütülecek işletmelerin belirlenmesinde öncelikli olarak
belirlenen köylerdeki işletmelerin sahip oldukları toplam süt sığırı (buzağı, dana, düve, inek dâhil) varlığı dikkate
alınarak işletmeler 3 gruba ayrılmışlardır. Araştırmada birinci grup 3-5 baş, ikinci grup 6-10 baş ve üçüncü grup
ise 11 baş ve üzeri süt sığırı varlığa sahip işletmelerden oluşmuştur. Araştırma, Hatay İlini oluşturan ilçelerin
sağmal inek sayıları ve süt üretim miktarları dikkate alınarak 12 ilçede 24 köyde yürütülmüştür. Araştırmada
uygulanan anket sayısı; 1. grup işletmelerde 27 adet, 2. grup işletmelerde 32 adet ve 3. grup işletmelerde ise 82
adet olmak üzere toplam 141 adet olmuştur.
2.2.2. Süt üretiminin fonksiyonel analizinde uygulanan metot
Çalışmada elde edilen süt geliri ile süt üretiminde etkili olan faktörler arasındaki ilişkilerin belirlenmesind e
Cobb-Douglas üretim fonksiyonundan yararlanılmıştır. Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonu, uygulamalı
araştırmalarda çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modelinin uygulanmasındaki temel amaç; söz konusu
üretim faaliyetine ilişkin elde edilen verilere uygunluk göstermesi, hesap kolaylığı sağlaması, elde edilen kayıtların
istatistiki yönden değerlendirilmesi ve verilerin az olduğu durumda bile yeteri derecede serbestlik derecesi temin
edilebilmesidir (Heady ve Dillon, 1966). Bu fonksiyon tipi tarımsal üretim araştırmalarında yapılan fonksiyonel
analizlere en uygun düşen fonksiyon tipidir (Zoral, 1984).
Çalışmada kullanılan Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonunun doğrusal forma çevrilmiş hali olan çifte log modeli
aşağıda verilmiştir.
Y = aX1 b1 X2 b2 X3 b3 ..........Xk bk
(2)
şeklindedir.
Denklemin her iki tarafının da logaritması alındığında;
LogY = loga + b 1 logX1 + b 2 logX2 + b 3 logX3 + ...+ bklogXk
(3)
doğrusal denklemi elde edilir.
Denklemdeki “b” katsayıları girdilerin üretim elastikiyetlerini ifade etmektedir. Çalışmada “Y” bağımlı
değişken değerinin denenen fonksiyon tipi ile açıklanabilen değişme oranını ifade eden determinasyon katsayısı
(R2 ) da hesaplanmıştır. R2 , değişkenlerinin tümünün bağımlı değişkendeki toplam değişmenin yüzde kaçını
açıkladığını ifade eder (Kip ve İşyar, 1976). Ekonometrik modelde otokorelasyon, durbin-watson testi ile analiz
edilmiştir.
Belli bir üretim seviyesinde, üretim faktörlerinden herhangi birindeki yüzde de ğişmenin üretim miktarı
üzerinde oluşturduğu yüzde değişmeye oranına üretim elastikiyeti denilmektedir. Buna göre faktörlerin marjin al
üretim elastikiyetleri; b 1 >1 ise x1 faktörü için artan getiri, b 1 =1 ise x1 üretim faktörü için sabit getiri ve b 1 <1 ise
x1 faktörü için azalan getiri olarak yorumlanmaktadır. Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonunda b katsayıları
(üretim elastikiyetleri) toplamı ölçeğe getiriyi vermektedir (Karkacıer 2001). Bu elastikiyet; ∑ <1 ise ölçeğe
azalan getiri, ∑  =1 ise ölçeğe sabit getiri, ∑  >1 ise ölçeğe artan getiri olduğunu ifade etmektedir.
Üretim fonksiyonunda yer alan değişkenler için ortalama üretim hesaplanmıştır. Cobb -Douglas tipi veya
logaritmik üretim fonksiyonunda logaritmik dönüşüm kullanıldığından X ve Y’lerin ortalaması geometrik
ortalamadır (Karkacıer, 2001). Cobb-Douglas fonksiyonu gibi üssel fonksiyonlarda marjinal verim değeri;
Mp 1 = b 1 . ( Y / X1 ) Marjinal Gelir = Mp 1 . Fy
(4)
şeklinde hesaplanmaktadır (Karkacıer, 2001).
