DÜNYADA VE TÜRKİYE’DE TARIM VE GIDA ÜRÜNLERİNDE ARZ VE TALEP YÖNLÜ DEĞİŞMELER VE ETKİLERİ Dilek ŞİMŞEK T.C. ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÜNYADA VE TÜRKİYE’DE TARIM VE GIDA ÜRÜNLERİNDE ARZ VE TALEP YÖNLÜ DEĞİŞMELER VE ETKİLERİ Dilek ŞİMŞEK Doç. Dr. Serkan GÜRLÜK (Danışman) YÜKSEK LİSANS TEZİ TARIM EKONOMİSİ ANABİLİM DALI BURSA - 2012 Her Hakkı Saklıdır TEZ ONAYI Dilek ŞİMŞEK tarafından hazırlanan “Dünyada ve Türkiye’de Tarım ve Gıda Ürünlerinde Arz Talep Yönlü Değişimler ve Etkileri” adlı tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından oy birliği/oy çokluğu ile Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bitki Koruma Anabilim Dalı’nda YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak kabul edilmiştir. Danışman : Doç. Dr. Serkan GÜRLÜK Başkan : Doç. Dr. Serkan GÜRLÜK İmza: Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı Üye : …………………………..……. İmza: ………………………………… ………………………………… Üye : ……………………………… İmza: Yukarıdaki sonucu onaylarım Prof. Dr. Kadri Arslan Enstitü Müdürü ../../2012 U.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, tez yazım kurallarına uygun olarak hazırladığım bu tez çalışmasında;  tez içindeki bütün bilgi ve belgeleri akademik kurallar çerçevesinde elde ettiğimi,  görsel, işitsel ve yazılı tüm bilgi ve sonuçları bilimsel ahlak kurallarına uygun olarak sunduğumu,  başkalarının eserlerinden yararlanılması durumunda ilgili eserlere bilimsel normlara uygun olarak atıfta bulunduğumu,  atıfta bulunduğum eserlerin tümünü kaynak olarak gösterdiğimi,  kullanılan verilerde herhangi bir tahrifat yapmadığımı  ve bu tezin herhangi bir bölümünü bu üniversite veya başka bir üniversitede başka bir tez çalışması olarak sunmadığımı beyan ederim. ../../2012 İmza Dilek ŞİMŞEK İÇİNDEKİLER Sayfa No ÖZET ................................................................................................................................. i ABSTRACT.....................................................................................................................iii SİMGE VE KISALTMALAR DİZİNİ ............................................................................. v ÇİZELGE VE ŞEKİLLER DİZİNİ ................................................................................vii 1.GİRİŞ ............................................................................................................................ 1 2.MATERYAL VE YÖNTEM........................................................................................ 4 2.1.Materyal ................................................................................................................ 4 2.2.Yöntem.................................................................................................................. 4 3. KAYNAK ARAŞTIRMASI ...................................................................................... 12 4. DÜNYA TARIM ve GIDA PİYASALARINDA ARZ ve TALEP YÖNLÜ GELİŞMELER, POLİTİKALAR .................................................................................. 17 4.1.Tahıllar ................................................................................................................. 17 4.1.1. Buğday ..................................................................................................... 17 4.1.2. Mısır ......................................................................................................... 29 4.1.3. Arpa.......................................................................................................... 40 4.1.4. Çavdar ...................................................................................................... 48 4.1.5. Yulaf......................................................................................................... 51 4.1.6. Pirinç ....................................................................................................... 54 4.2. Yağlı Tohumlar ................................................................................................... 61 4.2.1. Ayçiçeği ................................................................................................... 61 4.2.2. Soya Fasülyesi.......................................................................................... 67 4.3. Şekerpancarı ve Şeker Kamışı ............................................................................ 72 4.3.1. Şeker Pancarı.............................................................................................72 4.3.2. Şeker Kamışı .............................................................................................77 4.4. Et Ürünleri............................................................................................................82 4.4.1. Kırmızı Et..................................................................................................82 4.4.2. Beyaz Et ....................................................................................................87 4.5. Süt Ürünleri.........................................................................................................92 5. TÜRKİYE’DE TARIM ve GIDA PİYASALARINDA ARZ ve TALEP YÖNLÜ GELİŞMELER, POLİTİKALAR ...................................................................................95 5.1.Tahıllar .................................................................................................................. 95 5.2. Yağlı Tohumlar ....................................................................................................99 5.3. Şeker Pancarı ve Şeker Kamışı .........................................................................100 5.4. Et Ürünleri .........................................................................................................101 5.5. Süt Ürünleri........................................................................................................103 6. DÜNYA’DA ve TÜRKİYE’DE TARIM ve GIDA PİYASALARINDA GELECEK ÖNGÖRÜLERİ ve TÜRKİYE İÇİN POLİTİKA ÖNERİLERİ...................................104 6.1. Dünyada Tarım ve Gıda Piyasalarında Gelecek Öngörüleri............................. 104 6.1.1. Buğday .....................................................................................................104 6.1.2. Ayçiçeği ...................................................................................................113 6.1.3. Şeker Pancarı............................................................................................117 6.1.4. Kırmızı Et.................................................................................................122 6.1.5. Süt ...........................................................................................................130 6.2. Türkiye’de Tarım ve Gıda Piyasalarında Gelecek Öngörüleri .........................133 6.2.1. Buğday .....................................................................................................133 6.2.2. Ayçiçeği ...................................................................................................137 6.2.3. Şeker Pancarı............................................................................................140 6.2.4. Kırmızı Et.................................................................................................144 6.2.5. Süt ...........................................................................................................148 7. TARTIŞMA ..............................................................................................................152 8. SONUÇ .....................................................................................................................160 EKLER.......................................................................................................................... 164 Ek-1..................................................................................................................... 165 Ek-2..................................................................................................................... 170 Ek-3..................................................................................................................... 174 Ek-4..................................................................................................................... 178 Ek-5..................................................................................................................... 187 Ek-6..................................................................................................................... 196 Ek-7..................................................................................................................... 213 Ek-8..................................................................................................................... 226 Ek-9..................................................................................................................... 236 KAYNAKLAR .............................................................................................................237 ÖZGEÇMİŞ .................................................................................................................. 241 TEŞEKKÜR.................................................................................................................. 242 ÖZET Yüksek Lisans Tezi DÜNYADA VE TÜRKİYE’DE TARIM VE GIDA ÜRÜNLERİNİN ARZ VE TALEP YÖNLÜ DEĞİŞİMLERİ VE ETKİLERİ Dilek ŞİMŞEK Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı Danışman: Doç. Dr. Serkan GÜRLÜK Günümüzde 925 milyon insanın halen yetersiz beslendiği bir dünyada, gıda arz ve talebi konusu oldukça önem kazanmaktadır. İnsanlık bir yanda açlık ve yetersiz beslenme sorunlarıyla savaşırken, diğer yanda dünyanın bazı bölgelerinde obezite sorunları da mevcuttur. Arz ve talebin, dünya kaynaklarının farklı coğrafyalarda farklı dağılması sebebiyle dünyanın çeşitli bölgelerinde dengesiz olması ve sadece birkaç ülkenin dünya tarım ürünleri ticaretinde söz sahibi olabilmesi sorunları daha da arttırmaktadır. Bu araştırmanın amacı çeşitli tarımsal mal gruplarında geçmiş arz ve talep trendlerini dikkate alarak geleceğe yönelik öngörüler yapmaktır. Bu sayede hemen her bölgede ciddi beslenme sorunları yaşayan ülkelerin üretim ve tüketim eğilimleri hakkında bilgi sahibi olunabilecektir. Bu kapsamda tarım ve gıda ürünlerinin arz, talep ve dış ticaret durumları seçilmiş ülkeler ve dünya genelinde ele alınmış; bazı önemli ürün gruplarında gelecek öngörüleri analiz edilmiştir. Gelecek öngörüsü yapılan ürünlerin seçiminde, genel olarak belirli bir nüfusu ilgilendiriyor olması ve bulunduğu mal grubu içerisinde stratejik bir öneme sahip olması gibi parametreler dikkate alınmıştır. Buna göre; gelecek öngörüsü yapılan ürünler buğday, ayçiçeği, şeker pancarı, kırmızı et ve süttür. Analiz aracı olarak zaman serisi modellerinden ardışık bağlanımlı, bütünleşik-hareketli ortalama metodu kullanılmıştır. Genel olarak veri setleri 1961 yılında başlayarak gelecek 10 yıllık trendler elde edilmiştir. Sonuçlara göre, gelecek 10 yılda dünya genelinde sorun yaşanabilecek ürünler buğday, şeker pancarı, süt ve kırmızı ettir. Özellikle tarım ürünlerinden enerji üretimi konularının gelişmiş ülkelerden gelişmekte olan ülkelere doğru i yayılması ve gelişmekte olan ülkelerin beslenme alışkanlıklarının et ve ete dayalı ürünlerden oluşmaya başlaması, sorunları daha da arttıracağı beklenmektedir. Ülkemizde ise öngörüsü yapılan her üründe sorun yaşanacağı söylenebilir. Ancak kırmızı et ve süt ürünlerinde arz ve talep dengesizliği diğer ürünlerden daha fazladır. Bu bağlamda ilgili politikaların öncelikle bu ürünlerde yoğunlaşması araştırma sonucunda ortaya çıkan bir durumdur. Anahtar Kelimeler: Zaman serisi analizi, ardışık bağlanımlı modeller, gıda arzı, gıda talebi, dünya gıda ticareti, tahıllar, yağlı tohumlar, endüstriyel tarım ürünleri, et ürünleri 2012, xii + 243 sayfa. ii ABSTRACT Master Thesis THE CHANGES AND EFFECTS OF THE SUPPLY AND DEMAND IN AGRICULTURAL AND FOOD PRODUCTS IN THE WORLD AND TURKEY Dilek ŞİMŞEK Uludağ University Graduate School of Natural And Applied Sciences Department of Agricultural Economics Advisor: Associated Prof. Dr. Serkan GÜRLÜK Today, world food supply and demand become very important in the world where there are still 925 million people are exposed malnutrition. Humanity is fighting hunger and malnutrition, on the other hand, there are obesity problems are also available in some regions of the world. Supply and demand, due to the collapse of world resources in different regions of the world is unbalanced and only a few countries have a voice in the world trade in agricultural products increases even more problems. The aim of this study is to make predictions for future with taking into account the previous supply and demand trends in the various agricultural commodity groups. Thus, it’s learned production and consumption trends of countries which are experiencing serious nutritional problems in almost every area. In this context, agricultural and food products, supply, demand and foreign trade situation in selected countries and the world is discussed, and some future prospects in major product groups have been analyzed. In general, the prediction of the future selection of the products has been taken into account such parameters like being relevant to a specific population group and being in the strategic importance in the goods. Thus, future prediction of the products is wheat, sunflower, sugar beet, red meat and milk. In this study, auto-regressive, integrated-moving average method is used as analysis of time-series models. Generally, the data set consist of the years between 1961 and 2010, and future trends were derived from that data set. According to the results, the products that will iii be come across the problems in the world wide in the next 10 years are wheat products, sugar beet, milk and red meat. Especially, the problems in all products are expected to occur because of spreading in issues of energy production from agricultural products from developed countries towards developing countries and spreading of meat and meat-based diet products in developing countries, in our country, each product for which is made the prediction can be said to experience a problem. According to this study, the related policies can be primarily concentrated on these products. Keywords: Time series analysis, autoregressive integrated models, food supply, food demand, world food trade, cereals, oil seeds, industrial productions, meat productions 2012, xii + 243 pages. iv SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ Simgeler Açıklamalar Kg Kilogram da Dekar % Yüzde Kısaltmalar Açıklamalar (AB) Ardışık Bağlanımlı Süreç AB Avrupa Birliği (ABHO) Ardışık Bağlanımlı-Hareketli Ortalama Süreci (ABBHO) Ardışık Bağlanımlı, Bütünleşik-Hareketli Ortalama Süreci ABD Amerika Birleşik Devletleri CRS Girdiye Yönelik Ölçeğe Göre Sabit Getiri Modeli DTÖ Dünya Ticaret Örgütü FAO Uluslar arası Gıda ve Tarım Organizasyonu GATT Gümrük Tarifeleri ve Ticaret Genel Antlaşması GARCH Genelleştirilmiş Otoregressif Koşullu Değişen Varyans (HO) Hareketli Ortalama Süreci NBS Nişasta Bazlı Şekerler OECD Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı OTP Ortak Tarım Politikası PANKOBİRLİK Pancar Ekicileri Kooperatifleri Birliği TEAE Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü v TŞFAŞ Türkiye Şeker Fabrikaları Anonim Şirketi VZA Veri Zarflama Analizi VRS Girdiye Yönelik Ölçeğe Göre Değişken Getiri Modeli USDA Amerikan Tarım Bakanlığı IGC Uluslararası Hububat Konseyi TMO Toprak Mahsulleri Ofisi A.Ş. TUİK Türkiye İstatistik Kurumu YTL Yeni Türk Lirası vi ÇİZELGELER VE ŞEKİLLER DİZİNİ Çizelgeler Sayfa No Çizelge 4.1. Dünya Buğday Üretiminde Lider Olan Ülkeler (ton) ................................18 Çizelge 4.1. Dünya Buğday Üretiminde Lider Olan Ülkeler (ton) (devam) ..................19 Çizelge 4.2. Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Buğday Verimleri (kg/dekar) (1999–2009 ortalaması) ......................................................................................................................22 Çizelge 4.3. Dünya Buğday Tüketiminde Seçilmiş Ülkelerde Ülke İçine Sunulan Miktarlar (1999–2010) ...................................................................................................................23 Çizelge 4.4. Seçilmiş Ülkelerde ve Dünyada İnsan Beslenmesi İçin Ayrılan Buğdayın Tüketim Hızı (1999–2007 yılları ortalama değerler) .....................................................25 Çizelge 4.5. Dünya Buğday İhracatında Başlıca İhracatçı Ülkeler ve Dünya İhracatından Aldıkları Paylar (ton) (%) ...............................................................................................27 Çizelge 4.6. Dünya Buğday İthalatında Başlıca İthalatçı Ülkeler (ton) .........................28 Çizelge 4.7. Dünya Mısır Üretiminde Lider Olan Ülkeler (ton) ....................................30 Çizelge 4.7. Dünya Mısır Üretiminde Lider Olan Ülkeler (ton) (devam) .....................31 Çizelge 4.8. Dünya Mısır Ekim Alanları (Hektar) .........................................................32 Çizelge 4.8. Dünya Mısır Ekim Alanları (Hektar) (devam) ...........................................33 Çizelge 4.9. Dünya Mısır Tüketiminde Yurtiçine Ayrılan Tüketim Değerleri (Ton) ....34 Çizelge 4.10. Dünya Mısır Tüketiminde Diğer Tüketim Değerleri (Ton) .....................35 Çizelge 4.11. Dünya Mısır İhracatında Lider Ülkeler (Ton) .........................................37 Çizelge 4.11. Dünya Mısır İhracatında Lider Ülkeler (Ton) (devam) ...........................38 Çizelge 4.12. Dünya Mısır İthalatı ve Başlıca İthalatçı Ülkeler (Ton) ..........................39 Çizelge 4.13.Dünya Arpa Üretiminde Başlıca Ülkeler ve Üretim Miktarları (Ton) .....41 Çizelge 4.14. Dünya Arpa Tüketiminde Başlıca Ülkeler (Yurtiçi tüketimler) (Ton) ....43 vii Çizelge 4.15. Dünya Arpa İhracatları ve Başlıca İhracatçı Ülkeler (Ton)......................45 Çizelge 4.16. Dünya Arpa İthalatları ve Başlıca İthalatçı Ülkeler (Ton)........................47 Çizelge 4.17. Dünyada Çavdar Üretiminde Başlıca Ülkeler (Ton) ................................49 Çizelge 4.18. Dünyada Çavdar Tüketiminde Başlıca Ülkeler (Ton) ..............................50 Çizelge 4.19. Dünyada Yulaf Üretiminde Başlıca Ülkeler (Ton)...................................52 Çizelge 4.20. Dünyada Yulaf Tüketiminde Başlıca Ülkeler (Ton).................................53 Çizelge 4.21. Dünyada Çeltik Üretiminde Başlıca Ülkeler (Ton) .................................55 Çizelge 4.22. Dünya Çeltik Tüketiminde Başlıca Ülkeler (Ton) ...................................56 Çizelge 4.23. Dünya Pirinç İhracatında Başlıca Ülkeler (Ton) ....................................59 Çizelge 4.24. Dünya Pirinç İthalatında Başlıca Ülkeler (Ton) ......................................60 Çizelge 4.25. Dünya Ayçiçeği Üretiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ...........................63 Çizelge 4.26. Dünya Ayçiçeği Tüketiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ........................64 Çizelge 4.27. Dünya Ayçiçeği İthalatında Lider Olan Ülkeler (Ton) ............................65 Çizelge 4.28. Dünya Ayçiçeği İhracatında Lider Olan Ülkeler ......................................66 Çizelge 4.29. Dünya Soya Fasülyesi Üretiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) .................68 Çizelge 4.30. Dünya Soya Fasülyesi Tüketiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ...............69 Çizelge 4.31. Dünya Soya Fasülyesi İhracatında Lider Olan Ülkeler (Ton) .................70 Çizelge 4.32. Dünya Soya Fasülyesi İthalatında Lider Olan Ülkeler (Ton) ..................71 Çizelge 4.33. Dünya Şekerpancarı Üretiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ....................74 Çizelge 4.34. Dünya Şekerpancarı Tüketiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ..................75 Çizelge 4.35. Dünya Şekerpancarı İhracatında Önemli Ülkelerin İhracat Miktarları (Ton). .........................................................................................................................................76 viii Çizelge 4.36. Dünya Şekerpancarı İthalatında Önemli Ülkelerin İthalat Miktarları (Ton).. .........................................................................................................................................76 Çizelge 4.37. Dünya Şekerkamışı Üretiminde Önemli Ülkelerin Üretim Miktarları (Ton).. ………………………………………………………………………………………….79 Çizelge 4.38. Dünya Şekerkamışı Tüketiminde Lider Olan Ülkeler (Ton) ......……….80 Çizelge 4.39. Dünya Şekerkamışı İhracatında Önemli Ülkelerin İhracat Miktarları (Ton)... .........................................................................................................................................81 Çizelge 4.40. Dünya Şekerkamışı İthalatında Önemli Ülkelerin İthalat Miktarları (Ton) .. .........................................................................................................................................81 Çizelge 4.41. Dünya Kırmızı Et Üretiminde Lider Ülkeler (Büyükbaş ve küçükbaş hayvan üretimleri) (Ton) .............................................................................................................83 Çizelge 4.42. Dünya Kırmızı Et Tüketiminde Lider Ülkeler (Büyükbaş ve küçükbaş hayvan üretimleri) (Ton) .............................................................................................................84 Çizelge 4.43. Dünya Kırmızı Et İhracatında Lider Ülkeler (Ton) .................................85 Çizelge 4.44. Dünya Kırmızı Et İthalatında Lider Ülkeler (Ton) ..................................86 Çizelge 4.45. Dünya Kanatlı Et Üretiminde En Fazla Üretim Yapan Ülkeler (Ton) ....88 Çizelge 4.46. Dünya Kanatlı Et Tüketiminde En Fazla Tüketim Yapan Ülkeler (Ton)..89 Çizelge 4.47. Dünya Kanatlı Et İhracatında En Fazla İhracat Yapan Ülkeler (Ton) .....90 Çizelge 4.48. Dünya Kanatlı Et İthalatında En Fazla İthalat Yapan Ülkeler (Ton) .......91 Çizelge 4.49. Dünya Süt Üretiminde Başlıca Ülkeler (Ton) .........................................93 Çizelge 4.50. Dünya Toplam Süt Tüketiminde Başlıca Ülkeler (Ton) ..........................94 ix ŞEKİLLER DİZİNİ Şekiller Sayfa No Şekil 2.1. Bir Zaman Serisine Ait Korelogram ................................................................7 Şekil 4.1. Dünya Buğday Üretiminde Önemli Ülkeler ..................................................20 Şekil 4.2.Dünya Buğday Ekilişlerinde Önemli Payı Olan Ülkeler .................................21 Şekil 4.3. Seçilmiş Ülkelerde Yurtiçine Sunulan Buğday Tüketim Oranları .................23 Şekil 4.4. Dünya Mısır Üretimi ve Önemli Ülkelerin Payları (2008/09 dönemi) ..........31 Şekil 4.5. Dünya Mısır İhracatında Başlıca Ülkeler (2009/10 dönemi) .........................37 Şekil 4.6. Dünya Mısır İthalatında Başlıca Ülkeler ve Aldıkları Paylar (2009/10 dönemi).. .........................................................................................................................................40 Şekil 4.7. Dünya Arpa Üretiminde Başlıca Ülkeler ve Üretimden Aldıkları Paylar (2009/2010) ....................................................................................................................42 Şekil 4.8. Dünya Arpa Tüketimi ve Ülkelerin Aldıkları Paylar (2009/2010 dönemi) ...44 Şekil 4.9. Dünya Arpa İhracatçısı Ülkeler ve Dünya İhracatından Aldıkları Paylar .....46 Şekil 4. 10. Dünya Arpa İthalatçısı Ülkeler ve Dünya İthalatından Aldıkları Paylar (2008/2009) ....................................................................................................................47 Şekil 4.11. Dünya Çeltik Dahili Tüketiminden Ülkelerin Aldıkları Paylar (2007/08) .57 Şekil 4.12. Dünya Pirinç İhracatından Ülkelerin Aldıkları Paylar (2008/09) ................58 Şekil 4.13. Dünya Pirinç İthalatından Ülkelerin Aldıkları Paylar (2008/09) .................58 Şekil 6.1. Dünya Buğday Üretim Öngörüsü .................................................................105 Şekil 6.2. Buğday Üretiminde En Fazla Üretimi Gerçekleştiren Ülkelerin Buğday Üretim Öngörüleri .....................................................................................................................108 Şekil 6.3. Dünya Buğday Tüketimi Öngörüsü ..............................................................109 x Şekil 6.4. Buğday Tüketiminde En Fazla Tüketimi Gerçekleştiren Ülkelerin Buğday Tüketim Öngörüleri.......................................................................................................111 Şekil 6. 5. Kişi Başına Düşen Buğday Tüketim Miktarları En Fazla Olan Ülkelerin Öngörüleri .....................................................................................................................112 Şekil 6. 6. Dünyada ve Seçilmiş Ülkelerde Ayçiçeği Üretim Öngörüsü ......................115 Şekil 6.7. Ayçiçeği Tüketiminde En Fazla Tüketimi Gerçekleştiren Ülkelerin Dahili Tüketim Öngörüleri.......................................................................................................117 Şekil 6. 8. Dünyada Şeker Pancarı Üretiminde Başlıca Ülkeler ve Dünya Üretimi Öngörüsü .......................................................................................................................................120 Şekil 6. 9. Dünyada Şeker Pancarı Dâhili Tüketiminde Başlıca Ülkeler ve Dünya Dâhili Tüketim Öngörüsü ........................................................................................................121 Şekil 6.10. Dünya ve Az Gelişmiş Ülkeler Kırmızı Et Üretimi Öngörüsü ...................125 Şekil 6.11. Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Kırmızı Et Üretimi Öngörüsü ......................126 Şekil 6.12 Dünyada ve Seçilmiş Bölgelerde Kırmızı Et Tüketimi Öngörüsü...............127 Şekil 6.13. Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Kırmızı Et Tüketimi Öngörüsü ...................128 Şekil 6.14. Rusya ve Hindistan ülkeleri kanatlı eti tüketimi öngörüsü ........................129 Şekil 6.15. Dünyada ve Seçilmiş Bölge ve Ülkelerde Süt Üretimi Öngörüsü………...131 Şekil 6.16. Dünyada ve Seçilmiş Bölge ve Ülkelerde Sür Üretimi Öngörüsü..............132 Şekil 6.17. Türkiye’de ve Seçilmiş Ülkelerde Buğday Üretim Öngörüleri ..................135 Şekil 6.18. Türkiye’de ve Seçilmiş Ülkelerde Kişi Başına Düşen Buğday Tüketim Öngörüleri ....................................................................................................................136 Şekil 6.19. Dünya, Türkiye ve Seçilmiş Ülkelerde Ayçiçek Üretim Öngörüleri..........138 Şekil 6.20. Türkiye ve Seçilmiş Ülkelerde Ayçiçeği Dâhili Tüketim Öngörüleri ........139 Şekil 6.21. Türkiye ve Seçilmiş Ülkelerde Şeker Pancarı Üretim Öngörüleri .............142 Şekil 6.22. Türkiye ve Seçilmiş Ülkelerde Şeker Pancarı Dâhili Tüketim Öngörüleri 143 xi Şekil 6.23. Türkiye ve Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Kırmızı Et Üretimi ....................146 Şekil 6.24. Türkiye’de Kırmızı Et Üretimi ve Tüketimi Öngörüsü ..............................147 Şekil 6.25. Türkiye’de ve Seçilmiş Dünya Ülkelerinde Süt Üretimi Öngörüleri .........149 Şekil 6.26. Türkiye’de ve Seçilmiş Dünya Ülkelerinde Süt Tüketimi Öngörüleri .......150 Şekil 6.27. Türkiye’de Süt Üretimi ve Tüketimi Öngörüleri (1961-2020) ..................151 Şekil 7.1. Az Gelişmiş Ülkelerin Dış Ticaret Dengeleri ...............................................158 xii 1.GİRİŞ Günümüz dünyası, ekonomik krizler, iklim değişikliği, çevre kirliliği, yüksek enerji fiyatları, su sorunları, fosil yakıtların tükenmesi ve benzeri pek çok problemle mücadelesini sürdürürken; insanoğlunun beslenme sorunlarını henüz çözememiş olması ve giderek artan açlık sorunu yukarıda bahsedilen sorunları gölgede bırakmaktadır. Zira beslenme, insanoğlunun en temel ihtiyacı durumundadır. Bundan 15 yıl önce, 1995 yılında Dünya Gıda Zirvesi’nde yayınlanan Roma Deklarasyonu’nda açlık sorununun 2015 yılına kadar yarı yarıya düşürülmesi hedefi koyulmuştur. 2000 yılına gelindiğinde yine Birleşmiş Milletlerin Milenyum Zirvesi’nde açlık ve yoksulluk sorununun yarı yarıya düşürülmesi Milenyum Kalkınma Hedefi olarak belirlenmiştir. Ancak 2010 yılında dünyada kronik açlık sorunuyla karşı karşıya olanların sayısının FAO tarafından 925 milyon olarak açıklanması da sorunun ciddiyetinin anlaşılması bakımından oldukça önemlidir (Anonim, 2010). Yaklaşık bir milyar kişinin kronik açlık sorunu yaşadığı, iki milyar kişinin de yetersiz ve dengesiz beslendiği bir dünyada diğer sorunların öneminden bahsetmek oldukça güçtür. Gerçektende dünyanın belirli bölgeleri (Sahra-altı Afrika Ülkeleri) açlık sorunlarıyla uğraşırken, gelişmiş ülkelerin pek çoğu (Amerika Birleşik Devletleri) obezite ve kalp sağlığı sorunları ile karşı karşıyadır. Bu sorunlar dünya kaynaklarının dağılım sorununu işaret etmektedir. Dünya kaynaklarının her coğrafyada aynı oranda dağılmamış olması, ülkelerin farklı ekonomik geçmişlere ve kalkınma düzeylerine sahip olmasına neden olmaktadır. Dünyanın bir bölgesinde su kıtlığı önemli bir sorun iken; bir diğer bölgesine düşen aşırı yağışlar ürün kayıplarına yol açabilmektedir. Bazı ülkeler uluslararası ticaret yollarına yakın iken bazıları değildir. Bazı bölgelerde ise aşırı sıcaklar oldukça önemli bir sorundur. Tüm bunlar dünya gıda arz ve talebinin değişik coğrafyalarda değişik miktarlarda olmasına neden olmaktadır. Ancak hemen her ülke kendi dâhili gıda tüketim miktarının belirli bir düzeyde olmasını istemektedir. Başlıca tahıllar olmak üzere, önemli protein kaynağı kırmızı et ve kanatlı eti üretimi ve tüketimi oldukça önemlidir. 1 Tarım teknolojilerinin gelişimi ile dünya gıda arzı belirli oranlarda arttırılabilmiş olsa da kişi başına düşen tüketim miktarlarında beklenen başarı elde edilememiştir. Artan nüfusun değişen tüketim alışkanlıkları, doğal kaynaklar üzerindeki artan baskılar, artan enerji ihtiyacı, sorunları daha da arttırmaktadır. Ancak günümüzde temel tarımsal ürünlerden enerji üretilebilmekte, insan tüketimi için kullanılabilecek ürünler hayvan beslemede besin karışımlarına katılabilmekte, tarımsal ürünlerin alım-satımı global borsalarda tarımla hiç ilişkisi olmayan kişi ya da gruplar tarafından elektronik ortamda yapılabilmektedir. Küreselleşmeyle birlikte gelişen uluslararası ticaret sayesinde, çok uzak bölgelerde yetiştirilebilen tarımsal ürünler bir başka ülkedeki gıda açığı sorununu çözebilmekte ancak bir ülkede ortaya çıkan ekonomik kriz, birbirleriyle ticaret halinde olan tüm ülkeleri derinden ve çok çabuk bir şekilde etkileyebilmektedir. Ancak küreselleşmeyle birlikte ülkeler birbirlerine dışsallıklar yaratabilmekte, ülkelerin tarım politikaları hemen her alanda başka ülkelere zarar verebilmektedir. Tüm bu sorunları iyi analiz etmek, günümüz trendlerini yorumlamak ve dünyada ortaya çıkan zorlukları kavramak, politik karar vericiler için oldukça önemli konulardır. Zira karar vericiler, bölgesel, ulusal ve uluslararası boyutta artan sorunlarla ilgilenmek durumundadırlar. Bu kapsamda bu araştırmanın amacı, çeşitli tarımsal mal gruplarında geçmiş arz ve talep trendlerini dikkate alarak geleceğe yönelik öngörüler oluşturmaktadır. Bu sayede hemen her bölgede ciddi beslenme sorunları yaşayan ülkelerin üretim ve tüketim eğilimleri hakkında bilgi sahibi olunabilecektir. Analizi yapılacak ürünlerin seçiminde genel olarak en çok üretilen ve en çok tüketilen ürünler seçilmiştir. Başta tahıllar olmak üzere bazı endüstriyel ürünler de (şeker pancarı, ayçiçeği) inceleme kapsamına alınmıştır. Temel olarak uzmanlık isteyen ürünler de (kırmızı et üretimi, kanatlı üretimi) araştırma kapsamına alınmıştır. Söz konusu ürünlerin dünyada ve Türkiye’deki durumu öncelikle incelenmiş; mal grupları arasından seçilen başlıca ürünlerin trend analizi gerçekleştirilmiştir. Araştırma yöntemi 2 olarak zaman serisi analizi seçilmiştir. Ülkelerin tarımsal mal gruplarına olan arz ve taleplerini etkileyebilecek pek çok faktörün etkili olabileceği düşünülse de her bir yıla ait değerlerin geçmiş yılların etkisinde kalabileceği durumu da göz ardı edilmemelidir. Yukarıda kısaca özetlenen yöntemin uygulanmasında zaman serisi modellerinden ardışık bağlanımlı, bütünleşik-hareketli ortalama metodu kullanılmıştır. Söz konusu model ile ilgili detaylı açıklama ve modelin kullanımıyla öngörülerin nasıl yapıldığı ile ilgili açıklamalara materyal ve yöntem bölümünde yer verilmiştir. Araştırmanın sonuçları ülkemiz açısından da oldukça önemlidir. Bu tür araştırmaların artması ile gelecekte uygulanacak tarım politikalarının belirlenmesi ya da planlananların revize edilmesi sağlanabilir. Dış ticarette hangi ürün ve mal gruplarında rekabetçi olabileceğimiz; ya da hangi ürünlerde sorun yaşayabileceğimiz dünya ölçeğinde belirlenmiş olur. Araştırma sonuçları, veri olarak genel denge modellerinin uygulanmasında kullanılabilecektir. Araştırma metninin bundan sonraki bölümü şu şekilde devam edecektir. 2. Bölümde kaynak araştırmasına yer verilecektir. Araştırmanın şekillenmesinde kullanılan başlıca kaynaklar ve araştırma bulguları bu bölümde kısaca yer alacaktır. 3. Bölüm, materyal ve yöntem bölümüdür. Araştırmada kullanılan materyal ve yöntemler bu bölümde detaylı bir şekilde anlatılacaktır. 4. Bölümde dünyada seçilmiş tarım ürünlerine ait arz ve talep durumu ile uygulanan politikalar hakkında kısa bilgi verilirken; Türkiye’ye ilişkin durum analizi 5. Bölümde yer alacaktır. 6. Bölüm’de ise Dünyada ve Türkiye’de seçilmiş belli başlı ürünler için trend analizine yer verilecektir. Bu bölümde, uygulanabilecek politikalara araştırma sonuçları bağlamında değinilecektir. 7. Bölümde ise araştırma sonuçları, dünya politikaları ışığında irdelenecektir. 8. Bölümde ise araştırma sonuçlandırılacaktır. 3 2. Materyal ve Metod 2.1. Materyal Araştırmanın materyalini Uluslar arası Gıda ve Tarım Organizasyonu (FAO), Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD), Amerikan Tarım Bakanlığı (USDA), Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Toprak Mahsulleri Ofisi (TMO) ve Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) gibi çok uluslu organizasyonların istatistik veritabanları oluşturmaktadır. Ham verilerin toplanmasından sonra istatistiksel zaman serileri elde edilmiştir. İstatistikler dışında bu organizasyonların yayınlamış oldukları raporlardan da faydalanılmıştır. Bunların dışında derleme çalışmalar, bilimsel makaleler, istatistik analizler, araştırma raporları, internet sayfaları, yayınlanmamış tez çalışmalarından da faydalanılmıştır. Bunlardan bazılarına literatür özetinde yer verilirken bazılarına metin içerisinde atıflarda bulunulmuştur. 