Bu araştırmada destekleme politikası araçlarından biri olan Türkiye Tarım Havzaları Üretim ve Destekleme Modeli kapsamındaki Yeşilırmak Tarım Havzası’nda yetiştirilen bazı tarım ürünlerinin arz duyarlılıkları belirlenmiştir. Araştırma dönemi 1995-2012 yıllarını kapsamaktadır. Havza bazında seçilen ürünlerin reel ve cari fiyatları, ekiliş alanı, üretim miktarı ve verimlerinin genel eğilimleri trend denklemleri ile belirlenmiştir. Ürünlere ait arz duyarlılıkları ise panel regresyon yöntemi ile belirlenmiştir. Bağımlı değişken olarak üretim miktarı ele alınmıştır. Modele dahil edilen bağımsız değişkenler; ilgili ürünün reel fiyatının bir gecikmeli değeri, rakip ürünün reel fiyatının bir gecikmeli değeri, destekleme politikası değişkeni, motorin fiyatları, yıllık sıcaklık ortalaması, yıllık ortalama yağış miktarı ve traktör sayısıdır. Panel regresyon sonuçlarına göre,  ilgili ürünlerin reel fiyatların bir gecikmeli değeri, yıllık yağış ortalaması, yıllık sıcaklık ortalaması ve havzadaki traktör sayısı tüm ürünler için istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Rakip ürünün etkisi, sadece ayçiçeğinde anlamlı bulunmuştur. Destekleme politikası, arpa, ayçiçeği ve nohut üretiminde anlamlı bulunmuştur. Araştırma sonuçlarına göre, fiyat faktörünün tarımsal üretimin planlanmasında dikkate alınması, teknolojik gelişmelerin tarımsal üretim boyutunda üretici ile buluşturulması, destekleme politikasının gerek uygulama açısından gerekse destekleme miktarı bakımından ulusal ve uluslararası dinamikler göz önünde bulundurarak reel anlamda üretime yansımasının sağlanması, üreticilerin geleneksel tutumlarının üretim deseni üzerindeki etkilerinin dikkate alınması öneriler olarak değerlendirilebilir.

In this research, supply response of some agricultural crops cultivated in Yeşilırmak Agricultural Basin of Turkey Agricultural Basins Product and Support Model which is one of the support policy instruments was determined. The research period included 1995-2012 years. The general trends of real price and current price, planting area, production quantity and yield of selected crops within the basin were determined by using trend equations. Supply response of crops was determined by the Panel Regression Method. Amount of production was dependent variable. The independent variables included in the model are one year lagged real price for relevant crop, one year lagged real price for competitive crop, support policy variable, diesel price, the average annual temperature, the average annual rainfall and number of tractors. According to Panel Regression results, one year lagged real prices for relevant crops, the average annual rainfall, the average annual temperature and number of tractors in basin were statistically significant for all crops. Impact of competitive crop was statistically significant only for sunflower. Support policy was statistically significant for barley, sunflower and pea. According to results of the research, it is suggested that price factor is considered in production planning, technological developments is brought together with producer in agricultural production size, support policies is revised again both in term of application and support quantity considering national and international dynamics and provided reflecting to product in real terms and impact on production patterns of traditional attitudes of producers is considered.