Faktörün etkinlik katsayısı faktörün marjinal gelirinin faktör fiyatına (marjinal masrafına) bölünmesi ile
hesaplanmaktadır. Arazi, bina gibi değişkenlerde faktör fiyatlarının alternatif getirisi kullanılabilir (Karkacıer
2001). Bir faktörün belirli bir üretimde ne ölçüde etkin kullanıldığı etkinlik katsayısı ile belirlenebilmekted ir.
Hesaplanan etkinlik katsayısı, EK=1 ise, faktörün etkin kullanıldığını; EK<1 ise; faktörün aşırı kullanıldığını ve
azaltılması gerektiğini; EK>1 ise; faktörün az kullanıldığını ifade eder (Akçay ve ark., 1996).
634
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun
Çalışmada girdiler arasındaki marjinal teknik ikame oranları (MTİO) da hesaplanmıştır. Bilindiği üzere iki
girdiden birisi negatif, diğeri pozitif üretim elastikiyetine sahıp olduğu durumda, bunlar arasında ikame ilişkisi söz
konusu olmamaktadır (Özçelik, 1989). Ancak yapılan çalışmada girdiler arasında negatif ilişki tespit edilmemişt ir.
Hesaplanan üretim denkleminden faktörler aras ındaki MTİO, diğer bir ifadeyle Y seviyesinde bir üretim miktarın ı
elde etmek için X1 faktörü miktarına karşılık, X2 faktörünün ne miktarda kullanılması gerektiği aşağıdaki formü l
yardımıyla hesaplanmıştır (Gündoğmuş, 1998). Marjinal Teknik İkame Oranı;
MTİO X1,X2 = -b 2 x1G / b 1 x2G eşitliği ile tahmin edilmektedir (Gündoğmuş, 1998) (5)
Formülde b i , i değişkenin katsayısı, XiG , değişkenlere ilişkin verilerin geometrik ortalamas ıdır.
3. ARAŞTIRMA BULGULARI VE TARTIŞMA
3.1. İncelenen İşletmelerde Hayvan Varlığı
İncelenen süt sığırcılığı işletmelerinde 2013 yılbaşı itibariyle toplam hayvan varlığı 1338 baş olarak tespit
edilmiştir. Yılsonunda bu değer %16,29’luk artışla 1556 baş düzeyine ulaşmıştır. İşletmelerde ortalama sığır
varlığı 11,04 baştır. Süt sığırcılığı işletmelerinde ortalama toplam hayvan varlığının (sürü kompozisyonunun)
4,87’sini inek, 2,31’ini düve, 2,08’ini buzağı, 1,53’ünü dana, 0,13’ünü boğa ve 0,11’ini de tosun varlığ ı
oluşturmuştur.
Anket uygulanan işletmelerde süt sığırcılığı faaliyetinden elde edilen GSÜD yaklaşık olarak 4,4 milyon TL
olup, bu değerin yaklaşık olarak %83’lük bölümünü süt ve süt ürünleri üretim değerleri oluşturmaktadır. Prodüktif
demirbaş kıymet artışının toplam gelirdeki payı ise %11 civarında olmuştur. İncelenen işletmelerd e gübre gelirinin
toplam GSÜD’nden aldığı pay yaklaşık %4 olup, süt teşvik priminden 2013 yılında faydalanmış oldukları tutar ise
yaklaşık olarak 96000 TL olmuştur.
3.2. Süt Sığırcılığında Masraf Unsurları
3.2.1. Süt sığırcılığında değişen masraflar
Yapılan çalışmada süt sığırcılığının değişen masraflarını; yem, ilaç, veteriner, tamir-bakım, aşım ve
tohumlama, tuz ve altlık, enerji, makine masrafları, sigorta ile su ve temizlik malzemeleri oluşturmuştur (Çizelg e
3.1).
Çizelge 3.1. İncelenen İşletmelerde Süt Sığırcılığı Değişen Masrafları (TL)
Masraf Unsurları
Toplam (TL)
Yem
İlaç
Veteriner
Tamir Bakım
Elektrik
Su ve Temizlik Malzemesi
Aşım ve Tohumlama
Tuz ve Altlık
Sigorta
Makine Masrafları
Toplam
1873448
105493
80585
70685
56818
40253
38360
32210
20075
7500
2325427
Pay (%)
80,56
4,54
3,47
3,04
2,44
1,73
1,65
1,39
0,86
0,32
100,00
Anket yapılan işletmelerde süt sığırcılığına ait değişen masraflar içerisinde en önemli payı %80’lik oran ile
yem masraflarının aldığı belirlenmiştir. Diğer önemli bulunan masraf unsurları ise sırası ile ilaç bedeli, veteriner
hekime ödenen ücretler, tamir-bakım masrafları ve enerji (elektrik) masrafları sayılabilir. Bölgede yapılan benzer
bir araştırmaya göre değişen masraflar içinde yem masraflarının %77,17, ilaç masraflarının %6,93 ve veteriner
masraflarının ise %2,72 oranında yer aldığı tespit edilmiştir (Yılmaz ve ark, 2003).