2.2. Metod Ekonomide uygulanan politikaların sonuçları uzun bir zaman sürecini izleyebilmektedir. Örneğin bir gelir vergisi artışı, kişilerin harcanabilir gelir miktarını azaltacaktır. Harcanabilir geliri azalan tüketiciler mal ve hizmet alımlarında kısıtlamaya gideceklerdir. Bu durum mal ve hizmet sağlayıcılarının yani firmaların gelirlerini azaltır. Azalan gelir düzeyleri ile firmalar yeni yatırımlara gitmezler ve daha az girdi talep ederler. Örneğin hizmet sektöründekiler daha az servis elemanı (işgücü) talep ederler. Böyle bir durumda firmalara ara malı sağlayan firmaların da gelir düzeyleri azalmış olur. Kişilere uygulanan gelir vergisinin yayılan etkisi ekonomik ilişkilerde böyle sürüp gider. Tarım politikalarında da benzer ilişkiler söz konusu olabilir. Herhangi bir tarımsal ürünün üretim miktarında önemli miktarlardaki azalmalar benzer şekilde ekonomideki karar birimlerini (hanehalkı, firmalar) etkileyecektir. Benzer şekilde devletin uygulamış olduğu bir destekleme politikası başta üreticiler olmak üzere pek çok kesimi etkileyebilir. Ancak destekleme politikasının 4 etkisi, açıklandığı gibi etkisini göstermez. Zira tarım sektörünün doğal koşullara bağlı olması, üretim kararlarının belirli bir periyodun sonunda etkili olmasını sağlar. Diğer bir ifadeyle ekonomik politikalar içinde bulunulan t zamanını ve aynı zamanda t+1 ve t+2 zamanını da etkileyebilir. Daha sonradan gelen bu tür etkilere ekonometride "gecikme" etkisi denir ve gecikmelerin etkilerinin analizi son yıllarda oldukça sık kullanılan karmaşık yöntemlerin kullanımını gerektirir. Cebirsel olarak bir yt bağımlı değişkeninin, xt politika değişkeni ile açıklanabileceğini ifade edebiliriz. Bu durumda politika değişkeninin gecikmeli etkileri (xt-1, xt-2, xt-3 ,…) yt bağımlı değişkenini etkileyebilir. Bazı durumlarda ise bağımlı değişken kendi içerisinde gelişen gecikme etkilerinden etkilenir. Bu durumda yt bağımlı değişkeni (yt-1, yt-2, yt-3 ,…) gibi gecikmeli değerlere bağlı olacaktır. Örneğin cari yıldaki üretim (yt), bir yıl önceki (yt-1) ya da iki yıl önceki (yt-2) fazla (ya da az) üretimden etkilenebilir. İstatistikte bu tür etkilerin analizi "zaman serisi analizleri" ile gerçekleştirilebilir. Bu araştırmada, bağımlı değişkenin başka bir açıklayıcı değişkenin gecikmeli değerleri tarafından açıklanmadığı bir yaklaşım dikkate alınır. Diğer bir ifadeyle bağımlı değişken sadece kendisinin geçmiş değerleri ve hata terimleri ile açıklanmaktadır. Bu tür olayları açıklayabilen birkaç zaman serisi modeli mevcuttur. Bunlar otoregresif süreç, hareketli ortalama süreci ve otoregresif-hareketli ortalama süreçleridir (Hill et al., 1997). Bu kavramlar dilimize ardışık bağlanımlı süreç (AB), hareketli ortalama süreci (HO), ardışık bağlanımlı-hareketli ortalama süreci (ABHO) ve ardışık bağlanımlı, bütünleşik-hareketli ortalama süreci (ABBHO) olarak girmiştir (Gujarati, 1999). AB sürecinde, bir rassal değişken kendisinin ve hata teriminin geçmiş değerlerine bağlıdır. En temel olarak aşağıdaki gibi ifade edilebilir: yt = α + β1yt-1 + et t = 1, 2, . . ., T (1) 5 Bu modelde α sabit terim parametresi, β [-1;1] aralığında değerler alan tahmin edilecek parametre ve e sıfır ortalamalı ve sabit varyanslı hata terimidir. Eşitlik 1’deki modelde yt sadece kendisinin bir önceki periyoduna ve hata terimine bağlı olduğundan birinci sıra modeli ya da AB(1) süreci olarak adlandırılabilir. Bağımlı değişken yt sadece bir yıl önceki ya da bir dönem önceki değişkenlere bağlı olmayabilir. Birkaç yıl önceki değerlere de bağlı olabilir. Bu durumda AB süreci aşağıdaki gibi ifade edilebilir: yt = α + β1yt-1 + β2yt-2 + …+ βpyt-p + et t = 1, 2, . . ., T (2) Bağımlı değişken yt pek çok geçmiş yıla bağlı olabileceğinden bu süreç AB(p) süreci olarak tanımlanabilir. Burada önemli soru kaç adet gecikme elimizdeki verilere uyacağıyla ilgilidir. Yani kullanacağımız modelde gecikme sayısı kaç olmalıdır? Modele uygulanacak en uygun gecikme sayısının belirlenmesinde "kısmî otokorelasyon" yöntemi en çok kullanılan yöntemdir. Kısmî bağlanım fonksiyonu (yt ve yt-1), (yt ve yt-2),( yt ve yt-3) arasındaki ardışık bağlanımlardır. Burada önemli bir varsayım yt’nin daha önceki gecikmelerden kaynaklanan etkileri sabit kabul edilmektedir. Örneğin yt ve yt-2 arasındaki kısmî ardışık bağımlılık yt-1’in etkilerine sahiptir. Benzer şekilde yt ve yt-3 arasındaki kısmî ardışık bağımlılık yt-1 ve yt-2’in etkilerine sahiptir; ancak analizlerde sabit kabul edilir (Hill et al., 1997). Diğer bir ifade ile kısmî ardışık bağımlılık birbirinden p dönem uzaktaki gözlemler arasındaki bağlanımı, ara gecikmelerdeki (p’den küçük) bağlanımı aynı tutarak ölçer (Gujarati, 1999). Bu tür kısmî bağlanımlar istatistik yazılımları tarafından hesaplanmakta ve korelogramlar ile ifade edilmektedir. Örneğin aşağıda bir veri setine ait korelogram verilmektedir: 6 İstatistik yeterlilik sınırları Gecikmeler 1. 0.94 + + 2. -0.61 + + 3. 0.10 + + 4. 0.05 + + 5. 0.02 + + 6. -0.05 + + 7. 0.02 + + 8. 0.05 + + 9. -0.04 + + 10. -0.05 + + 11. 0.05 + + 12. 0.00 + + Şekil 2.1: Bir zaman serisine ait korelogram Şekilde ilk 12 gecikmeye karşılık gelen kısmî ardışık bağlanımlar görüntülenmektedir. Dikkat edilirse birinci ve ikinci gecikmelerdeki kısmî ardışık bağlanımların mutlak değerleri oldukça yüksektir. İkinci gecikmeden sonrakiler ise oldukça düşüktür. "+" işaretle gösterilen aralık istatistik yeterlilik sınırlarını göstermektedir. Bu aralığın dışında kalan ardışık bağlanımlar istatistik olarak sıfırdan farklıdır. Bu nedenle verilerin 2 gecikmeye sahip olduğu kestirilebilir. Diğer bir ifadeyle AB(2) modeli uygundur. İki gecikmeli modele uygun parametreler tahminlendikten sonra geleceğe yönelik öngörüler yapılabilir. HO sürecinde, yt bir sabit terim ile şimdiki ve geçmiş hata terimlerinin hareketli ortalamasının toplamına eşittir. Aşağıdaki gibi genel bir formda yazılabilir: yt = α +et +β1et-1 + β2et-2 + . . .+ βqet-q (3) Burada et sıfır ortalamalı ve sabit varyanslı hata terimlerini gösterir. μ, β1, …, βn ilişkiyi tanımlayacak olan bilinmeyen sabitlerdir. Gecikme sayısının belirlenmesinde AB sürecine benzer bir yöntem uygulanır. Ancak burada kısmî ardışık bağlanım fonksiyonu yerine 7 ardışık bağlanım fonksiyonu kullanılır. Ardışık bağlanım fonksiyonu (yt ve yt-1), (yt ve yt-2),( yt ve yt-3) arasındaki ardışık bağlanımlardır. Burada yt’nin daha önceki gecikmelerden kaynaklanan etkileri sabit kabul edilmemektedir. ABHO süreci de yukarıdaki iki modelin birleşiminden oluşur. Örneğin ABHO (1,2) modeli bir ardışık bağlanımlı gecikme ve 2 hareketli ortalama gecikmelerini kapsayan model aşağıdaki gibi yazılabilir: yt = α + β1yt-1 + et +γ1et-1 + γ2et-2 (4) Bu tür modelleri tahminleyen ve öngörülerde bulunulmasına olanak sağlayan istatistik paket programları mevcuttur. Bu araştırmada SAS paket programının uzantısı olan JMP® paket programı kullanılmıştır. Yukarıda bahsedilen AB, HO ve ABHO süreçleri önemli bir konuyu varsayım olarak kabul etmektedir. Bu varsayım "durağanlık" varsayımıdır. AB, HO ve ABHO süreçleri ilgilenilen serilerin durağan olduklarını varsayar. Ancak pek çok ekonomik verinin aslında durağan olmadığı bilinmektedir (Greene, 2003). Durağan bir zaman serisinde ortalama, varyans ve ardışık bağlanım fonksiyonu zamanla değişmez. Bu durum eğilimi aşağı ya da yukarıya doğru değişen veri setlerinde ortadan kaybolur. Durağan olmayan pek çok zaman serisi verileri durağan hale getirilebilir. Bunu yapmak için serinin bir ya da daha fazla mertebeden farkları alınabilir. Bu tür serilere bütünleşik durağan olmayan zaman serileri adı verilir (Gujarati, 1999). Ardışık bağlanım fonksiyonu durağan olmayan bir seriyi anlamak için önemli bir göstergedir. Bu durumda ardışık bağlanımlar gecikmelerin pek çoğu için büyük istatistik yeterliliğe sahip olabilmektedir (Yaman ve ark., 2001). Bunun için istatistik testler öne sürülmüştür. Bunlardan birisi Q istatistiğidir: k Q  Nˆ 2k (5) k1 8 Eşitlikte ˆ k ifadesi, ardışık bağımlılık katsayılarını; k, gecikme uzunluğunu; N ise örneklem sayısını göstermektedir. Buna gore Eşitlik 5, ardışık bağımlılık katsayılarının eş zamanlı olarak sıfır olduğunu ileri süren ortak hipotezi sınamak için kullanılabilir. Q değerini hesaplamada genellikle 25 gecikme uygun görülmekte olup düşük mertebeli modellerde ise gecikme uzunluğunun 15–20 olmasının yeterli olacağı kabul edilmektedir (Akgül, 2003). Bu araştırmada gecikme uzunlukları 15 olarak alınmıştır. Akgül (2003), Ljung ve Box tarafından 1978’de tanıtılan Q test istatistiği, diğer Q istatistiğinden daha iyi istatistiksel özelliklere sahip olduğunu ifade etmektedir. Eşitlik 6, Ljung ve Box’ın Q istatistiğini göstermektedir: K N (N  2) ˆ 2k Ljung  Box Q  k1   2 (N  k) (K pq) (6) Hata terimlerinin birbirinden bağımsız olup olmadığını kontrol etmek için durağanlık testi olan Q istatistik testi kullanılır. Q istatistiği K serbestlik derecesi ile x2 dağılımına uyar. Q istatistiği değeri seçilmiş anlamlılık düzeyinde x2 çizelgesindeki eşik Q değerini aşarsa bütün ˆ k değerlerinin sıfır olduğunu söyleyen sıfır hipotezi reddedilebilir. Hipotez testleri aşağıdaki gibidir: H0: ρ1 =ρ2 …=ρk = 0 H1: ρ1 ≠ ρ2 …≠ρk ≠ 0 Buna göre, H0: Q(K)< x 2 1-α,K-p-q ise H0 hipotezinin uygun olduğu kabul edilir. Bütün ˆ k lar sıfırdan farklı değildir. 9 H : Q(K)≥ x21 1-α,K-p-q ise H1 hipotezinin uygun olduğu kabul edilir. Bütün ˆ k lar sıfırdan farklıdır. Model uygun değildir. Hipotezlerde K, gecikme sayısını; p ardışık bağlanım derecesini ve q da hareketli ortalama derecesini gösterir. Durağanlığı test etmenin bir diğer yolu da "birim kök" testidir. Birim kök testi Dickey-Fuller sınaması ile gerçekleştirilebilir Birim kök testi bu araştırmanın dışında tutulmuştur. Uyum iyiliğinin ölçülmesinde R2 ve ayarlanmış R2 değerleri dikkate alınmıştır. Uyum iyiliğinin ölçülmesinde "Akaike Bilgi Kriteri" ve "Schwartz Ölçütü" gibi kriterler de araştırmalarda kullanılmaktadır (Anonim, 2011g). Bu tür ölçütler bu araştırmanın dışında tutulmuştur. Ardışık Bağlanımlı Bütünleşik Hareketli Ortalama (ABBHO) süreci bir ya da birkaç kez farkı alınmış durağan zaman serilerini ifade eder (Hill et al., 1997). ABBHO süreci Box ve Jenkins model kurma stratejisi ile çözümlenebilmektedir. Box ve Jenkins tarafından 1970’deki yayınlarında uygun ABBHO modelinin seçilmesi için bazı stratejiler ortaya koymuşlardır. Box ve Jenkins metodolojisinin ana prensibi mümkün olan en az parametrenin kullanılmasıdır (Akgül, 2003). Aslında ABBHO modelleri d dereceden farkı alınmış serilere uygulanan AB ve HO modellerinin birer kombinasyonudur (Yaman ve ark., 2001). AB, HO ve Bütünleşik süreçler kısaca p, d, q harfleri ile sembolize edilir. Burada p, ardışık bağlanımı; q, hareketli ortalama model derecesini; d ise mevsimselliğe bağlı olmayan fark derecesini gösterir. ABBHO (p, d, q) modellerinin genel gösterimi eşitlik 7’deki gibidir: Zt = α + β1Zt-1 +…+ βpZt-p + et – γ1et-1 – γ2et-2 – …– γqet-q (7) Burada α,sabiti; β ardışık bağlanım işlemi için parametre değerlerini; et, hata terimi katsayılarını; γ, hareketli ortalama işlemi için parametre değerlerini ve Zt, orijinal serinin d dereceden farkı alınmış zaman serisini gösterir. Fark alma derecesi d=0 olduğunda orijinal 10 serinin durağan olması anlamına gelir. Bazı ABBHO modellerinin genel yazılış formları Anonim (2011)’de belirtildiği gibi aşağıdaki eşitliklerde verilmiştir: ABBHO (0, 1, 1) için Yt – Yt-1= α + et – γ1et-1 = α +Yt-1 + et – γ1et-1 (8) ABBHO (1, 1, 0) için Yt – Yt-1= α + β(Yt-1 – Yt-2) = α + Yt-1 + βYt-1 – βYt-2 = α + (1+ β)Yt-1– βYt-2 (9) ABBHO (1, 1, 1) için Yt – Yt-1= α + β(Yt-1 – Yt-2) + et – γ1et-1 = α + Yt-1 + βYt-1 – βYt-2+ et – γ1et-1 = α + (1+ β)Yt-1– βYt-2 + et – γ1et-1 (10) En uygun modelin elde edilmesinden sonra geleceğe dönük öngörüler yapılabilir. Eşitlik 7’deki gibi belirtilen ABBHO model ile bir dönem sonrası için öngörülecek değer Yt(1) olduğunda bir dönem sonrası için öngörü Zt(1) =E(Zt+1)= α + β1Zt-1 +…+ βpZt-p+1 + et – γ1et-1 – γ2et-2 – …– γqet-q+1 (11) iki dönem sonrası için öngörü ise Zt(2) =E(Zt+2)= α + β1Zt(1)+ β2Zt +…+ βpZt-p+2 – γ2et– γ3et-1 – …– γqet-q+2 (12) olarak yapılmaktadır. Bu işlemlere öngörülmek dönem sayısı kadar devam edilebilir. Dönüşüm serilerinin öngörüsü yapıldıktan sonra orijinal seriye dönüşüm yapılabilmektedir. Burada Zt’nin d defa toplanması ile orijinal seri öngörü değeri elde edilmektedir. d=1 olduğunda Zt’nin L dönem öngörüsü Yt(L) = Yt + Zt(1) + Zt(2) +…+ Zt(L) olarak hesaplanmaktadır. Akgül (2003)’ün bildirdiğine göre Makridakis ve Hibon (1979) veri dönüşümünün öngörü kesinliğine göre çok küçük bir etkisinin olduğunu öne sürdüğünden bu araştırmada bu dönüşümler yapılmamıştır. 11 3. KAYNAK ARAŞTIRMASI KARCACİER (2000), “Türkiye Süt ve Süt Ürünleri İthal Talep Analizi” adlı makalesinde süt ve sütü ürünleri ithal talebi üzerine etkili faktörler araştırılmıştır. Bunun yanı sıra Türkiye’de süt ve süt ürünleri talebinin Dünya Fiyatlarından, hükümetlerin hayvancılık programları ve politikalarından etkilendiği belirtilmiş ayrıca ithal talebi, yut içi fiyatları, gecikmeli ithal miktarları 1982–1997 dönemlerini kapsayacak şekilde zaman serisi analiz tekniği kullanılarak hesaplanmaya çalışılmıştır. YAMAN ve ark. (2001), “Dinamik Çizelgeleme için Görüntü İşleme ve Arıma Modelleri Yardımıyla Veri Hazırlama” adlı yayınında uygun Arıma Modeli kullanılarak ulaşım sisteminde dinamik çizelgeme sürecine veri hazırlanabileceği üzerinde durulmuştur. Ankara Hızlı Raylı Sisteminde, Kızılay-Ankaray durağında görüntü işleme tekniği kullanılarak yolcu geliş değerleri “Zaman Serisi Verileri olarak alınıp yolcu gelişlerinin Box-Jenkins yaklaşımı ile modellemesi yapılarak kurulan model aracılığıyla yolcu gelişleri tahmin edilmiştir. KONYALI (2001), “AB ve Türkiye’de Şekerde Uygulanan Tarım Politikaları ve Trakya’da Şeker Pancarı Tarımının Ekonomik Yönleri” adlı tezinde Türkiye, AB ve dünya ülkelerinde şeker üretimindeki mevcut politikalar incelenmiş yeni politikaların oluşması yönünde öneriler getirilmiştir. Trakya bölgesinde şeker pancarı üretimi yapan çiftçilere anket yapılarak üretici soruları hakkında bilgi alınmıştır. Anket sonuçlarına göre, devletin pancar taban fiyatlarını zamanında açıklamaması Trakya bölgesindeki üreticilerin en önemli sorunu olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca Trakya Bölgesinde sulanan alanlarda çeltikten sonra en fazla yetiştirilen ürünün şeker pancarı olduğunu, Türkiye nüfusunun %1,5’lar civarında artmasına karşılık şeker üretiminde görülen dalgalanmaların, Türkiye’yi şeker üretiminde dışa bağımlı hale getirebileceği bundan dolayı da şeker politikaların tekrar gözden geçirilmesi gerektiği belirtilmiştir. DOĞAN (2002), “Dünya Tarım Ürünleri Ticaretinin Liberalleşmesine Yönelik Düzenlemelerin Türk Tarımına Yansımaları” adlı çalışmasında dünya tarım ürünleri ticaretinin liberalleşmesine yönelik düzenlemeler değerlendirilirken; GATT (Gümrük 12 Tarifeleri ve Ticaret Genel Anlaşması) müzakereleri ve Tarım Anlaşması, Tarım Anlaşması sonucu müzakereler ve gelişmeler değerlendirilmiştir. Ayrıca Türkiye’nin yapısal uyum politikalarıyla, Dünya Ticaret Örgütü (DTÖ) Tarım Anlaşması ve AB’nin Ortak Tarım Politikasına (OTP) uyum süreci incelenmiştir. DÖLEKOĞLU (2003), “Yağlı Tohumlar ve Bitkisel Yağlar” adlı çalışmasında dünyada ve Türkiye’de yağlı tohumlar ve bitkisel yağ üretim miktarları incelenmiş 2003–2004 yılları için tahminlerde bulunulmuştur. DOĞAN (2004), “Dünya Tarım Ürünleri Ticaretinin Liberalleşmesine Yönelik Düzenlemelerin Türkiye’nin Tarım ve Ticaret Politikaları Üzerine Etkileri” adlı tezinde dünya ticaret sistemi içerisinde tarım ürünleri ticareti ve Türkiye’nin destekleme politikalarındaki değişimlerin etkileri ve sonuçları ekonometrik bir çalışma ile incelenmiştir. SEÇER (2005), “Çukurova Bölgesi’nde Ayçiçeği Üretim Ekonomisi” adlı tezinde Türkiye’de ayçiçeği üretiminde ön plana çıkan Adana ilindeki tarım işletmeleri incelenmiştir. Ele alınan tarım işletmelerinde ayçiçeği üretiminin ekonomik yağısı sorunları ve elde edinilen bulgular doğrultusunda çözüm önerileri sunulmuştur. KAYA (2006),”Türkiye’deki Şekerpancarı Politikaları ve Üreticiye Yansımaları; Konya İli Çumra İlçesi Örneği” adlı tezinde Konya ili Çumra ilçesindeki şekerpancarı üreticilerinin, ortak olduğu kuruluşları, şekerpancarı fiyat ve alım politikaları hakkındaki düşüncelerini, tarım tekniği ve üreticilerin sorunlarının neler olduğunu belirtilmeye çalışılmıştır. Ayrıca üreticiler üzerinde yapılan araştırmada Tarımsal destekleme sonucu ortaya çıkan, üretici ve tüketici transferlerini ölçerek müdahale yoluyla ortaya çıkan transferler incelenmiştir. ÖZÇELİK ve ÖZER (2006), “Koyck Modeliyle Türkiye’de Buğday Üretimi ve Fiyatı İlişkisinin Analizi” adlı makalesinde Koyck Modeli kullanılarak Türkiye’de buğday üretimi ile fiyat arasındaki ilişki incelenmiştir. Modelde 1973–2004 yılları arasındaki buğday üretimi(bağımlı değişken) ve buğday fiyatı (bağımsız değişken) kullanılmıştır. Modelin 13 çözüm sonucuna göre buğday üretimi geriye doğru en fazla 3 yılın fiyatından etkilenmektedir. ERDOĞAN (2006), “Zaman Serilerinde Arıma Modelleri” adlı tezinde zaman serisinin tanımı, ARIMA modeli, ARIMA model kurma sürecinde modelin nasıl belirleneceği incelenmiştir. GÜLSÜN (2007), “Türkiye’de Özelleştirme ve Rekabet Politikaları Açısından Şeker Sanayinin İncelenmesi” adlı tezinde Türkiye’de rekabet hukuku bağlamında şeker pancarında uygulanan tarım politikaları, 4634 sayılı Şeker Kanunu ile gelen değişiklikler ve üreticilerin şeker pancarı tarımındaki sosyo-ekonomik sorunları incelenmiştir. Ayrıca Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş. incelenerek sektörde özelleştirme konusu irdelenmiştir. Bunun yanı sıra özelleştirme politikaları sosyo-ekonomik yönden incelenmeye çalışılmış ve şeker sanayinde kamuoyuna yansıyan özelleştirme modelleri değerlendirilmiştir. KAYMAZ (2008), “Dünya Tarım Piyasalarında Serbestleşmenin Türk Tarımına Fiyat ve Gelir yönünden Yansıması” adlı eserinde Türkiye’nin Avrupa Birliği ile gelecek dönemde tarım alanında yürüteceği ilişkiler, Dünya Ticaret Örgütü nezdinde yürütülen ileri tarım müzakerelerinin olası sonuçları ve tarımda serbestleşmenin ülke tarımına etkilerinin nasıl değerlendirilmesi gerektiği belirtilmiştir. KONYALI (2008), “Türkiye’de Buğdayda Uygulanan Tarım Politikalarının Üreticiler ve Tüketiciler Üzerindeki Etkileri: Trakya Bölgesi Örneği” adlı tezinde Türkiye’de Buğdayda Uygulanan tarım politikaları değerlendirilmiştir. Trakya Bölgesinde üreticilere anket yapılarak araştırma bölgesinde hangi ilçenin ne kadar girdi kullandığı ve bu girdileri etkin kullanıp kullanmadıklarını Veri Zarflama Analizi (VZA) ile incelenmiştir. Yapılan incelemede girdiye yönelik ölçeğe göre sabit getiri (CRS) model sonucuna göre üreticilerin çoğunun ilçelerde fazla girdi kullandıkları, sadece Çerkezköy ve Çorlu ilçelerinde üreticilerin girdileri etkin kullandıkları; girdiye yönelik ölçeğe göre değişken getiri (VRS) model sonucuna göre ise, teknik etkin olan 8 ilçe ve ölçek etkin olan sadece 2 ilçe bulunmuş olup ilçelerde üreticilerin birçoğunun girdileri CRS modeline göre daha etkin kullandıkları belirlenmiştir. 14 YAŞAR ve EREN (2008), “Türkiye’de Tarım Sektöründe Kullanılan Petrodizelin Çevresel Etkileri ve Biyodizel Alternatifiyle Karşılaştırılması” adlı eserinde Türk tarım sektöründe başlıca tarımsal ürünlerin üretimi için kullanılan petrodizelin, çevreye verdiği olumsuz etkiler ayrıntılı olarak incelenmiş, petrodizel ve biyodizel yakıtının çevresel etkileri değerlendirilmiştir. BEK (2008), “Zaman Serisi Analizi ve Tarımsal Uygulaması” adlı çalışmasında uzun dönem süt verimlerinin zaman serisi analiz teknikleri kullanılarak incelenmiştir. VURAL (2008), “Bal Üretimine Kovan Tiplerinin Etkisi: Sınır Testi Yaklaşımı ile Eşbütünleşme Analizi” adlı çalışmasında eşbütünleşme analiziyle bal üretiminde kovan tiplerinin etkisi araştırılmıştır. ERDAL ve ark. (2008), “Türkiye’de Tarım ve Gıda Ürünleri Fiyatlarındaki Belirsizliğin Enflasyon Üzerindeki Etkileri” adlı eserinde GARCH modelleri kullanılarak 2005:01- 2008:10 dönemindeki veriler kullanılarak Türkiye’de tarım ve gıda fiyatları belirsizliği ile enflasyon arasındaki ilişki incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre; Türkiye’de tarım ve gıda fiyatları belirsizliği ile enflasyon arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu, tarım ve gıda fiyatlarındaki belirsizliklerin enflasyon üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu belirlenmiştir. ÇİFTÇİ (2009), “Tarım Ürünlerinde Talep Analizi” adlı tezinde devlet müdahalesi olan ve olmayan tarımsal ürünler için oluşturulan arz, talep denklemleri tek denklem yöntemleri ve eşanlı tahmin yöntemleri ile tahmin edilip karşılaştırılmış, aralarında en uygun olan yöntemin hangisi olduğu belirlenmiştir. 1980–2006 dönemlerine ait Türkiye’nin tarımsal ürün verileri kullanılarak tahminler yapılmış, tahminler arasında istatistiksel açıdan anlamlı modeller seçilip; en küçük kareler yöntemi varsayımlarının sağlanıp sağlanmadığı kontrol edilmiştir. TÜRKEKUL (2009), “Türkiye’nin Tarım Ürünleri Dış Ticaretinin Yapısal Analizi” adlı eserinde 1970–2008 yılları arasında Türkiye’nin tarım ürünleri dış ticaretinde mal ve ülke çeşitlenmesinin olup olmadığı araştırılmıştır. Dış ticaret hareketlerinin analizinde 15 konsantrasyon derecesinden yararlanılmış olup, araştırma sonuçlarına göre ele alınan dönem itibariyle mal açısından bir çeşitlenme sağlanamadığı görülmüştür ÖZKAN (2010), “Uluslar arası Gümrük Tarifeleri ve Ticaret Genel Anlaşması (GATT) ve Türkiye’nin Tarımsal Ürünler Dış ticaretine Etkileri” adlı tezinde Uluslar arası Gümrükler Ticaret Genel Anlaşması’nın (GATT) gelişimi incelenerek Türkiye Tarımsal Ürünler Dış Ticareti’nde öneme sahip kalemlerine olan etkisi incelenmiştir. KNIGHT (2010), “Biofuels: Their Impact On Crop Production World Wide” adlı makalesinde bioetanol ve biodizelin konvansiyonel proseslerle üretildiği ve tarımsal ürünlerin 2013 yılına doğru dünya pazarında tarım sektöründe çok büyük etkisinin olacağına değinilmiştir. Ayrıca başta ABD, Brezilya ve AB ülkeleri olmak üzere tüm dünyadaki biodizel ve bioetanol üretim miktarları ve bunların üretildiği tarımsal ürünler incelenmiştir. AKTAŞ ve ark. (2010), “1980 Sonrası Ekonomik Krizlerin Türkiye Tarım Sektörü Üzerindeki Etkileri” adlı çalışmasında 1980 sonrası Türkiye’de yaşanan krizlerin Türk tarımındaki makro ekonomik etkileri VAR modeli ile incelenmiştir. 1980–2009 yılları arası veriler kullanılarak yapılan çalışmada Türkiye’deki krizlerle tarımsal ihracat ve ithalat miktar indeksleri, tarımsal nispi fiyatlar ve reel döviz kuru arasında anlamlı bir ilişki tahmin edilmiştir. Ancak kriz yılları ile tarımsal gayri safi yurt içi hasıla arasında önemli bağlantının olmadığı görülmüştür. KISS (2011), “Significance of Wheat Production in World Economy and Position Of Hungary in it” adlı çalışmasında FAO’dan alınan verilerden yararlanarak buğday üretiminin dünya ekonomisindeki önemi, ticareti ve Macaristan’ın bu veriler arasındaki yeri vurgulamıştır. 16 4. DÜNYA TARIM VE GIDA PİYASALARINDA ARZ VE TALEP YÖNLÜ GELİŞMELER, POLİTİKALAR 4.1. Tahıllar İnsan beslenmesinde önemli bir yere sahip olan tahıllar ve bu alandaki politikalar dünya gündemini oldukça meşgul etmektedir. Son yıllarda yaşanan piyasa başarısızlıkları, değişen tüketim alışkanlıkları, iklim değişikliği ve verim kayıpları ülkeleri bu alanda daha dikkatli politikalar üretmeye yöneltmiştir. Tahıllar, tüm dünya ülkelerince stratejik öneme sahip olduğu kabul edildiği için dünyada en çok yetiştirilen bitki türlerindendir (Anonim 2011a). Bu nedenle üretimleri de artış göstermektedir. Ayrıca tahıllar, ekmek gibi unlu mamullere dönüştürülebilmesi, pastacılık sektöründe kullanılabilmesi ve hayvan beslenmesinde de kullanılabilmesi bakımından da katma değer yaratan ürünlerdir. Tahıllar genel olarak buğday, arpa, mısır, yulaf ve çeltik (pirinç) olarak alt başlıklarda incelenebilir. Tahıllar incelenirken bu alt başlıklar ele alınacaktır. Öncelikle üretimde hangi ülkelerin öncü olduğu, diğer bir ifadeyle en fazla üretimi gerçekleştiren ülkeler ele alınacaktır. Zira bu ülkelerin politikaları dünya politikalarına yön vermektedir. Talep yönünün incelenmesinde ise söz konusu ürünleri en fazla tüketen (ya da ihtiyaç duyan ülkeler) dikkate alınacaktır. Denge tabloları da konuya farklı bakış açıları kazandırmak bakımından oldukça önemlidir. Tahıl grubu gıdaların incelenmesine buğday ile başlanacaktır. 4. 1. 1. Buğday Buğday, gerek insan beslenmesindeki önemi gerekse insanların et ihtiyacının karşılanması için gerekli hayvanların (büyükbaş, küçükbaş, kanatlı) beslenmesindeki önemi nedeni ile dünya tarımında önemli bir yere sahiptir. Buğday, dünya ticaretinde de önemli bir rol oynamaktadır. Dünya buğday üretiminin yaklaşık altıda biri (110–130 milyon ton) ihraç 17 edilmektedir. Küresel iklimdeki olumsuz değişmeler özellikle gıda ithalatçısı ülkeleri zor durumda bırakmaktadır. Bu kısa açıklamalardan sonra dünya buğday üretiminin son 12 yılını incelenecektir. Dünyada buğday üretiminin son 12 yılda 560–685 milyon ton aralığında değiştiği görülmektedir (FAOSTAT, 2011). Dünya buğday üretimi, son 12 yılda en sert düşüşü 2009–10 yılları arasında %5,4 ile yaşamıştır. En fazla sıçrama ise 2003–04 yılları arasında %13 ile gerçekleşmiştir. Avrupa Birliği (AB–27) ülkelerini dışarıda tutarsak son 12 yıl içerisinde en fazla üretim Çin Halk Cumhuriyeti (Çin) ülkesi tarafından yapılmıştır. Çin’i Hindistan ve Amerika Birleşik Devletleri (ABD) izlemiştir. Bu üç ülkenin yeri son 12 yılda hiç değişmemiştir (Çizelge 4.1). Çizelge 4.1 Dünyada önemli ülkelerin buğday üretim miktarları (ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Çin 113880088 99636127 93873234 90290262 86488264 91952238 Hindistan 71287500 76368900 69680900 72766300 65760800 72156200 ABD 62567300 60639400 52999900 50609100 63803300 58697000 Rusya 30995200 34455500 46982100 43704000 34104300 45412700 Kanada 26940800 26535500 20630200 15961300 23048600 24795500 Avustralya 24757000 22108000 24299000 10132000 26132000 21905100 Pakistan 17857600 21078600 19023700 18226500 19183300 19499800 Türkiye 18008800 21008600 19007000 19508000 19008200 21000000 Arjantin 15478700 16146600 15427800 12399000 14710200 16139200 Ukrayna 13585300 10197000 21348000 20556000 3599300 17520200 AB_27 123146508 132427902 126586317 133631692 111670637 149397105 DÜNYA 587618568 585690370 589832114 574745910 560127922 632703310 18 Çizelge 4.1 Dünyada önemli ülkelerin buğday üretim miktarları (ton) (devam) Ülkeler 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Çin 97445196 108466271 109298296 112463292 115115364 114500000 Hindistan 68636900 69354500 75806700 78570200 80680000 80700000 ABD 57242000 49216000 55820400 68016100 60314300 60103000 Rusya 47697500 44926900 49368000 63765100 61739800 41500000 Kanada 25748100 25265400 20054000 28611100 26847600 23200000 Avustralya 25173000 10821600 13569400 21420200 21656000 25000000 Pakistan 21612300 21276800 23294700 20958800 24033000 23900000 Türkiye 21500000 20010000 17234000 17782000 20600000 17000000 Arjantin 12722000 16486500 16486500 8508160 20886400 14000000 Ukrayna 18699200 13947300 13937700 25885400 20886400 17200000 AB_27 135428123 126735010 120263646 150301458 138535327 136500000 DÜNYA 626867208 602891893 612611392 683070203 685614399 645400000 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) Çin ve Hindistan’da son altı yılda buğday üretimi sürekli artış göstermiştir. Diğer ülkelerde ise dalgalı bir eğilim görülmektedir. Son on iki yılda bu ülkelerin yeri genel olarak en fazla üretimi yapan ilk on ülke arasında gerçekleşmiştir. Dolayısıyla bu ülkelerin üretim politikaları, uluslararası ticarette üstlendikleri roller oldukça önemlidir. Bu on ülkenin dünya buğday üretimine katkısı son on iki yılda %61,49-%67.28 oranında değişkenlik göstermiştir. 2004 yılından 2007 yılına 25; 2007 yılından günümüze 27 ülkeli olan AB ise dünya buğday üretiminin %19,63-21’ini karşılamaktadır (Şekil 4.1). AB üyeleri arasında buğday üretiminde en dikkat çekici ülkeler Fransa ve Almanya’dır. Bu iki ülke AB buğday üretiminde lider durumunda olup üretimin ortalama %45’ini oluşturmaktadır. 19 Şekil 4.1 Dünya Buğday Üretiminde Önemli Ülkelerin Payları Dünya buğday üretiminde önemli ülkeler (2010) (%) AB_27 Çin Hindistan ABD Rusya Avustralya Pakistan Kanada Ukrayna Türkiye Arjantin Diğer 2% 14% 3% 21% 3% 4% 4% 18% 4% 6% 9% 12% Üretim dalgalanmaları bakımından en kötü durumdaki ülke Avustralya’dır. Okyanus ülkesi olması nedeni ile iklim şartlarından oldukça etkilenen Avustralya’da üretim 2002 yılında bir önceki yıla göre %58 düşerken, 2003 yılındaki üretim bir önceki yıldan %158 daha fazla olmuştur. Benzer şekilde 2006 yılında gerçekleşen üretim bir önceki yıldan %56 daha düşük gerçekleşirken; 2008 yılında gerçekleşen üretim bir önceki yıldan %59 daha düşüktür. Avustralya’nın dünya buğday üretiminin %3,8’ini oluşturuyor olması (2010 verileri) nedeniyle dünya buğday üretimini azaltıcı etkisi zayıf kalmıştır. Dünya üretiminin normal ürün yıllarında (2008–09) ortalama %9’unu oluşturan Rusya’nın 2008’de üretiminin bir önceki yıla göre %22,6 artması ve 2010 yılında %32,7 düşmesi, dalgalanmaların iyi incelenmesi bakımından oldukça önemlidir. Dünya buğday ekilişleri ve verimlilik açısından ülkeler ele alındığında, 2010 yılı verilerine göre Hindistan’ın en fazla buğday ekilişine sahip olduğunu görüyoruz. Hindistan, söz konusu yılda dünya buğday ekilişinin yaklaşık %13’üne (28700 bin ton) sahiptir. Üretim 20 bakımından %21 ile zirvede olan AB, ekiliş bakımından sadece %11’lik bir paya sahiptir (Şekil 4.2). Şekil 4.2 Dünya buğday ekilişlerinde önemli payı olan ülkeler Dünya buğday ekilişleri (2010) (%) AB_27 Çin Hindistan ABD Rusya Diğer 11% 11% 44% 13% 9% 12% Dekara verimlilikler açısından en yüksek verimliliğe sahip olan ülke AB’dir. AB’de son 11 yıllık dönemde ortalama verimlilik 509,59 kg/da olarak gerçekleşmiştir. Aynı dönemde AB üyesi Fransa’nın verimliliği 698,03 kg/da olarak gerçekleşmiş olup, bu oran dünya ortalamasının (283,21 kg/da) çok üzerindedir. Fransa ülkesinin dünyanın en yüksek buğday verimliliğine sahip olduğunu söyleyebiliriz. Buğday verimliliği açısından yüksek düzeylere sahip diğer ülkeleri Çin (422,07 kg/da) ve ABD (279 kg/da) olarak açıklanabilir. Dünya buğday ekilişinde %12 oranında bir paya sahip olan Rusya’nın dekara verimliliğindeki düşüklük dünya buğday üretiminden aldığı payı düşürmektedir. Verimlilik düzeylerindeki yükseklik öncelikli olarak iklim koşulları; teknoloji kullanımı; söz konusu ürünün o ülkede geleneksel bir yetiştiricilik çeşidi olması; entansif üreticilik yapılması; tarımsal yayım hizmetlerinin etkin olması ve benzeri pek çok nedenle açıklanabilir. 21 Çizelge 4.2 Seçilmiş ülke ve bölgelerde buğday verimleri (kg/da) (1999–2009 ortalaması) Ülkeler 1999–2009 yılları ortalama verim (kg/da) Fransa 698,03 AB 509,59 Çin 422,07 Arjantin 237,72 ABD 279,64 Hindistan 270,90 Türkiye 220,06 Rusya 197,64 Dünya 283,21 Kaynak: * Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.orgFood and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) ** Amerika Birleşik Devletleri Tarım Departmanı, World Markets and Trade: Grain, Circular series FG 02–11 USDA, 2011) Dünya tahıl tüketimi ve dolayısıyla buğday tüketimi, öncelikli olarak ülkelerin nüfus ve beslenme kültürlerine sıkı sıkıya bağlıdır. Kimi ülkelerde kimi tarımsal ürünler kültürel nedenlerle daha sık kullanılır. Kimi ülkelerin de belirli tarımsal ürünleri kullanmaktan başka çaresi yoktur. Konyalı (2008), ülkelerin toplam buğday tüketim rakamları nüfuslarına paralel olsa da kişi başına tüketim rakamları ülkelerin gelişmişlik düzeyleri, kültür gibi etkilere bağlı olarak değişebileceğini vurgulamıştır. Ülkelerin iç tüketime ayırdıkları ürün miktarları genel olarak tüketim miktarları olarak kabul edilebilir. Ancak pek çok kaynak iç tüketime ayrılan kısmı net olarak ortaya koymamaktadır. Bunun için gıda denge tabloları geliştirilmiştir. Denge tablolarında ülke içi tüketime ulaşabilmek için aşağıdaki eşitlik kullanılır: Üretim + İthalat – İhracat + Stok değişimi = Yurt içine sunulan ürün miktarı Yurt içine sunulan ürün miktarı ise insan beslenmesi için, hayvan beslemesi için, tohumluk olarak kullanılmak için, işlenmek üzere kullanılmak için ve diğer kullanımlar için ayrılır. İnsan beslenmesi için kullanılan miktar ise aşağıdaki eşitlikle ifade edilebilir: Yurt içine sunulan ürün miktarı - Hayvan beslenmesi – Tohumluk – İşlenen miktar – Diğer kullanımlar = İnsan beslenmesi amacıyla kullanım 22 İnsan beslenmesine ayrılan kullanım, ülke nüfusuna bölünürse kişi başına düşen tüketilen miktarına ulaşılır. Genel olarak FAO ve Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD) istatistikleri benzer metodolojiyi izlemektedir. Buna göre dünyada tüketimde belli başlı ülkeler ve iç tüketime ayrılan buğday miktarları Çizelge 4.3’te verilmiştir. Çizelge hazırlanırken ülke seçiminde genel olarak daha kalabalık ülkeler tercih edilmiştir. Çizelgedeki ülkeler dünya buğday tüketiminin yaklaşık %76,27’sini oluşturmaktadır (2007 değerlerine göre). En fazla tüketimi yapan ülkeler AB, Çin ve Hindistan’dır. Şekil 4.3.Seçilmiş ülkelerde yurtiçine sunulan buğday tüketim oranları Avustralya Kanada 1% BanglaBdreezşilya 1% 0% 2% Diğer Çin 24% 17% Hindistan 12% AB 20% ABD Rusya Japonya 6% 1%5% Nijerya Endonezya Dünya buğday tüketimi Ukrayna Türkiye Pakistan 1% 1% 2% 3% 3% 23 Çizelge 4. 3. Dünya buğday tüketiminde seçilmiş ülkelerde ülke içine sunulan miktarlar (1999–2010) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Avustralya 4523949 4639322 4739512 5431137 5750197 5897334 Bangladeş 4114486 3406867 2774591 3269116 3169220 3260979 Brezilya 8941389 8714933 9613043 9811649 10738573 10360881 Kanada 8330920 7542138 7400606 8175529 7422621 9079628 Çin 113679686 112957909 112035917 109844131 108087304 105209144 Hindistan 68186676 64216061 63675702 76026630 77092104 73828048 Endonezya 3202633 4196953 3028899 4686593 3889807 4817294 Japonya 6311906 6335558 6305287 6325331 6430929 6478429 Nijerya 1699981 2298278 2252531 2452548 2285563 2186935 Pakistan 19780361 20145301 18821128 18597160 18944189 19453976 Rusya 35301535 37272723 40171820 36889542 37742183 39826015 Türkiye 18268378 18800140 19308717 19317366 18538855 19503509 Ukrayna 12188858 10813041 13177359 13729263 8718109 12832065 ABD 34645732 35729132 32129440 29758898 32508897 31593133 AB 110018578 114852793 118526618 120434492 114975133 121312787 DÜNYA 571861023 576702344 586177725 598768726 592437670 606429541 Ülkeler 2005 2006 2007 2008* 2009* 2010* Avustralya 6557566 7228390 6445109 6900000 6700000 8500000 Bangladeş 3090575 2792367 2473606 VMD** VMD VMD Brezilya 10504729 10823097 10996592 VMD VMD VMD Kanada 8193219 8098047 8520598 8000000 7000000 8200000 Çin 105151871 105871572 106113828 105500000 107000000 108800000 Hindistan 70542799 76042671 76106152 70900000 78200000 82400000 Endonezya 4877302 5205034 5318136 VMD VMD VMD Japonya 6490765 6493937 6550351 VMD VMD VMD Nijerya 2820879 3078482 3307488 VMD VMD VMD Pakistan 19022650 19869017 20657214 VMD VMD VMD Rusya 37786957 36543562 35147018 38900000 42000000 47500000 Türkiye 18803863 19520333 19518274 16900000 17100000 17200000 Ukrayna 13181960 11372056 11399240 11900000 12300000 11600000 ABD 31326913 30953880 32710709 34293000 30932000 32006000 AB 128401623 122724212 121825943 VMD VMD VMD DÜNYA 612865555 611168611 612399409 641700000 652300000 665200000 Kaynak: FAO, USDA ve OECD veri tabanları, www.fao.org, www.usda.gov, www.oecd.org * 2008, 2009 ve 2010 yıllarına ait veriler FAO ve OECD kaynaklarında mevcut olmadığından USDA verileri kullanılmıştır.** Veri Mevcut Değil 24 Kişi başına düşen tüketim değerleri ise 2007 yılında Avustralya’da 69,80 kg/yıl, ABD’de 84,80 kg/yıl, Çin’de 67,40 kg/yıl, Hindistan’da 60,20 kg/yıl, Ukrayna’da 115 kg/yıl olarak gerçekleşmiştir (FAO (2011), www.faostat.fao.org). Dünyada 2007 yılında yurtiçine sunulan buğdayın %71’i insan beslenmesine ayrılırken %16’sı hayvan beslenmesinde kullanılmaktadır. Söz konusu değerler 1999 yılında %72 ve %16 olarak gerçekleşirken 1990 yılında %65 ve %21 olarak gerçekleşmiştir. İnsan beslenmesine ayrılan buğdayın tüketim hızları incelendiğinde en fazla tüketim hızı % 2,73 ile Hindistan’da gerçekleşmiştir. Bu ülkeyi Türkiye (%1,13) ve Avustralya (%1,49) izlemektedir. Buğday tüketim hızı dünyada ortalama %0,75’tir (Çizelge 4.4). Çizelge 4. 4. Seçilmiş ülkelerde ve dünyada insan beslenmesi için ayrılan buğdayın tüketim hızı (1999–2007 yılları ortalama değerler) Ülkeler % Çin -0,79 Hindistan 2,73 AB 0,55 ABD 0,81 Rusya -0,25 Pakistan 0,52 Türkiye 1,13 Ukrayna -1,85 Kanada 0,52 Avustralya 1,49 DÜNYA 0,75 Kaynak: FAO, USDA ve OECD veri tabanları, www.fao.org, www.usda.gov, www.oecd.org * 2008, 2009 ve 2010 yıllarına ait veriler FAO ve OECD kaynaklarında mevcut olmadığından USDA Ülkelerin yurtiçine ayırdıkları buğday miktarları ile üretim miktarlarının büyüme hızları incelendiğinde ABD’de buğday tüketiminin büyüme hızının son on yılda - %1,05 oranında gerilediğini; buğday üretiminin ise %0,45 oranında arttığını görmekteyiz. Söz konusu oranlar önde gelen üretici ve tüketici ülkelerden AB’de %0,81 ve %1,97; Çin’de ise -%0,03 ve %4,70 olarak gerçekleşmiştir. Söz konusu oranlar dünya buğday piyasalarında bu ülkelerin etkisinin hissedilmeye devam edeceğini göstermektedir. Bu ülkeler bazı durumlarda tüketici konumda etkili olurken; bazen de hem üretici hem de tüketici konumda etkili olabilmektedir. 25 Dünya buğday ticaretini ve dolayısıyla piyasalarını ihracatçı ve ithalatçı ülkeler açısından incelenebilir. Dünya buğday ihracatı son on yılda ortalama 110–130 milyon tonluk bir hacme sahiptir. Bu miktar bir ihracat, on yıllık ortalamaya göre 22,6 milyar ABD dolarına denk gelmektedir. İhracatta lider ülkeler (majör ülkeler) sırasıyla AB, ABD, Kanada, Avustralya, Arjantin olarak sıralanmaktadır (Çizelge 4.5). Bu beş ülkenin dünya buğday ihracatından aldıkları pay son yıllarda bir miktar azalmaktadır. Örneğin 1998/99 döneminde beş majör ülkenin toplam buğday ihracatından aldığı pay %91,7 iken, 2009/2010 döneminde bu oran %73,5 olarak gerçekleşmiştir. Son yıllarda özellikle Rusya’nın dünya buğday ihracatından aldığı pay artmıştır. Toprak Mahsülleri Ofisi (TMO), Uluslararası Hububat Konseyi’ni (IGC) kaynak göstererek Rusya’nın 2009/10 döneminde %14,7’lik bir paya ulaştığını belirtmektedir (TMO, 2011). Genel olarak artış eğiliminde olan dünya buğday ticaretinde, 2009/2010 döneminde % 6,1 oranında bir azalma görülmüştür. Benzer dalgalanmalar doğal koşullara bağlı olduğu kadar, ülkelerin tarım ve gıda politikalarıyla da yakından ilgilidir. Dünya buğday ithalatın da son 10 yıllık ortalamalara göre en fazla ithalat yapan ülkeler sırasıyla AB, Brezilya, Mısır, Japonya, Cezayir ve Endonezya’dır. Bu ülkelerin son on yıllık buğday ithalatı ortalamaları, toplam ithalat miktarının %44,3’ünü oluşturmaktadır. AB ve Brezilya dışında bu beş ülkenin buğday ithalatları her yıl artış göstermektedir. AB’nin dünya buğday ithalatından aldığı pay son on yıllık ortalamalarda %21,1 iken; 2010 yılında bu oran %16 olarak gerçekleşmiştir. Brezilya, Japonya ve Mısır gibi ülkelerde 2010/11 döneminde ithalatta gerçekleşen azalmalar, IGC tarafından bir önceki yıla göre artan rekoltelere bağlanmaktadır (IGC, 2011). Dünya buğday dış ticaretinde ihracatçı ülkelerin ithalatları ile karşılaştırılması net ihracatçı ülkeleri görmemiz açısından fayda sağlayabilir. Buna göre ihracat-ithalat değeri pozitif olan AB, ABD, Kanada, Avustralya ve Arjantin net buğday ihracatçısı ülkeler konumundadır. Mısır, Endonezya, Japonya, Brezilya ve Cezayir gibi ülkeler ise net buğday ithalatçısı ülkelerdendir. Konyalı (2008), AB’ de son yıllarda buğday ithalatının düşmüş olmasını birliğin ekili alanlara yaptığı ödemelerin dışında ilave ödeme yapılarak desteklenmesinden kaynaklandığını bildirmektedir. 