Fındık Üretimi Yapan İşletmelerin Tarım Sigortası Yaptırmaya Karar Verme Sürecinde Etkili Olan Faktörlerin Logit Regresyon Analizi ile Tahminlemesi: Düzce İli Örneği#

Bu araştırma, fındık üretiminin yoğun olarak yapıldığı Düzce iline bağlı tüm ilçelerde, fındık üreticilerinin tarım sigortası yaptırmaya karar verme sürecinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi amacıyla yapılmıştır. Düzce il merkezi ve 7 ilçede fındık üretimi ile iştigal eden 96’sı tarım sigortası yaptıran, 223’ü ise tarım sigortası yaptırmayan olmak üzere basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilen toplam 319 üretici ile 2016 yılında sahada yüz yüze görüşmek suretiyle anket çalışması gerçekleştirilmiştir. Anket sonucu elde edilen verilerle ilgili yapılan istatistiksel analizde lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Araştırmada, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayabilmek için mümkün olduğunca en az değişken kullanılarak en yüksek uyum gösterebilecek model kurulmuştur. Kurulan modelde bağımlı değişken olarak tarım sigortası yaptırma/yaptırmama, bağımsız değişkenler olarak da üreticilerin bireysel özellikleri, işletme özellikleri ve bilgi kaynaklarına olan yaklaşımları ele alınmıştır. Her grup için ayrı ayrı analizler yapılmıştır. Analizler sonucunda istatistiksel olarak 15 değişken anlamlı çıkmıştır. Lojistik regresyon analizi sonucu hane halkı sayısı, aylık gelir, fındık arazisi miktarı, ortakçılık/yarıcılık, afet zararı, devlet yardımından faydalanma, sigorta bilgisi ve sigorta eğitim isteğinin üreticilerin tarım sigortası yaptırmaya karar vermelerinde etkili olan en önemli faktörler olduğu belirlenmiştir.

Estimation of the Factors that are Effective in the Decision Process of the Hazelnut Producers who Make Hazelnut in the City of Düzce by Making Use of Logit Regression Analysis

This research was carried out in order to determine the factors which are effective in determining the hazelnut producers' decision to have agricultural insurance in all the districts of Duzce province, where hazelnut production is widespread. At total of 319 farmers selected by simple random sampling method, 96 of which had agricultural insurance and 223 of which didn't have agricultural insurance, there interviewed by face-to-face in 2016. Logistic regression method was used in the statistical analysis related to the results obtained from the questionnaire. In the study, a model was set up that can best comply with as few variables as possible in order to identify the relationship between dependent and independent variables. In the model, independent variables are individual characteristics, business characteristics, information sources and approaches to agricultural insurance. As a result of logistic regression analysis for 15 variables with statistically significant results: household, monthly income, hazelnut land, share holders, natural disasters, grant, insurance information and education are the most important factors that are effective in making agricultural insurance.

PDF

___

Agresti A. 2002. Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons. Albayrak, AS. 2006. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayınları, Ankara.
Anonim 2016a. Faaliyet Raporu. Tarım ve Orman Bakanlığı Düzce İl Müdürlüğü.
Anonim 2016b. Tarım Sigortası Poliçe Verileri. Tarım ve Orman Bakanlığı Düzce İl Müdürlüğü.
Anonim 2017. Sunum. TARSİM. Erişim Adresi: https://web.tarsim.gov.tr. [Erişim: 21.02.2017]
Baş M, Çakmak Z. 2010. Gri İlişkisel Analiz ve Lojistik Regresyon Analizi ile İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Belirlenmesi ve Bir Uygulama. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Eskişehir.
Bozkurt B. 2011. Kredi ve Yurtlar Kurumunda Kalan Öğrencilerin Memnuniyet Derecelerinin Lojistik Regresyon Yöntemi ile Araştırılması: Edirne İli Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Edirne.
Field A. 2005. Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage.
Gujarati ND. 1995. Econometric Analysis. Mc-Graw Hill, Third Edition, USA.
Gül Yavuz G. 2010. Polatlı İlçesinde Üreticilerin Tarım Sigortası Yaptırmaya Karar Verme Sürecinde Etkili Olan Faktörlerin Analizi. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Güngör M. 2006. Türkiye'de Tarım Sigortası Uygulamaları ve Devlet Destekli Tarım Sigortası. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi, Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü, Sigortacılık Anabilim Dalı, İstanbul.
Hosmer DW, Lemeshow S. 2000. Applied Logistic Regression. John Wiley and Sons, New York.
İkikat TE. 2004. Erzurum Merkez İlçe Köylerindeki Çiftçilerin Tarım Sigortası ile İlgili Eğilimleri Üzerine Bir Araştırma. Yüksek Lisans Tezi, Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.
İkikat TE. 2011a. Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 42(2): 153-157, Erzurum.
İkikat TE. 2011b. Erzurum, Erzincan ve Bayburt İllerinde (TRA I Bölgesi) Çiftçilerin Riske Karşı Tutumları ve Olası Sigorta Primlerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Doktora Tezi, Erzurum.
İpekcioğlu Ş, Işgın T, Monis T, Saner G, Bilgiç A. 2010. Güneydoğu Anadolu Bölgesinde Devlet Destekli Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İstekliliğinin Belirlenmesi. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi, 22-24 Eylül, Şanlıurfa.
Kartalkanat A. 2006. Ziraat ile İlgili Çalışmalarda Elde Edilen Kategorik Verilere İki Seviyeli Lojistik Regresyon Analizinin Uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006, Van.
Kleinbaum DG. 1994. Logistic Regression: A Self-learning Text. Springer-Verlag, New York.
Menard SW. 2002. Applied Logistic Regression Analysis. Sage Publications.
Tüzüntürk S. 2007. Ekonometri Bölümü Mezunlarının Çalışma Hayatına Girişi: Deneysel Bir Alan Çalışması. 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, s.18, Bildiri, Malatya.
Yazıcıoğlu Y, Erdoğan S. 2004. SPSS Uygulamalı Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Detay Yayıncılık, Ankara.