3.2.2. Süt sığırcılığında sabit masraflar
İncelenen işletmelerde süt sığırcılığına ilişkin sabit masraf değeri yaklaşık 1,3 milyon TL olarak hesaplanmıştır
(Çizelge 3.2). Sabit masraflar içinde faizler ve amortisman değerlerinin toplamdan almış olduğu pay %75 civarında
olmuştur. Bölgede yapılan bir çalışmada sabit masraf unsurları içinde işçilik %38,49, amortismanlar %34,03, faiz
%21,48 ve idari ücretin ise %6 oranında pay aldığı tespit edilmiştir (Yılmaz ve ark, 2003).
635
Tarım İşletmeciliği
Çizelge 3.2. İncelenen İşletmelerde Süt Sığırcılığı Sabit Masrafları (TL)
Toplam (TL)
Masraf Unsurları
İşçilik
276469
Amortismanlar
469062
Faiz
478319
İdari Ücret (Değ. Masr.*0,03)
69763
Toplam
1293613
Pay (%)
21,37
36,26
36,98
5,39
100,00
Süt sığırcılığı işletmelerinde toplam masraflar yaklaşık olarak 3,6 milyon TL olarak gerçekleşmiştir. Toplam
masraf içinde değişen masrafların payı ise %64,26 olarak hesaplanmıştır (Çizelge 3.3).
Çizelge 3.3. İncelenen işletmelerde süt sığırcılığı üretim masrafları
Masraflar
Miktar (TL)
2325427
Değişen Masraflar
1293613
Sabit Masraflar
Toplam
3619040
Oran (%)
64,26
35,74
100,00
Samsun İlinde yapılan bir çalışmada süt üretim maliyetlerinin %75’lik kısmını değişken maliyetlerin, %25’lik
kısmını ise sabit maliyetlerin oluşturduğu saptanmıştır. Aynı çalışmada değişken maliyetler içerisinde en yüksek
payı %70 ile yem masraflarının aldığı sonucuna varılmıştır (Gündüz ve Dağdeviren, 2011). Keskin ve Dellal
(2011) tarafından Trakya’da yapılan çalışmada; işletmeler ortalamasına göre süt sığırcılığı işletmelerinde değişen
masraflar içerisinde yem masrafları %86 ile ilk sırada yer almış, bu masrafları veteriner-ilaç (%5,6), suni
tohumlama (%2,1), elektrik (%2), su (%1,9) ve geçici işçilik (%1,3) giderleri takip etmiştir.
İncelenen işletmelerde ortalama sağmal süt sığırı 4,87 baş ve işletme başına ortalama süt üretimi yaklaşık
olarak 27,4 tondur. Sağmal ineklerde günlük ortalama süt verimi 18,73 lt/baş olarak tespit edilmiştir (Çizelge 3.4).
1998 yılında Hatay ilinde yapılan bir çalışmada inek başına süt verimi projeli işletmelerde 4808 lt/baş, araştırma
ortalaması ise 3505 lt/baş olarak belirlenmiştir (Yılmaz ve ark, 2003). Aynı değerler 1996 yılında Tekirdağ ilinde
4391 lt/baş, İzmir’de 5109 lt/baş olarak saptanmıştır (Erkuş ve ark. 1996; Karalar, 1996). Bayramoğlu ve Direk
(2006) Konya İlinde yapmış oldukları çalışmada işletme başına sağılan hayvan sayısını 3,27 baş, Oğuz ve Mülayim
(1997) Konya’da sözleşmeli şekerpancarı yetiştiren tarım işletmelerinin ekonomik analizi isimli çalışmalarınd a,
inek varlığını işletme başına 3,72 baş, hayvan başına ortalama süt üretim miktarını da 4490,91 lt/yıl olarak tespit
etmişlerdir. Gündüz ve Dağdeviren (2011) Samsun İlinde yaptıkları çalışmada süt sığırcılığı işletmelerind e
ortalama sağmal inek sayısını 7,57 baş olarak tespit etmiştir.