26 Çizelge 4.5. Dünya buğday ihracatında başlıca ihracatçı ülkeler ve dünya ihracatından aldıkları paylar (ton) (%) Yıllar AB ABD Kanada Avustralya Arjantin Beş Majör Ülke Diğer Dünya 1998/99 30098129 27003700 17701900 15231100 10370600 100405429 9049910 109455339 İhracat payı 27,5 24,7 16,17 13,9 9,5 91,7 8,3 1999/00 33308840 28445500 16158100 16540300 8796530 103249270 11240999 114490269 İhracat payı 29,1 24,8 14,11 14,4 7,7 90,2 9,8 2000/01 32235161 27830200 18771700 17724400 11019000 107580461 9609737 117190198 İhracat payı 27,5 23,7 16,02 15,1 9,4 91,8 8,2 2001/02 30166683 25782600 17658900 15542100 10790500 99940783 13808098 113748881 İhracat payı 26,5 22,7 15,52 13,7 9,5 87,9 12,1 2002/03 29884821 24245800 12202600 14697200 9051610 90082031 30314328 120396359 İhracat payı 24,8 20,1 10,14 12,2 7,5 74,8 25,2 2003/04 32791679 25429400 11703500 9503390 6169210 85597179 23994004 109591183 İhracat payı 29,9 23,2 10,68 8,7 5,6 78,1 21,9 2004/05 27121044 31581400 15118700 18450800 9976600 102248544 16688146 118936690 İhracat payı 22,8 26,6 12,71 15,5 8,4 86,0 14,0 2005/06 33205458 27178600 13925000 13914500 10431100 98654658 21813518 120468176 İhracat payı 27,6 22,6 11,56 11,6 8,7 81,9 18,1 2006/07 36031868 23377200 18497800 14975500 997360 93879728 32560324 126440052 İhracat payı 28,5 18,5 14,63 11,8 0,8 74,2 25,8 2007/08 29573065 32946900 17551700 14684200 9645490 104401355 28392197 132793552 İhracat payı 22,3 24,8 13,22 11,1 7,3 78,6 21,4 2008/09 40059248 30093400 15781400 8278010 8772100 102984158 28145354 131129512 İhracat payı 30,5 22,9 12,03 6,3 6,7 78,5 21,5 2009/10 34009484 26837024 15867637 8461965 5263260 90439370 28145354 123042229 İhracat payı 27,6 21,8 12,9 6,9 4,3 73,5 22,9 Kaynak: FAO, USDA ve OECD veri tabanları, www.fao.org, www.usda.gov, www.oecd.org 27 Çizelge 4. 6. Dünya buğday ithalatında başlıca ithalatçı ülkeler (ton) Ülkeler 1999-00* 2001-02* 2003-04* 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11** Mısır 4568500 4993845 4212035 5687760 5816910 5911040 8327790 8660902 8574293 Brezilya 7207010 6794285 5729875 4988140 6530500 6638020 6032700 6394662 6138876 Endonezya 3150800 3512130 4023980 4428510 4584230 4649140 4497190 4452218 4585785 Cezayir 4858045 5268020 5108615 5683350 4966230 4851100 6913570 5599992 5879991 Japonya 5913600 5692040 5368175 5472350 5337110 5275110 5780710 6474395 6150675 G. Kore 3758945 3745045 3566130 3644610 3524080 3178720 2682310 3567472 3496123 Nijerya 1846825 2294020 2412975 3714680 3244000 7795100 1132180 1290685 1303592 Fas 3127960 3346945 2392840 2631730 1825800 3683480 4083580 2572655 4347788 Irak 2512900 2708730 1889040 2535530 2838810 2423710 2963320 2933687 2640318 Meksika 2726565 3262795 3542690 3717620 3446640 3253310 3217030 3024008 3296169 Türkiye 1288349 722298,5 1452065 135596 239874 2147110 3708000 3411360 3206678 AB 22288029 27303219 25140890 28437333 27465890 27353533 27556854 18738661 18176501 Diğer 51669280 47156358 48797157 49769602 54750319 51043624 51413415 49640173 45461256 DÜNYA 114916808 116799730 113636466 120846811 124570393 128202997 128308649 116760871 113258044 *Belirtilen yılların ortalamaları alınmıştır. **Tahmin Kaynak: FAO, USDA ve OECD veri tabanları, www.fao.org, www.usda.gov, www.oecd.org 28 Makarnalık buğdayın hammaddesi olan durum buğdayı da dünya da üretimi ve ticareti yapılan önemli bir üründür (Anonim, 2004). Son on yılda dünyada ortalama 36,6 milyon ton üretimi yapılmaktadır. Bu miktar üretim yaklaşık 17,5 milyon hektar alandan elde edilmektedir. En büyük üretici konumundaki ülke AB olup; toplam üretimin %24,3’ünü gerçekleştirmektedir. İtalya AB içerisinde durum buğdayının yaklaşık yarısını üretmektedir. Dünyada en büyük durum buğdayı ihracatçı ülkeleri arasında Kanada, AB, ABD ve Meksika bulunmaktadır. Bu ülkeler toplam durum buğdayı ihracatının % 21,6’sını (2008 değerleri) oluştururlar. Türkiye son yıllara kadar bu üründe belirli bir ihracat geleneğine sahip olsa da son yıllarda makarna sanayinin taleplerini karşılayabilmek için ihracattan ziyade iç piyasaya üretim yapılmaktadır. 2001–2007 yılları arasında ortalama 107 bin ton ihracat yapan Türkiye 2008 yılında 1000 ton ihracat gerçekleştirmiştir. Durum buğdayının yaklaşık 7,4 milyon ton (2008 değerleri) dünya ithalatı mevcuttur. Durum buğdayı ithalatında önde gelen ülkeler Cezayir, AB, Fas, ABD, Tunus ülkeleridir. Bu ülkelerin dünya ithalatından aldıkları pay %76,2’dir. Cezayir 2010/11 dönemindeki ithalatının yüksek rekolte nedeniyle önceki yıllara göre düşeceği ve yaklaşık 1 milyon ton olacağı beklenmektedir. 2008 yılında bu ülkenin ithalatı 2,13 milyon ton olarak gerçekleşmişti (TMO, 2011). 4. 1. 2. Mısır Mısır da diğer tahıllar gibi insan beslenmesinde önemli bir yer tutmaktadır ve dünya üzerinde binlerce yıldır tarımı yapılmaktadır. Mısır’ın silaj ve dane yem olarak hayvan beslenmesinde de önemi oldukça büyüktür. Mısırdan yağ elde edilmesi ve biyoyakıt üretiminde önemli bir hammadde olması bu bitkinin önemini daha da arttırmaktadır. Mısır bitkisi, Antarktika hariç dünyanın her yerinde tarımı yapılabilen bir bitkidir (Geçit ve ark., 2009). Anavatanı Güney Amerika’dır. Mısır, dünya ticaretinde de önemli bir rol oynamaktadır. Dünya mısır üretiminin yaklaşık %10’u ihraç edilmektedir. Bu oran yaklaşık 82,6 milyon tona denk gelmektedir (FAOSTAT, 2011). 29 Mısır üretiminin son 12 yılda yaklaşık olarak 592–826 milyon ton aralığında değiştiği görülmektedir. Dünya mısır üretimi, son 12 yılda en sert düşüşü 1999/00–2000/01 döneminde %2,42 ile test etmiştir. Söz konusu yıllardan itibaren üretimin düzenli olarak arttığını söyleyebiliriz (Çizelge 4.7). ABD’de geleneksel bir tüketime sahip olan mısır aynı zamanda dünyada en fazla üretimin yapıldığı ülkedir. Üretimde görülen küçük çaplı dalgalanmalara karşın ABD’de mısır üretiminin sürekli arttığını söylenebilir. Çizelge 4.7. Dünya mısır üretiminde lider olan ülkeler (ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 ABD 239549000 251852000 241375000 227765000 256227000 299874000 Çin 128287195 106178315 114253995 121496915 115997909 130434297 Brezilya 32037600 31879400 41955300 35933000 48327300 41787600 Meksika 17706400 17556900 20134300 19297800 20701400 21670200 Arjantin 13504100 16780700 15359400 14712100 15044500 14950800 Hindistan 11509600 12043200 13160200 11151700 14984300 14172000 Endonezya 9204040 9677000 9347200 9585280 10886400 11225200 Güney Afrika 7946000 11431200 7772000 10076000 9705000 9710070 Ukrayna 1736900 3848100 3640700 4180300 6875100 8866800 AB_27 59348110 51551527 61628419 60209295 52764012 71995786 DÜNYA 607177572 592472549 615502725 604832599 645100092 728840097 30 Çizelge 4.7. Dünya mısır üretiminde lider olan ülkeler (ton) (devam) Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* ABD 282261000 267501000 331175000 307142000 333011000 324400000 Çin 139498473 151731433 152418870 166032097 164107560 161000000 Brezilya 35113300 42661700 52112200 58933300 51232400 55500000 Meksika 19338700 21893200 23512800 24320100 20142800 21200000 Arjantin 20482600 14445500 21755400 22016900 13121400 21850000 Hindistan 14709900 15097000 18955400 19730000 16680000 18600000 Endonezya 12523900 11609500 13287500 16323900 17629700 19392670 Güney Afrika 11715900 6935060 7125000 12700000 12050000 11387250 Ukrayna 7166600 6425600 7421100 11446800 10486300 1190000 AB_27 63239749 55966131 48873306 62906452 57779546 56300000 DÜNYA 713458733 706656734 789641125 826718343 818823434 810800000 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini 2008/09 döneminde ABD, dünya mısır üretiminin %37.1’ini gerçekleştirmiştir. Aynı yılda Çin, dünya üretiminin %20’sini; AB %7.6 sını; Brezilya ise yaklaşık %6.2’sini üretmiştir. Söz konusu oranlar bu dört ülkenin dünya üretiminde ortalama %71’lik bir paya sahip olduğunu göstermektedir (Şekil 4. 4). Şekil 4. 4 Dünya mısır üretimi ve önemli ülkelerin payları (2008/09 dönemi) Dünya mısır üretiminde lider ülkeler ABD Çin Brezilya AB_27 Diğer 28% 37% 8% 20% 7% 31 Mısırın endüstriyel anlamda önemli olması dolayısıyla talebindeki artış, mısır ekim alanlarını sürekli arttırmaktadır. 2000 yılından beri dünya mısır ekim alanı %86,5 artış göstermiştir. En fazla ekim alanına sahip ülkeler ABD, Çin ve Brezilya’dır. AB dışında bu üç ülkenin payı dünya ekili alanlarının yaklaşık % 47’sini oluşturmaktadır (2008 değerleri). AB’nin aldığı pay ise söz konusu yılda %12,5 olarak gerçekleşmiştir. Meksika, Arjantin, Filipinler ve Endonezya gibi ülkeler ise ekim alanlarını sürekli arttırmaktadırlar (Çizelge 4. 8). Mısır veriminde ise on yıllık ortalamalara göre lider olan ülke 9,32 ton/ha ile ABD’dir. Bu ülkeyi 8,2 ile Kanada; 7,42 ton/ha ile AB ve 7,8 ton/ha ile Mısır ülkesi izlemektedir (TMO, 2011). Verimlilik genel olarak iklim koşullarına bağlı olsa da, ilgilenilen ürünün yetiştiricilikte geleneksel ürün olması bilgi düzeyini arttırdığından verimlilikte önemli bir faktördür. Teknoloji kullanım düzeyinin yüksekliği de mısır da verimliliği arttıran bir diğer faktör olarak kabul edilebilir. Çizelge 4.8 Dünya mısır ekim alanları (Hektar) Ülkeler 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 ABD 29315700 27829700 28057200 28710300 29797700 30399000 Çin 23086418 24310656 24661127 24092660 25467475 26379250 Brezilya 11614700 12330300 11750900 12965700 12410700 11549400 AB_27 9337538 9618974 9262988 9737578 10059928 8991658 Meksika 7131180 7810850 7119720 7520900 7687660 6605600 Arjantin 3088720 2815500 2420120 2322860 2338600 2783440 Hindistan 6611300 6581500 6635200 7343400 7430400 7588300 Endonezya 3500000 3285900 3126830 3358510 3356910 3625990 Filippinler 2510340 2486590 2395460 2409800 2527140 2441790 DÜNYA 137001484 137477469 137288177 144701681 147494736 147428752 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini 32 Çizelge 4.8 Dünya mısır ekim alanları (Hektar) (devam) Ülkeler 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/2011* ABD 28586500 35013800 31796500 32209300 32988765 Çin 28482669 29497391 29882998 31203727 31503762 Brezilya 12613100 13767400 14444600 13791200 13684291 AB_27 8555892 8033645 8807340 8349445 7994149 Meksika 7294840 7333280 7353940 6223050 7112057 Arjantin 2447170 2838070 3412160 2337180 2578957 Hindistan 7894000 8117300 8170000 8330000 8480439 Endonezya 3345810 3630320 4003310 4160660 4324194 Filippinler 2570670 2648320 2661020 2683900 2706976 DÜNYA 148340838 158358327 160814579 158628747 158327171 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini Dünya mısır tüketiminde iç tüketime ayrılan kısım, toplam tahılların iç tüketime ayrılan kısmının %35’ini oluşturmaktadır. Yani dünyada iç tüketime ayrılan tahılların önemli bir bölümünü mısır oluşturmaktadır. Ülkelere göre yurtiçi tüketim değerleri Çizelge 4,9’da verilmiştir. Buna göre en fazla tüketime sahip ülkeleri ABD ve Çin olduğu söylenebilir. Bu iki ülkenin dünya tüketiminden aldığı pay yaklaşık %50’dir (2009 yılı oranları). ABD’nin tüketimi son 12 yılda 192–235 milyon ton aralığında değişirken; Çin’in yurtiçi tüketimi 121–159 milyon ton aralığında değişmektedir. Dünya tüketimi ise 598–796 milyon ton aralığında değişerek 1999/2000 döneminden günümüze %33 artmıştır. AB–27, ABD ve Çin’den sonra en fazla mısır tüketimine sahip ülke konumundadır. AB’nin dünya tüketimindeki payı 2009/2010 döneminde % 9 civarındadır. 33 Çizelge 4.9.Dünya mısır tüketiminde yurtiçine ayrılan tüketim miktarları (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 ABD 192040217 197890457 200508127 200205252 211250390 224305182 Çin 121702834 123127118 123325978 127660835 129038351 134336032 Brezilya 32827372 33622365 36931969 33480875 35496738 37029251 Japonya 15986876 15795035 15818939 16521573 16578864 16030934 Hindistan 11749205 12056123 13039082 11059179 14396609 13077294 Mısır 10346317 10664497 10604732 10821800 10841772 10577050 G.Kore 8087513 8658164 8428226 9057428 8742180 8456882 Arjantin 4581724 4899267 4395845 4186208 4580262 4404301 Türkiye 3121574 3266946 3023868 3274755 4614065 4031727 AB_27 58006287 55875514 59307247 61816732 57943015 67537935 Diğer 139640547 142110773 151400068 159291684 168281520 175045193 Dünya 598090466 607966259 626784081 637376321 661763766 694831781 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* ABD 231710227 215545850 224067285 229433835 233496403 235571898 Çin 138128041 140040230 146495510 150597760 155333304 159919204 Brezilya 36546381 38567186 42164865 44179672 46180966 48292549 Japonya 16098880 16241465 16019382 15922750 15796449 15750504 Hindistan 14266898 14419816 16162845 17561582 18325379 19617669 Mısır 12193506 10161864 10726910 10768194 10813951 10921901 G.Kore 8600590 8742389 8695001 8626518 8605036 8635487 Arjantin 5779471 5984241 6697724 7397777 8186372 9296463 Türkiye 4279363 3620566 4614277 5043135 5193088 5509464 AB_27 64093306 61201536 65939558 67050290 69245956 69673716 Diğer 178101481 184035009 194118747 201968787 209490101 217167799 Dünya 709798144 698560152 735702104 757347628 778290909 796339667 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini Yurtiçi tüketiminin dışında bir önemli tüketim şekli diğer amaçlı kullanım şeklidir. Diğer kullanımlar son yıllarda giderek önemini arttırmaktadır; zira enerji üretme amaçlı tahıl kullanımı oldukça yaygın hale gelmiştir. Mısır da bu amaca hizmet edebilecek önemli bir tahıl grubu bitkidir (Kıymaz ve Saçlı, 2008). Biyo-benzin (etanol) ve biyo-dizel üretimi için ayrılması gereken mısır miktarları diğer tüketimler içerisindedir. Yurt içine sunulan ürün miktarından, hayvan beslenmesi, tohumluk, gıda sanayi için işlenen miktarlar ve insan beslenmesi amacıyla ayrılan kısımlar çıkarıldığında diğer tüketim değerlerine ulaşılabilir. 34 Aşağıdaki Çizelge 4.10 bu tür bir amaca hizmet etmektedir. Çin diğer tüketimlerini 1999/2000 döneminden 2010/2011 dönemine kadar yaklaşık %400 arttırmış; ABD ise aynı dönemlerde yaklaşık % 41 arttırmıştır. Benzer şekilde AB ve Hindistan’da bu tür tüketimlerini aynı dönemlerde arttırmışlardır. Artış oranları sırasıyla %117,3 ve %110,8 olmuştur. Bu dört ülkenin dünya diğer tüketiminden aldığı pay 2009/2010 döneminde % 85,7’dir. Çizelge 4.10 Dünya mısır tüketiminde diğer tüketim miktarları (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 ABD 6792739 6935588 7071812 6850767 7401706 7660957 Çin 7835624 8704990 10682111 12775879 13183961 18097309 Japonya 83032 80557 81109 82103 85322 82398 Hindistan 1050672 1391892 2337638 1530996 2127231 2328592 Mısır 98661 126850 140944 140944 140944 140944 G.Kore 54174 56985 58292 99541 91909 211021 Arjantin 980544 976592 984739 977594 961521 957330 Türkiye 250888 286895 242998 262213 369451 323980 AB_27 2161865 2503375 2522065 2968009 2719435 2737821 Diğer 3465267 2966400 2267964 3171274 4679138 5217888 Dünya 22773466 24030124 26389672 28859320 31760618 37758240 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* ABD 7589364 8764473 8467709 8852274 9192329 9551678 Çin 20008508 23804765 25327614 29197315 34363916 39099620 Japonya 83280 84417 83139 83374 83004 83130 Hindistan 1839538 2038998 2032319 2186464 2215167 2208126 Mısır 204369 176180 176180 187176 201195 219278 G.Kore 151749 191917 156085 187815 236510 248793 Arjantin 959219 950527 951870 946830 943927 941277 Türkiye 353445 307326 373076 407421 419105 443844 AB_27 3151857 3236296 3769895 3970384 4290270 4699260 Diğer 5278456 5573546 6297692 7290274 7975833 8692200 Dünya 39619785 45128445 47635579 52716067 58402937 63757621 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini 35 FAO’nun tarımsal istatistik veri tabanındaki ABD’nin diğer tüketimleri ile ilgili değerlerde mısır tüketimi 9,1 milyon ton kadar görünmektedir. Ancak USDA’nın mısır tüketimi ile ilgili raporunda, etanol amaçlı mısır tüketiminin 2000–2009 yılları arasında yaklaşık 94 milyon ton arttığı belirtilmiştir (Anonim, 2011e, Anonim, 2011f, USDA, 2011). Bu durumda FAO istatistiklerinde etanol amaçlı mısır tüketiminin, işlenen mısır tüketimi ve hayvansal amaçlı mısır tüketimi kalemleri arasında yer aldığını söyleyebiliriz. Zira FAO raporlarında etanol için ayrı bir başlık bulunmamaktadır. TMO (2011) ise 2005/06 döneminde etanol amaçlı mısır tüketiminin 44,2 milyon ton iken bu değerin 2010/11 döneminde 128 milyon ton olacağını öngörmektedir. Dünya mısır ihracatı 1999’dan bugüne yaklaşık %47 artış göstererek, 78 milyon tondan 115 milyon tona yükselmiştir (Çizelge 4.11). ABD dünyanın önde gelen mısır ihracatçısı durumundadır. ABD’nin 2000’li yıllardan günümüze mısır ihracatı miktarlarını 51-59 milyon ton aralığında artmıştır. Dünya ihracat pazarının %56,1’ine sahiptir (2009/2010 dönemi). Dünya mısır ticaretinde önemli bir diğer ülke Arjantin’dir. Arjantin’in dünya ihracatından aldığı pay %15,5’tir (2009/2010 dönemi). Arjantin, 2000 yılından 2009/2010 dönemine kadar ihracatını %107,8 arttırmıştır. Bu oranı ABD ile karşılaştırdığımızda ABD’nin %15,2 arttırdığı söylenebilir. Dünya ihracatından ülkelerin aldıkları paylar aşağıdaki şekilde verilmiştir. 36 Şekil 4. 5 Dünya mısır ihracatında başlıca ülkeler (2009/10 dönemi) Dünya mısır ihracatçısı ülkeler ABD Arjantin Çin Brezilya G. Afrika Hindistan Ukrayna AB_27 Diğer 3% 13% 2% 2% 1% 6% 0% 57% 16% Çizelge 4. 11 Dünya mısır ihracatında lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 ABD 51975100 47970800 47943800 47685800 43411800 48741200 Arjantin 7889790 10846500 10934100 9483590 11912800 10692000 Çin 4305010 10466000 5997980 11673513 16399509 2318170 Brezilya 7517 6699 5628980 2746990 3566230 5031000 G. Afrika 420921 616848 620267 749870 785141 450290 Hindistan 10214 32464 113504 78178 543271 1068680 Ukrayna 304800 163217 368201 496683 943109 1233850 AB_27 11551156 10609673 10091313 12374884 10641974 10067201 Diğer 2306038 1641967 2117444 2181021 2505722 3081030 Dünya 78770546 82354168 83815589 87470529 90709556 82683421 37 Çizelge 4. 11 Dünya mısır ihracatında lider ülkeler (Ton) (devam) Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* ABD 45369200 57884100 57014400 54094400 59881792 59645571 Arjantin 14643500 10399800 14990300 15382800 16399844 18433933 Çin 8611025 3070500 4916664 252543 250017 247517 Brezilya 1070020 3938000 10933500 6432660 6054268 11351752 G. Afrika 2125520 628092 71728 1078970 629399 899141 Hindistan 419948 637411 2727720 3537300 2688348 4244760 Ukrayna 2795640 1682500 809066 2811740 2709494 2044901 AB_27 12619767 11901198 13131389 13554537 13690082 13963883 Diğer 2764383 5280735 5193439 4969165 2986668 4474431 Dünya 90419003 95422336 109788206 102114115 105289912 115305889 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini Mısır ithalatında başlıca ülkeler ise Japonya, AB, Güney Kore, Meksika ve Mısır’dır (Çizelge 4.12). Japonya dünya mısır ithalatının yaklaşık %16’sına sahiptir (2009/2010 dönemi). Aynı dönemde AB’nin ithalatı %12,6 olarak gerçekleşmiştir. TMO (2011), Uluslararası Hububat Konseyi tahminlerine dayandırdığı raporunda AB’nin mısır ithalatını 2010/2011 döneminde 39 milyon tona çıkaracağını öngörmüştür. Dünya ithalatından başlıca ülkelerin aldıkları paylar Şekil 4.6’da verilmiştir. Dünya’da 2009/2010 döneminde yapılan ithalatın %59’u bu ülkelere yapılmıştır. 38 Çizelge 4. 12. Dünya mısır ithalatı ve başlıca ithalatçı ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 Japonya 16606100 16111200 16221700 16420500 17064200 16479400 Meksika 5545810 5347620 6174030 5512910 5764150 5518690 G.Kore 8115220 8714510 8481830 9112500 8782360 8371010 Mısır 4712000 4710000 4797230 4720570 4052620 2429280 AB_27 11750340 11293019 11583176 12782715 13658193 13394998 Türkiye 839096 1286190 537481 1177660 1818130 1049740 Diğer 30765627 34633125 34182183 37895569 38619878 35448712 Dünya 78334193 82095664 81977630 87622424 89759531 82691830 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* Japonya 16655900 16883300 16627600 16460200 16974581 16563076 Meksika 5743680 7609940 7954730 9145990 9849527 9966783 G.Kore 8533250 8669650 8579030 9021000 9111210 9202322 Mısır 5094990 3769370 4473700 3979950 4056487 4592249 AB_27 14355986 14999351 23867087 21527103 13531321 39978902 Türkiye 218059 30579 1128460 1151410 1165962 466384 Diğer 37507722 43481909 44598134 42322742 52141577 36223494 Dünya 88109587 95444099 107228741 103608395 106830665 116993210 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini 39 Şekil 4. 6 Dünya mısır ithalatında başlıca ülkeler ve aldıkları paylar (2009/10 dönemi) Dünya mısır ithalatçısı ülkeler Japonya Meksika G.Kore Mısır AB_27 Türkiye Diğer 16% 41% 9% 8% 21% 4% 1% 4. 1. 3. Arpa Arpa, dünyada tahıllar içerisinde buğday, çeltik ve mısırdan sonra dördüncü sırada gelirken; Türkiye’de buğdaydan sonra ikinci sıradadır. Dünya’da arpanın insan beslenmesinde kullanımı çok azdır. Genel olarak hayvan beslenmesinde yem rasyonlarına katılır. Ayrıca malt sanayinin de hammaddesini oluşturur. Dünyada arpa üretimi miktarı son on yıllık dönemde çok fazla değişkenlik göstermemiştir. 2010/2011 döneminde dünya arpa üretiminin on yıl önceki değerinden daha az olacağı öngörülmektedir (Çizelge 4. 13). Arpa üretiminde lider ülkeler AB, Rusya, Ukrayna ve Kanada’dır. En büyük arpa üreticisi AB yaklaşık 64 milyon tonluk rekor seviyesine 2004/2005 döneminde ulaşmıştır. Bu yılda dünya üretiminin %41,8’ini gerçekleştirmiştir. 40 Çizelge 4. 13.Dünya arpa üretiminde başlıca ülkeler ve üretim miktarları (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 Kanada 13196000 13228600 10845600 7467700 12164200 12556700 Rusya 10602600 14079200 19534500 18738900 18003300 17179700 Türkiye 7700000 8000000 7500000 8300000 8100000 9000000 Ukrayna 6424600 6871900 10185700 10363800 6833200 11084400 ABD 6103000 6919230 5406620 4940200 6058780 6090570 Avustralya 5043000 6743000 8280000 10363800 10382000 7739770 AB_27 58913773 60174508 59251387 58874010 55591473 64298777 Diğer 20398220 17098615 22988292 17667151 25420910 25865814 DÜNYA 128381193 133115053 143992099 136715561 142553863 153815731 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* Kanada 11677600 9573100 10983900 10790064 10599649 10412593 Rusya 15791400 18036500 15559100 15085558 14626429 14181273 Türkiye 9500000 9551000 7306800 7191837 7078682 6967307 Ukrayna 8975100 11341200 5980800 6313969 6665697 7037019 ABD 4613400 3922550 4574520 4321978 4083378 3857950 Avustralya 9483000 4257030 7160170 7342047 7528543 7719777 AB_27 23802239 26776276 24575982 21931524 19571618 17465646 Diğer 54822514 56035735 57976536 59395254 60495375 61307368 DÜNYA 138665253 139493391 134117808 132372229 130649370 128948934 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Uluslararası Hububat Konseyi (IGC) Tahmini Arpa üretiminde ülkelerin aldıkları paylar aşağıdaki şekilde yer almaktadır. AB’den sonra en büyük payı Kanada ve Rusya almaktadır. Bu ülkelerin payları toplam üretimin yaklaşık %34’ünü oluşturur (Şekil 4.7). 41 Şekil 4. 7. Dünya arpa üretiminde başlıca ülkeler ve üretimden aldıkları paylar (2009/2010) Dünya arpa üretiminde ülkelerin aldıkları paylar Kanada Rusya Türkiye Ukrayna ABD Avustralya AB_27 Diğer 8% 11% 46% 6% 5% 6% 3% 15% Arpa üretiminde öncü olan AB verimlilik bakımından da lider durumdadır. AB’nin on yıllık ortalama arpa verimi 4,2 ton/ha olarak gerçekleşmiştir. Aynı istatistik Çin için 3,7 ton/ha, ABD için 3,3 ton/ha, Türkiye için 1,95 ton/ha, dünya ortalaması ise 2,5 ton/ha’dır. AB içerisinde Almanya, Danimarka ve İtalya arpa üretiminde lider durumdadır. Dünya arpa tüketiminde genel olarak bir düşüş eğilimi görülmektedir. Ancak düşüşün boyutu 1999/2000–2009/2010 dönemleri arasında sadece %4,55’tir. En büyük arpa tüketicileri AB, Rusya, S. Arabistan, Kanada ve Türkiye olarak gösterilebilir (Çizelge 4.14). Bu ülkelerin 2009/2010 döneminden aldıkları paylar sırasıyla %37, %10, %7, %6 olarak gerçekleşmiştir (Şekil 4.8). Arpa tüketimi genel olarak hayvan besleme amaçlı olmaktadır. Hayvan besleme amaçlı tüketimin toplam tüketime oranı yaklaşık %65’tir. Dünyada arpa tüketiminin %20’lik bir bölümü işlenerek tüketilmektedir. Bilindiği gibi arpa, malt sanayinin hammaddesini oluşturur. 42 Çizelge 4.14. Dünya arpa tüketiminde başlıca ülkeler (Yurtiçi tüketimler) (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 Kanada 11164183 11084819 8913583 6726938 10337575 8931050 Çin 5794942 4980416 5386988 5103047 4348448 4985662 İran 2422402 2726250 3362414 3289058 2914462 3953685 Rusya 11397014 14045128 16597409 16634041 16608447 16949311 S. Arabistan 4747831 5371759 3307901 3819664 4232770 2990467 Türkiye 7479672 7853394 7379698 7720074 7793827 9246342 Ukrayna 5507255 5599174 5987204 5919116 5015264 7429103 ABD 6676579 6420231 5552923 5073189 4804179 5385639 AB 50156925 49049681 52420635 51498281 55618861 52238048 Diğer 27057925 26358583 27544163 27620683 28352276 29112913 Dünya 132404728 133489435 136452918 133404091 140026109 141222220 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11* Kanada 9169241 7452529 8261320 7872854 7502655 7149864 Çin 5640112 5500822 3958633 3931667 3904885 3878285 İran 3954330 3268405 3215372 3349654 3489544 3635276 Rusya 16464685 17068913 14080379 13564836 13068170 12589688 S. Arabistan 6081354 6129254 6114654 7254392 8606571 10210789 Türkiye 9265499 9215180 7137678 7061956 6987038 6912914 Ukrayna 6289574 7718345 4808242 5022256 5245795 5479285 ABD 4203812 4644028 4738648 4770260 4802083 4834119 AB 47338203 50142653 50080812 48871683 47691747 46540299 Diğer 28998782 30078190 29800987 28692030 27312615 25624411 Dünya 137405592 141218319 132196725 130391589 128611103 126854928 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), *Tahmin Şekil 4.8. Dünya arpa tüketimi ve ülkelerin aldıkları paylar (2009/2010 dönemi) 43 Dünya arpa tüketiminde başlıca ülkelerin aldıkları paylar Kanada Çin İran Rusya S. Arabistan Türkiye Ukrayna ABD AB Diğer 3% 6% 3% 21% 10% 7% 5% 37% 4% 4% 2009/2010 döneminde AB, 2,5 milyon ton maltlık arpa ihracat etmiştir (TMO, 2011). AB’den sonra Avustralya ve Arjantin maltlık arpa ihracatında liderdir. Bu iki ülkenin aldıkları paylar sırasıyla yaklaşık %6 ve %5 civarındadır. Dünya arpa ihracatı dengeli bir eğilim izlemektedir. Son on yıllık dönemde arpa ihracatında artış %10 kadardır. Dünyada 2009/2010 döneminde gerçekleşen ihracat 23,6 milyon ton civarındadır. Bu değerin 5,6 milyon tonunu Ukrayna gerçekleştirirken AB yaklaşık 3,5 milyon tonunu gerçekleştirmiştir. Bir önceki yıla göre %69,3’lük bir azalma gösteren AB’nin arpa ihracatının mevsim koşullarındaki kötülük nedeniyle üretimin istenen düzeyde gerçekleşmemesinden kaynaklandığını söylenebilir. Çizelge 4.15. Dünya arpa ihracatları ve başlıca ihracatçı ülkeler 44 Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 Arjantin 125637 36927 201329 112898 66150 196665 Avustralya 3780130 2956220 2189180 3687650 2205070 6710010 Kanada 1355070 1842670 1770630 838700 777120 1654910 Kazakistan 626977 619353 253313 351798 574641 248527 Rusya 99742 539401 1513490 3026170 3099000 955009 Türkiye 274091 186205 158216 595825 395988 15 Ukrayna 1065250 864706 1981860 2836230 1894830 3709770 AB 13584441 15730741 10581873 10279252 12053703 8629451 Diğer 806548 1107550 1083596 942028 1320039 934853 Dünya 21717886 23883773 19733487 22670551 22386541 23039210 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Arjantin 325359 389707 523179 960090 640060 Avustralya 3928050 4799490 1840140 3485080 3801905 Kanada 2021070 1514050 1949930 2346920 2179283 Kazakistan 98905 378907 647330 644539 859385 Rusya 1767650 1267880 1872760 1496100 1232082 Türkiye 289394 410498 215780 0 301316 Ukrayna 3501800 4569490 2520940 5740520 5649401 AB 12946901 10151205 12670926 11453777 3599758 Diğer 923061 543105 1364314 1055029 5433985 Dünya 25802190 24024332 23605299 27182055 23697176 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011), 2007/2008 dönemine göre dünyada başlıca arpa ihracatçısı ülkeler ve aldıkları paylar Şekil 4.9’da görülmektedir: Şekil 4.9 Dünya arpa ihracatçısı ülkeler ve dünya ihracatından aldıkları paylar 45 (2007/2008 dönemi) Dünya arpa ihracatçısı ülkeler ve aldıkları paylar Arjantin Avustralya Kanada Kazakistan Rusya Türkiye Ukrayna AB Diğer 2% 6% 8% 8% 3% 8% 53% 1%11% Hayvancılığın giderek önem kazanması ülkelerin ekonomik büyümeleriyle de ilişkilidir. Zira beslenme alışkanlıkları tahıl grubu gıdalardan kırmızı et, beyaz et ve deniz ürünlerine kayabilmektedir (Gürlük ve Turan, 2008). Bu nedenle arpa gibi tahılların hayvan beslenmesinde kullanımı arz ve talep dengelerini etkileyebilir. TMO (2011)’e göre S. Arabistan on yıllık dönemde %40’lık bir oranla en büyük arpa ithalatçısı olacaktır. Genel olarak ithalatçı ülkelerin ithalat düzeylerini azalttıkları söylenebilir. Son on yıllık dönemde Çin, İsrail ve Japonya ithalat miktarlarını sırasıyla %57, %63 ve %22 oranında azaltmışlardır. S. Arabistan, Türkiye ve AB’de ithalat miktarlarını sırasıyla %69, %338 ve %50 oranında arttırmıştır. Türkiye’deki normal üstü artış dikkat çekicidir. Malt sanayinin geliştiğini işaret etmektedir (Çizelge 4.16). Türkiye’nin son on yıllık artışına rağmen dünya ithalatından aldığı pay %1 düzeyindedir. Aynı dönemde S.Arabistan, AB ve Japonya’nın aldıkları paylar %64’ler düzeyindedir (Şekil 4.10). Çizelge 4.16 Dünya arpa ithalatları ve başlıca ithalatçı ülkeler 46 Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 Çin 2500320 2113979 2570698 2089833 1395327 1847809 İsrail 597084 333143 363665 449601 460040 578142 Japonya 1624450 1654330 1410970 1351610 1441950 1438970 S.Arabistan 4641000 5341080 3244710 3789940 7561610 2885970 Türkiye 57804 40217 38967 16756 89428 240340 AB 5101534 5439554 6281117 7383424 6694635 7651338 Diğer 6758555 7566270 6143345 5431104 3865063 5601899 Dünya 21280747 22488573 20053472 20512268 21508053 20244468 Ülkeler 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Çin 2319920 2255578 963525 1134383 1086814 İsrail 205056 296215 185389 237109 219568 Japonya 1429910 1382980 1406040 1294840 1261974 S.Arabistan 5979730 7590970 7098640 7846170 10556824 Türkiye 52182 65963 52180 253014 450436 AB 7236453 7595025 7092656 7647360 7661490 Diğer 6197900 4935502 5299078 7829697 6910678 Dünya 23421151 24122233 22097508 26242573 28147784 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) Şekil 4.10 Dünya arpa ithalatçısı ülkeler ve dünya ithalatından aldıkları paylar (2008/2009) Dünya arpa ithalatı ve başlıca ülkelerin aldığı paylar Çin İsrail Japonya S.Arabistan Türkiye AB Diğer 1% 5% 4% 30% 30% 29% 1% 47 4. 1. 4. Çavdar Çavdar bitkisel özellikleri bakımından arpa ve buğdaya çok benzeyen bir bitkidir. Daha çok ekmeklik un ve hayvan yemi olarak değerlendirilen çavdarın bileşiminde karbonhidrat, protein, potasyum ve B vitamini bulunur (Elçi ve ark., 1994). Dünyada çavdar üretimi son on yılda azalan bir eğilim izlemektedir. 1999/2009 döneminde üretimde yaklaşık %10’luk bir azalma olmuştur. Dünya çavdar üretiminin yaklaşık %54’ünü AB gerçekleştirmektedir. AB içerisinde genellikle Avusturya, Danimarka ve Almanya’da çavdar yetiştiriciliği yaygındır. Bunun nedeni çavdarın alkollü içkiler üretimine olanak sağlamasıdır. Dünya genelinde, besin olarak kullanılan çavdar miktarı bu amaçla kullanılan buğdayın yarısı kadardır (TMO, 2011). Besin değeri yüksek olan çavdar başka tahıllarla karıştırılarak hayvanlara da yedirilebilir. Bu nedenle hayvancılığın gelişiminde önemli katkıları olabilir. Dünya çavdar üretiminde AB’den sonra en büyük paylar Kuzeydoğu Avrupa ülkelerinden Rusya, Beyaz Rusya (Belarus) ve Ukrayna’ya aittir. Bu üç ülkenin dünya üretiminden 2009/10 döneminde aldığı paylar toplamı %36’ya yakındır (Çizelge 4.17). Diğer tahıl gruplarında lider olan ABD, Çin ve Kanada’nın çavdar üretiminde üstünlüğü bulunmamaktadır. Bu üç ülkenin 2009/10 döneminde üretimden aldığı pay yalnızca %6’dır. Dünya çavdar tüketimi son 10 yıllık dönemde yaklaşık 4,7 milyon ton azalmıştır. Bu azalış yaklaşık %24’lük bir orana denk gelmektedir (Çizelge 4.18). Çavdar tüketiminde başlıca ülkeler ise AB, Belarus ve Rusya’dır. Belarus dâhili tüketime ayrılan kısmın %50’sini hayvan beslemeye ayırırken bu oranlar AB için %42 ve Rusya için %45’tir. AB, dünyada tüketilen çavdarda yaklaşık %50’lik bir paya sahiptir (Çizelge 4.19). ABD ürettiği miktarın (201000 ton) %70 kadarına denk gelen bir miktarı (142000 ton) ithal etmektedir (2007/2008 dönemi). Aynı dönemde ABD’nin dâhili tüketime ayırdığı çavdar tüketimi ise 338000 tondur. Çizelge 4.18’de verilen tüketimde başlıca ülkelerin dünya tüketiminden aldıkları pay yaklaşık %93’tür. 2008 yılı rakamlarıyla ülke bazında en fazla ithalatı gerçekleştiren ülke 143784 ton ile ABD olurken; ihracatta ise Kanada 97303 ton ile en fazla ihracatı gerçekleştirmiştir. Aynı yılda AB’nin yaptığı ihracat 743632 ton iken ithalat miktarı ise 703277 tondur (FAO, 2011). 48 Çizelge 4. 17.Dünyada çavdar üretiminde başlıca ülkeler Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Rusya 4782030 5444170 6631700 7126670 4151940 2871870 3628420 2959350 3909390 4505060 4333140 Belarus 928900 1360000 1294000 1600000 1151270 1397090 1154850 1072020 1304950 1491850 1226750 Ukrayna 916000 968300 1822500 1511200 624000 1592500 1054200 583600 562500 1050800 953500 Çin 880000 975000 670500 545000 709000 600000 554000 350000 700000 650000 630000 Kanada 386600 260300 227800 133800 327100 397500 330400 382900 252000 316200 280500 ABD 280400 213013 175165 164802 219312 209685 191447 182709 160306 202675 177629 Litvanya 260900 311400 231100 170200 147100 140600 108300 90000 165200 204900 207900 Türkiye 233000 260000 220000 255000 240000 270000 270000 271000 240540 246521 343330 AB_27 11467566 10261016 11954854 9210173 6928224 10022893 7688518 6550508 7636512 9260846 9870893 Diğer 69753 62847 110836 219572 115588 196933 172418 193131 213658 138044 144590 DÜNYA 20205149 20116046 23338455 20936417 14613534 17699071 15152553 12635218 15145056 18066896 18168232 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 49 Çizelge 4. 18. Dünyada çavdar tüketiminde başlıca ülkeler Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 Belarus 1076993 1323183 1628443 1517599 982429 1337331 1134632 1039605 1247970 Rusya 5256226 5738806 6695131 6198982 4064084 3553348 3664744 3019800 3772694 Türkiye 300467 302865 220000 273278 282463 285866 336250 270985 258256 Ukrayna 605620 963686 1319372 1218594 1129030 1152893 720161 796846 805815 ABD 380684 299078 310338 320110 296720 342534 332658 331645 337516 AB 9564881 8861410 9499939 8852147 8209967 9363605 8748010 7453049 7463697 Diğer 2537576 2641987 1698698 1699926 1939183 1401869 1549152 1264820 1062045 Dünya 19722447 20131015 21371921 20080636 16903876 17437446 16485607 14176750 14947993 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 50 4. 1. 5. Yulaf Yulaf da çavdar bitkisi gibi diğer tahıl ürünlerine benzerdir. Beyaz ve kırmızı yulaf türleri mevcuttur. Son yıllara kadar hayvan beslenmesinde kullanılan yulaf, beslenme alışkanlıklarındaki değişme ile insan beslenmesinde de kullanılmaktadır. Dünya yulaf üretimi de son on yıllık dönemde küçük bir azalma göstermektedir. Yulafın çok dengeli bir üretim eğilimine sahip olduğu söylenebilir. Dünya yulaf üretiminde son on yıllık dönemde %4’lük bir azalma olmuştur (Çizelge 4.19). Başlıca üretici ülkeler AB, Rusya, Kanada ve Avustralya’dır. 2009/10 döneminde dünya yulaf üretiminin %36’sına AB tek başına sahiptir. Rusya, Kanada ve Avustralya’nın aldıkları paylar sırasıyla %23,2, %12 ve %5,3’tür. Rusya ve Avustralya son on yıllık dönemde üretimini arttırırken, Kanada %23,1 oranında azaltmıştır. Dünya yulaf tüketiminde de bir azalma söz konusudur. Ancak bu azalma 1999/2007 döneminde sadece %3’lük bir düzeydedir (Çizelge 4.20). Başlıca tüketici ülkeler AB, Rusya, ABD ve Kanada’dır. Bu ülkelerin 2009/10 dönemi dünya yulaf tüketiminden aldıkları paylar sırasıyla %36,3, %22,6, %12,8 ve %10,3’tür. Bu dört ülkenin dünya yulaf tüketiminden aldığı pay yaklaşık %82’dir. En büyük tüketici AB, 2007/08 döneminde dâhili yulaf tüketiminin yaklaşık %78’ini hayvan beslenmesi için ayırmaktadır. Yaklaşık %10’luk bir kısım ise insan beslenmesinde kullanılmaktadır. Obezite ile mücadele etmekte olan ABD ise aynı dönemde dâhili yulaf tüketiminden insan beslenmesine ayırdığı pay %38,6 düzeyindedir. En büyük yulaf ithalatçısı ülke ABD’dir. 2008 yılında gerçekleştirilen ithalat miktarı 2,1 milyon tondur. AB ise aynı dönemde sadece 600 bin tonluk ithalat gerçekleştirmiştir. ABD’nin dünya yulaf ithalatı içerisindeki payı %77’dir. En büyük yulaf ihracatçısı ülke ise Kanada’dır. Kanada’nın 2008/09 döneminde yaptığı ihracat yaklaşık 2,1 milyon tondur. AB ise aynı dönemde 1 milyon tona yakın ihracat gerçekleştirmiştir. Kanada’nın dünya yulaf ticaretinden aldığı pay yaklaşık %73’tür (FAO, 2011). 