Uşak ilinde kuru koşullarda buğday üretimi yapan üreticilerin olası kuraklık sigortasını benimsemesinde etkili olan faktörlerin analizi

Bu araştırmada Uşak ilinde kuru koşullarda buğday üretimi yapan üreticilerin kuraklık riskinin sigortalanmasına istekli olup olmama durumlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi, tarım sigortası yaptırmayı etkileyen faktörlerin belirlenmesi, buğday üretiminde risk kaynakları ve bu riskler içinde kuraklık riskinin yerinin belirlenmesi, üreticilerin risklere karşı aldıkları önlemler ve bu önlemlerin içinde tarım sigortasının rolünün belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada kullanılan veriler 2013-2014 üretim dönemine ait olup, seçilmiş 75 tarım işletmesinden anket yoluyla elde edilmiştir. Bölgeye ait önemli ürünlerde riski ölçmek amacıyla değişim katsayısı ve tesadüfi değişim katsayısından yararlanılmış, üreticilerin kuraklık riskinin sigorta kapsamına alınmasına istekli olup-olmama durumunu etkileyen faktörler, yapay sinir ağları (YSA) ve logit model ile belirlenmiştir. Değişim katsayılarına göre buğdayda ve arpada verim dalgalanmasının, nohutta fiyat ve gelir dalgalanmasının diğer ürünlere göre daha şiddetli olduğu belirlenmiştir. YSA'nın ve logit modelin sonuçları birlikte değerlendirildiğinde kuraklık riskinin sigortalanmasına isteklilik durumunu tarım sigortası hakkında bilgi düzeyi ve hayvancılık faaliyetine yer vermenin pozitif yönde, kredi kullanma durumunun ise negatif yönde etkilediği belirlenmiştir. İki model karşılaştırıldığında YSA'nın logit modele göre daha yüksek R2 değeri (düzeltilmiş belirleme katsayısı) ve düşük hata oranına (ortalama mutlak yüzde hata) sahip olduğu belirlenmiştir.

This study aims to determine the factors affecting the adaptation of possible drought insurance of wheat producers in Uşak Province, sources of risks in wheat production and the importance of drought risk in wheat production, the mitigation measures taken against risks and the importance of crop insurance among these strategies. The data used in the research is obtained through face to face survey from 75 wheat producing farms in 2013-2014 production period. Coefficient of variation and coefficient of random variation were used for measuring risk for important crops in the research area. Artificial Neural Networks (ANN) and logit model were used to determine factors affecting the adaptation of drought insurance. Variation measurements estimated for important crops grown in Uşak province showed that the yield fluctation is more severe for wheat and barley, but price and income fluctations are more severe for gram. Both ANN and logit model results have shown that knowledge about agricultural insurance and livestock farming had positive effect, while using credit had negative effect on farmers' probability of adapting drought insurance. ANN has high value of R2 (coefficient of determination) and low error rate (Mean Absolute Percentage Error) compared to the results of logit model.