Çizelge 3.4. İncelenen İşletmelerde Süt Üretimi Verimi ve Sütün Değerlendirilmesi
Üretilen Süt Miktarı (lt)
Satılan Süt Miktarı (lt)
Öz Tüketim (lt)
Pazarlama Oranı (%)
Sağılan Hayvan Sayısı
Süt Verimi (lt/inek)
Laktasyon Süresi
Günlük Ortalama Süt Verimi (lt/inek/gün)
3860010
3683532
176478
95,43
687
5619
300
18,73
İncelenen işletmelerde sütün pazarlanma oranı %95,43 olarak belirlenmiştir. Yılmaz ve ark. (2003) tarafından
bölgede yapılan benzer bir araştırmada sütün pazarlama oranı %91,10 olarak belirlenmiştir. İşletmeler üretmiş
oldukları sütleri öncelikle süt üreticileri birliği ve damızlık sığır yetiştiricileri birliği kanalıyla pazarlamayı tercih
etmektedir. Diğer süt üreticileri ise mahalli toptancılara, bakkal-market gibi gıda perakendecilerine, doğrudan
tüketicilere veya mandıra sahiplerine satmak suretiyle üretmiş oldukları sütlerini değerlendirmey e
çalışmaktadırlar. Satışlarda ise vade genellikle 15- 30 gün arasında değişebilmektedir.
3.3. Süt Üretiminin Fonksiyonel Analizi
Araştırmada süt üretiminde kullanılan önemli bazı girdilerin, işletmenin süt üret imini etkileme düzeyinin
belirlenmesi amacıyla regresyon analizi yapılmıştır. Hazırlanan modelde yer alan bağımlı ve bağımsız değişkenler
aşağıda verilmiştir.
636
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun
Y = Üretilen sütün gayrisafi üretim değeri (TL),
X1 = Kesif yem giderleri (TL),
X2 = Laktasyon ortalama verimi (lt/baş),
X3= Süt sığırcılığı üretim faaliyetinde kullanılan işgücü değeri (TL),
X4 = Sağlık giderleri (TL).
Yapılan regresyon analizi sonucunda elde edilen model ve modelde yer alan değişkenlere ait katsayılar ve
önem düzeyleri aşağıda verilmiştir.
Y = -3,132 * X1 0,606 * X2 0,224 * X3 0,156 *X4 0,106
Fonksiyona ait determinasyon katsayısı R2 = 0,773 olup, (Fhesap 115,844 > Ftablo 3,78) % 1 ihtimal düzeyinde
anlamlı bulunmuştur. Determinasyon katsayısı bağımlı değişken olan (Y) sütün gayrisafi üretim değerindeki
değişmelerin %77,30’unun modele dahil edilen değişkenlerle açıklanabildiğini ifade etmektedir (Çizelg e 3.5).
Çizelge 3.5. Regresyon Analizi Sonrasında Süt Üretim Fonksiyonu Ve Önem Düzeyleri
Katsayıların standart
“t Değeri”
Değişkenler
Katsayılar
hataları (Se)
Sabit sayı
-3,132
0,662
-4,728
X1
0,606
0,061
11,034
X2
0,224
0,192
5,013
X3
0,156
0,097
3,034
X4
0,106
0,038
2,202
S =0,153, R 2 = % 77,30, Düzeltilmiş R2 = % 76,60, F:115,844 (P>0.01)
Çizelge 3.6. Süt Sığırcılığı Üretim Fonksiyonunun Varyans Analiz Tablosu
DF
SS
MS
Regresyon
4
10,860
2,715
Kalan
136
3,187
0,023
Toplam
140
14,047
“P Değeri”
0,000
0,000
0,000
0,003
0,029
F
P
115,844
0,000
Durbin Watson-D İstatistiği = 1.657
Modelde yer alan dört değişken de %1 düzeyinde istatistiki açıdan anlamlı bulunmuştur. Fonksiyonda elde
ettiğimiz katsayılar, diğer değişkenler sabitken bir bağımsız değişkende meydana gelecek 1 birimlik artışın,
bağımlı değişkende meydana getireceği artışı ifade etmektedir. Yapılan çalışmada, Durbin Watson -D İstatistik
Değeri 1,657 olarak hesaplanmıştır. Durbin Watson-D İstatistik Değerinin DU ’nun üzerinde bulunması nedeniyle
%1 önem düzeyinde otokorelasyona rastlanmamıştır (DL 1,462 ve DU 1,625).
Süt üretim fonksiyonundaki değişkenlerin korelasyon matrisi Çizelge 3.7’da verilmiştir. Bağımlı değişken ile
bağımsız değişkenler arasındaki ilişki (işgücü ile sağlık harcamaları arasındaki korelasyon %7 olmak üzere) %1
önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur.