51 Çizelge 4. 19. Dünyada yulaf üretiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Rusya 4396940 6008540 7729970 5694180 5183430 4954780 4564510 4860290 5383540 5834910 5401200 Kanada 3641300 3403300 2690700 2910700 3376700 3467200 3282700 3852200 4696300 4272600 2798200 Avustralya 1118000 1050000 1434000 957000 2018000 1282540 1688000 748303 1502310 1160030 1244000 Çin 883000 1012000 790000 493000 654000 600000 700000 400000 643000 600000 580000 Ukrayna 760400 881400 1115700 924900 940700 1007000 790700 690200 544400 944400 730700 Arjantin 554708 644150 664760 487510 331994 536091 226910 242960 472420 290525 180620 Türkiye 290000 314000 263000 290000 285000 275000 300000 290000 250000 220000 210000 AB_27 8511994 8638562 8556497 9647406 9013285 9309556 7930347 7766782 8767918 8977180 8458979 Diğer 4203228 4146672 4090656 4019171 4738500 4623703 4215069 3830266 3532479 3573581 3654324 DÜNYA 24359570 26098624 27335283 25423867 26541609 26055870 23698236 22681001 25792367 25873226 23258023 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 52 Çizelge 4. 20.Dünyada yulaf tüketiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 Rusya 4416256 6067488 6744012 6097256 5488909 4973027 4870137 4861314 5381266 Kanada 2327118 2093767 1661664 1839869 1898780 1983658 1829042 1755854 2450256 Avustralya 926102 901263 1189846 763099 1822906 1116921 1471944 649045 602285 ABD 3690580 4135085 3355083 3364050 3315627 3233352 3278709 3171911 3042182 Ukrayna 705412 862508 1072954 894320 940459 982697 785893 689511 545597 Türkiye 276689 305206 256632 284717 261889 284366 268356 196974 185957 AB_27 8170414 7522985 7802844 8242381 8406481 8679197 7953879 7302999 7887185 Diğer 4035422 4060289 4218379 3850949 4332918 4467047 4163660 4071451 3702759 DÜNYA 24547993 25948591 26301414 25336641 26467969 25720265 24621620 22699059 23797487 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 53 4.1.6 Çeltik (Pirinç) Son yıllarda fiyat trendi sürekli artış gösteren ve gıda kriziyle birlikte en yüksek noktasına ulaşan önemli bir besin kaynağı da pirinçtir. Pirinç pek çok ülkedeki beslenme alışkanlıklarının vazgeçilmez bir ürünüdür. Pirincin hammaddesi çeltik, buğdaydan sonra en önemli kültür bitkisi olarak gösterilmektedir. 100 kg. çeltiğin işlenmesi ile yaklaşık 55- 60 kg. tam pirinç, 7-8 kg. kırık pirinç, 8-10 kg kepek, 15-20 kg kavuz elde edilir. Geri kalan kısım genelde ham taneler ve hasarlı taneler olarak kabul edilir (TMO, 2011). Dünya pirinç piyasası, diğer tahıl grubu ürünlerle karşılaştırıldığında farklı bir durum arz eder. Örneğin buğday pek çok bölgede üretilip tüketilirken, pirinç üretimi ve tüketimi Asya Kıtası ülkelerinde yoğunlaşmaktadır. Dünya çeltik üretiminin %85,3’ü Asya kıtası ülkelerinde üretilmektedir (Çizelge 4.21). Diğer bir ifadeyle Asya Kıtası ülkeleri, dünya pirinç ekonomisi için oldukça büyük öneme sahiptir (Gürlük, 2011). Zira Asya ülkelerinin pirinç üretimi ve tüketiminde meydana gelebilecek arz ve talep yönlü değişmeler, sadece Asya ülkeleri pirinç piyasasını değil tüm dünya pirinç piyasasını etkilemektedir. Çizelge 4.21’deki AB ve Türkiye dışındaki ülkeler 2009/10 döneminde bu orana ulaşmışlardır. Dünya çeltik üretimi son on yıllık dönemde %12,1’lik bir artış göstermiştir. Çin ve Hindistan tek başlarına dünya üretiminin %48’ini gerçekleştirirken (Çizelge 4.21) bu iki ülke dünya tüketiminden %50’lik bir pay almaktadır (Çizelge 4.22). Dolayısıyla bu iki ülkenin dünya pirinç piyasasındaki etkisi büyüktür (Gürlük, 2011). Şekil 4.11’de bu iki ülkenin ve diğer ülkelerin dünya dâhili tüketiminden aldıkları paylar görülmektedir. 54 Çizelge 4. 21.Dünyada çeltik üretiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Çin 200403300 189814060 179304900 176342190 162304280 180522610 182055140 183276050 187397460 193354180 196681170 Hindistan 134496000 127465000 139900000 107730000 132789000 124697000 137690000 139137000 144570000 148770000 133700000 Endonezya 50866400 51898000 50460800 51489700 52137600 54088500 54151100 54454900 57157400 60251100 64398900 Bangladeş 34430000 37627500 36269000 37593000 38361400 36236000 39795600 40773000 43181000 46742000 47724000 Vietnam 31393800 32529500 32108400 34447200 34568800 36148900 35832900 35849500 35942700 38725100 38895500 Tayland 24172000 25844000 26523000 26057000 27038000 28538200 30291900 29641900 32099400 31650600 32682000 Myanmar 20126000 21323900 21916000 21805000 23146300 24939000 27683000 30924000 31451000 32573000 31462900 Filipinler 11786600 12389400 12954900 13270700 13499900 14496800 14603000 15326700 16240200 16815500 16266400 Brezilya 11709700 11089800 10184000 10457100 10334600 13277000 13192900 11526700 11060700 12061500 12651800 Japonya 11468800 11863000 11320000 11111000 9740000 10912000 11342000 10695000 10893000 11028800 10592500 AB_27 2722393 2487029 2575945 2635475 2709981 2902027 2671977 2610858 2770766 2622670 3029016 Türkiye 340000 350000 360000 372000 490000 600000 696000 648000 753325 750000 760000 Diğer 80095492 77511395 77376564 79149101 80713159 84134204 87754694 89485232 86509817 97168568 100185299 DÜNYA 610948092 599355555 598317564 569451991 584633039 607990214 634392234 641089982 656502677 689140348 685240469 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 55 Çizelge 4.22.Dünya çeltik tüketiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Bangladeş 34657652 35405785 37613215 38244442 39350090 39461074 39141924 39865999 41384279 Çin 192890365 192858634 196195429 195080842 189977471 185030524 181890153 187112693 187187451 Hindistan 124169852 123655858 122483624 120386466 121623663 126605079 131591628 132026951 134872703 Endonezya 57942189 54087565 52346384 54228539 54605812 54675308 54384058 53609780 54995939 Japonya 12503225 12386486 12197112 11982301 11915139 11771176 11764438 11630587 11730241 Filipinler 12461824 13182572 13531067 14314180 14477035 15958858 16764127 17120101 18330044 Tayland 13641365 15512802 15156483 14897567 15499954 15605028 16351029 15990412 16287572 Türkiye 734503 884903 718083 873697 982239 730420 1017503 1047952 966667 Vietnam 24510351 24958316 24916194 25476092 26110088 26598983 26742506 26771582 27145848 Diğer 116220350 116282525 118521510 121760260 125341809 132712218 136649204 138138014 141740055 Dünya 589731676 589215446 593679101 597244386 599883300 609148668 616296570 623314071 634640799 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 56 Şekil 4.11.Dünya çeltik dahili tüketiminden ülkelerin aldıkları paylar (2007/08) Dünya dahili çeltik tüketimi Bangladeş Çin Hindistan Endonezya Japonya Filippinler Tayland Türkiye Vietnam Diğer 7% 22% 4% 29% 0% 3% 3% 9% 2% 21% Dünya pirinç ticareti 2008 yılı itibariyle 16,6 milyar dolarlık bir ticaret hacmine sahiptir. En büyük ihracatçı ülke 8,6 milyon ton ile (2008) Tayland’dır. Genel olarak dünya pirinç fiyatlarının Tayland’daki borsalarca belirlendiği söylenebilir. Tayland dünya pirinç ihracatının üçte birine tek başına sahiptir. Dolayısıyla Tayland’ın tüketim düzeylerinin artması küresel pirinç ticareti açısından önemli sonuçlar doğurabilir. Zira 1999–2009 döneminde Tayland’ın pirinç tüketimi %19 oranında artış göstermiştir. Vietnam ülkesi de dünya pirinç ihracatında önemli bir rol oynamaktadır. 4.7 milyon tonluk ihracat miktarı ile Tayland’dan sonra ikinci sırada yer almaktadır. Bu iki ülkenin dünya pirinç ihracatından aldıkları paylar toplamı yaklaşık % 56’dır (Şekil 4.12). Dünya pirinç ithalat talebi ise 19–20 milyon ton aralığında değişmektedir. En büyük pirinç talep eden ülke Filipinlerdir. Bu ülkenin talebi toplam dünya ithalat talebinin yaklaşık %12,5’ini oluşturmaktadır. Daha sonraki iki ülke de Endonezya ve AB’dir. Bu iki ülkenin aldıkları paylar sırasıyla %4,6 ve %4,3’tür (2007/08). AB’nin son on yıllık dönemdeki 57 pirinç ithalatındaki %43,2’lik artış dikkat çekicidir. Ülkelerin dünya pirinç ithalatından aldıkları aylar Şekil 4.13’te görülmektedir. Şekil 4.12. Dünya pirinç ihracatından ülkelerin aldıkları paylar (2008/09) Dünya pirinç ihracatında başlıca ülkeler ve aldıkları paylar Çin Hindistan Pakistan Tayland Türkiye ABD Vietnam Diğer 3% 13% 10% 11% 20% 7% 36% 0% Şekil 4.13. Dünya pirinç ithalatından ülkelerin aldıkları paylar (2008/09) Dünya pirinç ithalatçısı ülkeler ve aldıkları paylar Bangladeş Endonezya İran Irak Nijerya Filipinler S.Arabistan Türkiye AB Diğer 4% 1% 6% 3% 1% 12% 62% 5% 1% 5% 58 Çizelge 4.23. Dünya pirinç ihracatında başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Çin 2657940 2884000 1922790 1956540 2456674 772382 558911 1089857 1158728 809316 694678 Hindistan 1841590 1527110 2142020 4968810 3371820 4665390 3824380 4443600 6143340 2474250 4348765 Pakistan 1791190 2016270 2423860 1684330 1819980 1822740 2891390 3688740 3129020 2599180 2453330 Tayland 5757030 5282160 6383240 6004380 6997800 8616850 6043550 5996420 7408300 8672450 9136549 Türkiye 520 1435 774 295 322 475 421 465 729 405 198 ABD 1477860 1359600 1448690 1665480 1899980 1675040 2281180 1948490 1693350 1705760 1945564 Vietnam 4508280 3476980 3729460 3240930 3813000 4063000 5250000 4642000 4558000 4735170 4938641 Diğer 2985140 3045719 3872860 3176845 2602771 2763217 3462249 3542472 4087872 3135348 1036829 Dünya 21019030 19591839 21922920 22697315 22962025 24378619 24311660 25351579 28178610 24131474 24554356 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 59 Çizelge 4.24. Dünya pirinç ithalatında başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999/00 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 Bangladeş 2215320 452093 152000 942172 1242240 975477 618000 564380 572252 781168 546723 Endonezya 3055410 803357 286588 986627 829000 319575 122637 306680 1001430 198676 950452 İran 0 0 0 848068 945729 971252 1161340 1114400 934614 1125050 854678 Irak 781000 1200000 950000 1162000 433492 651633 826931 1147270 735810 694215 749385 Nijerya 812452 740000 1765500 1232410 1600000 1350000 1040320 963140 985770 186202 564890 Filipinler 834378 642233 810903 1196090 886470 1048030 1100000 1800000 1900000 2500000 2650000 S.Arabistan 840000 932101 763019 663952 642314 1038970 999234 914406 924713 926281 929366 Türkiye 138245 146909 137967 131681 213518 103887 158423 113175 184911 179603 154387 AB 741036 759214 725575 774809 812405 849455 868674 939236 947031 1055429 1061439 Diğer 9747310 10066257 10322287 10926515 11014926 12645654 11820496 12861895 13582543 12314312 12184303 Dünya 19165151 15742164 15913839 18864324 18620094 19953933 18716055 20724582 21769074 19960936 20645623 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 60 Küresel pirinç ticaretinin 2020 yılına gelindiğinde bugünkünden %30 daha fazla olacağı öngörülmektedir (TMO, 2011). Bunun nedeni olarak gelişmekte olan ülkelerin nüfus artışlarını iyi planlayamaması, ithalatçı ülkelerin çeltik üretiminde verim düzeylerini arttıramaması, düzensiz yağışlarla meydana gelen taşkınlar olarak açıklanabilir. 4.2. Yağlı Tohumlar 4.2.1 Ayçiçeği Dünya ayçiçeği üretiminde son on iki yıllık dönem içerisinde %7,7 artış gerçekleşmiştir. Ayçiçeğinin en fazla yetiştirildiği ülkelerden birisi Rusya’dır. Rusya tek başına dünya üretiminin yaklaşık %21’ini gerçekleştirmektedir. AB, Ukrayna ve Arjantin ülkeleri Rusya’nın ardından en fazla üretimi gerçekleştiren ülkelerdir. Bu dört ülkenin dünya ayçiçeği üretiminin yaklaşık %70’ini karşıladığını söyleyebiliriz. Ayçiçeği üretiminde genel olarak birkaç yılda bir dalgalanmalar söz konusudur. Ortalama %20 civarında üretim artışı ya da azalışı görülmektedir. Örneğin 2000–2001 yılları arasında üretimdeki azalma %21’dir. Önemli üretici ülkelerden Rusya ve Ukrayna’nın son on iki yıllık dönemde üretim miktarlarını arttırdığı söylenebilir. Söz konusu ülkelerin 1999–2010 üretim miktarları karşılaştırıldığında sırasıyla %57,4 ve 93,9 olarak gerçekleşmiştir. Özellikle Ukrayna’daki artış dikkat çekicidir. Arjantin ise üretimini %50 civarında düşürdüğü söylenebilir. AB’de ise küçük çaplı dalgalanmalar dışında üretim miktarında pek fazla değişiklik olmadığı görülmektedir (Çizelge 4.25). Üretim miktarı ve artışlarına paralel olarak ülkelerin tüketim miktarları da benzer değişkenlikler göstermektedir. En fazla üretimi yapan ülkeler Rusya ve Ukrayna aynı zamanda en fazla tüketimi de gerçekleştirmektedir. Bu ülkelerin tüketim artışları da son on iki yılda tıpkı üretim artışlarında olduğu gibi artmıştır. Arjantin üretim miktarını düşürürken tüketim miktarı da düşmüştür. AB’nin tıpkı üretim miktarında olduğu gibi tüketim miktarında da çok fazla değişme olmamıştır. AB, Rusya, Ukrayna ve Arjantin’in 61 tüketimi dünya tüketiminin yaklaşık %70’ini oluşturmaktadır. Dünya tüketimi son on iki yılda yaklaşık %12 artış göstermiştir (Çizelge 4.26). Dünya ayçiçeği ithalatçısı ülkelerin Türkiye ve AB olduğu söylenebilir. Bu iki ülkenin toplam dünya ithalatındaki payı 2009 yılında %83,2 olarak gerçekleşmiştir (Çizelge 4.27). Dünya ihracatında AB’nin liderliği göze çarpmaktadır. 2009 yılında AB’nin toplam ihracat içerisindeki payı yaklaşık %66 olarak gerçekleşmiştir. AB son on iki yılda toplam ihracatını %28 oranında arttırmıştır (Çizelge 4.28). AB içerisinde genel olarak Akdeniz ülkelerinin ihracat payının fazla olduğu söylenebilir. 62 Çizelge 4.25 Dünya Ayçiçeği üretiminde lider olan ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Arjantin 7125140 6069660 3179040 3843580 3714000 3160670 3662110 3759740 3497730 4650370 2483440 3610678 Rusya 4149620 3914980 2685020 3684350 4870620 4800710 6440910 6743380 5671390 7350240 6454320 6532048 Ukrayna 2794000 3457400 2250600 3270500 4254400 3050100 4706100 5324300 4174400 6526000 6360600 5418280 ABD 1969000 1607730 1550720 1111870 1208930 929690 1822150 972330 1301300 1552570 1377130 1405096 Çin 1765000 1954140 1477850 1945960 1743000 1551540 1927850 1803000 1186770 1791720 1955640 1732996 Romanya 1300900 721000 823500 1002800 1506400 1557810 1340940 1526230 546922 1169940 1098050 1136416 Güney Afrika 1212490 566798 690882 966543 682165 648000 620000 520000 300000 872000 801000 622600 Türkiye 950000 800000 650000 850000 800000 900000 975000 1118000 854407 992000 1057130 999307 Macaristan 792928 483649 632266 776885 992000 1186160 1107910 1180660 1060460 1468100 1256190 1214664 Hindistan 693600 646400 679500 872600 930400 1186700 1439000 1228000 1463000 1160000 900000 1238000 Bulgaristan 605832 425369 405087 645369 788763 1078830 934855 1196570 564447 1300710 1317980 1062912 AB-27 6119665 5203720 5056283 5367519 6337893 6829803 6021637 6814884 4831712 7083200 6964849 6343256 DÜNYA 29151677 26450374 20446473 24495860 27395757 26027895 30577346 31596535 26339960 36077676 32391774 31396658 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 63 Çizelge 4.26 Dünya Ayçiçeği tüketiminde lider olan ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Arjantin 6113167 5169623 3319615 3006763 3302820 3143922 3578622 3716809 3568543 3462143 3494008 3564025 Çin 1755861 1928267 1441964 1920829 1675021 1476893 1816327 1696548 1078251 1548608 1523325 1532612 Hindistan 691545 645267 668372 802909 924168 1076760 1337236 1482725 1464724 1257123 1323714 1373104 Kazakistan 94915 112997 160996 180535 315087 285551 282330 328815 360415 314440 314310 320062 Myanmar 190699 160966 274683 285906 343305 371600 354300 350600 351847 354330 356535 353523 Pakistan 158529 153870 110221 184029 137765 371932 330933 349047 725322 383000 432047 444070 Moldova 220170 157490 147366 264272 335648 259111 270399 208562 192065 253157 236659 232168 Rusya 2356953 3448263 3218645 3603685 4585876 4685208 5366599 6524813 6380951 5508689 5693252 5894861 Güney Afrika 784695 694711 730660 851767 798222 555632 530083 520515 429462 566783 520495 513468 Türkiye 1430619 1321782 830529 976894 1316082 1377214 1458197 1480155 1440502 1414430 1434100 1445477 Ukrayna 1561276 2524381 2368150 2335028 3088108 3870056 4123603 4679237 4940750 4140351 4350799 4446948 ABD 1856792 1675787 1442529 954383 1164096 909156 1415470 1210077 1216077 1182975 1186751 1242270 AB-27 7514000 7128000 6755000 5764000 6406000 6964000 6395000 6444000 5960000 6433800 6439360 6334432 DÜNYA 26256000 26756000 22802000 22612000 26013000 26956000 28808000 30655000 29965000 28479400 28972680 29376016 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 64 Çizelge 4.27 Dünya ayçiçeği ithalatında lider olan ülkeler Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Portekiz 265060 266591 173956 161066 227721 203729 273400 51066 60962 163376 150507 139862 Türkiye 483891 523903 182728 129108 519731 481703 491325 372409 596147 492263 486769 487783 ABD 31920 56976 71913 82374 97006 65594 43689 42286 123498 74415 69896 70757 İngiltere 24181 20536 27267 39379 42664 50393 52686 51257 45066 48413 49563 49397 İspanya 812873 552687 462196 417770 292760 471532 675370 579117 358970 475550 512108 520223 Rusya 19396 8178 5367 6099 7344 8952 10451 11178 8880 9361 9764 9927 Morokko 87826 93779 22247 510 421 61154 32354 57853 12664 32889 39383 35029 Kazakistan 365 31931 27370 10368 72643 24154 32435 59987 62925 50429 45986 50352 İsrail 31500 15983 6659 17658 16367 16947 10708 9420 11520 12992 12317 11392 Macaristan 10024 4170 4048 5376 8477 6855 11047 15711 25885 13595 14619 16171 Avusturya 52680 86035 79060 100322 114598 112696 97071 80707 71373 95289 91427 87173 AB-27 3405000 2690000 2326000 1792000 2214000 2271000 2231000 1893000 1678000 2057400 2026080 1977096 DÜNYA 4254000 3610000 2802000 2202000 3230000 3176000 3021000 2689000 3151000 3053400 3018080 2986496 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 65 Çizelge 4. 28 Dünya ayçiçeği ihracatında lider olan ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Arjantin 941827 282627 76187 344203 230708 44844 104357 44856 59653 96884 70119 75174 Kanada 42249 62062 87976 94217 101996 71439 33808 58870 142475 81718 77662 78907 Çin 25676 39041 40930 30375 71036 77855 115027 111175 115982 98215 103651 108810 Paraguay 317 4300 0 0 109 3256 319 19383 36198 11853 14202 16391 Moldova 65413 111545 108047 53555 54881 76597 61233 51918 91150 67156 69611 68214 Rusya 312063 1114895 251742 86764 292088 124454 284762 229741 99318 206073 188870 201753 Ukrayna 433439 833661 583478 68223 867551 353661 35598 229504 334008 364064 263367 245308 ABD 181472 124764 169115 155398 124028 133752 117167 157259 160378 138517 141415 142947 Uruguay 99357 3831 22293 128638 217274 134778 135723 47551 19196 110904 89630 80601 Türkiye 3272 2121 2199 2214 3649 4489 8128 10254 10052 7314 8047 8759 AB-27 1638000 1227000 1363000 1327000 1718000 1979000 2155000 2320000 1914000 2017200 2077040 2096648 DÜNYA 3867000 3847000 2741000 2333000 3726000 3072000 3112000 3345000 3069000 3264800 3172560 3192672 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 66 4.2.2 Soya fasulyesi Soya fasulyesi protein bakımından oldukça zengin bir bitki türüdür. Bu bakımdan, insan beslenmesinde oldukça önemlidir. İnsan sağlığında kolesterolü düşürdüğü, kalp hastalıkları ve kanserle mücadelede önemli bir gıda maddesi olduğu vurgulanmaktadır. Gıda maddeleri üretiminde katkı maddesi olarak da kullanıldığı öne sürülmektedir (Riaz, 2006). Bu nedenle genel olarak insan beslenmesinde kullanıldığı söylenebilir. Diğer yağlı tohumlar (Kolza, palm yağı) gibi yakıt amaçlı kullanımı yoktur. Dünya soya fasulyesi üretimi son 12 yılda yaklaşık %41 oranında artış göstermiştir. Dünya soya fasulyesi üretiminde ABD tek başına %41 oranında bir üretime sahiptir. Brezilya, Arjantin ve Çin ABD’den sonra gelen üretici ülkelerdir. Bu ülkelerin dünya soya fasulyesi üretimi içerisindeki payı 2009 yılı değerleriyle yaklaşık % 88’dir (Çizelge 4.29). Tüketimde ise üretici konumundaki ülkelerin liderliği göze çarpmaktadır. ABD, Brezilya, Çin, Arjantin üretici ülkeler arasında da lider iken, en fazla tüketici ülkeler arasında bulunan AB’nin üretici ülkeler arasında yer almadığı görülmektedir. Üretici ülkelerden ABD, ürettiğinin %58’ini tüketirken, AB üretimi, tüketiminden daha azdır. En fazla tüketimde bulunan ülkelerin dünya soya fasulyesi tüketimindeki payı 2009 değerleriyle yaklaşık %82’dir (Çizelge 4.30). Çin’de tüketim açığını kapatabilmek için ithalata yönelmektedir. Dünya soya fasulyesi ihracatında en önemli ülke ABD’dir. Dünya ihracatının %50’sine sahip olduğu söylenebilir. Brezilya da yine oldukça önemli bir paya (%35) sahiptir (Çizelge 4.31). Bu iki ülkenin dünya soya ihracatındaki payı % 85’tir. Artan dünya talebini karşılamak için yeterli arazi yok ise genel olarak tarım arazileri genişletilir ya da aşırı kimyasal kullanımı ile verim arttırılmaya çalışılır. Krugman (2008) Brezilya’nın bu amaçla orman alanlarını azaltmaya başladığını vurgulamıştır. Çin ve AB soya fasulyesi ithalatında lider olduğu görülmektedir (Çizelge 4.32). Bu iki ülke dünyada yapılan ithalatın yaklaşık % 74’üne sahiptir. Çin’in ithalat hacmi 1999–2009 yılları arasında 6,6 kat artış göstermiştir. Çin üretiminin yaklaşık 3 katı kadar bir miktarı ithalat yolu ile karşılamaktadır. Bu hızlı tüketim artışı buna karşın üretimde artışın beklenen hızda olmaması, uluslararası düzeyde dışsallıklar yaratabilir. Brezilya örneği bu duruma önemli bir örnek teşkil etmektedir. 67 Çizelge 4.29 Dünya soya fasülyesi üretiminde lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ABD 72223000 75053800 78669900 75008500 66781400 85013900 83504900 86998900 72857700 80748700 91417300 83105500 Brezilya 30987500 32735000 39058000 42769000 51919400 49549900 51182100 52464600 57857200 59833100 57345400 55736480 Arjantin 20000000 20135800 26880900 30000000 34818600 31576800 38289700 40537400 47482800 46238100 30993400 40708280 Çin 14245352 15411495 15407328 16505368 15393341 17404280 16350213 15500187 12725147 15545141 14981221 15020382 Hindistan 7081400 5275800 5962700 4654700 7818900 6876300 8273500 8857000 10968000 9910000 10050000 9611700 Paraguay 3053010 2980060 3511050 3300000 4204870 3583680 3988000 3800000 6000000 6311790 3855000 4790958 Kanada 2780900 2703000 1635200 2335700 2273300 3043900 3155600 3465500 2695700 3335900 3503700 3231280 Endonezya 1382850 1017630 826932 673056 671600 723483 808353 747611 592634 776491 974512 779920 Bolivya 967625 1197250 1152270 1246500 1586030 1585850 1693090 1618970 1595950 1259680 1499380 1533414 Türkiye 66000 45000 50000 75000 85000 50000 29000 47000 31000 34461 38442 35981 Nijerya 410000 429000 436000 464000 494000 528000 565000 605000 580000 591000 573863 582973 Rusya Federasyonu 334000 342000 349920 422780 393330 555280 688740 804536 650180 745990 943660 766621 Ukrayna 45000 64000 74000 125000 232000 363310 612600 889600 722600 812800 1043500 816220 Uruguay 19000 7000 28000 71000 201000 377000 511000 676900 814920 880000 1028600 782284 AB-27 1469554 1258559 1381050 1065262 890143 1105478 1192773 1215110 765162 655132 842648 934165 Dünya 157779056 161290488 178245275 181678171 190658226 205513953 214478426 221983478 219707218 231392067 223184884 222149215 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 68 Çizelge 4.30 Dünya soya fasülyesi tüketiminde lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ABD 49184000 49005000 50361000 49197000 46151000 55552000 54881000 53548000 52309000 52488200 53755640 53396368 Brezilya 22552000 22325000 24232000 27044000 29318000 30450000 31212000 29553000 32716000 30649800 30916160 31009392 Arjantin 17744000 17821000 19186000 22387000 25470000 25342000 29766000 33800000 37410000 30357600 31335120 32533744 Çin 20729000 27012000 30772000 31554000 37124000 39525000 43224000 45767000 45299000 42187800 43200560 43935672 Hindistan 6064000 6145000 6138000 4732000 7369000 6670000 7848000 8340000 9927000 8030800 8163160 8461792 Paraguay 893000 955000 1176000 1392000 1608000 1674000 1521000 1649000 2095000 1709400 1729680 1740816 Kanada 2219000 2188000 2185000 2158000 2258000 1976000 2270000 2103000 1745000 2070400 2032880 2044256 Endonezya 2684000 2294000 1960000 2037000 1863000 1839000 1893000 1874000 2830000 2059800 2099160 2151192 Hindistan 6064454 6145011 6138284 4732458 7368693 6670470 7848465 8344547 9927307 8031896 8164537 8463350 Türkiye 421488 433029 372201 684232 897736 760229 1213069 1152335 1347559 1074186 1109476 1179325 Japonya 5002019 4960227 5070030 5306692 5314197 4712466 4344901 4233329 4301807 4581340 4434769 4379229 Meksika 4400066 4086397 4602079 4469834 4301036 3671232 3901687 3848166 3700652 3884555 3801258 3827264 Kore 1765944 1474013 1571736 1608529 1568944 1398153 1267484 1352535 1298749 1377173 1338819 1326952 AB-27 17037894 16310011 18464325 18902295 17684682 15380968 15627404 15460642 16110648 16052869 15726506 15795614 Dünya 159024892 164270501 176078196 182738406 192676718 201911590 212972722 216232601 225160261 209790778 213213590 215473991 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 69 Çizelge 4.31 Dünya soya fasülyesi ihracatında lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ABD 23154000 27196000 28938000 27437000 31024000 25607000 25663000 28125000 29846000 33995600 40505700 44474010 Paraguay 2048000 1796000 2343000 1987000 1727000 2575000 2972000 2252000 3521000 3689010 2128550 2171175 Çin 246000 279000 322000 362000 351000 403000 468000 449000 553000 465530 346604 342353 Kanada 877000 771000 593000 549000 875000 985000 1181000 1470000 1869000 1850570 2279070 2706081 Brezilya 8917000 11517000 15676000 15970000 19891000 19248000 22438000 24960000 23739000 24499500 28562700 31002503 Arjantin 3065000 4123000 7365000 6163000 8710000 6520000 9962000 7873000 11843000 11733600 4291710 4445351 Malezya 65319 38984 16268 31262 25030 12192 19684 18703 27218 21594 29090 35841 Bolivya 180000 216000 9000 29000 115000 90000 146000 70000 66000 86681 125686 145993 Ukrayna 6000 8000 1000 4000 46000 39000 175000 271000 396000 201346 263140 490091 Uruguay 0 0 10848 61639 179465 341627 477401 631595 773142 810725 1090030 1381646 Türkiye 3000 0 0 4000 1000 3000 0 0 1000 137 66 39 AB-27 1702156 1276533 1686849 2075275 1888753 2186039 2311151 2351862 2492918 1482122 1518959 1444290 Dünya 40547445 47630823 57184868 54917287 65313394 58219957 66010022 68677895 75350026 79019841 81545021 87286298 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 70 Çizelge 4.32 Dünya soya fasülyesi ithalatında lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Brezilya 582000 808000 850000 1045000 1190000 349000 368000 49000 98000 96281 99412 103440 Arjantin 294000 238000 329000 261000 338000 559000 748000 713000 2245000 2891770 823924 1155635 Çin 6727000 12776000 16440000 13896000 23242000 22303000 29083000 30702000 33198000 39531000 44917760 51817057 Kanada 425000 396000 743000 772000 659000 517000 395000 308000 218000 369881 411729 416785 Endonezya 1302000 1278000 1137000 1366000 1193000 1183000 1087000 1133000 2242000 1173100 1314620 1468131 Japonya 4884232 4829401 4831971 5038974 5172578 4407185 4180703 4041958 4160798 3711040 3455630 3295224 Meksika 4068063 3985814 4480745 4383641 4177124 3540258 3715424 3767249 3612633 3507200 3425920 3405382 Tayland 1008883 1321499 1364526 1529800 1691168 1437272 1609828 1397274 1542946 1723270 1534550 1565129 Türkiye 358026 388685 322362 612889 814178 713256 1184565 1105453 1317524 1239070 973574 1073273 Kore 1441228 1492398 1355404 1475252 1508641 1283858 1331065 1127948 1186258 1324500 1090750 1063682 Malezya 546862 583386 671690 664750 587959 1044635 821042 390093 506519 503219 491477 445248 AB-27 16665528 16216536 20249356 20500115 19588747 16222035 16753477 16172495 17392897 16319796 14247458 13919376 Dünya 42013907 48742765 57491803 56889171 65927193 58754622 67177423 66838901 74532258 78646940 79699582 84832401 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 71 4.3.Şeker pancarı ve şeker kamışı 4.3.1 Şeker pancarı İnsan beslenmesinin önemli maddelerinden olan şeker, şeker pancarı ve şeker kamışından elde edilen katma değerin yanında yan ürünlerinden de faydalanılan önemli bir bitkidir. İstihdama yaptığı katkıları ile stratejik bir ürün olma özelliğini kazanmaktadır. İnsan beslenmesindeki yeri ve önemi yanında önemli bir endüstriyel ürün olan şeker üretimi %75 oranında şeker kamışından %25 oranında ise şeker pancarından üretilmektedir (Gülsün, 2007). Dünya şeker pancarı üretiminde oransal olarak bir azalma olduğu görülmektedir (Çizelge 4.33). Son 10 yıllık dönemde bu azalma %15 civarında olmuştur. Söz konusu yıllarda şeker pancarı yetiştiriciliğine alternatif olarak şeker kamışı üretiminin artması dikkat çekicidir. Şeker kamışı üretim maliyetinin şeker pancarına göre daha düşük olması, şeker pancarı yerine şeker kamışı üretiminin artmasının bir nedeni olarak gösterilebilir. Dünya şeker pancarı üretiminde en fazla üretimi yapan ülkeler AB, ABD, Türkiye, Rusya ve Ukrayna’dır. Bu ülkelerin toplam üretimden aldıkları pay yaklaşık %85’tir. AB tek başına dünya üretiminin yaklaşık %50’sini üretmektedir. Şeker pancarı üretiminde lider olan ülkeler tüketiminde de lider durumdadır. Dünya üretiminin yarısına sahip olan AB, tüketimin yaklaşık %70’ine sahiptir. ABD, Rusya, Türkiye ve Ukrayna’nın dünya tüketiminden aldığı pay ise yaklaşık %40 civarındadır (Çizelge 4.34). Son on yıllık dönemde Rusya tüketim miktarını yaklaşık %145 arttırırken, Mısır ülkesi %172 oranında arttırmıştır. En büyük tüketici konumundaki AB’de ise aynı dönemde %8’e yakın bir düşüş görülmektedir. Şeker pancarı dış ticaretinde en önemli ihracatçı ülke, üretimde önemli ülke konumundaki AB’dir. Dünya şeker pancarı ihracatının 2009 yılında yaklaşık %85’ini AB gerçekleştirmiştir. Bu oran 1999 yılında %24 civarındadır (Çizelge 4.35). Şeker pancarının dünya tarım ürünleri ticaretindeki öneminin düşük olduğu söylenebilir. 2009 yılında yapılan ihracatın değeri yaklaşık 433 milyon ABD doları kadardır. AB, aynı zamanda ithalat oranlarında da lider durumundadır. Özellikle çikolata sanayinin gelişmiş olması 72 sebebiyle şeker ihtiyacı fazla olan Almanya ve Belçika gibi ülkeler ithalatta AB içerisinde ön plandadır. AB, 2009 yılında dünya ithalatının %78’ini tek başına gerçekleştirmiştir (Çizelge 4.36). 73 Çizelge 4.33. Dünya şeker pancarı üretiminde önemli ülkelerin üretim miktarları (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 ABD 30318000 32541000 25708000 27707000 30710000 30021000 27433000 34064000 31912000 24386000 26779200 26536242 Türkiye 17102300 18821000 12632500 16523200 12622900 13517000 15181200 14452200 12414700 15488300 17274700 18300932 Rusya 15227200 14053500 14555700 15664800 19383700 21848300 21420100 30672900 28836200 28995300 24892000 25969776 Ukrayna 14064000 13198800 15574600 14452500 13391900 16600400 15467800 22420700 16977700 13437700 10067500 9421576 Mısır 2559650 2890360 2857730 3168310 2691520 2860550 3429540 3904970 5458210 5132590 5133510 5827375 Çin 8638560 8073490 10888600 12820000 6181660 5857140 7881000 7508000 8931000 10044000 7178960 7648626 Japonya 3787000 3673000 3796000 4098000 4161000 4656000 4201000 3923000 4297000 4248000 3649000 3487733 İran 5548280 4332170 4649020 6098000 5729110 4916340 4902390 6709110 5407240 1829300 V.Y. V.Y. AB-27 146177279 137405585 124076836 142261463 122063377 132763564 135453793 110838878 114470237 101792845 113803575 111039229 Dünya 260687951 250101889 230406879 259839890 232627099 251567142 254096831 253949556 246535232 222043714 227158114 222795338 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) V.Y:Veri yok 74 Çizelge 4.34. Dünya şeker pancarı tüketiminde lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ABD 30314166 29508452 23370605 25144437 27744359 27233988 24886224 30629965 31911009 33643267 35469559 Ukrayna 14864000 13196418 15574600 14452500 13391900 16600400 15566593 22445608 17002700 18034218 19128316 Türkiye 17121305 18873403 12656947 16547170 12664362 13573686 15200150 14518771 12429218 11853069 11303626 Rusya 15229428 14053730 14555730 15664750 16883650 21848320 23920110 30672871 28836190 32810479 37332516 Çin 8638181 8072964 10887064 12818446 6181618 5857462 7880908 7507736 8930563 8783059 8637991 Şili 3047190 3092470 3232382 3554788 2177872 2278303 2597771 2199783 1517693 1316058 1141212 Mısır 2559375 2890360 2857725 3168311 2691515 2860505 3429513 3904970 5458210 6165171 6963699 İran 5548282 4332172 4649017 6098000 5729105 4916336 4902387 6709110 5300000 5250510 5201483 Japonya 3787000 3673000 3796000 4098000 4161000 4656000 4201000 3923000 4297000 4353525 4410792 AB-27 182835717 170368493 160688551 179129843 159472391 179678308 185269173 174764389 171099759 170087297 169080826 Dünya 260988667 247211725 227911177 256883705 227847709 247867833 254496289 249988619 246581583 245113712 243654578 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 75 Çizelge 4.35. Dünya şeker pancarı ihracatında önemli ülkelerin ihracat miktarları(Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Azerbaycan 36080 33011 42726 31581 106599 116559 49676 20571 26754 16896 2625 ABD 3834 12248 2122 913 572 768 786 1425 991 1614 220 Türkiye 0 737 77 0 0 0 0 0 2 0 0 AB-27 25021 27269 17450 71335 135729 134147 662426 466090 319154 175896 582826 Dünya 102413 114418 99629 147544 294154 318949 718335 502112 350856 325296 686130 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) Çizelge 4.36. Dünya şeker pancarı ithalatında önemli ülkelerin ithalat miktarları (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Türkiye 19005 53140 24504 24000 41462 56686 18900 66611 14500 0 0 Ukrayna 0 0 0 0 0 0 98793 24908 25000 0 0 İsviçre 0 19 4813 12937 16822 10440 124 15776 15451 15965 23863 Kazakistan 18700 37971 18737 30312 34862 41216 1545 0 0 Hırvatistan 2466 0 0 19862 11600 81419 227510 252647 169513 236759 135045 AB-27 78987 83774 76575 145747 301797 214029 775595 723510 337495 373670 573204 Dünya 142339 186160 125458 206690 383382 319623 802212 793826 354096 635101 735027 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 76 4.3.2 Şeker kamışı Şeker pancarının alternatifi olan şeker kamışı Güneydoğu Asya kıtasının yerli ürünüdür. Şeker kamışı yetiştiriciliği daha sonra Güney Amerika kıtasına taşınmıştır. Brezilya dünya şeker kamışı üretiminde önemli bir paya sahipken Hindistan ve Çin bu ülkeden sonra gelmektedir. Şeker pancarının alternatifi olmasının sebebi daha düşük üretim maliyetlerine sahip olması olarak gösterilebilir. Şeker kamışının dünya üretimi 1999–2009 döneminde yaklaşık %30 artış göstermiştir. Dünya toplam şeker kamışı üretiminin %40’ını üreten Brezilya, 1999–2009 döneminde üretim miktarını %101 oranında arttırmıştır (Çizelge 4.37). Aynı dönemde Çin %48 artış sağlarken Hindistan’ın üretimi ise %8,15 oranında gerilemiştir. Bu üç ülkenin 2009 yılında dünya üretimi içerisindeki payı yaklaşık %65 olarak gerçekleşmiştir. Dünyanın en fazla şeker kamışı tüketimine sahip ülkesi ise en fazla üretime sahip Brezilya’dır. Dünya tüketiminin yaklaşık %34’ünü Brezilya gerçekleştirmektedir (Çizelge 4.38). Hindistan ve Çin’in dünya tüketimindeki payları 2007 yılına göre sırasıyla %22 ve %7’dir. Bu üç ülkenin dünya tüketimindeki payı %63 civarıdır. Dünya şeker kamışı dış ticareti hacmi oldukça sınırlıdır. En büyük üretici Brezilya dış ticarette aktif rol almamaktadır. 2007 yılında gerçekleşen dünya ihracatı yaklaşık 67 bin tondur. Bu miktarın yaklaşık 55 bin tonunu Kolombiya gerçekleştirmiştir (Çizelge 4.39). 2007 yılındaki ihracatın parasal değeri 5,5 milyon ABD dolarıdır. Şeker kamışı ithalatçısı ülkeler ABD ve Kanada’dır. Bu iki ülke 2007 yılında gerçekleşen dünya ithalatının %89’una sahiptir (Çizelge 4.40). Son yıllarda şekere alternatif tatlandırıcılar, gıda sanayinde oldukça sık kullanılmaktadır. Mısır, buğday, patates gibi nişasta içeren hammaddelerden elde edilen nişasta bazlı şekerler ile sakarin, aspartam gibi sentetik tatlandırıcılardır pancar ve kamış şekerine alternatif oluşturmaktadır. Pancar ve kamıştan üretilen sakaroz kökenli şekerler ile nişasta bazlı şekerler kalorili tatlandırıcılar olarak kabul edilirken; sentetik tatlandırıcılar ise kalorisiz tatlandırıcılar sınıfında yer almaktadır (Gülsün 2007). Dünya ticaretinde fazla söz konusu olmaması, ülkelerin kendi iç talebini karşılayacak düzeyde pancar şekeri üretebiliyor 77 olmaları şeker pancarını ve şeker kamışını stratejik bir ürün olmaktan çıkarsa da, şeker pancarı ve şeker kamışının sağladığı istihdam ve yarattığı katma değerler bakımından hala önemini koruduğu söylenebilir. 