Providing about two million employments from textile to agriculture, cotton is an important and a strategic product for Turkey. Thus, support programs become critical and crucial for the cotton production. For cotton farmers, premium payments affecting the cost measures become vital next to the market prices. This study measures the technical efficiency of cotton production, incorporating support premium payments as one of the background variables to capture the effect of premiums on efficiency scores for cotton production using stochastic frontier model. The premium payments found to be the most important determinant of inefficiencies, and the results of our analysis suggest that premiums paid to farmers increase efficiency for cotton production. In addition, regional production was important explaining inefficiencies. Although three regions in Turkey did not behave parallel and showed different characteristics in production, efficiency gap between these regions is closed recently. © 2013 CEEUN

İnsanın var olduğu günden itibaren içinde olduğu tarım sektörünün en önemli faaliyetlerinden birisi hayvancılık, hayvancılık içerisinde de besi sığırcılığıdır. Bu çalışmanın amacı, Ankara ilinde besi sığırcılığı yapan tarım işletmelerinde bu hayvancılık faaliyetini etkileyen faktörleri analiz etmektedir. Çalışma, Ankara'da besi sığırcılığının yoğun olarak yapıldığı Çubuk, Akyurt ve Kazan ilçelerinde yürütülmüştür. Çalışmada kullanılan birincil veriler, örneğe giren 122 işletmede yüz yüze yapılan anketlerden elde edilmiştir. Yapılan analizlerde, Gelir Faktörü, Gelir-BBHB Faktörü, Arazi Faktörü, İşgücü Faktörüve Masraf Faktörü olmak üzere beş açıklayıcı faktör bulunmuştur. Gözlenen 26 adet değişken arasındaki varyansın %90'nı 5 adet birbirinden bağımsız ve daha az sayıdaki faktör denilen kümeler tarafından açıklanmaktadır. Birinci faktörün faktör yükleri ortalaması 0.8432 ve varyans değeri %35.73 olarak bulunurken, beşince faktörün faktör yükleri ortalaması 0.6316 ve varyans değeri ise %6.21 olarak elde edilmiştir.

Abstract:In the study, some important herbal agricultural products with respect to their production have been clustered, in addition to determining the most important or the best countries in terms of the production of certain herbal agricultural products by using the factor analysis. Th e FAO data set has been used in obtaining production of 30 agricultural products in 86 countries. 8 factors have been achieved by considering the Eigen values the numbers of which are greater than one. Each factor co ntains certain herbal agricultural products. First factor explains 40.51% of the total variation whilst the last factor explains only 3.89% of the total variability. 10 best countries for each factor have been revealed.