Çizelge 3.7. Üretim Fonksiyonundaki Değişkenler Arasındaki Korelasyon Katsayısı
X2
Y (Sütün
X1
(Laktasyon
Değişkenler
GSÜD)
(Kesif Yem)
ortalama verimi)
X1 (Kesif Yem)
0,781(*)
X2 (Laktasyon ortalama verimi)
0,625(*)
0,572(*)
X3 (İşgücü giderleri)
0,519(*)
0,359(*)
0,354(*)
X4 (Sağlık harcamaları)
0,530(*)
0,519(*)
0,405(*)
(*):%1 düzeyinde önemli, (**):%7 düzeyinde önemli
X3
(İşgücü giderleri)
0,206(**)
Çizelge 3.7 incelendiğinde değişkenler arasında yüksek düzeyde ilişki bulunmadığı anlaşılmaktadır. Bu durum,
çoklu bağlantının (multicoollinearity) olmadığını göstermektedir. Elde edilen fonksiyonda üretim elastikiyetlerin e
ait katsayılar toplamı 1,092 olarak hesaplanmıştır. Fonksiyondaki değişkenlerin %10 düzeyinde artırılması halinde
sütün gayrisafi üretim değerinde %10,92’lik bir artış sağlanmış olacaktır. Katsayıları toplamı 1’den büyük olduğu
için fonksiyon ölçeğe artan getiriyi sağlamaktadır.
Üretim fonksiyonunda yer alan üretim faktörlerinin her birinin marjinal üretim elastikiyetleri aşağıda
açıklanmıştır.
637
Tarım İşletmeciliği
X1 (Kesif yem giderleri): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD’n i
açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken kesif yem giderlerinde meydana gelecek %10’lu k
artış, sütün GSÜD’nde %6,06’lık artışı sağlayacaktır.
X2 (Laktasyon ortalama verimi): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD’n i
açıklamada yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken bir süt ineğinin laktasyon verimindeki %10’luk bir
artış, sütün GSÜD’nde %2,24’lük artışı sağlayacaktır.
X3 (İşgücü harcamaları): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup, istatistiki açıdan sütün GSÜD’ni açıklamad a
yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken işgücü harcamalarında yapılacak %10’luk artış, sütün GSÜD’nd e
%1,56’lık artışı meydana getirebilecektir.
X4 (Sağlık harcamaları): Bu üretim faktörünün işareti pozitif olup istatistiki açıdan sütün GSÜD’ni açıklamad a
yeterli bulunmuştur. Diğer değişkenler sabitken sağlık giderlerinde meydana gelecek %10’luk artış, sütün
GSÜD’nde %1,06’lık artışı meydana getirebilecektir.
Araştırmada yapılan hesaplamalarda ortalama ürün belirlenirken Y ve X değişkenlerinin geometrik ortalaması
dikkate alınmıştır.
Çizelge 3.8. Faktörlerin Ortalama Ve Marjinal Değerleri
X2 (Laktasyon
X1 (Kesif yem
Y = 18422,14 TL
giderleri)
ortalama verimi)
Geometrik Ortalama
7890,24
5310,07
Ortalama üretim
2,335
3,469
Marjinal gelir
1,415
0,368
X3 (İşgücü
harcamaları)
1752,15
10,514
2,355
X4 (Sağlık
Harcamaları)
803,14
22,938
3,578
İncelenen işletmelerde elde edilen sütün GSÜD üzerine etki eden faktörlerin marjinal gelirleri Çizelge 3.8’d e
verilmiştir. Çizelgenin incelenmesiyle anlaşılacağı üzere en yüksek marjinal gelir X 4 (sağlık harcamaları) olup, bu
değişkeni X3 (işgücü harcamaları), X2 (süt verimi) faktörü ve (X1 ) kesif yem değişkenleri izlemektedir. Diğer
değişkenler sabitken sağlık harcamalarında meydana gelecek 1 birimlik artış, sütün GSÜD’ni 3,578 birim
artıracaktır. Diğer değişkenlerde aynı şekilde 1 birimlik artış karşısında üretim miktarını marjinal geliri kadar
artıracaktır.
İncelenen işletmelerde süt üretiminde kullanılan faktörlerin etkinlik katsayıları hesaplanarak Çizelge 3.9’d e
verilmiştir. Etkinlik katsayılarının hesaplanmasında faktör fiyatı olarak, kesif yemde 0,90 TL, işgücünde 30 TL ve
sağlık giderlerinde 75 TL olarak alınmıştır.