78 Çizelge 4.37. Dünya şeker kamışı üretiminde önemli ülkelerin üretim miktarları (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Brezilya 333848000 327705000 345942000 364391000 396012000 415206000 422957000 477411000 549707000 645300000 671395000 Hindistan 310333000 299324000 295956000 297208000 287383000 233862000 237088000 281172000 355520000 348188000 285029000 Çin 78108190 69298730 77965690 92202630 92039300 91044450 87578212 93306257 113731917 124917502 116251272 Pakistan 55191100 46332600 43606300 48041600 52055800 53820000 47244100 44665500 54741600 63920000 50045400 Tayland 50332000 54052100 49562900 60013000 74259000 64995700 49586400 47658100 64365500 73501600 66816400 Meksika 46880000 44100000 47250000 45635300 47484000 48662200 51645500 50675800 52089400 51106900 49492700 Avustralya 39699000 38164700 28116000 31424000 36995000 36993500 37822200 37128000 36397000 32621100 31456900 Küba 34000000 36400000 32100000 34700000 22100000 23800000 11600000 11060000 11900000 15700000 14900000 Kolombia 32950000 35000000 35500000 38000000 39000000 40000000 39849200 38450000 38500000 38500000 38500000 ABD 32022700 36114000 34587000 35553000 33858000 29013000 26606000 29564000 27750600 25041000 27456000 Endonezya 23500000 23900000 25185000 25530000 24500000 26750000 29300000 29200000 25300000 26000000 26500000 Arjantin 16700000 18400000 18720000 19250000 22050000 20950000 24400000 26450000 29950000 29950000 29950000 Filipinler 23780100 24491000 21708700 21417300 23978400 25579200 22917700 24345100 22235000 26601400 22932800 AB-27 128000 110178 89845 82604 87349 70810 47405 21425 5622 5600 5600 DÜNYA 1281577503 1257498759 1261472579 1328652571 1371609438 1333198263 1313157552 1415227831 1611088811 1728943998 1661251480 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 79 Çizelge 4.38. Dünya şeker kamışı tüketiminde lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Vietnam 17760300 15044300 14656900 17120000 16854700 15649300 14948700 16719500 17396700 ABD 32031748 32760763 31375136 32256926 30730287 26332288 24141357 27059948 27798274 Tayland 50331860 54051396 49562851 60012980 74259000 64995740 49586360 47658100 64365480 Güney Afrika 21223098 23876138 21156539 23012550 20418930 19094760 21265000 20275430 19724000 Filipinler 23780079 24490981 26999975 27499973 30999991 33499992 31399992 31549999 32500000 Pakistan 55191100 46332599 43606290 48041589 52055800 53820000 47244100 44665500 54741600 Meksika 46879582 44099613 47249513 45635064 47483665 48661744 51645540 50675820 52089360 Endonezya 23499970 23899984 25184987 25530000 24499999 26749977 29299979 29199995 25299928 Hindistan 310332817 299322889 295956036 297207808 287383200 233861792 237088400 281171808 355519712 Guatemala 17012680 16552398 16934900 17489900 17400000 20000000 23454030 18721314 25436713 Mısır 15249992 15701281 15567940 16012109 16241602 16226213 16316669 16655672 17012750 Küba 34000000 36400000 32100000 34700000 22100000 23800000 11600000 11060000 11900000 Kolombiya 32912460 34963096 35473746 37948835 38935922 39927743 39782865 38380923 38444755 Çin 76107681 69299679 82244234 92204471 92041108 89545774 86079439 96307302 113732918 Brezilya 333848000 327704992 345941926 364391008 396012000 415205792 422956608 477410688 549707328 Arjantin 16700000 18400000 18720000 19250000 22050000 20950000 24400000 26450000 29950000 AB-27 128228 110495 90140 82795 87569 70791 47482 21497 6150 DÜNYA 1275737598 1250282003 1264687652 1328378056 1372425724 1332985897 1315058731 1418807763 1623990971 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 80 Çizelge 4.39. Dünya şeker kamışı ihracatında önemli ülkelerin ihracat miktarları(Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Kolombiya 37540 36904 26254 51165 64078 72257 66375 69077 55245 Mısır 3628 4800 3560 4651 3858 4532 1224 685 1887 Malezya 8906 10534 9973 1785 0 4949 8685 8750 9335 ABD 436 1661 4943 803 1210 655 573 565 373 AB-27 37 32 50 220 461 526 285 192 197 DÜNYA 54353 58748 50093 59495 70322 85915 77684 79622 67471 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) Çizelge 4.40. Dünya şeker kamışı ithalatında önemli ülkelerin ithalat miktarları (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Çin 2112 3019 282107 1863 1809 1349 1227 1045 1001 Kanada 443 382 631 686 739 558 577 734 11116 ABD 9484 354 3279 4589 16947 12783 5360 27313 48047 Venezuella 3002 2096 10417 8139 52351 67227 24666 61590 0 AB-27 265 349 345 411 681 507 362 264 725 DÜNYA 20034 12087 301683 15946 76285 85489 32963 94575 66173 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 81 4.4. Et Ürünleri 4.4.1 Kırmızı Et Kırmızı et insan beslenmesinde oldukça önemlidir. İnsan vücuduna gerekli olan proteinin alınmasında katkıda bulunmaktadır. B vitamini, demir ve çinko bakımından da insan vücuduna faydaları bilinmektedir. Özellikle gıda güvencesinin sağlanmasında kırmızı et tüketiminin belirli bir düzeyde olması gerekmektedir. Kırmızı etin yeterli miktarda alınmaması halinde çocuklarda mental ve fiziksel gelişimin sağlanamayacağı vurgulanmaktadır (Anonim, 2011c, FAO, 2009). Dünya kırmızı et üretimi son on yılda sürekli bir artış göstermiştir. 1999–2010 döneminde dünya kırmızı et üretimi %15 artmıştır (Çizelge 4.41). Kırmızı et üretiminin ortalama yıllık büyüme hızı ise yaklaşık %1,3’tür. En fazla kırmızı et üreten ülkeler ABD, Çin, Brezilya ve AB’dir. Bu ülkelerin dünya üretimlerinden aldıkları paylar sırasıyla %15, %13, %12 ve %11’dir. 1999–2009 döneminde Çin ve Brezilya et üretimlerini sırasıyla %35,8 ve %45,9 oranında arttırmışlardır. Bu ülkelerdeki artışın hızlı ekonomik büyüme ile değişen beslenme alışkanlıklarını karşılamak amacıyla yapıldığını söyleyebiliriz. Zira bu ülkeler hızlı ekonomik büyüme gösteren ülkelerdendir. Meksika ve Arjantin’de kırmızı et üretimlerini %22,8 ve %23,8 oranında arttırmışlardır. Aynı dönemde dünya üretimindeki artış %13,7 olarak gerçekleşmiştir. Dünyada en fazla kırmızı et tüketen ülke ise ABD’dir. 2010 yılında ABD’nin tüketimi dünya tüketiminin %19,8’i oranındadır. ABD’yi, AB %13,1 ile izlemektedir (Çizelge 4.41). Kırmızı et tüketimlerinde ülkelerin et tüketimi artış oranları dikkat çekicidir. Örneğin Vietnam, Pakistan, G. Afrika Cumhuriyeti, Çin ve Avustralya ülkelerinin et tüketimindeki artışlar 1997–2010 döneminde %50’den daha fazla gerçekleşmiştir. Bu ülkelerin kırmızı et tüketim oranları 1997–2010 döneminde sırasıyla %137, %90, %67, %54 ve %51 olarak gerçekleşmiştir (Çizelge 4.42). Kırmızı et dış ticaretinde AB’nin payı oldukça önemlidir. AB, 2007 yılında gerçekleştirilen ihracatın %27’sine sahiptir. ABD ve Uruguay aynı yılda ihracatın sırasıyla %7’si ve %5’ini gerçekleştirmiştir (Çizelge 4.43). Dünyada 2007 yılında yapılan ithalatın yine önemli bir bölümünü (%50) ABD ve AB gerçekleştirmiştir (Çizelge 4.44). 82 Çizelge 4.41 Dünya kırmızı et üretiminde lider ülkeler (Büyükbaş ve küçükbaş hayvan üretimleri) (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Çin 7596192 7845412 7829096 8077996 8535078 8956636 9206468 9429921 9982764 9953412 10313141 10633627 ABD 12235500 12404100 12083200 12528000 12131000 11223250 11280820 11946710 12061950 11920493 11971577 11932716 Brezilya 6514000 6680356 6927361 7238076 7327472 7881100 8704099 9130861 9410440 9132750 9504900 9890430 Rusya 2011371 2033851 2006731 2092971 2122822 2094975 1945879 1862173 1857510 1942883 1923275 1912583 Meksika 1467846 1480770 1519680 1548000 1588121 1630074 1646328 1703552 1726447 1761543 1801972 1841755 Arjantin 2773782 2777002 2515346 2552540 2719270 3079588 3193773 3094023 3282500 3189625 3434874 3524084 Hindistan 2917690 2927038 2936833 2947465 2959800 2970798 2981696 2993973 3004918 3018430 3031830 3043703 Kanada 1274331 1275984 1275856 1309470 1219030 1521173 1482320 1344178 1295360 1304270 1271700 1276206 Avustralya 2647405 2678525 2844750 2686000 2684000 2610500 2777395 2724699 2926113 2866272 2823800 2843170 Japonya 540649 530705 458859 536809 496173 513793 499669 497150 504056 520061 517207 517318 Türkiye 722877 732683 684884 661760 604163 696439 638258 676195 771671 691553 625291 617242 AB-27 9998297 9693595 9384041 9447729 9394105 9423296 9220413 9242286 9305383 9055134 8839342 8750192 DÜNYA 69842090 70542733 69505979 71122904 71765699 73133964 74840534 76907817 78747460 78393813 79401315 80459189 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 83 Çizelge 4.42 Dünya kırmızı et tüketiminde lider ülkeler (Büyükbaş ve küçükbaş hayvan üretimleri) (Ton) Ülkeler 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Arjantin 2249951 2177461 2372321 2365123 2284226 2141115 2273432 2408019 2246982 2264343 2306251 2314954 2323690 2332460 Avustralya 682287 735389 802835 755045 824770 765069 908100 747043 869959 740560 917807 954034 991691 1030834 Brezilya 5761728 5517298 5922218 6085706 6065855 6268321 6059269 6151670 6728650 6886816 7065503 7216587 7370902 7528517 Kanada 997365 1021071 1052831 1044109 1014461 1024330 1092814 1058113 1044665 1052248 1081569 1090810 1100130 1109529 Çin 4476581 4874738 5183025 5253690 5189363 5349546 5569828 5714312 5773621 5860667 6238321 6451331 6671614 6899419 Hindistan 2044167 2071754 2063051 1949161 1999856 1951461 1911313 1957887 1812632 1782376 1801127 1779393 1757922 1736709 Japonya 1366638 1393637 1421178 1467124 1341177 1172163 1244286 1085042 1112189 1104059 1118791 1099166 1079885 1060942 Meksika 1514649 1655706 1716205 1781938 1824215 1904239 1831028 1789880 1830841 1921510 1958563 2010726 2064279 2119258 Pakistan 826812 845902 866752 885217 906245 928078 948736 977361 1001577 1302933 1347171 1418427 1493451 1572444 Filippinler 277833 278747 343371 371804 355751 368283 370940 398930 289378 299629 350679 362035 373760 385864 G.Kore 540278 494061 565385 604833 462154 633056 643029 452654 491419 519034 538482 547178 556014 564993 Rusya 3225465 2928741 2511389 2218250 2392211 2547450 2590657 2537806 2591035 2469056 2520860 2466292 2412905 2360674 G.Afrika 555042 519289 514136 634774 525534 570489 614951 657809 717792 817036 812509 848689 886481 925955 Tayland 283672 251693 227140 220103 230022 237605 244386 261272 307695 286928 290912 292613 294324 296045 Türkiye 384880 363350 354721 358482 333356 327924 291017 365560 321964 340532 430132 438290 446602 455073 Ukrayna 771207 680793 648213 606976 534081 567724 566665 538791 537591 567359 528265 509637 491666 474328 ABD 11793383 12078558 12368477 12409532 12336032 12730241 12357843 12628052 12625694 12788632 12756602 12859117 12962456 13066626 Vietnam 164323 163295 178843 184894 194706 201374 204502 220917 245403 262684 318131 340344 364109 389532 AB 8326909 8357552 8183161 8142573 7878414 8183532 8308794 8459006 8450206 8541823 8555202 8579921 8604712 8629574 Dünya 56886501 57046184 57847387 58038636 57090101 58706034 59103339 59908259 60841057 62178844 63564711 64278882 65001077 65731386 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 84 Çizelge 4.43 Dünya kırmızı et ihracatında lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Arjantin 364152 369253 191588 360591 393568 619438 736939 540040 528133 Kanada 476869 507128 559778 598489 386024 577121 568874 448590 428451 Çin 72075 72216 82865 85290 80043 93273 129519 150455 172286 Mısır 466 250 279 359 641 702 655 621 1139 Hindistan 168246 288077 243775 299008 346797 307893 461041 499271 489678 Japonya 1919 3138 2360 1452 2194 2188 1927 1726 2017 Meksika 8538 11942 11634 10774 12358 19202 26436 35391 36191 Y.Zellanda 441733 507693 501336 493111 569482 612807 591348 545152 509356 Filippinler 121 233 222 190 226 271 687 663 614 G.Kore 10527 9562 9214 11213 13839 11474 15230 18841 13740 Rusya 3395 7593 6543 6708 9384 8966 11136 7936 8226 S.Arabistan 3326 4515 5253 6740 4355 7026 7194 9064 12586 G.Afrika 7138 5799 5893 9055 7730 17862 13243 11872 14305 Tayland 5272 5099 5274 5269 6943 5260 5077 6374 8297 Türkiye 182 208 528 1342 1156 1531 1294 1965 3856 Ukrayna 144126 149126 113879 138215 157554 83655 59252 15240 35465 ABD 1143598 1327107 1149810 1222083 1250813 240625 347841 566954 699774 Uruguay 256500 287684 186197 276504 326895 407207 492815 530684 514499 AB 2737223 2356870 2035352 2347141 2461798 2486753 2484068 2654686 2813551 Dünya 7834151 7952217 7455595 8313540 8740856 8833449 9605659 10022661 10438669 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 85 Çizelge 4.44. Dünya kırmızı et ithalatında lider ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Arjantin 16690 16377 14814 8706 8999 3458 3803 4382 4384 Kanada 272748 281145 319271 327698 291708 124894 147779 173638 231440 Çin 175923 170182 164383 194897 204770 182836 200546 222832 257145 Mısır 173310 190591 92826 135398 117616 128986 191792 279240 323078 Japonya 882720 939824 884937 637015 750480 573630 614646 608794 616906 Meksika 322321 380469 386789 444767 338075 265252 299367 343909 359264 Filippinler 84845 110265 100808 109188 112751 144252 38700 46971 63050 G.Kore 233483 308526 238789 433464 468868 278128 311649 337875 333222 Rusya 646756 331544 526158 596810 610502 595588 808636 772130 839474 S. Arabistan 40725 64815 41561 64648 71469 88892 87769 114245 127123 G. Afrika 9270 15588 6423 5532 12658 20731 26085 25088 21814 Türkiye 26 7 0 5 10 141 0 18 37 ABD 1397275 1490339 1541042 1562924 1444956 1787387 1748015 1492785 1477006 AB 2186852 2366143 1827490 2220743 2514186 2695412 2793935 3041650 3102506 Dünya 7206009 7486424 6879951 7636845 7927528 8062070 8484249 8676282 9099422 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 86 4.4.2 Beyaz Et Beyaz et, kırmızı ete bir alternatif oluşturması bakımından insan beslenmesinde oldukça önemli bir yere sahiptir. Genel olarak kırmızı etin dünya ülkelerinde pahalı olması, düşük gelir grubu ülkelerde hayvansal proteinlerin kazanılması bakımından beyaz et tüketiminin önemini gösterir. Dünyada beyaz et üretimi 2009 yılında yaklaşık 92 milyon ton olarak gerçekleşmiştir (Çizelge 4.45). 1998–2009 yılları arasında dünya kanatlı eti üretimi %49 artarken bu artışta en büyük pay sahibi ülke %242 oranında artışla Rusya olmuştur. Ancak en fazla üretimi gerçekleştiren ülke yaklaşık %20’lik pay ile ABD’dir. Dünya kanatlı eti üretiminde Çin ve Brezilya’nın da aldığı paylar sırasıyla %17 ve %11’dir. Kanatlı etinin en fazla tüketildiği ülkeler ise ABD, Çin ve AB’dir. Bu ülkelerin 2009 yılına ait dünya kanatlı eti tüketiminden aldıkları paylar sırasıyla %18 %18,7 ve %17,5 olarak gerçekleşmiştir. Son on iki yıllık dönemde tüketimini en fazla arttıran ülke Endonezya (%161) olurken; Rusya ve Türkiye’nin tüketimi sırasıyla %159 ve %122 oranında artış göstermiştir (Çizelge 3.46). Dünya kanatlı eti dış ticaretinde ihracat rakamı 2009 yılı itibariyle 11,9 milyon ton olarak gerçekleşmiştir. En fazla ihracatı gerçekleştiren ülkeler ABD ve Brezilya’dır. Bu iki ülkenin dünya pazarından aldıkları paylar sırasıyla %31 ve %26’dır. Dünya’da 1997–2009 yılları arasında yapılan ihracat ise %83 artış göstermiştir. Dünya kanatlı eti ithalat pazarında Rusya’nın payı giderek azalmıştır. Burada Rusya’nın üretimini arttırmasının önemli bir etken olduğunu söyleyebiliriz. Son on üç yılda kanatlı eti ithalatını azaltan iki ülke Rusya ve Japonya’dır. Bu iki ülkenin kanatlı eti ithalatındaki azalış oranı söz konusu yıllarda sırasıyla %13,5 ve %16,5 olmuştur (Çizelge 4.48). Vietnam’da 1997 yılından beri süregelen ithalat artışı oldukça dikkat çekicidir. Söz konusu ülkenin 2002 yılından itibaren dışa daha açık bir politika izlediği söylenebilir. 87 Çizelge 4.45 Dünya kanatlı et üretiminde en fazla üretimi yapan ülkeler (ton) Ülkeler 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Arjantin 930247 982860 1000260 993122 742310 781365 909153 1053153 1202180 1287740 1444726 1546259 Avustralya 631431 607164 643238 641106 687373 712776 715652 781450 805213 859391 864404 896801 Brezilya 4969050 5646800 6124750 6380150 7239215 7967410 8896274 8148358 8461540 9391409 10663002 10375215 Kanada 970881 1014114 1064937 1115235 1110883 1111795 1123504 1164421 1169856 1209079 1229953 1212339 Çin 11222433 11761396 12688865 12524013 12732083 13135215 13236763 14055160 14285674 15039286 15763474 16415220 Endonezya 620521 620184 817740 923520 1104790 1138960 1213120 1147060 1284681 1339945 1380530 1434590 İran 708200 736800 814700 897000 953700 1115700 1163700 1248700 1372267 1480764 1577700 1681700 Japonya 1211682 1212572 1194532 1216432 1229102 1239775 1241995 1273155 1366683 1366116 1369325 1394495 Malezya 730000 738000 714270 750997 814058 846654 927490 964000 1027300 1037600 1042100 1059900 Meksika 1638720 1773980 1868350 1973020 2121750 2158600 2321770 2475590 2506490 2583780 2625094 2670750 Rusya 690000 768000 774985 883843 962560 1058420 1187220 1380602 1623617 1917890 2043680 2360380 G.Afrika 669576 710757 821420 897762 930050 904961 912355 955265 977375 980700 982315 973168 Tayland 1210113 1180693 1194188 1335738 1413775 1299775 964103 1035805 1047630 1073821 1109563 1153512 Türkiye 509732 614784 660838 631220 710809 886390 893719 952953 932697 1083196 1102400 1308014 ABD 15177930 16039033 16415600 16813300 17076870 17275755 18003620 18623010 18881520 19386571 19880759 18952740 Venezuela 522091 635000 692683 877053 893191 675541 685600 739382 734934 780110 802273 800000 AB 10588254 10444317 10602430 11047217 11452485 10827416 11009103 10880425 10440918 10900853 10904407 11803258 Dünya 61902001 64844006 68192297 70621449 73373941 74695722 77540747 79920765 81907474 86370427 90221334 91982140 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 88 Çizelge 4.46 Dünya kanatlı et tüketiminde en fazla tüketimi yapan ülkeler (Ton) Ülkeler 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Arjantin 976458 1020878 1026522 998809 713588 746290 842702 941064 1083150 1054442 1072564 1090998 Avustralya 611765 586461 623459 616239 663934 690640 695250 757672 783693 829440 858649 888887 Brezilya 4333629 4844056 5163958 5042882 5522293 5891639 6283627 5125875 5567791 6018529 6267146 6526033 Kanada 1004402 1058919 1102885 1137361 1147560 1145122 1168425 1183045 1199488 1233700 1262374 1291715 Çin 11363096 12493050 13356133 12970024 13074517 13636335 13543474 14441630 14888128 15846318 16454513 17086050 Kolombiya 530807 521993 536715 633474 683745 708447 727904 792859 885214 964203 1031674 1103865 Endonezya 618330 626303 831648 923396 1102867 1135922 1214536 1151314 1288554 1346187 1474299 1614603 İran 738208 745939 830145 887277 944172 1106668 1164919 1233550 1361231 1418104 1526076 1642269 Japonya 1851793 1939061 1995051 2016689 2080772 2048391 1931010 2176227 2243698 2218751 2266240 2314745 Malezya 735034 758018 739879 780537 850828 871482 933870 980483 1042840 1070968 1117221 1165472 Meksika 1934237 2082959 2219277 2350969 2513483 2642432 2776243 3021705 3112672 3164096 3342615 3531207 Rusya 1512600 979988 1442034 2140868 2317041 2341169 2268011 2505733 2859187 3165493 3523700 3922442 S.Arabistan 688132 778900 790908 810599 792434 854629 834073 975654 946350 1002296 1047185 1094083 G.Afrika 730710 804350 904382 957808 997436 1026814 1057269 1136685 1237920 1228307 1302158 1380448 Türkiye 497292 604884 658542 609842 690821 861408 864471 907004 894424 1031088 1123028 1223167 ABD 12662806 13523126 13547387 13742347 14389113 14615554 15401000 15764260 16018104 15724243 16101625 16488064 AB 11859361 11146993 11816057 13215357 13735987 13543278 14141504 14395189 14349298 15094945 15522015 15961168 Dünya 60565389 63513744 66830019 69059050 71945628 73783400 76342655 78387228 80982354 84208588 87352405 90613592 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 89 Çizelge 4.47 Dünya kanatlı eti ihracatında en fazla ihracat yapan ülkeler (Ton) Ülkeler 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Avustralya 12117 17643 18987 18078 23672 21982 20389 18286 22884 21608 30698 33143 33405 Brezilya 397175 632002 795970 949248 1317267 1689079 2032524 2559289 2875027 2666211 3092441 3364638 3344354 Kanada 61288 72034 62819 74403 82944 100886 87850 84142 116360 125936 155999 166012 160068 Şili 14798 14876 15236 18860 31233 20407 23406 51520 69757 74500 55890 62888 99362 Çin 329240 313622 342544 406230 395879 332796 279737 121345 163297 143782 171175 173404 180123 Rusya 4141 2223 695 2443 2133 1038 610 70 199 333 435 2402 3393 S.Arabistan 18590 23622 5100 17510 16199 8193 25210 19577 25741 33024 31155 4222 4222 Tayland 156016 219831 233128 249755 329920 352604 363060 27827 5448 11420 24548 28991 31758 Türkiye 11012 12461 9886 3697 21409 19894 24990 29153 45883 37898 51606 79800 114931 ABD 2482581 2439762 2448968 2815672 3012962 2540189 2657231 2527040 2726840 2813052 3264434 3930342 3738349 AB 2274701 2464660 2506179 2493294 2514740 2656824 2629200 2634581 2739445 2738272 2880188 2917029 3116640 Dünya 6416520 6904234 7268279 7946365 8534179 8465936 8815758 8362332 9180463 9140622 103708601151258111743231 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 90 Çizelge 4.48 Dünyada en fazla kanatlı eti ithal eden ülkeler (Ton) Ülkeler 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Angola 26700 34000 29000 47300 33966 77849 98826 85909 102812 128969 137543 170612 160770 Kanada 64066 81911 81698 93171 92542 107933 93000 111160 113890 122811 143848 146484 144660 Çin 215785 204546 832508 877106 723598 605364 693142 252347 471234 693957 914169 1027868 832301 Küba 35817 30940 45480 47087 64036 120248 122016 144198 104134 166818 159184 146074 164803 Japonya 508268 509381 565056 584328 533223 537435 479419 359674 428576 379388 359446 433368 424310 Kazakistan 33150 30288 13841 19919 32646 48058 57681 80671 110016 152437 146915 132320 108343 Kuveyt 51630 52422 55125 58248 67691 56136 78608 115796 161855 111885 143416 191942 220729 Meksika 262798 284097 300555 345180 369847 385555 474050 447681 535524 590969 563593 615639 624457 Rusya 1106437 814483 230386 687202 1383275 1375169 1190030 1095760 1310008 1269863 1279949 1208290 956304 S.Arabistan 210519 273395 362680 321249 317078 328621 407049 371899 462045 425964 470530 509291 580844 G.Afrika 86871 61020 95246 87804 64972 74386 124797 147508 182167 262067 249570 199707 210017 Türkiye 289 27 11 1446 211 38 62 20 164 27 77 656 1182 Ukrayna 56920 51469 88716 25978 67331 71759 100681 295716 138365 151859 131494 256065 193228 Birleşik Arap Emirlikleri 100000 111000 116000 110900 131000 138332 169848 155804 174526 194680 247876 282067 319290 Vietnam 722 722 30 50 50 10241 1063 36492 5373 37330 156198 235209 269783 AB 1343692 1620869 1493541 1517949 1675131 1694165 1868796 2016038 2215678 2125399 2190515 2324919 2334230 Dünya 5719669 5945024 6454746 6918414 7498894 7586479 8020318 7608950 8407361 8627699 9730915 10618410 10422452 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 91 4.5. Süt Ürünleri Süt tüketimi insan beslenmesinde oldukça önemlidir. Dünya gıda programlarında özellikle az gelişmiş ülkelerde yaşayan çocukluk dönemindeki nüfusun süt tüketiminin arttırılması için çeşitli politikalar yer almaktadır. Dünyada da süt ve süt ürünleri üretimi ve tüketimi düzenli bir artış göstermektedir. Ancak sağlıklı bir gelişimden bahsedebilmek için bu artışın kişi başına düşen üretimlere de yansıması gerekmektedir. Dünya süt üretiminde öncü ülkeler, AB ve Hindistan’dır. Bu iki ülkenin toplamı dünya üretiminin yaklaşık %38’idir (Çizelge 4.49). Ancak kişi başına düşen yıllık süt tüketimi miktarı 2007 yılı değerlerine göre AB’de 241 kg/yıl iken Hindistan’da ise 68 kg/yıl ’dır. Söz konusu değerler az gelişmiş ülkeler için 29,4 kg/yıl olarak gerçekleşmiştir. Görüldüğü gibi kişi başına düşen tüketim oranlarında belirgin bir farklılık vardır. Dünya süt üretimi 1999–2009 yılları arasında %23 oranında artmıştır. Kişi başına düşen süt üretimindeki artış ise 1997 yılında yaklaşık 77 kg iken 2007 yılında 85 kg olarak gerçekleşmiştir. Bu artış ise sadece %10,3’e denk gelmektedir. Dünya toplam süt tüketiminde de AB ve Hindistan dünya tüketiminin yaklaşık %37’sine sahiptir (Çizelge 4.50). Dikkati çeken bir diğer nokta ülkelerin son yıllardaki tüketim artış oranlarıdır. Örneğin Çin’de süt ürünleri tüketimi 1999–2007 döneminde yaklaşık %220 oranında artış göstermiştir. Ukrayna ve Japonya gibi ülkelerde ise söz konusu dönemde tüketimde düşüşler gözlenmiştir. AB’deki süt tüketiminin ise aynı dönemde hemen hemen hiç değişmediğini söyleyebiliriz. 92 Çizelge 4.49 Dünya süt üretiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Hindistan 78241000 79661000 83419000 84760000 86660000 91059000 95619000 99348000 103280000 109000000 112114290 ABD 73804000 76023000 74994000 77140000 77289400 77535200 80254500 82463000 84189100 86159600 85859400 Çin 11244311 12373714 14515343 17337992 21877703 27808246 32022695 36471881 39823670 40199712 39946410 Pakistan 24876000 25566000 26284000 27032000 27811000 28624000 29438000 31214000 32219000 33256000 34362000 Rusya 32300007 32276142 32904940 33503833 33372981 32173061 31147125 31436324 32175472 32346521 32561674 Brezilya 19780388 20527000 21283800 22458853 23078700 24342778 25528707 26332429 26273800 27718986 29255768 Yeni Zelanda 10881400 12235400 13119400 13865900 14349000 15030000 14637900 15172500 15618300 15216800 15400000 Türkiye 10082000 9793961 9495548 8408559 10611193 10679412 11107894 11952098 12329749 12243064 12542172 Ukrayna 13362000 12657800 13428600 14127066 13661364 13709476 13714407 13287000 12262150 11761550 11609650 Meksika 9008308 9442617 9612163 9804748 9936202 10025260 10032547 10252558 10513423 10935952 10718698 Arjantin 10649200 10121300 9768730 8793400 8197480 8100000 9908940 10493600 9822340 10320300 10366300 Avustralya 10178000 10847000 10547000 11271000 10328000 10076000 10127000 10089000 9583000 9223000 9388000 Kanada 8164000 8161000 8106000 7964000 7734000 7905000 7806000 8041000 8145000 8140000 8213300 Japonya 8459690 8497000 8301000 8385300 8400100 8329000 8285220 8138000 8007420 7982030 7909490 İran 5520230 5889170 6012830 6103150 5873018 6965430 7005504 7493471 7696033 7699990 7905406 Kolombiya 5733840 6148050 6148050 6553820 6652120 6700000 6770000 6817270 6725440 7431480 7545140 Sudan 5236000 5788000 5788000 6846000 7433000 7454000 7586000 7308000 7356000 7402906 7428003 Mısır 3723080 3776710 3938670 4198609 5291212 4515533 4530588 4126584 5936397 5979684 6026953 AB-27 155662610 155462500 154588813 154845443 152973051 152973051 153973781 153505483 152941364 154473327 152260103 DÜNYA 570436570 578883677 589624014 604592195 615645780 629283011 647707222 666082932 680685275 696109723 702137429 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) * Veriler azalan üretim oranına göre sıralanmıştır. 93 Çizelge 4.50 Dünya toplam süt tüketiminde başlıca ülkeler (Ton) Ülkeler 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hindistan 78248416 79315231 83058478 84418069 86546882 90418173 94580399 98695971 102289296 ABD 75205095 76789586 77404968 78918505 79410866 79704677 80825895 81904626 84858706 Çin 12863673 13943331 16050134 19206212 23757102 28989275 33607138 38408371 41082542 Rusya 33448948 31552649 33145108 33645821 34268945 33346965 32791676 32508292 33474209 Pakistan 25018636 25656066 26324093 27076865 27886881 28651935 29503639 31301320 32335634 Brezilya 21896496 22021171 21855390 23495557 23304152 24253149 25428684 26295495 26767740 Meksika 11403379 11999614 12589987 12676884 12827469 12972875 13220252 12761179 13299683 Türkiye 10166301 9873443 9513961 8452135 10709357 10779369 11162631 12062767 12407077 Ukrayna 13020428 11923477 12215733 13282281 12275624 12252399 11316858 11545728 11128359 Japonya 10580762 10711440 10429183 10408959 10357879 10390217 10258022 10007455 10037558 Arjantin 8940074 8869372 8709103 7112539 7003030 6048756 7809857 7701541 8909722 Kanada 7718084 8019985 7798025 7842086 7608626 8271234 8220728 8369465 8518902 İran 5565350 5938570 6040816 6119092 5958461 7095823 7059103 7258507 7745557 Sudan 5287394 5838003 6388579 6961850 7500702 7544679 7749449 7542389 7573928 Kolombiya 5739110 6161123 6268454 6490832 6547767 6579773 6642965 6737524 6684206 Mısır 4070183 4115844 4242795 5549482 5549482 4744727 4773387 4773968 6159793 Avustralya 4763016 4722900 4933882 5693011 5693011 5107318 5365956 5450992 5650112 AB-27 143186393 143033482 142491397 145307262 143730061 142017284 143952761 145518175 143992489 Dünya 561756901 566135165 577836083 594082179 606716182 618721545 635266447 653006020 669330034 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) * Veriler azalan tüketim oranına göre sıralanmıştır. 94 5. TÜRKİYE’DE TARIM ve GIDA PİYASALARINDA ARZ ve TALEP YÖNLÜ GELİŞMELER, POLİTİKALAR 5.1. Tahıllar Türkiye dünya toplam tahıl ekili alanının %1,7’sine sahip bir alanda üretimini gerçekleştirmektedir (FAO, 2011). Bu alandan elde edilen üretim dünya toplam tahıl üretiminin ancak %1,34’üne denk gelmektedir. Türkiye’de tarım yapılabilir 24,3 milyon dekarlık tarım alanı içerisinde en fazla payı yaklaşık %50 ile tahıl üretimi almaktadır. Tahıllar içerisinde ise buğday %67 ile ilk sırada yer alırken; buğdaydan sonra en önemli tahıl ürünü %25 ile arpadır. Mısır ise %5’lik bir paya sahiptir. Çavdar, yulaf ve pirinç ise %1’erlik bir üretime sahiptir (TMO, 2011). Türkiye’nin önemli sorunlarından birisi verimlilik düzeylerinin düşük olmasıdır. Buğday arpa ve mısırda dekara verimler 2009 yılında sırasıyla 256, 245 ve 718 kg olarak gerçekleşmiştir. Söz konusu ürünlerin dünya ortalaması ise 2009 yılında sırasıyla 303, 281 ve 516 kg olarak gerçekleşmiştir (FAO, 2011). Son on yıllık verim ortalamaları dikkate alındığında dünya ortalamasından biraz geride olduğumuz söylenebilir. Ancak verim durumlarında iyileşmenin bazı dışsallıkları da olabilmektedir. Nitekim AB ortalaması buğdayda yaklaşık 509 kg/da’dır. Bu miktar verime ulaşabilmek için AB tarım alanlarının inorganik ve tarım ilacı kullanımından dolayı oldukça fakirleştiği söylenebilir (Gürlük, 2011). Verim düzeylerini arttırıcı politikaların, tarım topraklarının sürdürülebilirliğini de dikkate alan bir şekilde olması gerektiği unutulmamalıdır. Türkiye’de buğday ithalatının artmış olması üzüntü verici bir gelişmedir. 2000–2010 döneminde ithalattaki artış %148 oranında gerçekleşmiştir. 2010 döneminde yapılan ithalat miktarı dünya ithalatının yaklaşık %3’üne eşittir. Mısır’dan elde edilen dekara 718 kg’lık dünya ortalamasının (516 kg) üzerinde bir verim düzeyi ile Türkiye’de dünya mısır üretiminin 2009 yılında ancak %0,5’i kadar üretimde bulunabilmiştir (FAO, 2011). Türkiye’de mısırın dâhili tüketimi 1999–2009 yılları arasında 95 yaklaşık %66 oranında artış göstermiştir. Aynı dönemde diğer tüketim değeri yaklaşık 250 bin tondan 443 bin tona yükselmiştir. Türkiye 2009 yılında yaklaşık 325 bin ton ihracat gerçekleştirirken aynı dönemde 485 bin ton mısır ithal etmiştir. İthalat ve ihracat değerlerinin birlikte büyük olması, üründe kalite ve fiyat arayışlarını işaret edebilir. Arpa, Türkiye’de ikinci en fazla üretilen tahıl grubu üründür. Verimlilik bakımından dünya ortalamasının altında yer alsak da dünya arpa üretiminin %6’ya yakını Türkiye tarafından karşılanmaktadır. Ancak dünya arpa ihracatının sadece %1’ini karşılamaktayız. Arpanın hayvan beslemede de kullanılabiliyor olması, önemini arttırmaktadır. Zira dünyada beslenme alışkanlıklarının et ve et ürünlerine dönüyor olması, bazı sıkıntıları beraberinde getirmektedir. Örneğin insan beslenmesine ayrılması gereken bazı tahıl grubu gıdalar hayvan beslenmesinde kullanılabilmektedir. Tüm dünyada üretimi azalan çavdar, Türkiye’de üretim bakımından artış göstermiştir. 1999–2009 döneminde Türkiye’nin çavdar üretimi yaklaşık %47,3 oranında artış göstermiştir. Ancak bu artışa rağmen dünya üretiminin ancak %1,72’sini karşılayabilmektedir. Yulaf üretimimiz dünya konjonktüründeki düşüşle paralel olarak son 10 yıllık dönemde düşüş göstermiştir. 1999–2009 döneminde 290 bin ton olan üretim 210 bin tona gerilemiştir. Türkiye’nin yulaf tüketimi de son on yıllık dönemde % 32 oranında düşmüştür. Çeltik üretimi ve tüketimi daha çok Asya ülkelerinde yoğunlaşsa da halen tüm dünya ülkeleri için oldukça önemli bir besin kaynağıdır. Çeltiğin işlenmesinden elde edilen pirinç beslenme alışkanlıklarının vazgeçilmez bir ürünüdür. Dünyada çeltik üretiminin % 48’ini Çin ve Hindistan tarafından gerçekleştirilmektedir. Türkiye’de ise dünya üretiminin ancak %0,11’lik bölümünü üretebilmektedir. Türkiye’de son on yıllık (2000/2010) çeltik üretiminin ortalama büyüme hızı %8,9 olarak gerçekleşirken; tüketim hızı ise 1999–2007 döneminde %5,5 olarak gerçekleşmektedir. Değerler çeltik arzının ve talebi karşılayabilecek potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Ancak bazı spekülatif amaçlı alımlar, üretim hacminin az olması sebebiyle piyasaları etkileyebilmektedir. Böyle 96 durumlarda sorun ithalat yolu ile kapatılabilmektedir. Üretim ve tüketimin düzenli eğilimi nedeniyle, 1999 yılından günümüze pirinç ithalatında sadece %11’lik bir artış gerçekleşmiştir. Tüm dünyada olduğu gibi tarım doğrudan ve dolaylı bir şekilde desteklenmektedir. Zira ülkeler kendi iç tüketimleri için belirli bir oranda tarım ürünleri üretmek durumunda olduğunun farkındadır. Bu farkındalık, ülkeleri daha ciddi tarım politikaları üretmeye zorlamaktadır. Türkiye’de de tarımsal ürünler arzının belirli bir düzeyde olmasını sağlamak, tarım kesiminin sosyo-ekonomik açıdan güçlenmesini sağlamak ve tarımsal üretim arzının devamını sağlayarak tüketicilerin refah seviyelerini arttırmak gibi pek çok nedenden dolayı tarım desteklenmektedir. Gaytancıoğlu (2009) 2000’li yıllara kadar ülkemizde uygulanan tarım politikalarını aşağıdaki gibi sıralamıştır: i. Devlet yetkili kurumları tarafından yapılan tarımsal ürün alımları ii. Tarımsal girdi destekleme politikası ile tarımsal ürünlerin çiftçiye olan maliyetlerini azaltıcı politikalar iii. Tarımsal ürünlerin dış ticaretinde korumacı politikaların uygulanması iv. Düşük faizli tarımsal kredilerle üreticileri destekleme v. Belirli amaçlar doğrultusunda üretim artışını amaçlayan politikalar Bu beş maddelik destekleme aracı tarıma bakış açımızı göstermesi bakımından oldukça önemlidir. Bu yıllara kadar üretimi arttırmak temel amaçlardan biri olarak dikkati çekmektedir. Ancak tarımsal desteklemelerin uzun dönemde fayda getirmediği tartışılmaz bir gerçektir. Eğer etkin politikalar uygulanmaz ise marjinal verimliliğe sahip işletmeler hantal bir hale gelebilmektedir. Uygulanacak tarım politikalarının tarımı daha dinamik bir hale getirmesi gerekir. Tahıllar ile ilgili ilk politikalar 1932’deki buğday destekleme alımları ile başlamıştır. 1938 yılında Toprak Mahsulleri Ofisi hububat alımına başlamıştır. Fiyat yolu ile desteklemede belirli yıllarda ürün sayıları arttırılırken belirli yıllarda azaltılmıştır. Genel olarak ülkenin 97 genel ekonomik durumu ile de alakalı olduğunu açıklayabilir. Ayrıca bazı araştırmalar siyasi çıkarların da destekleme politikalarında etkili olduğunu vurgulamaktadır (Yavuz, 2004). Söz gelimi 1994 yılında ekonomik kriz nedeniyle 5 Nisan kararlarının etkisi ile desteklenecek ürünler dörde indirilirken tahıllar yine desteklenecek ürünler arasında yer almıştır. Tarımsal girdi desteklemelerinde hububat ürünleri gübre desteğinden faydalanmıştır. 2005 yılında dekara 3,8 TL olan gübre desteği 2011 yılında dekara 4,75 TL olarak gerçekleşmektedir (Anonim,2011i). Tarımsal kredi destekleri de başta üretici kesime avantaj sağlasa da mâli sistem üzerinde yıpratıcı etkileri bulunmaktadır. Düşük faizli kredilerin hazineye ve dolayısıyla bankacılık sektörüne olumsuz katkıları olmaktadır. Ayrıca tarımsal kredi kullanımının iyi takip edilememesi kırsal kesimde bazı sorunları beraberinde getirmektedir. Örneğin hububat üretiminde kullanılmak üzere alınan krediler, evsel ihtiyaçların karşılanmasında kullanılabilmektedir. Bu tür piyasalarla ilgili desteklemelerin yanında genel hizmetler adı altında sayabileceğimiz pek çok destekleme türü bulunmaktadır. Bunlar arasında, tarımsal yayım hizmetinin sağlanması, kontrol ve denetleme çalışmaları, hastalık ve zararlılarla mücadele, pazarlama ve tanıtım faaliyetleri yer almaktadır. 2000’li yıllardan sonra ise değişen dünya konjonktürü ile birlikte tüm dünyada görülen tarımda yeniden yapılanma ve reform çalışmaları kapsamında ülkemizde de destekleme şekillleri değişiklik göstermiştir. Bu değişiklikleri takip etmenin nedenleri olarak dört farklı başlığın öne çıktığına tanık olunmaktadır (Eraktan, 2001): i. Uruguay tarım anlaşması gereklerini yerine getirmek, ii. Türk tarım politikasının AB’nin tarım politikalarına uyumunu gerçekleştirmek iii. Türkiye’nin karşı karşıya kaldığı zorlamalar iv. IMF’den destek alabilmek için Türkiye için öne sürülen şartların kabul edilmesi Alışılagelen tarımsal desteklerin yanında çiftçi kayıt sistemine geçilmesi, doğrudan gelir desteği sistemi bu reform süreci kapsamında uygulanan politikalardır. 98 5.2 Yağlı Tohumlar Yağlı tohumlar içerisinde ayçiçeği, Türkiye’de önemli bir üründür. Tohumları %40–50 oranında yağ içermekte olup bitkisel yağ üretimimizin %65’i ayçiçeğinden elde edilmektedir (TEAE, 2004). Ayçiçeği, hayvan beslemede de kullanılan protein içeriği zengin bir bitkidir. 