Çizelge 3.9. Tahmin Edilen Fonksiyona İlişkin, Faktörlerin Etkinlik Katsayıları
X3 (İşgücü
X1 (Kesif yem
giderleri)
harcamaları)
Marjinal gelir (TL)
1,415
Faktör fiyatı (TL)
0,90
Etkinlik katsayısı
1,572
2,355
30
0,079
X4 (Sağlık
harcamaları)
3,578
75
0,048
Etkinlik katsayılarının (EK) hesaplanması ile bir üretim faktörünün mevcut kullanma durumuna göre kullanılan
miktarın azaltılması veya artırılması sorusuna bir cevap bulunabilmektedir. Hesaplanan EK=1 (MG=MM) ise
faktörün etkin kullanıldığını, EK<1 (MG>MM) ise aşırı kullanıldığını azaltılması gerektiğini ve EK>1 (MG<M M )
ise az kullanıldığını ve artırılması gerektiğini ifade eder (Akçay ve ark., 1996). Yapılan çalışmada süt üretimind e
ekonomik optimum noktaya ulaşabilmek için fonksiyonda yer alan X1 (Kesif yem) girdisinin artırılması, X3
(İşgücü) ve X4 (Sağlık giderleri) girdilerinin kullanımının ise azaltılması gerekmektedir.
Elde edilen üretim denkleminden faktörler arasındaki MTİO, diğer bir ifadeyle Y seviyesinde bir ü retim
miktarını elde etmek için X1 faktörü miktarına karşılık, X2 faktörünün ne miktarda kullanılması gerektiği
göstermektedir. Değişkenlerin üretim elastikiyetlerinin pozitif işaretli olması denklemde yer alan üretim
faktörlerinin ikame ilişkisi içinde olduğunu göstermektedir. Faktörler arasındaki MTİO alttaki çizelgede
verilmiştir.
Çizelge 3.10. Faktörler Arasındaki Marjinal Teknik İkame Oranları (MTİO)
X2 (Laktasyon ortalama
X3 (İşgücü
verimi)
harcamaları)
X1 (Kesif yem giderleri)
-0,455
-1,159
X2 (Laktasyon ortalama verimi)
-2,111
X3 (İşgücü harcamaları)
-
638
X4 (Sağlık
harcamaları)
-1,718
-3,129
-1,482
XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi 3-5 Eylül 2014, Samsun
Kesif yem giderleri ile laktasyon ortalama verimi arasında hesaplanan marjinal teknik ikame haddi -0,455’d ir.
Yani laktasyon ortalama verimi bir birim artırıldığında kesif yem giderlerinde meydana gelecek azalış 0,455
olacaktır. Kesif yem giderleri ile işgücü harcamaları arasındaki marjinal teknik ikame haddi -1,159 iken, sağlık
harcamalarında -1,718; laktasyon ortalama verimi ile işgücü harcamaları arasında MTİO -2,111, sağlık
harcamaları arasında -3,129; işgücü harcamaları ile sağlık harcamaları arasında MTİO -1,482 olarak hesap
edilmiştir.
4. SONUÇ
Bu çalışmada, Hatay ilinde süt sığırcılığı yapan ve örnekleme yöntemine göre belirlene n 141 üreticiden anket
yoluyla toplanan veriler yardımıyla yörede süt sığırcılığı yapan işletmelerde 2013 yılında üretilen sütün üretiminde
etkili olabilecek faktörlerin fonksiyonel analizi yapılmıştır.
Süt sığırcılığı işletmelerinde 2013 yılı sonunda toplam hayvan varlığı %16’lık artışla 1556 baş düzeyine
ulaşmıştır. Ancak işletmelerde yılbaşındaki ortalama inek varlığı 5,51’den 4,87’ye gerilemiştir. Bu farklılık
incelenen işletmelerde sağılan inek sayısında küçülmeye gidildiğinin bir göstergesi olarak yorumlanabilir.
İncelenen işletmelerde süt sığırcılığı faaliyet dalının GSÜD 4,4 milyon TL olup, toplamda en yüksek payı %83
ile süt ve süt ürünleri üretimi almıştır. Anket uygulanan işletmelerde ortalama süt üretimi 27,4 ton, sütün
pazarlanma oranı %95 ve ortalama süt verimi de 18,73 lt/baş/gün olarak saptanmıştır. Süt üretiminde değişen
masraflar %64’lük pay ile 2,3 milyon TL olarak hesaplanmıştır. Değişen masrafların içinde yem giderlerinin payı
ise %80’dir. Son yıllarda süt sığırcılığında süt geliri/yem gideri oranı 1’ler düzeyine yaklaşmaya başlamıştır.
Araştırma alanında süt üretiminde kullanılan kesif yemin fiyatı 0,80-0,90TL/kg, sütün pazar fiyatı ise 0,80-1,05
TL/lt arasında değişim göstermiştir. Bu oranın düşmesi kullanılan yem masraflarına karşılık elde edilen süt
gelirinin yeterli düzeyde olmadığının bir göstergesi olarak değerlendirilebilir. Elde edilen değerler özelde
araştırma alanında genelde ise Türkiye’de süt üretiminde maliyetin yüksekliğini ortaya koymaktadır.
Süt üretimine yönelik olarak yapılan ekonometrik analizde kesif yem, laktasyon verim ortalaması, işgücü
giderleri ve sağlık harcamaları (veteriner hekim ve ilaç-bakım ücretleri) faktörleri dikkate alınmıştır. Yapılan
regresyon analizinde değişkenlerin tamamı istatistiki açıdan önemli b ulunmuştur. Elde edilen fonksiyonda içsel
ve otokorelasyon gözlenmemiştir. Fonksiyonda yer alan değişkenlerden marjinal geliri en yüksek faktör 3,58 ile
sağlık harcamaları, etkinlik katsayısı en yüksek faktör ise 1,57 ile kesif yem girdisi olmuştur.
Hatay ilinde süt sığırcılığı faaliyetlerinin ekonomik analizi sonucunda üretimde ekonomik optimum düzeyine
ulaşılması için kesif yem kullanımının artırılması, işgücü ve sağlık giderlerinin azaltılması gerektiği sonucuna
varılmıştır.
Hatay ilinde daha karlı süt üretimin yapılabilmesi için; öncelikli olarak süt üreticilerinin süt üretimi ve
pazarlamasına yönelik olarak hizmet veren mesleki örgütlerin çatısı altında bir araya gelmeleri gerekmektedir. Bu
durum, süt üretiminde kullanılan girdilerin (yem ve veteriner hizmetleri başta olmak üzere) daha uygun şartlarda
elde edilmesini sağlayacağı gibi, üretilen sütün de daha yüksek bir kar marjıyla pazarlanmasına da imkan
tanıyacaktır.
5. KAYNAKLAR
Alvarez, C. J., Cardin, M., Martinez, E.M., Neira, X.X. ve Cuesta, T.S. 2014. Dairy farm efficiency in Galicia
(NW of Spain). Bulg. J. Agric. Sci., 20: 51-55
Akçay, Y., Esengün, K. ve Çiçek, A. 1996. Tokat İli Kazova Bölgesindeki İki Köyde Buğday Üret im
Etkinliğinin Mukayeseli Bir Analizi. Türkiye 2. Tarım Ekono misi Kongresi, Cilt 1 Sayfa 64, 4-6 Eylül 1996.
Adana.
Bayramoğlu, Z. ve Direk, M. 2006. Konya İlinde Tarımsal Kalkınma Kooperatiflerinin Ortağı Olan
İşletmelerde Süt Sığırcılığı Faaliyetinin Ekonometrik Analizi. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 20 (40)
12-20
Erkuş, A., Turan, A., Eliçin,A., Tanrıvermiş,H, Özçelik, A. ve Gündoğmuş,E. 1996. Tekirdağ İli Tarım
İşletmelerinde İthal ve Kültür Melezi Süt Sığırları İle Üretim Yapan İşletmelerde Süt Sığırcılığı Faaliyetlerin in
Karşılaştırmalı Ekonomik Analizi. Türk Ziraat Yüksek Mühendisleri Birliği ve Vakfı Yayınları. No:14, Ankara.
FAO,2014. (http://faostat.fao.org/site/569/DesktopDefault.aspx?PageID=569#ancor)/ [Ulaşım:03.04.2014].
Gonçalves, R.M.L., Vieira, W.DC. , Lima, J.E. ve Gomes, S.T. 2008. Analysis of technical efficiency of milk producing farms in Minas Gerais. Econ. Aplic.(São Paulo) 12(2) 321-335
Gündoğmuş, E. 1998. Ankara İli Akyurt İlçesi Tarım İşletmelerinde Ekmeklik Buğday (Triticum aestivum L.)
Üretiminin Fonksiyonel Analizi ve Üretim Maliyetinin Hesaplanmas ı. Turkish Journal of Agriculture And
Forestry. 22 (1998) 251-260
Gündüz, O. ve Dağdeviren, M. 2011. Bafra İlçesinde Süt Maliyetinin Belirlenmesi ve Üretimi Etkileyen
Faktörlerin Fonksiyonel Analizi. Yüzyüncüyıl Ün. Tarım Bilimleri Dergisi 21(2): 104-111
Heady, E.O., and Dillon, J. L., 1966. Agricultural Production Functions. Iowa State Universty Press, Ames,
Iowa, USA.