2009/10 döneminde yaklaşık 1 milyon ton ayçiçeği üreten Türkiye, son on yılda üretimini genelde 900 bin ton ile 1 milyon ton arasında gerçekleştirmiştir. Ülkemizin ayçiçeği tüketimi ise son on yıllık ortalamalarda 1,5 milyon tona yaklaşmıştır. Bu bağlamda Türkiye’nin ayçiçeği konusunda ithalatçı konumda olduğumuz söylenebilir. Türkiye dünya ithalatının %16’sını gerçekleştirmektedir. Türkiye’nin ayçiçeği talebini karşılayamamasının nedenleri arasında destekleme miktarlarının dünya ölçeğinde düşük kalması gösterilebilir. Daha modern tesislerde işlenerek daha fazla yağ elde edilmesi yerine ilkel şartlardaki tesisler ile bu talebi karşılamaya çalışıyor olmamız bir diğer neden olarak gösterilebilir. Onurlubaş ve Kızılaslan (2007), iklim koşullarının ve üretim alanlarının azalmaya devam edişini işaret ederek bunun ayçiçeği rekoltesini düşürdüğünü ifade etmiştir. Bu durumun sektörün dışa bağımlılığını artıran bir gelişme olduğu düşünülmektedir. Soya fasulyesinden elde edilen soya yağı oranı %18 oranında olsa da üretim alanının genişliği bakımından dünya bitkisel yağ talebini karşılamaktadır. Ülkemizde ise 1999–2009 dönemleri arasında üretimi yaklaşık %41 düşmüştür. Bu düşüş yaklaşık olarak 66 bin tondan 36 bin tona denk gelmektedir. Aynı dönemde tüketimimiz ise %163 oranında artış göstermiştir. Bu artış yaklaşık olarak 421 bin tondan 1179 bin tona denk gelmektedir. Üretimimizin talebi karşılayamaması nedeniyle belirli dönemlerde ihracatı engellenen bir ürün olan soyanın ithalatı ise son 10 yıllık dönemde artış göstermiştir. Soya ithalatımız 1999–2010 dönemleri arasında yaklaşık %200 artış göstererek 358 026 tondan 1 073 273 tona yükselmiştir (Çizelge 4.32). Onurlubaş ve Kızılaslan (2007), Türkiye’de ülke şartlarına uygun ve istikrarlı bir yağlı tohumlar tarım politikasının sürdürülememesi, yıllardır devam eden bitkisel yağ açığının 99 her yıl giderek artmasına neden olacağını belirtmektedir. Petrolden sonra en fazla döviz ödenen ithalat kalemlerinden biri olan yağlı tohumlardan ayçiçeği ve soya tohumu ithalatı için 2009 yılı içinde 670 milyon ABD doları ödenmiştir (FAO, 2011). Ayçiçeği tohumu üretimini teşvik amacıyla yıllardan beri uygulanan yüksek alım fiyatı, Trakya Birlik ve Karadeniz Birlik’ e verilen düşük faizli kredi imkânları ve ithalatta alınan yüksek gümrük vergisi ile yapılan korumacılık, istenilen sonuçları vermemiş ve yağ açığı artarak devam etmiştir (Onurlubaş ve Kızılaslan, 2007). 5.3 Şeker Pancarı ve Şeker Kamışı Şeker pancarı yetiştiriciliğinin Türkiye ekonomisi için önemi oldukça büyüktür. Sağladığı katma değerle Gayrisafi Milli Hasıla’ya katkısının 3 Milyar ABD doları olduğu vurgulanmaktadır (Anonim,2011ı). Kırsal kesime istihdam olanakları sağlaması bakımından ve ülkemizde önemli bir miktarda çiftçi ailesinin (yaklaşık 450 bin) geçimini şeker pancarı üretiminden gerçekleştiriyor olması bu ürünün önemini daha da arttırmaktadır. Bu nedenle şeker pancarı tarımı ülkelerin genel tarım politikaları içinde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye, dünya şeker pancarı üretiminde %8,2’lik bir paya sahiptir (Çizelge 4.33). Genel olarak son on yılda şeker pancarı üretimimizin 17–18 milyon ton civarında olduğu söylenebilir. 1999–2009 yılları arasında şeker pancarı tüketiminin %33,9 oranında azaldığı söyleyebilir. Ancak bu azalma, şeker pancarına alternatif tatlandırıcıların ithalatından kaynaklanmaktadır. Şeker pancarından elde edilen şekerin pahalı olması ve sağlıkla ilgili kaygılar son yıllarda tatlandırıcıların artarak kullanımını gündeme getirmektedir. Ancak, tatlandırıcıların üretim kotasının yeni yasaya dayanarak A kotası şeker üretiminin %15’ine çıkarılması, şeker pancarı ve buna bağlı şeker üretiminin azaltılması sonucunu doğurmaktadır. Üretimdeki bu azalma ise, hem geçimini şeker pancarı tarımından sağlayan çiftçiler için olumsuz bir gelişme olmakta, hem de AB’de bu kotanın (%2) oldukça düşük olduğu dikkate alındığında olumsuz bir gelişme olarak dikkati çekmektedir (TEAE, 2003). 100 Şeker pancarı üretiminin karşılaştırmalı bir üstünlüğe sahip olduğu çeşitli yayınlarda belirtilmiştir (Gülsün, 2007; Konyalı, 2001). Şekerpancarı alternatif ürünlere göre, dış pazar değeri ve tarıma dayalı sanayiler arasında verimlilik, kârlılık ve katma değer yönünden karşılaştırmalı üstünlüğe sahiptir. Tarım ve endüstri kesiminde yarattığı istihdam, şeker pancarı faaliyetine ayrıcalık ve etkin bir sosyal boyut kazandırmaktadır. Türk tarımının gelişmesinde önemli katkıları olan şeker sanayi ile birlikte makineli tarım, münavebe, sertifikalı tohum kullanımı, sözleşmeli ekim, kontrollü tarımsal kredi, haşere ve hastalıklarla mücadele, garantili fiyat sistemi, teknik danışmanlık uygulamasına başlanılmıştır. Şekerpancarı üretimi ve şeker sanayinin, gerek doğrudan gerek yan ürünleri yoluyla ülke kalkınmasına yapmış olduğu katkılar ve gerekse şekerin stratejik bir ürün olması gibi nedenlerle, ABD, AB ve pancardan şeker üreten diğer ülkelerde olduğu gibi mutlaka desteklenerek devam ettirilmesi zorunluluğu bulunmaktadır. 5.4 Et Ürünleri Türkiye’de zaman zaman et üretiminin talebi karşılamada sıkıntılar yaşansa da son yıllarda bu durum canlı hayvan ithalatı ile giderilmeye çalışılmıştır. Türkiye’de 1999–2009 döneminde kırmızı et üretimi yaklaşık %14,5 oranında düşmüştür. Aynı dönemde nüfusumuzun artış oranı dikkate alındığında kişi başına tüketimlerde bir yavaşlama olduğu açıktır. Sağlıklı nesillerin beslenmesinde oldukça önemli bir yeri olan kırmızı etin kişi başına düşen miktarının ülkemizde azalması çeşitli sorunları beraberinde getirmektedir. Hayvansal proteinleri alamayanlar bitkisel proteinlerden faydalanmakta bu da dengesiz beslenme sorunlarını beraberinde getirmektedir. Hayvansal üretimimizin son beş yılda ortalama %0,23 oranında negatif büyüme hızına sahip olması; tüketim hızının ise aynı yıllarda ortalama %7,5 olarak gerçekleşmesi gelecekte belirli oranda sorunun Türkiye’yi beklediği vurgulanabilir. Günümüze gelene kadar olan hayvancılıkla ilgili problemler; işletmelerin ekonomik büyüklükte olmaması, hayvan başına verimliliğin çok düşük olması, çiftçilerin örgütlenememesi ve en önemli girdi olan yem bitkileri üretimindeki başarısızlıklar olarak sıralanabilir (Yavuz, 2001). Bugüne kadar uygulanan politikalar ise şu şekilde sıralanabilir: Canlı hayvan ithalatına ve hayvansal ürünlere getirilen sınırlamalar ya 101 da kolaylıklar, veterinerlik hizmetleri, kültür ırklarının ithalatı ve sübvanse edilerek dağıtımı, suni tohumlama uygulamalarının teşvik edilmesi, ihracat teşviki, tarımsal girdi desteği, destekleme alımları, düşük faizli ya da sıfır faizli kredilendirme, et ve süt teşvik primleri. Ancak günümüze kadar olan uygulanan politikaların etkinliği tartışılır. Zira yapısal sorunların çözülmeden politika üretmenin pek bir faydası olamamaktadır. Ülkemizde et tüketimi AB’nin dörtte biri kadar iken; ortalama karkas ağırlık AB’nin yarısı kadardır. Hayvancılıkla uğraşan bir işletme ülkemizde ortalama 500 Avro civarında destek alırken AB’de aynı değer 2500 Avro civarındadır. İşletme kapasitelerinin arttırılması ve hayvancılığa sağlanacak destekler ile kırmızı et sorunlarımızın pek çoğu çözülebilecektir. Kırmızı et tüketimine alternatif olan beyaz ya da kanatlı eti tüketimi de insan beslenmesinde oldukça önemlidir. Kanatlı eti üretimi 1998–2009 döneminde %156 oranında artış göstererek yaklaşık 509 bin tondan 1,3 milyon tona yükselmiştir (Çizelge 4.45). Bu oranın büyüklüğü kırmızı ete bir alternatif olarak kanatlı et tüketiminin arttığını göstermektedir. Gerçekten de kanatlı eti tüketimimiz aynı dönemde %145 oranında artış göstererek yaklaşık 497 bin ton dan 1,2 milyon tona yükselmiştir (Çizelge 4.46). Ülkemiz kanatlı sektörü dünya ihracatından yaklaşık %1 oranında pay almaktadır. 2009 yılında gerçekleşen kanatlı ihracatından elde edilen pay ise 156 milyon ABD doları civarıdır. Türkiye’de beyaz et sektörü hayvancılık sektörü içinde, gelişmiş üretim ve pazarlama stratejileriyle, kullanılan üretim teknolojisi ve yoğun girdi kullanımıyla dikkatleri çekerken, hindi üreticiliği konusunda da önemli gelişmeler meydana gelmiştir. Dolayısıyla son 40 yılda tavukçuluk alanında sağlanan gelişmeler, tarımsal faaliyetin diğer alanlarına oranla daha yüksek düzeyde olmuştur. Hayvancılık sektöründe kırmızı et üretim açığı giderek artarken, tavukçuluk entegrasyon sistemlerinin ve modern işletmelerin yayılmasıyla halkın protein ihtiyacı tavuk etiyle karşılandığı gibi yumurta üretim ve tüketiminde de gelişmiş ülkeler seviyesine gelinmiştir (TEAE, 2004). Araştırmalar kanatlı sektörünün sorunları arasında en önemlisini damızlık ithalatının azaltılması gerekliliği olarak göstermektedir. Damızlıkta dışa bağımlılığın azaltılması bu sektördeki başarılarımızı arttıracaktır. Beyaz 102 ette en büyük beklentinin Çin’in ithalat kotasını kaldırarak ihracatın bu pazara açılabilmesi olduğu vurgulanmaktadır (Madanoğlu, 2011). 5.5 Süt Ürünleri Süt ürünleri üretimi ve tüketimi dünyada olduğu kadar ülkemizde de oldukça önemlidir. Süt tüketimi, sağlıklı nesillerin yetişmesi için en az et ve ete dayalı gıdalar kadar önemlidir. Türkiye’nin süt üretimi 1999–2009 döneminde % 24 oranında artış göstermiştir (Çizelge 4.49). 1999–2007 döneminde toplam süt tüketimindeki artış ise yaklaşık %22 oranındadır (Çizelge 4.50). Türkiye’de hayvansal üretim değeri bakımından ağırlık %42 ile inek sütüne aittir. Kırmızı et %23 ve beyaz et ise %18 oranında bir paya sahiptir (TEAE, 2008). Süt inekçiliğinde verim ise bir laktasyon periyodunda (yaklaşık 10 ay) 2,5 ton dur. Bu verim düzeyi AB ortalamasının oldukça altındadır. AB’de süt veriminin yaklaşık 6 ton olduğu bilinmektedir (Gürlük, 2011). Türkiye’de süt üretimine yönelik politikaları genel hayvancılık politikalarından ayırmak yanlış olur. Genel olarak süt destekleme politikaları süt teşvik primi, veterinerlik hizmeti alan işletmelere yapılan destekler, hayvanların çiftçi kayıt sisteminde yer alması şeklindedir. Süt inekçiliğinde 2010 yılında litre başına 4 kuruş ödeme yapılmıştır. Yem bitkileri yetiştiriciliğine de verilen destekler, süt inekçiliğine verilen dolaylı bir girdi desteği niteliğindedir. Yonca üretiminde (Sulu-kuru) dekara ortalama yaklaşık 100 TL’lik destek verilmiştir (Anonim,2011i). Yem sanayindeki olumlu gelişmelerle birlikte girdi sorununda geçtiğimiz yıllarda yaşanan sorunların azaldığı söylenebilir. Ancak halen süren yapısal sorunlar çözülmeden verim düzeylerinin, toplam üretim miktarının ve kişi başına düşen süt tüketiminin arttırılması zor görünmektedir. Süt inekçiliği ile uğraşan işletmelerin %70’i 1–4 baş arası hayvana sahiptir. İşletme başına düşen hayvan sayısının artışı ve hijyen koşullarında AB ortalaması yakalanabilirse verim düzeylerinin artabileceği söylenebilir. Ayrıca yurt dışından ithal edilen kültür ırkları da ortalama süt verim düzeyimizi istatistik olarak arttırsa da verim düzeyleri henüz yeterli değildir. 103 6. DÜNYA’DA ve TÜRKİYE’DE TARIM ve GIDA PİYASALARINDA GELECEK ÖNGÖRÜLERİ ve TÜRKİYE İÇİN POLİTİKA ÖNERİLERİ 6.1 Dünya’da Tarım ve Gıda Piyasalarında Gelecek Öngörüleri Bu bölümde dünyada tarım ve gıda piyasaları gelecek öngörüleri, seçilmiş alt ürün gruplarına göre verilecektir. Tahıllar içerisinde buğday mısırdan sonra en fazla üretim miktarına sahip olan üründür. Ancak ekili alan miktarı içerisinde dünyada en fazla alan buğdaya ayrılmaktadır. Bu nedenle genel olarak tahılları temsil etmesi açısından ve oldukça stratejik bir ürün olması sebebiyle tahıllar içinde sadece buğday öngörüleri zaman serisi analizine dâhil edilmiştir. Buna göre dünyada en fazla üretimi yapan majör ülkeler ya da bölgeler (AB) dikkate alınmıştır. 6.1.1 Buğday Zaman serileri, 1961 yılından başlayıp 2009 verilerini oluşturmaktadır. 2010 verileri genel olarak veri setlerinde veri sağlayıcısının tahmini olarak yer aldığından bu yıla ait veriler dikkate alınmamıştır. Söz konusu yıllara göre elde edilen parametre sonuçları dünya buğday üretimi modeli için ABBHO (1, 1, 1) modeli uygun görülmüş ve parametre tahminleri EK-1’de verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanım fonksiyonları güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK 1). Model parametrelerine göre yapılan öngörülere göre dünya buğday üretiminin artacağı öngörülmektedir. Gelecek 10 yılda buğday üretim hızının ortalama %1.26 hızla büyümesi öngörülmektedir. Buna göre 2015 yılında dünya buğday üretim miktarının 724 682 470 ton; 2020 yılında ise 770 718 200 ton olacağı öngörülmektedir. Serinin başından itibaren gelecek öngörülerin de yer aldığı grafik Şekil 6.1’de yer almaktadır: 104 Şekil 6. 1. Dünya buğday üretim öngörüsü Dünya buğday üretimi öngörüsü (2011-2020 tahmin) 900000000 800000000 700000000 600000000 500000000 400000000 Dünya 300000000 200000000 100000000 0 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 105 Üretim Miktarı (Ton) Buğday üretiminde lider olan ülkeler Çin, Hindistan, ABD ve AB’dir. Dolayısıyla bu ülkelerin üretim öngörüleri modellerde yer almıştır. Bu ülkelerin tahmin edilen parametrelerini ve kısmi bağlanım fonksiyonları (grafiksel olarak) Ek-1’de verilmiştir. Genel olarak modellerin sağlıklı sonuçlar verdiği ve serilerin durağan oldukları görülmektedir. Çin, AB, Hindistan ve ABD’nin öngörülen yıllarda buğday üretimi büyüme hızları ortalamaları sırasıyla %1,22, %1,25, %1,65, %0,92 olarak gerçekleşmesi beklenmektedir. Buna göre Hindistan’ın dünya buğday üretimi büyüme hızının (%1,26) üzerinde bir büyüme hızına sahip olması beklenirken; diğer ülkelerin dünya buğday üretimi büyüme hızının altında kalması öngörülmektedir. Hindistan’ın 2015 yılında buğdayda 89 079 077 ton üretimde bulunurken; 2020 yılında 96 322 994 ton üretim hacmine ulaşması öngörülmektedir. En büyük üretici konumundaki AB’nin ise söz konusu yıllarda üretim miktarları sırasıyla 152 176 313 ve 161 851 306 ton olarak gerçekleşmesi öngörülmektedir. Serinin başından itibaren seçilmiş ülkelere ait gelecek öngörülerin de yer aldığı grafik Şekil 6.2’de yer almaktadır. AB’nin gelecek 10 yılda da üretim bakımından zirvede olacağı açıktır. Ancak Hindistan’daki yüksek buğday üretimi büyüme hızı bu ülkenin de üretimini hissedilir derecede arttıracağı söylenebilir. Zira Hindistan’ın gelecek 10 yılda üretimini yaklaşık %17 oranında arttırması beklenirken; AB’nin %13 civarında arttırması öngörülmektedir. 1980’li yılların başında Çin ABD üretimini geçerken; 1990’lı yılların ortasında Hindistan ABD buğday üretimini geçmiştir. Dünya buğday tüketimi ise ülkelerin iç tüketimleri dikkate alarak hazırlanmıştır. Aynı döneme ait veri setleri ile gerçekleştirilen zaman serisi analizlerinde, dünya buğday üretimi modeli için ABBHO (1, 1, 1) modeli uygun görülmüş ve parametre tahminleri EK-2’de verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanımları güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK 2). Model parametrelerine göre yapılan öngörülere göre dünya buğday tüketiminin artacağı öngörülmektedir (Şekil 6.3). Dünya buğday tüketimi için öngörü yapılan yıllarda (2010–2020), dünya buğday tüketimi büyüme hızı ortalama %1,17 olarak tahmin edilmiştir. Söz konusu dönemde dünya buğday üretimi 106 büyüme hızı %1,26 idi. Aradaki farkın oldukça az olması gelecekte buğday konusunda arz ve talep dengesizliği yaşanabileceğini işaret etmektedir. 2015 yılında dünya buğday tüketim miktarının 668 132 167 ton; 2020 yılında ise 707 748 249 ton olacağı öngörülmektedir. Buna göre dünya buğday arz ve talebi arasında fark 2015 yılında yaklaşık 56,5 milyon ton olması öngörülürken; 2020 yılında bu farkın yaklaşık 63 milyon ton olması öngörülmektedir. Dünya nüfusundaki artış, toplam üretim ve tüketim miktarlarından ziyade kişi başı tüketimlerin de dikkate alınmasını gerektirir. 107 Şekil 6.2. Buğday üretiminde en fazla üretimi gerçekleştiren ülkelerin buğday üretim öngörüleri Seçilmiş ülkeler buğday üretimi öngörüsü (2011-2020 tahmin) 180000000 160000000 140000000 120000000 100000000 AB ABD 80000000 Hindistan 60000000 Çin 40000000 20000000 0 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 108 Buğday Üretim Miktarı (Ton) Şekil 6.3.Dünya buğday tüketimi öngörüsü Dünya dahili buğday tüketimi öngörüsü 800000000 700000000 600000000 500000000 400000000 Dünya 300000000 200000000 100000000 0 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 109 Tüketim Miktarı (Ton) Dünya buğday tüketimi fazla olan ülkeler Çin, Hindistan ve AB’ye ilişkin tahmin edilen parametreler ve kısmi bağlanım fonksiyonları (grafiksel olarak) Ek 4’te verilmiştir. Genel olarak modellerin sağlıklı sonuçlar verdiği ve serilerin durağan oldukları görülmektedir. Öngörülen yıllarda Çin, Hindistan ve AB’nin buğday tüketim büyüme oranları sırasıyla %0,79, %1,59 ve %1,05 olarak gerçekleşmesi beklenmektedir. Bu ülkelerin aynı dönemde buğday üretimi büyüme oranları sırasıyla %1,22, %1,65 ve 1,25 olarak öngörülmektedir. Hindistan’da arz ve talep arasında oluşan sadece 0,06 oranındaki fark gelecekte Hindistan’ın buğday arz ve talebinde dengesizlikler olabileceğini işaret emektedir. Seçilmiş ülkelerin kişi başına düşen buğday tüketim miktarlarına ilişkin öngörüleri gösteren grafik Şekil 6.4’te verilmiştir. Özellikle 2000’li yıllardan sonra AB’de görülen büyük katılımlı genişlemenin tüketim miktarlarını arttırdığı söylenebilir. Bu bakımdan kişi başına düşen tüketim miktarlarının incelenmesi daha sağlıklı olacaktır. Seçilmiş ülkelerin kişi başına düşen dâhili buğday tüketimlerine ilişkin zaman serisi çözümlemeleri EK-3’te verilmiştir. Elde edilen parametre sonuçlarına göre öngörülen değerlerle oluşturulmuş kişi başına tüketim grafiği Şekil 6.5’te verilmektedir. Buna göre ülkelerin toplam üretim ve tüketim miktarlarının artmasına rağmen, kişi başına düşen buğday tüketimlerinin azalma eğiliminde olduğu öngörülmektedir. Çin ve Hindistan’ın gelecek 10 yılda da kişi başına 100 kg’den daha az buğday tüketeceği öngörülmüştür. 2015 yılından itibaren ise seçilmiş ülkelerin kişi başına buğday tüketimleri dünya ortalamasının üzerine çıkacaktır. 110 Şekil 6.4. Buğday tüketiminde en fazla tüketimi gerçekleştiren ülkelerin buğday tüketim öngörüleri Dahili buğday tüketim miktarı öngörüleri (Seçilmiş ülkeler) 160000000 140000000 120000000 100000000 Çin 80000000 Hindistan 60000000 AB 40000000 20000000 0 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 111 Tüketim Miktarı (Ton) Şekil 6.5. Kişi başına düşen buğday tüketim miktarları en fazla olan ülkelerin öngörüleri Kişi başı dahili buğday tüketim öngörüleri (Seçilmiş ülkeler) 400,00 350,00 300,00 250,00 Çin Hindstan 200,00 Türkiye 150,00 AB Dünya 100,00 50,00 0,00 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 112 Kişibaşı dahili tüketim (Kg) 6.1.2 Ayçiçeği Ayçiçeği üretimine ilişkin zaman serileri de genel olarak 1961 yılından başlayıp 2009 yılları arasındaki verilerden oluşturmaktadır. 2010 verileri genel olarak veri setlerinde veri sağlayıcısının tahmini olarak yer aldığından bu yıla ait veriler dikkate alınmamıştır. Rusya ve Ukrayna ülkelerine ait veri setleri eski Sovyetler Birliği’nin dağılmasıyla başlayan yıllardan sonraki (1992) yılları kapsamaktadır. Belirtilen yıllara göre elde edilen parametre sonuçları dünya ve diğer ülkelerdeki ayçiçeği üretimi modeli için ABBHO (1, 1, 1) modeli uygun görülmüş ve parametre tahminleri EK 4’ de verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanım fonksiyonları genel olarak güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK 4). Rusya ve Ukrayna’ya ilişkin veri setleri sınırlı sayıda olduğundan bu ülkelere ait öngörüler 2015 yılına kadar yapılmıştır. Ayçiçeği üretim öngörülerine göre dünyada üretiminin 2010–2020 yılları arasında %38,8 oranında artacağı sonucu ortaya çıkmıştır. AB’deki artış oranı %14,8 oranındadır. 2010–2015 yılları arasında öngörü yapılan Ukrayna ve Rusya’da üretim artış oranları sırasıyla %41,7 ve %16,3’tür. Yaklaşık 2012 ve 2013 yıllarında Ukrayna ve Rusya’daki üretimin AB’yi geçeceğini söyleyebilir (Şekil 6.6). Öngörüsü yapılan yıllarda ortalama büyüme hızları AB’de 1,4; Rusya’da 3,1; Ukrayna’da 7,3 ve dünya ortalaması 3,3’tür. Rusya ve Ukrayna’nın dünya ayçiçeği üretiminde 2015 yılına gelindiğinde %42’lik bir paya sahip olacağını söylenebilir. Dünya ayçiçeği tüketimi ise ülkelerin dâhili tüketimleri dikkate alınarak analiz edilmiştir. Öngörüsü yapılan yıllarda (2010–2020) dünyada ayçiçeği dâhili tüketimin yaklaşık %17 oranında artması beklenmektedir. Belirtilen dönemde Rusya’daki artış yaklaşık %42 oranında olması beklenirken; Arjantin’de ise %69 oranında olması beklenmektedir. Ukrayna’da %41,7 oranındaki tahmini üretim artışına rağmen dâhili tüketim artış oranının sadece %6,6 oranında beklenmesi ilgi çekici bir sonuçtur. Öngörülen yıllarda tüketim büyüme hızında dünya ortalaması %1,58 iken; en fazla büyüme hızı % 7,26 ile Rusya’ya 113 aittir. Arjantin’de ise % 5,57’dir. Dünya ortalamasının altında tüketim hızına sahip tek ülke AB, % 1,35 oranında bir büyüme hızına sahiptir. 114 Şekil 6.6. Dünyada ve seçilmiş ülkelerde ayçiçeği üretim öngörüsü Dünya ve seçilmiş ülkelerde ayçiçek üretim öngörüsü 50000000 45000000 40000000 35000000 30000000 Dünya 25000000 AB 20000000 Rusya 15000000 Ukrayna 10000000 5000000 0 115 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Şekil 6.7. Ayçiçeği tüketiminde en fazla tüketimi gerçekleştiren ülkelerin dahili tüketim öngörüleri Dünya ve seçilmiş ülkelerde ayçiçek dahili tüketim öngörüsü 40000000 35000000 30000000 25000000 Dünya 20000000 AB Arjantin 15000000 Rusya 10000000 Ukrayna 5000000 0 116 Tüketim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Global yağlı tohumlar talebi ve bunların içerisinde ayçiçeğine olan talep petrol fiyatları ile ilişkilendirilmektedir. Ayçiçeği tohumundan üretilebilen biyo-dizel yakıtı, gıda ya da yem talebini karşılayan bu bitkinin fiyat artışlarını tetikleyebileceği sonucu oldukça önemlidir. Amerikan Tarım Bakanlığı (USDA) raporlarına göre yağlı tohumlar ve bitkisel yağlar ile bunların küspelerinden oluşan yağlı tohum piyasaları, hububatla olan ikame ilişkilerinden dolayı, hububat piyasalarındaki gelişmelerin bu piyasalara yansıması sonucunda 2006 yılından itibaren bozulmaya başladığını vurgulamaktadır (USDA, 2007). Özellikle ABD’de mısırın biyo-yakıt üretiminde kullanılabilir hale gelmesiyle ekim alanları ve üretim miktarı yağlı tohumlar aleyhine gelişmiştir (Anonim, 2011d). Görüldüğü gibi küreselleşme ile birlikte uluslararası dışsallıklarda bir artış gözlenmektedir. Ülkelerin izlediği politikalar sadece mali sektörde değil reel sektörde de birbirlerini etkileyebilecek boyutlara gelmiştir. 6.1.3 Şeker pancarı Şeker pancarı üretimine ilişkin zaman serileri de genel olarak 1961 yılından başlayıp 2009 yılları arasındaki verilerden oluşturmaktadır. 2010 verileri genel olarak veri setlerinde veri sağlayıcısının tahmini olarak yer aldığından bu yıla ait veriler dikkate alınmamıştır. Rusya’ ya ait veri setleri eski Sovyetler Birliği’nin dağılmasıyla başlayan yıllardan sonraki (1992) yılları kapsamaktadır. Belirtilen yıllara göre elde edilen parametre sonuçları dünya ve diğer ülkelerdeki şeker pancarı üretimi modeli için ABBHO (1, 1, 1) modeli uygun görülmüş ve parametre tahminleri EK 5’ de verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanım fonksiyonları genel olarak güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK 5). Rusya’ya ait veri setleri sınırlı sayıda olduğundan bu ülkeye ait öngörüler 2015 yılına kadar yapılmıştır. Öngörülen yıllarda dünya şeker pancarı üretiminin %6,4 oranında artarak 230 milyon tondan 245 milyon tona yükselmesi beklenmektedir. Belirtilen yıllarda ABD ve AB’nin üretimlerinin sırasıyla %14,2 ve %6,6 oranında artması beklenirken; 2010–2015 döneminde 117 Rusya’nın üretiminin %3,3 azalacağı öngörülmüştür. Öngörülen yıllarda ortalama büyüme hızı da oldukça düşük düzeylerdedir. Dünya ortalaması %0,62 iken; ABD’nin üretim büyüme hızının %1,33, AB’nin ise %0,64 olması beklenmektedir. Rusya’da ise şeker pancarı üretiminde negatif bir büyüme hızı (%0,65) söz konusudur. Şekil 6.8’de dünyada başlıca üretici ülkelerin izledikleri üretim eğilimi yer almaktadır. Buna göre dünya üretim trend eğrisini AB’nin belirlediği ifade edilebilir. Gerçekten de dünya üretiminin öngörülen yıllardan 2011’de %49’unu 2020’de ise %48’ini AB’nin üretmesi beklenmektedir. AB’de şeker politikaları ortak piyasa düzenleri içerisine 1968 tarihinde alınmıştır. Pancar ve kamış gibi ana ürünlerin yanında küspe, glikoz ve melas gibi yan ürünleri de kapsamaktadır. AB’nin tersine dünya şeker üretimi kamış şekerinden elde edildiği için, düşük maliyetli kamış şekeri üretimi dünya ülkelerine AB ile rekabette bir avantaj sağlamaktadır (Konyalı, 2001). Bu nedenle şeker AB’de stratejik bir ürün olarak kabul edilmekte ve politikalar buna göre dizayn edilmektedir. Örneğin üretim fazlası sorununu hem üretici ve hem de işleyiciye yükleyip ortak mali yükümlülük ilkesini çalıştırmaktadır. Özellikle üretim miktarının tüketim miktarını aştığı dönemlerde kota sistemi ile üretici ve tüketici korunmaya çalışılmaktadır. Şeker pancarı depolanabilir bir ürün olmadığından kota sistemi işlenmiş pancara uygulanmaktadır. Bir diğer politika üretim vergileridir ki bunlar üretim fazlasının ihracatında meydana gelebilecek maliyetlerin karşılanmasında kullanılır (Konyalı, 2001). AB’de görülen sıkı şeker politikaları dünya ülkelerini alternatif ürünler kullanmaya yönlendirmektedir. Özellikle sentetik tatlandırıcılar bu konuda oldukça önemlidir. Kamış şekerinin üretimi de son yıllarda yaygınlaşmaktadır. Uygulanan politikalar ile 2000’li yıllardan sonra tüketim miktarının üretim miktarını geçmeye başlaması, şeker pancarından etanol üretiminde teknolojik olarak ilerlemeler kaydedilmesi durumunda, AB’nin bu alanda yeni politikalara geçebileceği öngörülebilir. Zira üretim potansiyeli AB’nin bu ürünü etanol üretimine kanalize etmesine neden olabilir. Bu bağlamda değişecek politikalar ile global şeker fiyatlarında dalgalanmalar görülebilir. Ancak uluslararası ticaret anlaşmaları özellikle tarımda üretkenliği yüksek gelişmiş ülkelerin açmazları olarak kabul edilebilir. 118 Uluslararası dengeleri etkileyen bir diğer unsur ülkelerin birbirleriyle ikili ticaret anlaşmalarıdır. Örneğin, Ukrayna’nın Rusya’ya 600 000 ton gümrüksüz şeker ihraç etme hakkı bulunmaktadır (Konyalı, 2001). Bu kota, Rusya’dan gümrüksüz yakıt ve kereste ithal etme olanağı sağladığı için Ukrayna için önemlidir. Rusya şeker pancarı üretiminin gerilemesinin nedeni olarak kabul edilebilir. 119 Şekil 6.8. Dünyada şeker pancarı üretiminde başlıca ülkeler ve dünya üretimi öngörüsü Dünyada ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı üretimi öngörüsü 35000000 30000000 25000000 20000000 Dünya Rusya 15000000 ABD AB 10000000 50000000 0 120 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Şekil 6.9. Dünyada şeker pancarı dâhili tüketiminde başlıca ülkeler ve dünya dâhili tüketim öngörüsü Dünya ve seçilmiş ülkeler şekerpancarı dahili tüketim öngörüsü 35000000 30000000 25000000 20000000 Dünya Rusya 15000000 ABD 10000000 AB 50000000 0 121 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 6.1.4 Kırmızı et Kırmızı et üretimine ilişkin zaman serileri de genel olarak 1961–2009 yılları arasındaki verilerden oluşturmaktadır. Veriler büyükbaş hayvan eti üretimine dayanmaktadır. 2010 verileri genel olarak veri setlerinde veri sağlayıcısının tahmini olarak yer aldığından bu yıla ait veriler dikkate alınmamıştır. Belirtilen yıllara göre elde edilen parametre sonuçları dünya ve diğer ülkelerdeki kırmızı et üretimi modeli için ABBHO (1, 1, 1) modeli uygun görülmüş ve parametre tahminleri EK 6’ da verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanım fonksiyonları genel olarak güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK6). Öngörülen yıllarda dünya kırmızı et üretiminin %11,8 oranında artarak yaklaşık 67 milyon tondan 75 milyon tona yükselmesi beklenmektedir. Az gelişmiş ülkelerin dünya et üretimine katkısı ise sıfırın biraz üzerinde bir eğilim göstermektedir. Öngörülen yıllarda ise kırmızı et üretimi ile ilgili bu aralığın daha da artması beklenmektedir (Şekil 6.10). Belirtilen yıllarda ABD ve AB’nin üretimlerinin sırasıyla yaklaşık %8 ve %5 oranında artması beklenirken; az gelişmiş ülkelerde, net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkelerde ve Çin’de bu oran sırasıyla %24,85, %26,53 ve %20,07’dir. FAO tarafından belirlenen net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkeler listesi zaman serisi içerisinde değişmelere açık olsa da, 2009 yılına ait liste ekler bölümünde verilmiştir. Gelişmekte olan ülkeler gelecek 10 yılda kırmızı et üretiminde daha etkin rol alacaklardır. Özellikle net gıda ithalatçısı ülkelerin kırmızı et üretimlerinin AB’yi 2012–2013 yıllarında geçeceği öngörülmektedir (Şekil 6.11). Ancak daha fazla et üretme eğilimi, daha fazla yem bitkisine ihtiyaç demektir. Eğer yem bitkileri yeterli oranda karşılanamaz ise insan tüketimleri için ayrılan buğday, mısır, arpa, şeker pancarı gibi ürünler, et üretimi için etkin olarak kullanılabilecektir. Ekonomik büyüme oranları yıllık %5’ler düzeyinin üzerinde olan gelişmekte olan ülkelerin beslenme alışkanlıkları da ete dayalı protein alımına doğru 122 değişeceği varsayılırsa, gelecekte kırmızı et üretiminin yaratacağı dışsallıklar konusunda sorunlar yaşanacağı söylenebilir. AB’nin üzerinde durduğu bir diğer önemli konu da hayvan yetiştiriciliği ile atmosfere bırakılan sera gazlarına olan katkılardır. Özellikle entansif tarım yapılan çok sayıda tarım işletmesinin içi içe olduğu bölgelerde bu oranların oldukça yüksek düzeylerde olduğu vurgulanmaktadır. On yıllık öngörü periyodunda az gelişmiş ülkelerin kırmızı et üretimi büyüme oranlarının ortalama %2,24 olması beklenirken, bu oran dünya ortalama büyüme hızının tam iki katıdır. Aynı dönemde bu oranların beklentisi net gıda ithalatçısı ülkelerde %2.38; ABD’de ve AB’de sırasıyla %0,74 ve %0,48’dir. Çin’de ise ortalama kırmızı et büyüme oranı öngörülen yıllarda %1,85 olup; 2010 yılında 2010 yılında 6,5 milyon tondan 2020 yılında 7,8 milyon tona çıkması beklenmektedir. Dünya kırmızı et tüketiminin 2009–2020 yılları arasında yaklaşık %15 oranında artması beklenmektedir. Dünya kırmızı et tüketim eğilimi artarken, az gelişmiş ülkelerin tüketim eğilimi ise 2020’li yıllarda bile hâlen 10 milyon tonun altında olması öngörülmektedir. Net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkeler yaklaşık 2012–2013 yıllarında AB tüketiminden daha fazla bir tüketime sahip olacakları öngörüsü Şekil 6.12’de görülmektedir. Ekonomisi hızlı büyüyen Çin ve Brezilya gibi ülkelerde, dâhili kırmızı et tüketimi aynı dönemde ortalama %30 ve %21 artması öngörülürken; net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkelerde bu oranın %36,3 olması beklenmektedir. Bu ülkelerin öngörülen yıllardaki tüketim artışı dünya ortalamasının üzerindedir. Gelişmiş ekonomilerden ABD ve AB’nin ise kırmızı et tüketimleri aynı dönemde sırasıyla %10 ve %6 artacağı öngörülmektedir. Böyle bir tüketim oranı kompozisyonu ile elde edilen seçilmiş ülkeler kırmızı et tüketim eğilimleri öngörüsü Şekil 6.13’te verilmiştir. Şekilden de görüleceği gibi gelişmekte olan ekonomilerden Brezilya ve Çin’de kırmızı et tüketimin artışı oldukça fazla olmasına rağmen, kırmızı et tüketimi açısından ABD’yi öngörülen yıllarda yakalamanın güç olacağı öngörülmektedir. Toplam üretimlerdeki artışlara rağmen kişi başı tüketimlerdeki durum oldukça farklıdır. Örneğin az gelişmiş ülkelerde kişi başına düşen büyükbaş kırmızı et 123 tüketimi 4,1 kg/yıl, Çin’de 4,7 kg/yıl, Net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkelerde 5,8 kg/yıl’dır. Aynı değerler ABD’de 41,2 kg/yıl iken AB’de 17,2 kg/yıl’dır (FAO, 2009). Görüldüğü 2008’deki değerlere göre kişi başına düşen tüketimler arasında büyük farklar bulunmaktadır. Dünya ortalamasının 9,6 kg/yıl olduğu düşünülürse bu farkın önemi daha da artacaktır. Kırmızı et tüketiminin azalması öngörüsü, Hindistan ve Rusya gibi ülkelerde beklenmektedir. Bu ülkelerin kırmızı et tüketimlerinin öngörülen yıllarda %6 (Hindistan) ve %33 (Rusya) oranında azalması beklenmektedir. Bu iki ülkenin kırmızı et tüketimi öngörülerde negatife dönmesi sebebiyle, tüketim alışkanlıklarının beyaz ete dönüşümü araştırılmıştır. Gerçekten de bu iki ülke öngörülen yıllarda kırmızı et tüketimi yerine beyaz et tüketimini oldukça fazla oranda arttıracakları öngörülmektedir. Elde edilen kanatlı eti tüketim modelleri Ek 6’da verilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre Hindistan’da kanatlı eti tüketiminde öngörülen 2010–2020 yılları arasında %74,3 artış beklenmektedir. Veri setindeki darlık nedeniyle Rusya öngörüleri 2015’e kadar yapılmıştır. Rusya’nın tüketimindeki artışın ise 2010–2015 yılları arasında yaklaşık %25 olacağı beklenmektedir. Görüldüğü gibi bu iki gelişen ekonomi, protein ihtiyacını gelecekte kırmızı etin ikamesi olarak beyaz etten sağlayacaktır. 124 Şekil 6. 10. Dünya ve az gelişmiş ülkeler kırmızı et üretimi öngörüsü Dünya ve Az Gelişmiş Ülkeler Kırmızı Et Üretimi Öngörüsü 80000000 70000000 60000000 50000000 40000000 Dünya Az Gelişmiş Ülkeler 30000000 20000000 10000000 0 125 Üretim Miktarı (Ton) Şekil 6.11. Seçilmiş ülke ve bölgelerde kırmızı et üretimi öngörüsü Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Kırmızı Et Üretimi Öngörüsü 14000000 12000000 10000000 8000000 Çin ABD 6000000 Net Gıda İthalatçısı Ülkeler AB 4000000 2000000 0 126 Üretim Miktarı (Ton) 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Şekil 6.12 Dünyada ve seçilmiş bölgelerde kırmızı et tüketimi öngörüsü Dünyada ve Seçilmiş Bölgelerde Kırmızı Et Tüketimi Öngörüsü 80000000 70000000 60000000 50000000 Dünya 40000000 Az Gelişmiş Ülkeler Net Gıda İthalatçısı Ülkeler 30000000 AB 20000000 10000000 0 127 Tüketim Miktarı (Ton) 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Şekil 6.13. Seçilmiş ülke ve bölgelerde kırmızı et tüketimi öngörüsü Seçilmiş Ülke ve Bölgelerde Kırmızı Et Tüketimi Öngörüsü 16000000 14000000 12000000 Çin 10000000 Rusya AB 8000000 Hindistan ABD 6000000 Net Gıda İthalatçısı Ülkeler Az Gelişmiş Ülkeler 4000000 Brezilya 2000000 0 128 Tüketim miktarı (Ton) 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Şekil 6.14. Rusya ve Hindistan ülkeleri kanatlı eti tüketimi öngörüsü Rusya ve Hindistan kanatlı eti tüketimi 4500000 4000000 3500000 3000000 2500000 Hindistan 2000000 Rusya 1500000 1000000 500000 0 129 Tüketim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 6.1.5. Süt Süt ürünlerimi arz ve talebinin belirli bir dengede olması dünya gıda programlarının pek çoğunda temel bir politikadır. Özellikle hayvansal gıdalar bakımından zayıf bir durumda olan az gelişmiş ülke ekonomileri için et, süt ve yumurta tüketimi oldukça önemlidir. FAO, yayınladığı raporda Asya ülkelerinde kişi başına düşen süt tüketimi değerinin günde 4,7 kg olduğunu bu rakamın az gelişmiş ülkelerde sadece 2,7 kg olduğunu ve Avrupa’da 19,2 kg olduğunu belirtmiştir (Anonim, 2011b). Gelişen ekonomilerde süt tüketimi düzeyleri oldukça düşüktür. Dünya süt üretimi öngörüsü yapılan yıllarda önemli bir artış göstermektedir. Şekil 6.15’de Özellikle Hindistan’daki süt üretimi artışı dikkat çekicidir. AB üretimi ile 2020’li yıllarda eşdeğer miktarda bir üretime sahip olacağı öngörülmektedir. Öngörülen yıllarda dünya süt üretimi %10,3 artarken Hindistan’da artış oranı %37,7’dir. Az gelişmiş ülkelerdeki artışın da %31,04 oranında olduğu öngörülmektedir. Dünya’da önemli süt üreticisi ülkelerin bulunduğu AB’de öngörülen yıllarda süt üretiminin %4,21 oranında artacağı beklenmektedir. Ancak toplam üretimler bakımından AB’nin 2020 yılında dünya süt üretiminin %20’sini, az gelişmiş ülkelerin ise sadece %4,6’sını üreteceği belirtilebilir. Öngörülen yıllarda dünya süt tüketimi artış oranlarına göre Hindistan’ın liderliğini görülmektedir. Hindistan’da tüketimin %44,55 oranında artması beklenmektedir. Aynı oran dünya ortalamasına göre %12,83, az gelişmiş ülkelerde %20,8, AB’de ise %4,34’tür. Öngörülen yıllarda üretim ve tüketim artış hızları karşılaştırıldığında, Hindistan’ın üretim artışının biraz fazla olduğu, dünyada tüketim artış hızının daha fazla olduğu (0,99–1,01) ve AB’de üretim artış hızının tüketim artış hızından fazla olduğu (0,41–0,35) ortaya çıkmaktadır. Rakamlar arz ve talep dengesizliği bakımından tam anlamıyla bir ölçü olmasa da, tüketimi karşılayabilmek için daha fazla üretim yapılmasının gerekliliği açıktır. Şekil 6.16’da dünyada seçilmiş bölge ve ülkelerde süt tüketimi eğilimleri görülmektedir. Hindistan’daki tüketimin AB’deki tüketimi yakalayabileceği yıl olarak 2020 yılı öngörülmektedir. 