639
Tarım İşletmeciliği
Karalar, F. 1996. Farklı Dönemlerde Yapılan Araştırma Sonuçlarına Göre İzmir Yöresinde Süt Sığırcılığ ı
İşletmelerindeki Yapısal Değişikliğin Ekomomik Açıdan Değerlendirilmesi ve Geleceğe Yönelik Öneriler.
Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 13 (1) 103-114. Tokat.
Karkacıer, O., 2001. Tarım Ekonomisi Alanına İlişkin Fonksiyonel Analizler ve Bu Analizlerden
Çıkartılabilecek Bazı Kantitatif Bulgular, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları No:49, Tokat.
Keskin, G. ve Dellal, İ. 2011. Trakya Bölgesinde Süt Sığırcılığı Üretim Faaliyetinde Brüt Kar Analizi. Kafkas
Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi 17 (2): 177-182
Kip, E. ve İşyar, Y., 1976. Basit ve Çoklu Regresyon Analizlerinin Zirai Ekonomi Problemlerine Uygu lanması,
Atatürk Üniversitesi Yayınları No:460, Atatürk Üniversitesi Basımevi, Erzurum.
Kopecek, p. 2002. Analysis of the yield milk effect on the economics of milk production Agric. Econ. 48 (10):
473–479
Koyubenbe, N. ve Özden, A. 2011. Süt Sığırcılığı İşletmelerinde Parametrik Etkinlik Ölçümü: İzmir İli Örneği.
ADÜ Ziraat Fakültesi Dergisi 8 (2) : 23 – 27
Oğuz, C. ve Mülayim, Ü., 1997. Konya’da Sözleşmeli Şekerpancarı Yetiştiren Tarım İşletmelerinin Ekonomik
Durumu, S.S. Konya Pancar Ekicileri Eğitim ve Sağlık Vakfı Yayınları, Konya
Özçelik,A., 1989. Ankara Şeker Fabrikası Civarındaki Şeker Pancarı Yetiştiren Tarım İşletmelerinde Şeker
Pancarı İle Buğday İçin Fiziki üretim Girdileri ve Üretimin Fonksiyonel Analizi A.Ü. Ziraat Fakultesi Ya yın
No:1113,Ankara.
Öztürk, D. ve Karkacıer, O. 2008. Süt Sığırcılığı Yapan İşletmelerin Ekonomik Analizi: Tokat İli Yeşilyurt
İlçesi Örneği. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 25 (1): 15 -22
Pandian, A.S.S., Shree, J.S., Raja M.B. ve Vetrivel,D. 2013. Efficiency of Resources Use in Urban Milk
Production in the State of Tamil Nadu, India. International Journal of Veterinary Science2 (4) 118-120
Poldaru, R., Roots, J. ve Viira, A.H. 2005. Estimating econometric model of average total milk cost: A support
vector machine regression approach. Economics and Rural Development 1 (1) 23-31
TÜİK, 2001. Genel Tarım Sayımı, DİE Yayınları, Ankara.
TÜİK, 2013. http://tuikapp.tuik.gov.tr/hayvancilikapp/hayvancilik.zul/ [Ulaşım:03.04.2014].
USK, 2013. Dünya ve Türkiye’de Süt Sektör İstatistikleri (2012). Ulusal Süt Konseyi. Activa TanıtımOrganizasyon, Mayıs 2013. Ankara. s.57
Venkatesh, P. ve Sangeetha, V. 2011. Milk Production and Resource Use Efficiency in Madurai District of
Tamil Nadu: An Economic Analysis. Journal of Community Mobilization and Sustainable Development Vol. 6(1),
25-30
Wieck, C. ve Heckelei,T. 2007. Determinants, differentiation, and development of short-term marginal costs
in dairy production: an empirical analysis for selected regions of the EU. Agricultural Economics 36: 203–220
Yamane, T. 2010. Temel Örnekleme Yöntemleri. Literatür Yayınları (çev. A. Esin), Istanbul, s. 528
Yılmaz, İ. Dağıstan, E., Koç, B. ve Özel, R. 2003. Hatay İlinde Projeli Ve Projesiz Süt Sığırcılığı Yapan
İşletmelerin Süt Sığırcılığı Üretim Faaliyetlerinin Ve Faktör Verimliliklerinin Analizi. Akdeniz Üniversitesi Ziraat
Fakültesi Dergisi 16(2)169-178
Zoral, K.Y. 1984. Üretim Fonksiyonları. Dokuz Eylül Üniversitesi, Mimarlık- Mühendislik Fakültesi Yayınları,
Yayın No: MM/END-84, EY 052, İzmir.
640