130 Şekil 6.15. Dünyada ve seçilmiş bölge ve ülkelerde süt üretimi öngörüsü Dünya ve Seçilmiş Bölgelerde Süt Üretimi 90000000 80000000 70000000 60000000 Dünya 50000000 Az Gelişmiş Ülkeler AB 40000000 ABD Avustralya 30000000 Yeni Zellanda 20000000 Hindistan 10000000 0 131 Üretim Miktarı (Ton) Şekil 6.16. Dünyada ve seçilmiş bölge ve ülkelerde süt üretimi öngörüsü Dünyada ve Seçilmiş Ülkelerde Süt Tüketimi Öngörüsü 90000000 80000000 70000000 60000000 50000000 Dünya AB 40000000 Az Gelişmiş Ülkeler Hindistan 30000000 ABD 20000000 10000000 0 132 Süt Tüketimi Miktarı (Ton) 6.2. Türkiye’de Tarım ve Gıda Piyasalarında Gelecek Öngörüleri Türkiye için de tarım ve gıda piyasaları gelecek öngörüleri, seçilmiş alt ürün gruplarına göre verilecektir. Buğday, şeker pancarı, ayçiçeği, kırmızı et ve süt arz ve talep eğilimleri bu bölümde incelenecektir. Ülkemiz için zaman serileri, 1961–2009 yılları arasını kapsamaktadır. Söz konusu yıllara göre elde edilen parametre sonuçları için ABBHO (1, 1, 1) modeli kullanılmış ve parametre tahminleri EK 8’de verilmiştir. 1 fark alınarak tahmin edilen modelin parametrelerinin kısmi bağlanım fonksiyonları güven sınırları içerisinde yer almaktadır (EK–8). 6.2.1. Buğday Türkiye için yapılan buğday üretim öngörüsüne göre gelecek 10 yılda buğday üretim hızının ortalama %1,15 olması öngörülmektedir. Türkiye’de öngörülen yıllarda buğday artışı %12,1 civarında olması beklenmektedir. Buna göre 2015 yılında Türkiye buğday üretim miktarının 21 498 134 ton; 2020 yılında ise 22 779 750 ton olacağı öngörülmektedir. Serinin başından itibaren gelecek öngörüsünün de yer aldığı grafik Şekil 6.17’de yer almaktadır. Şekilde diğer dünya ülkelerinin de üretim öngörülerine yer verilmiştir. Şekilden de görüleceği gibi gelecek yıllarda da Türkiye’nin başlıca buğday üreticisi ülkeleri üretim miktarı açısından yakalaması oldukça zordur. Tüketim miktarlarında ise öngörülen dönemdeki artış oranları karşılaştırıldığında Türkiye’nin %1,06’lık bir ortalamaya sahip olduğu görülmektedir. Hindistan %1,59, Çin %0,79 ve dünya ortalaması ise %1,17 idi. Buna göre 2015 yılı tüketimin 21 367 520 ton, 2020 yılı toplam dâhili tüketimin 22 488 393 ton olacağı öngörülmektedir. Buna göre gelecek yıllarda da Türkiye’nin buğday ihtiyacını karşılayabilecek durumda olduğu söylenebilir. Ancak iklim değişikliği ile ilgili koşullar verim düzeylerini etkilerse, üretim ve tüketim arasında çok fazla fark olmadığından bir parça sıkıntı yaşanabilir. Kişi başına düşen tüketim miktarlarında ise Türkiye’nin dünya ortalamasının üzerinde olduğunu 133 görülmektedir. Dünya ortalaması yaklaşık 71 kg/yıl idi. Türkiye’de ise öngörülen yıllardan 2015’te 251 kg/yıl; 2020’de 246 kg/yıl olacağı öngörülmektedir. Seçilmiş ülkelerde ve Türkiye’de kişi başına düşen dâhili buğday tüketim miktarına ilişkin öngörüler Şekil 6.18’de verilmiştir. 134 Şekil 6.17. Türkiye’de ve seçilmiş ülkelerde buğday üretim öngörüleri Türkiye ve seçilmiş ülkelerde buğday üretimi öngörüsü 180000000 160000000 140000000 120000000 Türkiye 100000000 AB 80000000 ABD Hindistan 60000000 Çin 40000000 20000000 0 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 135 Buğday Üretim Miktarı (Ton) Şekil 6.18. Türkiye’de ve seçilmiş ülkelerde kişi başına düşen buğday tüketim öngörüleri Seçilmiş ülkelerde ve Türkiye'de kişi başı dahili buğday tüketim öngörüleri 400,00 350,00 300,00 250,00 Çin Hindstan 200,00 Türkiye AB 150,00 Dünya 100,00 50,00 0,00 1961 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 136 Kişibaşı dahili tüketim (Kg) Şekil 6.18’den de izleneceği gibi Türkiye ve AB, dünya kişi başına buğday tüketiminin üzerinde yer almaktadır. AB tüketiminin 2015 yılından sonra geçmesi öngörülmektedir. 6.2.2. Ayçiçeği Önceki yıllarda yağ ihtiyacını farklı tarımsal ürünlerden karşılayan Türkiye, son yıllarda sağlıklı yaşam konularında artan duyarlılık nedeniyle bitkisel yağ talebinde artış olmuştur. Kullanılan yağların %69’unun bitkisel yağlardan geldiği belirtilmiştir (TEAE, 2004). Türkiye için yapılan ayçiçeği üretim öngörüsüne göre 2020 yılında 2011 yılından %66 oranında daha fazla ayçiçeği üretileceği öngörülmektedir. Dünya ortalamasının %38,8 olduğu düşünüldüğünde dünya ortalamasında daha fazla bir üretim artışı olacaktır. Öngörüsü yapılan yıllarda ayçiçeği üretiminin yıllık artış oranı ortalama %5,2 olurken; bu oran Ukrayna’da %7,3’tür. Şekil 6.19’dan da görülebileceği gibi Türkiye’nin ayçiçeği üretimi, her ne kadar daha fazla bir yıllık üretim artış oranına sahip olunsa da dünya ve seçilmiş ülkelerin üretiminin oldukça altındadır. Ukrayna’nın 2013, Rusya’nın ise 2014 yılında AB üretimini geçeceğini söyleyebilir. Ayçiçeği üretiminde bu iki ülke gelecek yıllarda Avrupa’da söz sahibi olacaktır. Ayçiçeği tüketimi ise yukarıda bahsedilen nedenlerden dolayı artış göstermektedir. Öngörüsü yapılan yıllarda Türkiye’nin dâhili tüketimi yaklaşık %83 oranında artış gösterecektir. Söz konusu yıllarda tüketim artış oranı ortalama %6,24 olacaktır. Dünya ortalamasının %1,58 olduğu düşünülürse; tüketim artış oranımızın oldukça yüksek olduğu söylenebilir. Şekil 6.18’de Türkiye ve seçilmiş ülkelerde ayçiçeği dâhili tüketim öngörüleri yer almaktadır. Arjantin’deki tüketim artışı dikkat çekicidir. Ukrayna’nın üretim artış oranı ile tüketim artış oranı arasındaki farkın büyüklüğü (%41,7 - %6,6) daha önceki bölüm 6.1.2’de belirtilmişti. Türkiye’nin, ayçiçeği ithalatında Ukrayna ve Rusya gibi ülkelere yönelmesi halinde AB’nin ayçiçeği dış ticaret politikalarından daha az etkilenebileceği söylenebilir. 137 Şekil 6.19. Dünya, Türkiye ve seçilmiş ülkelerde ayçiçek üretim öngörüleri Dünya, Türkiye ve seçilmiş ülkelerde ayçiçek üretim öngörüsü 50000000 45000000 40000000 35000000 30000000 Türkiye 25000000 Dünya AB 20000000 Rusya Ukrayna 15000000 10000000 5000000 0 138 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Şekil 6.20. Türkiye ve seçilmiş ülkelerde ayçiçeği dâhili tüketim öngörüleri Türkiye ve seçilmiş ülkelerde ayçiçek dahili tüketim öngörüsü 12000000 10000000 8000000 Türkiye 6000000 AB Arjantin Rusya 4000000 Ukrayna 2000000 0 139 Tüketim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 6.2.3. Şeker pancarı Türkiye, şeker pancarı üretiminde son yıllarda dünyada söz sahibi olabilmiş; dünya üretiminin 2009 yılında %7,6’sını üretmiştir. Ayrıca şeker pancarı üretimi giderek artış göstermektedir. İstatistik öngörüsü yapılan yıllar için Türkiye’de şeker pancarı üretiminin %41,8 oranında artarak yaklaşık 17,2 milyon tondan 25 milyon tona yükselmesi beklenmektedir. Belirtilen yıllarda dünya ortalama artışı %6,41 oranında kalacağı öngörülmektedir. Öngörülen yıllarda dünyada ortalama büyüme hızı da oldukça düşük düzeylerdedir. Dünya ortalaması %0,62 iken; ülkemizde bu oran %3,56’dır. Dünya üretiminin 2020 yılında %10’unu Türkiye üretecektir. Şekil 6.21 Dünya, Türkiye ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı üretim öngörülerini göstermektedir. Ülkemiz dünya ve AB üretiminin oldukça altındadır. Tüketimde, öngörülen yıllarda değişim oranı ise üretim değişim öngörüsünün altında kalmaktadır. 2010–2020 yılları arasında tüketimin %36,8 artarak 2020 yılında 23,1 milyon tonluk bir tüketim hacmine sahip olunacağı öngörülmektedir. Üretim ve tüketim arasındaki fark 1,3 milyon ton iken 1,9 milyon tona çıkacaktır. Eğer bu aradaki fark gelecek yıllarda iyi kullanılabilirse dünya ticaretinde kamış şekerine alternatif olarak Türkiye ihracattaki payını arttırabilir. Şekil 6.22 Dünya, Türkiye ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı dâhili tüketim öngörülerini göstermektedir. Şekilden de görüldüğü gibi dünya tüketimi artarken AB tüketimi aynı oranda artmamaktadır. Türkiye’de şeker pancarı tarımı ve üretimi tamamen Türkiye Şeker Fabrikaları Anonim Şirketi (T.Ş.F.A.Ş.) ve Pancar Ekicileri Kooperatifleri Birliği’nin (Pankobirlik) destek ve kontrolündedir. Türkiye’de şeker üretiminin hammaddesi şeker pancarıdır. Türkiye’de şeker tüketimi 4634 sayılı seker Kanununa göre %90’ı pancar şekeri, %10’u ise şekere kısmen ikame olabilen ve ithal mısırdan üretilen nişasta bazlı şekerlerden (NBS) karşılanmaktadır (Özdemir ve Tuğcu, 2010). Türkiye’de 2001 yılında yürürlüğe giren “Şeker Kanunu”na göre iç talebi karşılayacak arzın istikrarını sağlamak amacıyla, üretici ve şeker fabrikaları arasında bir sözleşme yapılmaktadır. Bu sözleşme ile üreticinin şeker 140 pancarı üretme kotası belirlenmektedir. Özdemir ve Tuğcu (2010), şeker pancarı üreticilerinin en büyük probleminin bu kota uygulaması olduğunu ve kotanın nişasta bazlı şekerler lehine genişletilmesine olanak sağladığını belirtmiştir. Nişasta bazlı şeker sektörünün önemli bir bölümünün ise yabancı sermaye olduğu vurgulamaktadır. Güneş ve ark. (2004) yaptıkları araştırmada kotalar ve nişasta bazlı katkı maddeleri oranındaki artış oranları nedeniyle üretici gelirlerinde yaklaşık % 25–50 oranında bir gelir kaybına uğradığı vurgulanmaktadır. Diğer önemli sorun AB ile rekabettir. AB üretim fazlası sorununu şeker pancarından etanol üretimine ayırabilecek potansiyele sahiptir. Türkiye’de de buna benzer araştırmalar yapılabilir. Zira şeker pancarı üretimi ülke ye sağladığı istihdam bakımından da destek sağlamaktadır. Bu bağlamda kotalarla üretimi sınırlandırmak yerine alternatif ürün üretimine geçilebilir. 141 Şekil 6.21. Türkiye ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı üretim öngörüleri Türkiye ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı üretimi öngörüsü 35000000 30000000 25000000 20000000 Dünya Türkiye 15000000 Rusya ABD 10000000 AB 50000000 0 142 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Şekil 6.22. Türkiye ve seçilmiş ülkelerde şeker pancarı dâhili tüketim öngörüleri Dünya ve seçilmiş ülkeler şekerpancarı dahili tüketim öngörüsü 35000000 30000000 25000000 20000000 Dünya Türkiye 15000000 Rusya ABD AB 10000000 50000000 0 143 Üretim miktarı (Ton) 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 6.2.4 Kırmızı et Kırmızı et üretimi ve tüketiminde şüphesiz gelişmiş ülkelerin üstünlüğü tartışılmaz. Türkiye’de de gelişmekte olan ülke olarak kırmızı et tüketimini arttırma eğilimindedir. Özellikle iç arzın yetersiz kaldığı dönemlerde yurt dışından ithal edilen besi sığırları nedeniyle üreticilerin bir bölümü bu durumdan rahatsız olmuştur. Ancak kırmızı et sektörü, parametreleri çok geniş olan bir sektördür. Yem bitkileri yetiştirme politikalarından, tüketim alışkanlıklarına kadar çok sayıda değişken et üretimini etkileyebilir. Uzmanlık isteyen bir sektör olması, hastalıklarla mücadele, hijyen kurallarına uyum ve benzeri değişkenlerle sorunun çözümü oldukça karmaşıktır. Türkiye’de kırmızı et üretiminin öngörüsü yapılan yıllarda %12 oranında artarak yaklaşık 349 bin tondan 391 bin tona yükselmesi beklenmektedir. Türkiye bu artışla dünya ortalaması olan % 11,77’nin biraz üzerinde yer alsa da toplam üretimde AB ve ABD’nin oldukça gerisinde olduğu söylenebilir. Zira az gelişmiş ülkelerin de artış oranı %25’e yakındır. Şekil 6.23’de ülkemizin ve seçilmiş ülke ve bölgelerin et üretim eğilimi yer almaktadır. Türkiye ve Çin arasındaki kırmızı et üretiminde görülen 1980’li yıllardan sonraki fark inanılmaz boyuttadır. Türkiye kırmızı et üretim artış oranı ile tüketim artış oranı arasında öngörülen yıllarda yaklaşık 0,45 puanlık bir fark bulunmaktadır. Diğer bir ifadeyle her yıl bu oranda bir kötüye gidiş durumu söz konusudur. Kötüye gidişi daha iyi anlayabilmek için üretim ve tüketim eğiliminin aynı grafikte verildiği Şekil 6.24 izlenebilir. Uzun yıllar üretim ve tüketim dengeli bir şekilde birbirini izlerken; 2000’li yıllardan sonra tüketim artış oranı üretim artış oranından daha hızlı artmış ve 2008’den sonra Türkiye et ithalatçısı ülke konumuna geçmiştir. Üretim artış oranı ve tüketim artış oranı arasındaki fark ikincinin aleyhine ise gelecekte bazı sorunların yaşanacağı açıktır. Toplam tüketim yanında kişi başına düşen tüketime göre de Türkiye gelişmiş ülkelerden oldukça geridedir. Türkiye’de kişi başına düşen kırmızı et tüketimi yılda 10 kg’dır. Aynı 144 istatistik AB’de 70 kg, ABD’de ise 73kg’dır. Türkiye’nin gelişmiş ülkelerden oldukça gerisinde olduğu açıktır. Ancak az gelişmiş ülkelerde bu istatistik sadece 4,1 kg’dır. Türkiye’nin ve diğer gelişmekte olan ülkelerin temel sorunu yapısal hayvancılıkla ve verimlilikle ilgilidir. Hayvancılık sektöründeki yapısal durum verimliliğe o da sektörün sorunlarının artmasına neden olmaktadır. İşletme başına düşen hayvan sayısının oldukça düşük olması kaynak verimliliğinin ve ölçek ekonomisi avantajlarının daha düşük olmasına yol açmaktadır. 2009 yılı FAO verilerine göre ortalama büyükbaş karkas ağırlık ülkemizde 206 kg iken; AB’de bu oran 224 kg’dır. Aradaki farkın az olması yeni katılan üye ülkelerin ortalamayı düşürmesi nedeniyledir. Ülkemizde hayvancılık sektöründe desteklemelere devam edilse de AB ile karşılaştırıldığında ülkemizde işletme başına 500 Avro; AB’deki bir işletme başına düşen destek miktarı ise 2500 Avro’dur. Kısacası Türkiye ‘nin yapısal sorunları aşması halinde kırmızı et üretiminde istenen düzeylere geleceği açıktır. 145 Şekil 6.23.Türkiye ve seçilmiş ülke ve bölgelerde kırmızı et üretimi Seçilmiş ülke ve bölgelerde kırmızı et üretimi 14000000 12000000 10000000 8000000 Çin ABD Net Gıda İthalatçısı Ülkeler 6000000 AB Türkiye 4000000 2000000 0 146 Üretim Miktarı (Ton) 1961 1964 1967 1970 1973 1976 1979 1982 1985 1988 1991 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 Şekil 6.24. Türkiye’de kırmızı et üretimi ve tüketimi öngörüsü Türkiye'de kırmızı et üretimi ve tüketimi 600000 500000 400000 300000 Türkiye_Üretim Türkiye_Tüketim 200000 100000 0 147 Üretim ve Tüketim Miktarı 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 6.2.5 Süt Türkiye genç nüfusu fazla olan bir ülke olarak süt tüketiminde oldukça ileri düzeyde olması gerekmektedir. Türkiye’de 2011–2020 yılları arasında süt üretiminin %11,2 oranında artışı beklenmektedir. Üretim artış hızının ise %1,08 oranında olması beklenmektedir. Türkiye’nin dünya ortalamasının üzerinde bir üretim miktarına ve artış hızına sahip olacağı söylenebilir. Şekil 6.25’de dünya ülkelerinde ve ülkemizde süt üretim öngörüleri yer almaktadır. Buna göre Türkiye’nin, Az gelişmiş ülkeler üretiminin bile altında kalacağı söylenebilir. ABD, AB ve Hindistan’ın dünya üretiminde söz sahibi olacağı tahmin edilirken Türkiye üretim bakımından oldukça zayıftır. Bu noktada Türkiye’nin verimlilik düzeylerini arttırmasının önemi ortaya çıkmaktadır. Tüketim yönünde ise dünya ortalamasını öngörülen yıllarda geçilebilineceği söylenebilir. Türkiye’de tüketim 2011–2020 yıllarında %20,8 oranında artarken; dünya ortalaması %12,8 düzeyindeydi. Ancak üretim artış hızı ve tüketim artış hızı bakımından durum farklıdır. Türkiye süt üretimi her yıl %1,08 oranında artarken, tüketim ise %1,60 oranında artmaktadır. Bu üretim ve tüketim artış hızı arasındaki fark Şekil 6.27’de daha net olarak ortaya çıkmaktadır. Genel olarak 2005–2006 yıllarına kadar Türkiye’nin süt üretimi ve tüketimi arasında bir dengeden bahsedilebilir. Ancak bu yıllardan sonra tüketim artış hızının fazla olacağı öngörüsü nedeniyle toplam tüketim toplam üretimi geçmektedir. Eğer trendler ve politikalar bu şekilde devam ederse 2020 yılına gelindiğinde yaklaşık 1 milyon tonluk bir süt açığı oluşacaktır. Bu kötü tabloyu iyi yöne çevirebilmek için sağlıklı süt politikalarını şimdiden bir strateji olarak belirlemek gerekmektedir. Özellikle artan girdi fiyatlarını karşılayamayan aile işletmeleri hayatlarını devam ettirebilmek için ellerindeki süt ineklerini tüketerek süt ineği sayısı ve dolayısıyla süt üretimi miktarında azalmaya neden olabilmektedirler. 148 Şekil 6.25. Türkiye’de ve Seçilmiş Dünya Ülkelerinde Süt Üretimi Öngörüleri Türkiye'de ve Seçilmiş Ülkelerde Süt Üretimi 18000000 16000000 14000000 12000000 Az Gelişmiş Ülkeler 10000000 AB ABD 80000000 Avustralya Yeni Zellanda 60000000 Hindistan Türkiye 40000000 20000000 0 149 Üretim Miktarı (Ton) Şekil 6.26.Türkiye’de ve Seçilmiş Dünya Ülkelerinde Süt Tüketimi Öngörüleri Türkiye'de ve Seçilmiş Ülkelerde Süt Tüketimi Öngörüsü 18000000 16000000 14000000 12000000 10000000 AB Az Gelişmiş Ülkeler 80000000 Hindistan ABD 60000000 Türkiye 40000000 20000000 0 150 Süt Tüketimi Miktarı (Ton) Şekil 6.27. Türkiye’de süt üretimi ve tüketimi öngörüleri (1961-2020) Türkiye'de Süt Üretimi ve Tüketimi 16000000 14000000 12000000 10000000 8000000 Türkiye Tüketim Türkiye Üretim 6000000 4000000 2000000 0 151 Üretim ve Tüketim Miktarı 1961 1963 1965 1967 1969 1971 1973 1975 1977 1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 7. TARTIŞMA Araştırmanın bu bölümünde daha çok elde edilen sonuçların da dikkate alınmasıyla genel politikalara ve dünyadaki gelişmelere yer verilmiştir. Ürün bazında tartışmalar bu bölümde ele alınacaktır. Tahıllar içerisinde hemen hemen her ülke üretim miktarını belirli ölçülerde arttırabilmektedir. Ancak iklim koşullarının dünyanın çeşitli coğrafyalarında kötü geçmesi dünya arzını etkileyebilmektedir. Tahıllar içerisinde en büyük ekim alanı ve üretim miktarı buğdaya ayrılmıştır. Buğday dünya ölçeğinde büyük miktarda ekim alanına sahip olduğundan geniş kitleleri etkileyen stratejik bir ürün konumundadır. Başlıca üretici ülkeler AB, Çin, Hindistan ve ABD’dir. Gelişmekte olan ülkelerin üretim politikalarının genel olarak üretimi arttırma ve dışa bağımlılığı azaltma yönünde olduğunu söylenebilir. Gelişmiş ülkeler ise tersine, uluslararası anlaşmalarda alınan kararlara da bağlı olarak üretim miktarlarını ve doğrudan desteklerini azaltıcı politikalar üretmektedirler. Gelişmiş ülkelerde yapılan destekler genel olarak çiftçiye asistanlık etmek ve iklim değişikliğine karşı alınabilecek önlemlerle ilgilidir. Ülkelerin 2000’li yıllardaki dâhili üretim politikaları tek tek ele alınacak olunursa; Hindistan en düşük destek fiyatını buğdayda %5, mısırda %9 ve arpada %16 oranında arttırmıştır. Güney Kore arpa müdahale fiyatını %4 oranında arttırmıştır. Tayland hükümeti, hububat üreticilerinin doğal faktörlerden kaynaklanan zararlarını minimize etmek için tarım sigortacılığı sistemini geliştirmiş; hektara 3,5 ABD doları ödenmesi halinde 45 ABD dolar ile telafi etmeyi taahhüt etmiştir. Brezilya hükümeti, tahıl arzını arttırabilmek için bölgelere göre değişen miktarlarda ortalama ton başına 100 ABD doları ile üreticilerini desteklemiştir. Meksika ise hektar başına düşen hububat ürünlerine olan desteğini %10 arttırmıştır. Ayrıca bir hektardan daha az tarım arazisine sahip çiftçilere de bir hektar ölçeğinde destek yapmayı taahhüt etmiştir. AB politikaları da reform programları çerçevesinde değişiklik göstermektedir. Örneğin hububat üretim miktarını sınırlamak için daha az üreten çiftçilere ton başına 58 Avro olan desteği 63 Avro’ya yükseltmiştir (Anonim, 2009) Ayrıca toplamda 1250 Avrodan daha az yıllık destek alan çiftçilere yapılan desteğin de 2000’ler öncesinde ödenen düzeylere 152 yükseltileceğini deklare etmiştir. ABD önemli bir buğday üreticisi olarak, doğrudan ödemeleri 2001–2007 yılları arasında ton başına 17 ABD dolarından 19 ABD dolarına çekmiştir. Söz konusu destek Federal Tarımı Geliştirme ve Reform (FAIR) kanunu çerçevesinde çıkarılmıştır (FAO, 2003). Üç önemli politikanın uygulamaya konulması öngörülmüştür. Bunlar pazarlama gücünü arttırmaya yönelik dolaylı destekler, doğrudan ödemeler ve hedef fiyat uygulamasıdır. Pazarlama gücünü arttırmaya yönelik dolaylı destekler de aslında doğrudan ödemeler gibi kabul edilebilir. Tahıllarda tüketim politikaları da genel olarak gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde farklılıklar arz etmektedir. Hindistan hükümeti, kamu dağıtım sistemi çerçevesinde yoksulluk sınırının üzerindeki kesimlere buğday fiyatını düşürmüştür. Tonu 105 Amerikan dolarından satışına başlamıştır. Bu değer yoksulluk sınırının altındaki kesimler için ise 85 Amerikan doları olarak belirlenmiştir. Ayrıca yoksulluk sınırının altındaki kesimlere buğday dağıtımı miktarı aylık 10 kg’dan 35 kg’a çıkarılmıştır. Ekvator ülkesi, artan gıda fiyatlarını dengelemek için buğday tavan fiyatını 50 kg’lık torbalar halinde 16,5 Amerikan doları olarak belirlemiştir. Benzer tüketici destek programları doğu Avrupa ülkelerinde de uygulanmıştır. Macaristan 368 000 ABD dolarını artan sağlık sorunlarını önlemek ve gıda güvencesini sağlamak için gıda güvenliği ajansına aktarmıştır. Gelişmiş ülkeler ise artan tahıl arzını belirli oranda biyo- dizel ve etanol üretimi için tahsis etme politikalarını gündeme getirmişlerdir. Buna göre AB, biyo-dizel tüketiminin teşvik edilmesi programları başlatmıştır. Bu programdaki amaç, bitkisel yakıtların fosil yakıtların %20’sini ikame edebilmesiydi. ABD’deki programda ise biyo-dizel yakıt üretimini arttırmak için küçük ölçekli biyo-dizel üreticileri için (yıllık üretimi 246 milyon litrenin altında olan işletmeler) satın aldıkları bitkisel ürünlerin %40’ını teşvik amaçlı bu tür işletmelere ödemeyi taahhüt etmiştir. Bu programa 150 Milyon ABD doları tahsis etmiştir. Elde edilen analiz sonuçları genel olarak tahıllarda ve özellikle buğdayda arz ve talep dengesizliğini işaret etmemektedir. Ancak nüfus artışı fazla olan ülkelerden Hindistan’da arz ve talep büyümesi arasındaki %0,06’lık fark kötü hava koşulları, iklim değişikliği ve diğer beklenmeyen durumlarda bir sorun yaşanabileceğini işaret etmektedir. Türkiye’de ise 153 üretim ve dâhili tüketim miktarları 2013–2014 yılları arasında birbirine çok yaklaşsa da bu yıllardan sonra bir miktar farkın arz yönünde oluşacağı bunun da 2020 yılına kadar süreceği gözlenmektedir. Yağlı tohumlarda ise dünya arz ve talebi arasında önemli bir farktan bahsedilebilir. Örneğin ayçiçeğinde 2010 yılında yaklaşık iki milyon ton olan üretim ve tüketim arasındaki farkın 2020 yılında yaklaşık 11 milyon tona çıkması beklenmektedir. Gelişmekte olan ülkelerden Hindistan’da yağlı tohumlara uygulanan destekleme oranlarında diğer ürünlerle karşılaştırıldığında 2000’li yıllarda azalma görülmektedir. Daha sonraki yıllarda iç üretim avantajını kaybeden Hindistan hükümeti artan ithalatları azaltabilmek için diğer ürünlere olan desteği bir miktar azaltsa da ayçiçeği üretimindeki artışlar marjinal boyutlarda kalmıştır. Benzer şekilde Çin’de de yağlı tohumlara olan destek oranları diğer stratejik ürünlerin gölgesinde kalmıştır. İthalata dayalı tüketimin artması ile bir takım önlem paketi açıklayan Çin hükümeti, tahıllara uyguladığı destek miktarında azaltmaya gitmiştir. Soya üreticileri için gelecek fiyatlar önceden belirlenmiş ve üreticilerin belirli bir miktar geliri elde etmeleri garanti edilmiştir. Bunun yanında ulaşım altyapısı ve pazarlama ağı geliştirilerek yağlı tohumların iç piyasada tüketilmesini sağlamaya çalışmıştır. Rusya ve Ukrayna’nın gelecekte de yağlı tohumlar konusunda sıkıntıda olacağı söylenebilir. Zira tüketim ve üretim oranları arasında farklılıklar bulunmaktadır. Ülkeler son dönemde biyo-dizel üretimlerine ağırlık vermiştir. Ülkeleri biyo-dizel üretimine iten nedenler üç başlık altında toplanabilir: i. Ülkeler yağlı tohumlar piyasasının doymuş olmasından dolayı ürünlerine yeni pazarlar açmak isterler, ii. Petrolde dışa bağımlılığı azaltmak isterler, iii. Biyodizel diğer fosil yakıtlarla karşılaştırıldığına çevreyle dost bir teknolojidir. Önemli ayçiçeği üreticisi ülkelerden AB’de çevre sorunlarının da artışıyla biyo-dizele yöneliş oldukça fazla miktarda olmuştur. Yaklaşık 1 milyon hektar ekilebilir alanın biyo- dizel amaçlı bitki yetiştiriciliğine ayrıldığı öne sürülmektedir (Anonim, 2003). Ayrıca eğer 154 AB çiftçileri biyo-dizel üreticileri ile kontrat imzalarlarsa karbon kredisi adı atında yeni bir kredi türünden faydalanabileceklerdir. Bu politikada amaç yaklaşık 1,5 milyon hektar araziyi daha biyo-dizel amaçlı ürün yetiştiriciliğine açmaktır. ABD’de de benzer politikalar soya yağı üreticileri için uygulanmaktadır. Vergi muafiyetleri ve direk destekler ile üreticiler rafineriler ile anlaşma yapmaya ikna edilmeye çalışılmaktadır. Ülkemizde ise ayçiçeği arz ve talebindeki dengesizlikten daha önce bahsedilmiştir. 2010 yılında arz ve talep arasındaki farkın 600 bin ton iken 2020 yılında 1,4 milyon tona çıkması beklenmektedir. Trend bu şekilde devam ederse Türkiye bitkisel yağ ihtiyacını ithal etmeye devam edecektir. Ancak sertifikalı tohumlar kullanılarak ve verimlilik düzeylerindeki artışla bu sorun ortadan kaldırılabilir. Biyo-dizel üretimi ülkemizde de yeni çıkarılan kanunla belirli oranlarda normal yakıtlar içerisine karıştırılabilecektir. Henüz yeni bir teknoloji olan biyo-dizel üretimi zaten ayçiçeği üretiminde dışa bağımlı durumda olan ülkemizde sıkıntılı durumlar yaratabilir. Ancak sektörün genişlemesi gerçekleşmeden ve yabancı teknolojilerin ülkeye girişi gerçekleşmeden bir arz talep dengesizliği tahmin yapmak gerçekçi olmaz. Dünya şeker pancarı üretiminde lider ülke olan AB’nin politikaları oldukça önemlidir. AB dünya üretiminin %50’sine sahiptir. Şeker, Ortak Piyasa Düzeni (OPD) sisteminin içerisinde bulunmaktadır. OPD’nin kuruluş amacı AB’nin ortak tarım politikasının uygulanması için çiftçiler için adil bir yaşam düzeyi oluşturulması ve tarımda verimliliğin arttırılması olarak özetlenebilir. Şeker, reform geçiren AB’nin ortak tarım politikasının dışında tutulmuştur. Ancak 2005 yılındaki reformlarda dünya ticaret örgütünün de etkisi ile liberalleşme politikaları benimsenmiş; şeker politikaları da bu kapsamda liberalleşme sürecine girmiştir (Anonim, 2011g). OPD ile oldukça fazla miktarda desteklenen AB şeker sanayi, tarife engelleri ve ihracat iadeleri yoluyla da korunmaktadır. Destekleme politikası AB’yi net ithalatçısı olduğu üründe ihracatçı konumuna getirmiştir. Ancak uluslararası anlaşmalardan ayrı hareket edemeyecek bir konumda olan AB yeni reform paketinde bazı önlemler almak durumunda kalmıştır. Bu önlemler şeker pancarı üreticilerini de yakından ilgilendirmektedir. Bu önlem paketinde temel amaç düzenli şeker arzının sağlanması ve 155 uluslararası piyasada rekabetçi olmaktır. Bu amaçlara ulaşabilmek için şu araçların uygulanması öngörülmüştür:  Üye ülkeler arasında şeker üreticisi ülkelerin sayısı önce 18’e daha sonra da 11’e düşürülecektir.  Müdahale mekanizması terk edilecek ve müdahale fiyatı yerine referans fiyatı uygulanacaktır.  Referans fiyatı mevcut müdahale fiyatının %36 aşağısına çekilecektir.  Çiftçi kayıplarının azaltılması için üretimden bağımsız doğrudan ödemeler yapılacaktır (Anonim, 2011). AB bu politika araçları ile üretimde daha rekabetçi üye ülkeleri teşvik etmektedir. Ancak eğer istenen verim düzeylerine ulaşılamazsa dünya şeker pancarı üretiminde dalgalanmalar gözlemlenebilir. Şeker pancarı destekleme politikaları ve sonuçları açısından Türkiye ile AB arasında oldukça önemli farklar bulunmaktadır. Ekim alanı bakımından Türkiye yaklaşık 315 bin hektar ile 2,2 milyon hektar alana karşı mücadele etmektedir. Verimlilik bakımından ise Türkiye ortalaması 4 ton/ha iken AB’de bu oran 8,7 ton/ha’dır. AB’nin mutlak bir üstünlüğe sahip olduğu söylenebilir. Bu kapsamda AB’ye giriş sürecimizde tarım sektörü içerisinde en çelişkili üretim kollarından birisinin şeker üretimi olacağı söylenebilir. Zira verimlilik düzeyleri arttırılmazsa ve mevcut fabrikaların teknolojik sistemleri geliştirilmezse AB’nin şeker üretimi yapabilecek üye ülkeleri arasına girmemizin zor olacağı söylenebilir. Böyle bir durumda da oldukça geniş bir kitleyi ilgilendiren şeker sektörünün ayakta kalabilmesinin zor olacağı tartışılmaktadır (Anonim, 2011). Yapılan bir araştırmada AB’de şeker üretimine ayrılan destek miktarının 2004 yılında 1770 milyon Avro, Türkiye’de ise 4 464 milyar TL olduğunu göstermektedir (Abay, 2005). Yapılan birim dönüşümleri ile hektar başına desteklerin söz konusu yılda Türkiye’de 14 TL; AB’de ise 1 366 TL olduğu söylenebilir. Görüldüğü gibi aradaki bu büyüklükteki fark ile AB’deki fabrika ve üreticilerin ölçek ekonomisini yakalayabilmemiz mümkün görünmemektedir. 156 Hayvansal üretim, küresel kalori alımına yaklaşık %12,9 katkıda bulunurken bu oran proteinde 27,9’dur. Et, süt ve yumurta tüketimi insan beslenmesinde oldukça önemli bir yere sahipken; hayvansal üretim yem bitkileri başta olmak üzere diğer ürünlerin de yetiştirilmesini tetiklemektedir. Dünya kırmızı et üretimi artmaya devam etmektedir. Ülkelerin gelişmişlik düzeyleri arttıkça kırmızı et üretimi ve tüketimi de artış göstermektedir. Hayvansal üretimin önündeki engellerden biri hayvan hastalıkları ve hijyen düzeylerinin yetersizliği nedeniyle verim kayıplarıdır. Genel olarak az gelişmiş ülke sorunu olan bu tür sorunlar bu tür ülkelerin üretim düzeylerini azaltıcı etki yapabilmektedir (Anonim, 2003). Dünyada kırmızı et üretiminde ABD liderliğini sürdürürken 2020’li yıllara gelindiğinde de ABD’nin liderliği düşmeyecektir. Gelişmekte olan ülke olarak Çin’in AB’yi yakalaması olasıdır. Ülkelerin genel politikalarında ABD’nin özellikle kuzu eti üretimine desteklerinin arttığını söyleyebiliriz. 2003 yılındaki kuzu eti üretimini genişletme programı kapsamında 100 milyon ABD doları olan mevcut desteğin yanında 40 milyon ABD doları destek daha salıverilmiştir. Hayvancılığa uygulanan diğer desteklerle birlikte yaklaşık 1,3 milyar ABD doları desteğin bu sektörde yer aldığı ortaya çıkmaktadır (Anonim, 2003). AB, son dönemde reform programları çerçevesinde hayvancılık desteklerinde de azaltmaya gitse de 2005 yılı verilerine göre sığır ve dana eti üretiminde 7,8 milyar Avro’luk destek sağlamıştır. Aynı dönemde koyun ve keçi eti üretimine 1,7 milyar Avro, süt ve süt ürünlerine 3,6 milyar Avro, domuz eti-kanatlı-yumurta tavukçuluğu üretimine ise toplamda 192 milyon Avroluk destek sağlamıştır (Abay, 2005). AB, bu destekleri son yıllarda çok az miktarda düşürse de uluslararası anlaşmalara göre destek şekillerini değiştirerek sektördeki desteği canlı tutmaktadır. Ülkemizde ise hayvancılık sektörüne yapılan desteklerin söz konusu dönemde 622 milyon YTL olduğu vurgulanmaktadır. Söz konusu değerler ile ülkemizin kırmızı et açığının artması muhtemeldir. Bu araştırmadan elde edilen trend analizi de bunu desteklemektedir. Kanatlı sektöründeki başarımızı daha da arttıracağımız söylenebilir. Kırmızı etin alternatifi olarak et tüketim miktarımızı kanatlı etten sağlayabiliriz. Ancak dünya talebinin artması ülke içi fiyatları etkileyebilecek durumdadır. Özellikle Rusya ve Hindistan’daki kanatlı eti tüketiminin çok fazla artış göstermesi beklenmektedir. 157 Tarım ürünlerinde arz ve talep değişimleri genel olarak incelendiğinde dünya üretim ve tüketiminde kaygı verici bir durum göstermemektedir. Ancak bölgesel bazda ve ülke düzeyinde incelendiğinde gelişmekte olan ülkeler ve az gelişmiş ülkelerin dezavantajlı konumları devam etmektedir. Yapılan bazı öngörüsel araştırmalarda Türkiye’nin birçok üründe net ithalatçı olmaya devam edeceği gösterilmektedir. Örneğin 2000–2010 yıllarına ait öngörüleri kapsayan bir araştırmada sığır eti, koyun eti, pamuk, mısır, soya ve soya küspesi, ayçiçeği ve pirinçte ithalatçı konuma gelebileceğimiz vurgulanmıştır (Anonim, 2000). Eğer yapısal önlemlerin alınması gecikirse ülkemizin net gıda ithalatçısı konuma gelebileceği vurgulanmaktadır (Anonim, 2008). Aşağıdaki Şekil 7.1 ise az gelişmiş ülkelerin tarımsal ürünler üretiminde ne derece başarılı olabildiklerini anlamaya yardımcı olabilir. Şekilde dış ticaret dengeleri 1961 ve 2009 yılları dikkate alınarak hazırlanmıştır. Görüldüğü gibi az gelişmiş ülkelerin tarımsal ürünler ihracatı 1988 yılına kadar ithalatın üzerinde konumlanırken, bu yıldan sonra ithalat miktarı ihracat miktarını geçmiştir. 2008 yılına gelindiğinde ise yaklaşık 17 Milyar ABD dolarlık en büyük fark oluşmuştur. Şekil 7.1. Az gelişmiş ülkelerin dış ticaret dengeleri (1961–2009) Az gelişmiş ülkelerin dış ticaret dengeleri 30000000 25000000 20000000 15000000 Tarım ürünleri ithalatı 10000000 Tarım ürünleri ihracatı 5000000 0 Kaynak: Dünya Tarım ve Gıda Örgütü veri tabanı: www.fao.org Food and Agriculture Organization (FAOSTAT 2011) 158 1000 ABD Doları 1961 1965 1969 1973 1977 1981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 Söz konusu grafikteki eğilim değişimi, 1990’lı yılların başından günümüze yapılmış olsa idi, az gelişmiş ülkelerin ihracat yapmada yetersiz kaldıklarından, belirli ürünlerde uzmanlaşamadıklarından ya da düşük verimlilik düzeylerinden bahsedilebilirdi. Ancak tarihsel süreçte az gelişmiş ülkeler benzer sorunları aşabilmişlerdir. Sorun sadece artan rekabet ortamına ayak uyduramamış olmalarından kaynaklanmaktadır. Özellikle tarıma sektörüne uygulanan destek oranları arasında büyük farklar olması, küreselleşme ile artan rekabete gelişmiş ülkelerin çok çabuk adapte olması bu farkın açılmasında başlıca etkenlerdir. Bir diğer konu da nüfus artış hızlarının bu tür ülkelerde önemli sorunlar oluşturuyor olmasıdır. Ekonomik gelişme ile birlikte bilinç, eğitim ve benzeri göstergelerin de değişmesi ile nüfus artış oranı belirli bir noktadan sonra dengeye gelebilir. Bu da tarımsal ürünler arz ve talebinde olumlu bir gelişme olur. 159 8. SONUÇ Bu araştırmada çeşitli tarımsal ürün gruplarında geçmiş arz ve talep trendleri dikkate alınarak geleceğe yönelik öngörüler yapılmıştır. Bu sayede ciddi beslenme sorunları yaşayan ülkelerin üretim ve tüketim eğilimleri hakkında saptamalar yapılmıştır. Analizi yapılacak ürünlerin seçiminde genel olarak en çok üretilen ve en çok tüketilen ürünler seçilmiştir. Başta tahıllar olmak üzere bazı endüstriyel ürünler de (şeker pancarı, ayçiçeği) inceleme kapsamına alınmıştır. Temel olarak uzmanlık isteyen ürünler de (kırmızı et üretimi, süt üretimi, kanatlı üretimi) araştırma kapsamına alınmıştır. Araştırmada yöntem olarak zaman serisi analizi kullanılmıştır. Ülkelerin tarımsal mal gruplarına olan arz ve taleplerini etkileyebilecek pek çok faktörün etkisi bir gerçektir. Ancak her bir yıla ait değerlerin geçmiş yılların etkisinde kalabileceği durumu da göz ardı edilmemelidir. Bu kapsamda ardışık bağlanımlı, bütünleşik-hareketli ortalama metodu kullanılmıştır. Genel olarak veri setleri 1961 yılında başlayarak gelecek 10 yıllık trendler elde edilmiştir. Genel olarak istatistik zaman serisi analizinin sağlıklı sonuçlar verdiği söylenebilir. Özellikle veri setlerinin uzun yılları kapsadığı analizlerde genel olarak istatistiksel öngörüye uygun performanslar elde edilebilmektedir. Bu araştırmanın sonuçları gelecekte yapılabilecek genel denge modellerinin uygulanmasına da altyapı hazırlayabilineceği düşünülmektedir. Sonuçlara göre gelecek 10 yılda dünya genelinde sorun yaşanabilecek ürünler buğday, şeker pancarı, süt ve kırmızı ettir. Özellikle tarım ürünlerinden enerji üretimi konularının gelişmiş ülkelerden gelişmekte olan ülkelere doğru yayılması ve gelişmekte olan ülkelerin beslenme alışkanlıklarının et ve ete dayalı ürünlerden oluşmaya başlaması sorunları daha da arttıracağı beklenmektedir. Ülkemizde ise öngörüsü yapılan her üründe sorun yaşanacağı söylenebilir. Ancak kırmızı et ve süt ürünlerinde arz ve talep dengesizliği diğer ürünlerden daha fazladır. Bu bağlamda ilgili politikaların öncelikle bu ürünlerde yoğunlaşılması gerekliliği araştırma sonucunda ortaya çıkan bir durumdur. 160 Ülkemizde hâlen tarımsal yapıdaki sorunların devam ettiği; gelişmiş bir ülke düzeyindeki tarımsal yapıya ulaşamadığımız söylenebilir. Özellikle sınırımıza en yakın gelişmiş bölge olan AB ile tarım sektörümüzü karşılaştırdığımızda verim düzeylerinden tarımsal desteklemelere kadar pek çok farklılık bulunmaktadır. AB’ye üyelik ile tarıma sağlanabilecek AB fonları ile ilgili beklenti içerisinde olmamız bizi yanlış noktalara götürebilir. Zira AB, uluslararası anlaşmalara bağlı olarak tarıma sağladığı destekleri azaltma yolundadır. Gelişmiş ülkelerden ABD halen tahıllar bakımından dünyayı beslemeye devam edecektir. Ancak yükselebilecek petrol fiyatları tarımsal ürünlerden sağlanacak biyo-dizel ve etanolün kullanımının artmasına neden olabilir. Böyle bir durumda teknolojik gelişim önem kazanmaktadır. Birim tarımsal üründen elde edilecek biyo-yakıt miktarı ne kadar arttırabilirse ve bunu yapmak için gerekli enerji en aza indirilirse o ülke o düzeyde avantajlı konuma geçebilecektir. Ancak henüz bu tür ürünleri üretmeye başlamamış pek çok gelişmekte olan ya da az gelişmiş ülkenin olması bu alanda da gelişmiş ülkelerin avantajlı olacağını işaret etmektedir. Ülkelerin ekonomik gelişmişlik düzeylerini arttırmaları başka sorunları gündeme getirmektedir. Özellikle Çin ve Hindistan’ın nüfusları bakımından dünya nüfusunun yaklaşık üçte birini (2,5 milyar kişi) oluşturduğunu düşünürsek bu ülkelerdeki kişi başına gelir miktarı arttıkça beslenme alışkanlıklarının da et ve ete dayalı ürünlere kayacak olması başka sorunları gündeme getirmektedir. İnsan beslemesinde kullanılacak ürünlerin hayvan beslenmesine ayrılması tarım ürünleri arz ve talebini etkileyebilecek boyutlara gelebilir. Bu noktada hayvan besleme sektörünün önemi ortaya çıkmaktadır. Yem sanayicilerinin teknolojiye uyumu, kapasite kullanım oranlarının artması, yem bitkilerine uygulanacak politikalar oldukça önem kazanmaktadır. Tarıma uygulanacak desteklemeler arasında da yapılması gerekenler vardır. Özellikle tarımda meydana gelen liberalleşme eğilimleri, ölçek ekonomileri bakımından zayıf ülkeleri ki bunlar gelişmekte olan ülkelerdir, olumsuz etkilemektedir. Ülkeler desteklemelerini doğrudan piyasaya yönelik müdahalelerden arındırmaya başlamak durumundadır. Ancak bu tür doğrudan piyasayı etkileyecek desteklemelerden kaçınılarak, 161 yapısal gelişimi sağlayacak politikalar benimsenebilir. Örneğin kırsal kalkınma desteği adı altında çiftçiler dolaylı olarak desteklenebilir. Benzer şekilde çeşitli tarımsal altyapıyı geliştirici projeler kapsamında tarıma dolaylı destekler sağlanabilir. Söz konusu arz ve talep eğilimleri üreticileri olduğu kadar tüketicileri de etkilemektedir. Özellikle tarımsal ürünlerdeki fiyat artışları üretici bakımında olmasa da tüketicinin satın alacağı fiyatları etkilemektedir. Özellikle tarıma dayalı sanayi üreticilerinin girdi fiyatlarında artış gözlenmezken, tüketicilerin satın aldığı fiyatlarda artışlar gözlenebilmektedir. Politika uygulayıcılar tarafından bu fiyat farklılaşmasının iyi gözlenmesi gerekmektedir. Genel olarak gelişmekte olan ülkelerin tarımsal üretimleri artma eğiliminde olsa da kişi başına tüketim oranlarında değişme gözlenmemektedir. Nüfus artış hızıyla ilişkilendirilecek bu durumu ortadan kaldırmak için ülkeler daha fazla tarımsal girdi kullanarak taleplerini ve ülke içi tüketim düzeyini belirli bir düzeye getirmek isteyebilirler. Ancak bu durum uzun dönemde tarım topraklarının fakirleşmesine neden olabilir. Sürdürülebilir tarımı kolayca uygulayabilme şansını kaybetmiş gelişmiş ülkelerin tersine gelişmekte olan ülkeler bir avantaja sahiptir. Zira tarımsal verimliliği sürdürülebilir yöntemlerle arttırabilirlerse uzun dönemde geri dönüşlerin olabileceğini söyleyebiliriz. Burada önemli nokta, yaklaşan iklim değişikliği ve bunların olumsuz etkileridir. Pek çok araştırmada iklim değişikliğinin tarımsal üretime potansiyel etkileri tartışılsa da henüz yeterli duyarlılığın gösterilmediği de bir gerçektir. Özellikle tarımda kullanılan suyun üretkenliğinin oldukça düşük olması su kıtlığı çeken ülkelerin bu noktada daha dikkatli davranmasını gerektirir. Ülkemizde uygulanan havza bazında destekleme tarımsal girdi kullanımını etkin düzeylerde tutmaya yardımcı olacaktır. Bu uygulamanın devam etmesi yıllardır süren üretim planlaması gerekliliği ile ilgili beklentileri de karşılayacaktır. Tüm bunların daha etkin olabilmesi de tarım işçisi ve üreticisinin eğitim ve bilinç düzeyinin yükselmesi ile gerçekleştirilebilir. Bunu yapabilmek için tarımsal yayım çalışmaları sıradan bir çalışma değil, tarımda verimliliği arttırma atılımı olarak düşünülmelidir. 162 Bir diğer önemli nokta ise yetersiz ve dengesiz beslenme sorunlarıyla açlıkla mücadele ile ilgilidir. Dünya nüfusunun önemli bir kısmı açlıkla mücadele ederken; önemli bir kısmı da dengesiz beslenme ya da obezite sorunları ile mücadele etmektedir. İyi hazırlanmış gıda programlarıyla gelişmiş ülkeler, açlık sorunu yaşayan ülkelere fiziki yardımlar yanında teknoloji transferi de gerçekleştirmelidir. Yüksek verimli tohum kullanımı, hayvancılıkta verimli hayvanların bu tür ülkelere transferi ve benzeri politikalar belirli düzeye kadar Birleşmiş Milletler’in Milenyum hedeflerine ulaşılmasına katkıda bulunabilir. 163 EKLER 164 EK-1 DÜNYA BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: WRLDBUG (new.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=6527E5 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons. 9207,142 1417,331 6,496110 ,000000 6352,489 12061,79 p(1) ,083 ,220 ,378997 ,706473 -,359 ,53 q(1) ,664 ,153 4,350080 ,000077 ,357 ,97 DÜNYA BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1)) KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WRLDBUG : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,004 ,1443 2 -,046 ,1443 3 -,045 ,1443 4 +,105 ,1443 5 -,033 ,1443 6 +,040 ,1443 7 +,214 ,1443 8 +,151 ,1443 9 -,144 ,1443 10 -,099 ,1443 11 -,072 ,1443 12 +,141 ,1443 13 -,167 ,1443 14 +,102 ,1443 15 -,128 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 165 AB BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=6763E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons. 1934,976 266,2482 7,26757 ,000000 1398,725 2471,228 p(1) -,195 ,1920 -1,01480 ,315627 -,581 ,192 q(1) ,750 ,1465 5,12011 ,000006 ,455 1,045 AB BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1) ) KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WHE_AB : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,009 ,1443 2 +,016 ,1443 3 -,105 ,1443 4 +,249 ,1443 5 -,230 ,1443 6 +,156 ,1443 7 +,043 ,1443 8 -,263 ,1443 9 +,046 ,1443 10 -,151 ,1443 11 +,016 ,1443 12 +,014 ,1443 13 -,021 ,1443 14 +,098 ,1443 15 -,094 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 166 HİNDİSTAN BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1069E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons. 1448,955 313,0173 4,62899 ,000031 818,5054 2079,404 p(1) -,377 ,2925 -1,28925 ,203898 -,9662 ,212 q(1) ,103 ,3118 ,33007 ,742876 -,5250 ,731 HİNDİSTAN BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1) ) KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WHE_IND : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,002 ,1443 2 +,024 ,1443 3 -,024 ,1443 4 -,251 ,1443 5 -,012 ,1443 6 -,164 ,1443 7 +,013 ,1443 8 -,048 ,1443 9 -,201 ,1443 10 -,078 ,1443 11 +,153 ,1443 12 -,167 ,1443 13 +,073 ,1443 14 -,039 ,1443 15 -,068 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 167 ÇİN BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00941 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(46) p 95% Conf 95% Conf p(1) ,971800 ,051906 18,72246 ,000000 ,867320 1,076281 q(1) ,882082 ,091259 9,66571 ,000000 ,698388 1,065777 ÇİN BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1) ) İÇİN KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WHE_CHI : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,007 ,1508 2 -,074 ,1508 3 +,173 ,1508 4 +,200 ,1508 5 +,064 ,1508 6 -,160 ,1508 7 +,159 ,1508 8 +,122 ,1508 9 +,089 ,1508 10 -,046 ,1508 11 +,141 ,1508 12 -,109 ,1508 13 -,066 ,1508 14 +,069 ,1508 15 -,207 ,1508 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 168 ABD BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=5352E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Const 578,5486 466,6100 1,239898 ,221440 -361,252 1518,349 p(1) ,3166 ,2729 1,160126 ,252116 -,233 ,866 q(1) ,7121 ,2000 3,560583 ,000888 ,309 ,115 ABD BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1) ) İÇİN KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WHE_USA : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,003 ,1443 2 -,007 ,1443 3 +,004 ,1443 4 -,063 ,1443 5 +,122 ,1443 6 -,051 ,1443 7 -,075 ,1443 8 +,157 ,1443 9 -,030 ,1443 10 -,032 ,1443 11 +,092 ,1443 12 -,300 ,1443 13 +,142 ,1443 14 +,050 ,1443 15 +,082 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 169 EK 2 DÜNYA BUĞDAY DÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTDÜN Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=7703E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Const. 8320,657 1671,750 4,977212 ,000010 4953,579 11687,74 p(1) ,892 ,230 3,875108 ,000343 ,429 1,36 q(1) ,852 ,248 3,430908 ,001300 ,352 1,35 Partial Autocorrelation Function DTDÜN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,076 ,1443 2 -,185 ,1443 3 -,028 ,1443 4 +,065 ,1443 5 +,028 ,1443 6 -,115 ,1443 7 +,367 ,1443 8 -,086 ,1443 9 +,032 ,1443 10 -,103 ,1443 11 +,014 ,1443 12 -,039 ,1443 13 +,079 ,1443 14 +,001 ,1443 15 -,085 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 170 ÇİN BUĞDAY DÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTÇİN Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3271E3 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons. 1766,630 1043,861 1,69240 ,097805 -338,517 3871,777 p(1) ,925 ,081 11,47193 ,000000 ,762 1,088 q(1) ,571 ,138 4,12561 ,000166 ,292 ,850 Partial Autocorrelation Function DTÇÝ N : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,107 ,1474 2 +,100 ,1474 3 +,160 ,1474 4 -,012 ,1474 5 -,135 ,1474 6 +,129 ,1474 7 +,042 ,1474 8 +,139 ,1474 9 +,004 ,1474 10 -,096 ,1474 11 -,002 ,1474 12 -,147 ,1474 13 +,039 ,1474 14 -,041 ,1474 15 -,035 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 171 HİNDİSTAN BUĞDAY DÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTHİNT Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1537E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Const. 1385,477 109,8927 12,60754 ,000000 1163,857 1607,097 p(1) ,015 ,1827 ,08205 ,934986 -,353 ,383 q(1) ,831 ,0960 8,65114 ,000000 ,637 1,025 Partial Autocorrelation Function DTHÝ NT : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,002 ,1474 2 -,203 ,1474 3 +,109 ,1474 4 +,090 ,1474 5 +,075 ,1474 6 +,039 ,1474 7 -,006 ,1474 8 +,159 ,1474 9 -,213 ,1474 10 -,010 ,1474 11 +,043 ,1474 12 -,103 ,1474 13 -,048 ,1474 14 +,109 ,1474 15 +,014 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 172 AB BUĞDAY DÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTAB Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=9731E3 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Const 1384,605 501,1315 2,76296 ,008396 373,9773 2395,233 p(1) -,663 ,3195 -2,07600 ,043907 -1,3077 -,019 q(1) -,793 ,2512 -3,15522 ,002926 -1,2992 -,286 Partial Autocorrelation Function DTAB : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,073 ,1474 2 -,203 ,1474 3 -,083 ,1474 4 +,103 ,1474 5 -,155 ,1474 6 -,165 ,1474 7 +,082 ,1474 8 -,229 ,1474 9 -,153 ,1474 10 -,011 ,1474 11 +,022 ,1474 12 +,098 ,1474 13 -,184 ,1474 14 -,047 ,1474 15 -,099 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 173 EK 3 DÜNYA BUĞDAY KİŞİ BAŞIDÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTDÜNK Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=4,0929 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(46) p 95% Conf 95% Conf p(1) -,690599 ,148678 -4,6449 ,000029 -,98987 -,391326 q(1) -,912569 ,074077 -12,3192 ,000000 -1,06168 -,763460 Partial Autocorrelation Function DTDÜNK : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,006 ,1443 2 +,049 ,1443 3 -,039 ,1443 4 +,106 ,1443 5 +,107 ,1443 6 -,092 ,1443 7 +,310 ,1443 8 +,058 ,1443 9 -,068 ,1443 10 -,050 ,1443 11 -,094 ,1443 12 +,059 ,1443 13 +,071 ,1443 14 +,072 ,1443 15 -,063 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 174 ÇİN BUĞDAY KİŞİ BAŞIDÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTÇİNK Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3,7212 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Const 1,351116 1,066937 1,266350 ,212205 -,800568 3,502799 p(1) ,914533 ,101052 9,050087 ,000000 ,710742 1,118325 q(1) ,600996 ,154438 3,891493 ,000342 ,289541 ,912451 Partial Autocorrelation Function DTÇÝ NK : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,110 ,1474 2 +,106 ,1474 3 +,136 ,1474 4 -,051 ,1474 5 -,154 ,1474 6 +,081 ,1474 7 +,063 ,1474 8 +,092 ,1474 9 -,015 ,1474 10 -,069 ,1474 11 -,012 ,1474 12 -,137 ,1474 13 +,111 ,1474 14 -,029 ,1474 15 -,049 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 175 HİNDİSTAN BUĞDAY KİŞİ BAŞIDÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTHINTK Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00977 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,016558 ,004521 3,662487 ,000680 ,007440 ,025675 p(1) ,068903 ,200696 ,343321 ,733030 -,335838 ,473644 q(1) ,728052 ,124049 5,869088 ,000001 ,477884 ,978220 Partial Autocorrelation Function DTHINTK : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,006 ,1474 2 -,090 ,1474 3 +,025 ,1474 4 -,015 ,1474 5 +,043 ,1474 6 +,098 ,1474 7 +,002 ,1474 8 +,185 ,1474 9 -,027 ,1474 10 -,007 ,1474 11 +,023 ,1474 12 -,094 ,1474 13 +,001 ,1474 14 +,214 ,1474 15 -,025 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 176 AB BUĞDAY KİŞİ BAŞIDÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTABK Transformations: D(2) Model:(1,2,1) MS Residual=418,46 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(44) p 95% Conf 95% Conf Cons -,507321 5,747926 -,0883 ,930069 -12,0915 11,07686 p(1) ,001943 ,162207 ,0120 ,990499 -,3250 ,32885 q(1) -,934276 ,050910 -18,3514 ,000000 -1,0369 -,83167 Partial Autocorrelation Function DTABK : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,003 ,1459 2 -,023 ,1459 3 -,053 ,1459 4 -,124 ,1459 5 +,026 ,1459 6 -,065 ,1459 7 -,029 ,1459 8 -,104 ,1459 9 -,182 ,1459 10 -,165 ,1459 11 -,197 ,1459 12 -,036 ,1459 13 +,133 ,1459 14 -,049 ,1459 15 -,091 ,1459 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 177 EK 4 DÜNYA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUN_WRLD (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,01075 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,032468 ,005036 6,446731 ,000000 ,022324 ,042612 p(1) ,198038 ,229977 ,861121 ,393737 -,265159 ,661236 q(1) ,745609 ,156293 4,770590 ,000020 ,4308191 ,060399 DÜNYA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUN_WRLD: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,024 ,1443 2 -,150 ,1443 3 +,126 ,1443 4 +,030 ,1443 5 +,074 ,1443 6 +,045 ,1443 7 -,139 ,1443 8 +,012 ,1443 9 +,086 ,1443 10 -,075 ,1443 11 -,085 ,1443 12 -,078 ,1443 13 +,144 ,1443 14 -,130 ,1443 15 -,133 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 178 AB AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUN_EU (sun_prod.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3096E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 131894,5 63979,65 2,06151 ,045060 3032,896 260756,2 p(1) -,7 ,27 -2,61712 ,012033 -1,273 -,2 q(1) -,3 ,34 -1,03133 ,307897 -1,029 ,3 AB AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUN_EU : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,000 ,1443 2 -,057 ,1443 3 -,180 ,1443 4 +,006 ,1443 5 +,169 ,1443 6 -,029 ,1443 7 +,126 ,1443 8 +,004 ,1443 9 -,056 ,1443 10 -,077 ,1443 11 -,226 ,1443 12 +,035 ,1443 13 -,189 ,1443 14 -,176 ,1443 15 -,162 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 179 RUSYA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUN_RUS (sun_prod.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=9090E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(14) p 95% Conf 95% Conf Cons 230158,5 107193,3 2,147134 ,049782 251,6197 460065,3 p(1) -,0 ,5 -,047242 ,962988 -1,1110 1,1 q(1) ,6 ,4 1,385982 ,187433 -,3144 1,5 RUSYA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUN_RUS : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,000 ,2425 2 -,064 ,2425 3 +,156 ,2425 4 -,027 ,2425 5 +,051 ,2425 6 -,119 ,2425 7 -,125 ,2425 8 -,029 ,2425 9 -,131 ,2425 10 -,003 ,2425 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 180 UKRAYNA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUN_UKR (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,04938 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(14) p 95% Conf 95% Conf Cons ,065441 ,016264 4,02360 ,001257 ,03056 ,100324 p(1) -,375743 ,295159 -1,27302 ,223745 -1,00880 ,257310 q(1) ,643986 ,213916 3,01046 ,009356 ,18518 1 ,102790 UKRAYNA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUN_UKR : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,127 ,2425 2 -,154 ,2425 3 +,464 ,2425 4 +,135 ,2425 5 +,163 ,2425 6 -,297 ,2425 7 -,164 ,2425 8 -,159 ,2425 9 -,094 ,2425 10 +,123 ,2425 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 181 DÜNYA AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNWRCNS (sun_prod.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=127E10 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 524917,1 217100,4 2,4179 ,019923 87092,38 962741,8 p(1) -,5 ,2 -2,9342 ,005346 -,81 -,2 q(1) -,9 ,1 -13,8973 ,000000 -1,06 -,8 DÜNYA AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNWRCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,122 ,1474 2 -,296 ,1474 3 -,124 ,1474 4 -,065 ,1474 5 -,089 ,1474 6 -,213 ,1474 7 -,082 ,1474 8 +,038 ,1474 9 -,058 ,1474 10 +,135 ,1474 11 -,044 ,1474 12 -,031 ,1474 13 -,139 ,1474 14 -,082 ,1474 15 -,141 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 182 AB AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNEUCNS (sun_prod.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1787E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 102567,4 80177,53 1,279254 ,207668 -59126,0 264260,8 p(1) ,8 ,35 2,385312 ,021542 ,1 1,5 q(1) ,8 ,36 2,199662 ,033255 ,1 1,5 AB AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNEUCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,001 ,1474 2 -,031 ,1474 3 -,040 ,1474 4 +,009 ,1474 5 +,154 ,1474 6 -,279 ,1474 7 +,266 ,1474 8 +,050 ,1474 9 +,227 ,1474 10 -,240 ,1474 11 +,090 ,1474 12 -,012 ,1474 13 -,038 ,1474 14 -,144 ,1474 15 -,108 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 183 RUSYA AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNRSCNS (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,02621 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(12) p 95% Conf 95% Conf Cons ,070048 ,036893 1,898664 ,081913 -,01034 ,150432 p(1) ,064737 1,084107 ,059714 ,953366 -2,29733 2,426804 q(1) ,220692 1,025551 ,215194 ,833230 -2,01379 2,455176 RUSYA AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNRSCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,004 ,2582 2 -,072 ,2582 3 +,278 ,2582 4 -,052 ,2582 5 -,300 ,2582 6 -,158 ,2582 7 +,127 ,2582 8 -,115 ,2582 9 -,142 ,2582 10 -,086 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 184 ARJANTİN AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNARCNS (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(2) Model:(1,1,1) MS Residual=,06598 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(42) p 95% Conf 95% Conf Const ,105153 ,062615 1,6794 ,100506 -,02121 ,231514 p(1) -,246845 ,162323 -1,5207 ,135827 -,57443 ,080735 q(1) -,963332 ,042094 -22,8850 ,000000 -1,04828 -,878382 ARJANTİN AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNARCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,048 ,1491 2 -,175 ,1491 3 -,006 ,1491 4 -,104 ,1491 5 -,083 ,1491 6 +,130 ,1491 7 -,095 ,1491 8 -,056 ,1491 9 -,045 ,1491 10 -,158 ,1491 11 -,016 ,1491 12 +,105 ,1491 13 +,116 ,1491 14 -,035 ,1491 15 -,042 ,1491 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 185 UKRAYNA AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNUKCNS (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(2,1,1) MS Residual=,04257 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(11) p 95% Conf 95% Conf Cons. ,061573 ,049920 1,23343 ,243122 -,04830 ,171448 p(1) -,086961 ,799947 -,10871 ,915392 -1,847631 ,673712 p(2) -,341704 ,328986 -1,03866 ,321256 -1,06580 ,382388 q(1) -,249669 ,853300 -,29259 ,775279 -2,127771 ,628432 UKRAYNA AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNUKCNS: ARIMA (2,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,007 ,2582 2 +,056 ,2582 3 +,120 ,2582 4 +,080 ,2582 5 +,177 ,2582 6 -,317 ,2582 7 -,280 ,2582 8 -,110 ,2582 9 -,092 ,2582 10 -,050 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 186 EK 5 DÜNYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ Input: SUGWRLDP (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3197E5 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 1436,525 1861,258 ,771803 ,444265 -2312,24 5185,292 p(1) ,169 ,408 ,415647 ,679644 -,65 ,990 q(1) ,413 ,365 1,132135 ,263574 -,32 1,148 DÜNYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGWRLDP: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,009 ,1443 2 -,069 ,1443 3 +,080 ,1443 4 +,050 ,1443 5 +,068 ,1443 6 -,009 ,1443 7 -,056 ,1443 8 +,184 ,1443 9 +,277 ,1443 10 -,045 ,1443 11 -,006 ,1443 12 +,091 ,1443 13 +,056 ,1443 14 +,045 ,1443 15 -,079 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 187 AB ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ Input: SUGEUP (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1135E5 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Const 756,6457 899,1119 ,841548 ,404491 -1054,26 2567,550 p(1) ,0353 ,2724 ,129716 ,897369 -,51 ,584 q(1) ,4501 ,2218 2,029022 ,048397 ,00 ,897 AB ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGEUP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,003 ,1443 2 -,101 ,1443 3 +,163 ,1443 4 -,001 ,1443 5 +,229 ,1443 6 -,044 ,1443 7 +,084 ,1443 8 +,056 ,1443 9 +,220 ,1443 10 -,246 ,1443 11 -,014 ,1443 12 -,104 ,1443 13 +,029 ,1443 14 -,037 ,1443 15 +,218 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 188 ABD ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ Input: SUGABDP (şekerpancarı.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,01438 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,010754 ,005713 1,882334 ,066266 -,000753 ,022261 p(1) ,306260 ,283721 1,079444 ,286142 -,265182 ,877703 q(1) ,787111 ,207582 3,791813 ,000443 ,369020 1,205202 ABD ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGABDP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,052 ,1443 2 -,234 ,1443 3 +,196 ,1443 4 -,081 ,1443 5 +,160 ,1443 6 +,149 ,1443 7 +,013 ,1443 8 +,030 ,1443 9 -,085 ,1443 10 -,258 ,1443 11 -,210 ,1443 12 +,026 ,1443 13 -,027 ,1443 14 -,127 ,1443 15 -,081 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 189 RUSYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ Input: SUGRUSPR (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=214E11 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(14) p 95% Conf 95% Conf Cons -35959,8 1018398, -,03531 ,972331 -2220207, 2148287, p(1) -,7 0, -1,49006 ,158390 -2, 0, q(1) -,5 1, -,85845 ,405103 -2, 1, RUSYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGRUSPR: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,012 ,2425 2 -,010 ,2425 3 +,169 ,2425 4 +,224 ,2425 5 -,216 ,2425 6 -,204 ,2425 7 -,001 ,2425 8 -,073 ,2425 9 -,141 ,2425 10 -,205 ,2425 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 190 DÜNYA ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SGWCNS (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3149E5 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 1914,738 1858,621 1,030193 ,308680 -1833,53 5663,005 p(1) ,164 ,386 ,424106 ,673602 -,61 ,942 q(1) ,419 ,339 1,236272 ,223068 -,26 1,103 DÜNYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SGWCNS : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,011 ,1474 2 -,091 ,1474 3 +,119 ,1474 4 +,055 ,1474 5 +,044 ,1474 6 +,035 ,1474 7 -,117 ,1474 8 +,185 ,1474 9 +,263 ,1474 10 -,032 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 191 ABD ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SGABDC (şekerpancarı.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,01352 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,011513 ,004789 2,404079 ,020594 ,001855 ,021170 p(1) ,431233 ,488838 ,882159 ,382596 -,554603 1,417070 q(1) ,859556 ,358202 2,399645 ,020815 ,137174 1,581939 ABD ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SGABDC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,051 ,1474 2 -,206 ,1474 3 +,182 ,1474 4 -,049 ,1474 5 +,200 ,1474 6 +,103 ,1474 7 -,052 ,1474 8 +,038 ,1474 9 -,035 ,1474 10 -,204 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 192 AB ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SGEUCN (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1120E5 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 926,6923 856,6504 1,081763 ,285387 -800,908 2654,292 p(1) ,0737 ,2564 ,287412 ,775178 -,443 ,591 q(1) ,5071 ,2022 2,507652 ,016009 ,099 ,915 AB ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SGEUCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,011 ,1474 2 -,161 ,1474 3 +,222 ,1474 4 -,001 ,1474 5 +,216 ,1474 6 -,005 ,1474 7 +,012 ,1474 8 +,057 ,1474 9 +,197 ,1474 10 -,242 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 193 RUSYA ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SGRUSCN (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=160E11 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(13) p 95% Conf 95% Conf p(1) -,719095 ,630498 -1,14052 ,274646 -2,08120 ,643012 q(1) -,618427 ,661713 -,93459 ,367038 -2,04797 ,811117 RUSYA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SGRUSCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,062 ,2582 2 +,148 ,2582 3 +,175 ,2582 4 +,140 ,2582 5 -,189 ,2582 6 -,129 ,2582 7 -,000 ,2582 8 -,166 ,2582 9 -,051 ,2582 10 -,209 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 194 UKRAYNA ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SGUKCN (şekerpancarı.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=164E11 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(12) p 95% Conf 95% Conf Cons -752196, 908417,6 -,82803 ,423817 -2731468, 1227076, p(1) -0 ,4 -2,05016 ,062854 -2, 0 q(1) -0 ,4 -1,14786 ,273394 -1, 0 UKRAYNA ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SGUKCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,108 ,2582 2 +,243 ,2582 3 -,093 ,2582 4 -,300 ,2582 5 +,024 ,2582 6 +,112 ,2582 7 -,242 ,2582 8 -,249 ,2582 9 -,086 ,2582 10 -,046 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 195 EK 6 DÜNYA KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: WMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=7457E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 787399,5 166887,9 4,718136 ,000023 451270,2 1123529, p(1) ,3 ,4 ,779868 ,439551 -,4 1, q(1) ,0 ,4 ,110940 ,912157 -,7 1, DÜNYA KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function WMEATP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,003 ,1443 2 +,079 ,1443 3 -,189 ,1443 4 -,191 ,1443 5 -,079 ,1443 6 -,128 ,1443 7 +,053 ,1443 8 +,131 ,1443 9 +,040 ,1443 10 +,049 ,1443 11 -,026 ,1443 12 +,160 ,1443 13 -,014 ,1443 14 +,092 ,1443 15 -,072 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 196 AB KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: EUMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1082E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 38515,21 70590,64 ,54561 ,588026 -103662, 180692,1 p(1) -,14 ,20 -,70296 ,485703 -0 ,3 q(1) -,69 ,13 -5,54270 ,000001 -0 -,4 AB KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function EUMEATP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,031 ,1443 2 -,237 ,1443 3 -,180 ,1443 4 +,060 ,1443 5 +,061 ,1443 6 +,268 ,1443 7 +,151 ,1443 8 +,270 ,1443 9 +,003 ,1443 10 +,009 ,1443 11 -,006 ,1443 12 -,007 ,1443 13 +,039 ,1443 14 -,251 ,1443 15 -,264 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 197 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: LDMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00056 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,022075 ,003691 5,98071 ,000000 ,01464 ,029509 p(1) -,579510 ,362069 -1,60055 ,116475 -1,30875 ,149735 q(1) -,693251 ,305925 -2,26608 ,028304 -1,30941 -,077086 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function LDMEATP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,069 ,1443 2 -,095 ,1443 3 +,120 ,1443 4 +,066 ,1443 5 -,176 ,1443 6 -,188 ,1443 7 -,058 ,1443 8 +,141 ,1443 9 -,121 ,1443 10 -,091 ,1443 11 -,067 ,1443 12 +,039 ,1443 13 +,020 ,1443 14 -,028 ,1443 15 -,165 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 198 NET GIDA İTHALATÇISI ÜLKELER KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: IMPMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00041 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,023541 ,003164 7,441123 ,000000 ,01717 ,029913 p(1) ,138170 1,150234 ,120123 ,904920 -2,17852 2,454860 q(1) ,071174 1,151064 ,061833 ,950969 -2,24719 2,389535 NET GIDA İTHALATÇISI GELİŞMİŞ ÜLKELER KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function IMPMEATP: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,001 ,1443 2 +,015 ,1443 3 -,049 ,1443 4 -,114 ,1443 5 -,211 ,1443 6 -,212 ,1443 7 -,180 ,1443 8 +,066 ,1443 9 +,184 ,1443 10 -,056 ,1443 11 -,029 ,1443 12 -,032 ,1443 13 -,033 ,1443 14 +,181 ,1443 15 -,084 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 199 ABD KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: ABDMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1834E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 92097,54 76833,06 1,198671 ,236930 62652,2 246847,3 p(1) ,07 ,41 ,166294 ,868671 -,8 ,9 q(1) -,15 ,38 -,395647 ,694235 -,9 ,6 ABD KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABDMEATP: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,002 ,1443 2 -,020 ,1443 3 -,239 ,1443 4 -,020 ,1443 5 -,193 ,1443 6 +,092 ,1443 7 -,131 ,1443 8 +,093 ,1443 9 -,130 ,1443 10 +,077 ,1443 11 +,169 ,1443 12 +,041 ,1443 13 -,063 ,1443 14 +,071 ,1443 15 -,184 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 200 ÇİN KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: CHIMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2778E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 103304,8 85001,48 1,215329 ,230579 -67897,0 274506,5 p(1) ,9 ,09 9,724971 ,000000 ,7 1,1 q(1) ,6 ,13 4,595073 ,000035 ,3 ,9 ÇİN KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function CHIMEATP: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,215 ,1443 2 +,304 ,1443 3 +,080 ,1443 4 +,024 ,1443 5 +,054 ,1443 6 -,137 ,1443 7 -,127 ,1443 8 -,077 ,1443 9 -,027 ,1443 10 +,203 ,1443 11 -,116 ,1443 12 +,040 ,1443 13 -,043 ,1443 14 -,160 ,1443 15 -,052 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 201 DÜNYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: WMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=7116E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 777729,1 173523,9 4,481971 ,000054 427784,8 1127673, p(1) ,3 ,3 ,870493 ,388865 -,4 1, q(1) ,0 ,3 ,089562 ,929051 -,7 1, DÜNYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function WMEATC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,003 ,1474 2 +,079 ,1474 3 -,190 ,1474 4 -,149 ,1474 5 -,087 ,1474 6 +,021 ,1474 7 -,216 ,1474 8 +,268 ,1474 9 +,081 ,1474 10 -,031 ,1474 11 -,043 ,1474 12 +,199 ,1474 13 -,009 ,1474 14 +,103 ,1474 15 -,143 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 202 AB KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: EUMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=4789E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 43259,57 43298,88 ,99909 ,323339 -44060,9 130580,1 p(1) ,01 ,33 ,02068 ,983598 -,7 ,7 q(1) -,32 ,29 -1,10658 ,274629 -,9 ,3 AB KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function EUMEATC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,000 ,1474 2 -,041 ,1474 3 -,013 ,1474 4 +,314 ,1474 5 -,129 ,1474 6 +,077 ,1474 7 +,216 ,1474 8 -,106 ,1474 9 -,022 ,1474 10 -,043 ,1474 11 -,058 ,1474 12 +,045 ,1474 13 +,194 ,1474 14 -,126 ,1474 15 -,108 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 203 ÇİN KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: CHIMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2866E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 112534,7 87652,60 1,283872 ,206062 -64233,6 289303,1 p(1) ,9 ,10 8,736003 ,000000 ,7 1,1 q(1) ,5 ,15 3,598127 ,000823 ,2 ,8 ÇİN KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function CHIMEATC: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,132 ,1474 2 +,200 ,1474 3 +,095 ,1474 4 -,081 ,1474 5 +,183 ,1474 6 -,066 ,1474 7 -,294 ,1474 8 -,143 ,1474 9 +,008 ,1474 10 +,150 ,1474 11 +,033 ,1474 12 +,094 ,1474 13 -,013 ,1474 14 -,144 ,1474 15 -,139 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 204 HİNDİSTAN KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: INMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1690E6 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 14350,35 19728,85 ,72738 ,470936 -25436,7 54137,36 p(1) ,96 ,08 11,94575 ,000000 ,8 1,12 q(1) ,79 ,10 8,16715 ,000000 ,6 ,99 HİNDİSTAN KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function INMEATC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,222 ,1474 2 -,103 ,1474 3 +,283 ,1474 4 -,145 ,1474 5 +,333 ,1474 6 +,172 ,1474 7 +,184 ,1474 8 -,179 ,1474 9 +,099 ,1474 10 -,031 ,1474 11 +,040 ,1474 12 -,079 ,1474 13 -,147 ,1474 14 -,018 ,1474 15 -,121 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 205 ABD KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: ABDMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1537E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 108084,8 73980,21 1,460996 ,151286 -41110,5 257280,1 p(1) ,3 ,36 ,946917 ,348972 -,4 1,1 q(1) ,2 ,36 ,461830 ,646531 -,6 ,9 ABD KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABDMEATC: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,023 ,1474 2 +,207 ,1474 3 -,413 ,1474 4 +,005 ,1474 5 -,007 ,1474 6 +,082 ,1474 7 -,169 ,1474 8 +,128 ,1474 9 +,037 ,1474 10 +,103 ,1474 11 +,168 ,1474 12 -,050 ,1474 13 -,068 ,1474 14 +,126 ,1474 15 -,286 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 206 NET GIDA İTHALATÇISI ÜLKELER KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: IMPMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00061 Asympt. Asympt. Lower Upper Param Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,025696 ,003806 6,752036 000000 ,01802 ,033371 p(1) ,200760 1,991385 ,100814 ,920166 -3,81525 4,216771 q(1) ,175494 1,994185 ,088003 ,930283 -3,84616 4,197151 NET GIDA İTHALATÇISI ÜLKELER KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function IMPMEATC: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,003 ,1474 2 +,021 ,1474 3 -,012 ,1474 4 -,118 ,1474 5 -,095 ,1474 6 -,181 ,1474 7 -,110 ,1474 8 +,158 ,1474 9 +,183 ,1474 10 -,185 ,1474 11 -,094 ,1474 12 +,007 ,1474 13 -,075 ,1474 14 +,134 ,1474 15 -,121 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 207 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: LDMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2901E6 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 43324,39 11426,81 3,791469 ,000462 20280,03 66368,74 p(1) ,81 ,30 2,718504 ,009417 ,21 1,41 q(1) ,72 ,33 2,178871 ,034868 ,05 1,39 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function LDMEATC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,010 ,1474 2 -,166 ,1474 3 +,257 ,1474 4 +,101 ,1474 5 -,119 ,1474 6 -,091 ,1474 7 +,056 ,1474 8 +,193 ,1474 9 -,148 ,1474 10 -,080 ,1474 11 -,080 ,1474 12 -,121 ,1474 13 +,055 ,1474 14 -,002 ,1474 15 -,088 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 208 BREZİLYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: BRAMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=5078E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons 125201,3 25356,38 4,937665 ,000012 74065,28 176337,3 p(1) ,5 ,38 1,431735 ,159449 -,22 1,3 q(1) ,7 ,32 2,041870 ,047329 ,01 1,3 BREZİLYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function BRAMEATC: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,106 ,1474 2 -,261 ,1474 3 +,120 ,1474 4 -,187 ,1474 5 +,376 ,1474 6 -,010 ,1474 7 +,018 ,1474 8 -,180 ,1474 9 +,089 ,1474 10 +,303 ,1474 11 -,072 ,1474 12 -,054 ,1474 13 +,136 ,1474 14 -,137 ,1474 15 -,199 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 209 RUSYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: RUSMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=3987E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(12) p 95% Conf 95% Conf Cons -121389, 80413,05 -1,50957 ,157026 -296594 ,53815,95 p(1) 0 ,56 ,26573 ,794955 -1, 1,38 q(1) -0 ,51 -,60407 ,557047 -1, ,81 RUSYA KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function RUSMEATC: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,006 ,2582 2 -,032 ,2582 3 -,129 ,2582 4 +,191 ,2582 5 +,162 ,2582 6 -,080 ,2582 7 -,056 ,2582 8 -,188 ,2582 9 -,212 ,2582 10 -,188 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 210 HİNDİSTAN KANATLI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: POUINDC (kırmızıet.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00326 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,045884 ,012629 3,633340 ,000741 ,020416 ,071352 p(1) ,620222 ,506303 1,225003 ,227242 -,400835 1,641279 q(1) ,428053 ,585483 ,731111 ,468677 -,752686 1,608793 HİNDİSTAN KANATLI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function POUINDC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,008 ,1474 2 -,028 ,1474 3 +,028 ,1474 4 -,037 ,1474 5 +,027 ,1474 6 -,001 ,1474 7 +,120 ,1474 8 +,004 ,1474 9 -,059 ,1474 10 -,131 ,1474 11 -,012 ,1474 12 -,128 ,1474 13 -,057 ,1474 14 -,076 ,1474 15 -,058 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 211 RUSYA KANATLI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: POURUSC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=9321E7 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 12) p 95% Conf 95% Conf Cons 124700,8 109558,7 1,13821 ,277247 -114007, 363408,7 p(1) -,4 ,4 -1,01715 ,329154 -1, ,4 q(1) -,8 ,2 -3,91082 ,002069 -1, -,4 RUSYA KANATLI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function POURUSC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,098 ,2582 2 -,271 ,2582 3 -,075 ,2582 4 -,111 ,2582 5 +,008 ,2582 6 +,198 ,2582 7 -,077 ,2582 8 +,059 ,2582 9 -,184 ,2582 10 -,032 ,2582 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 212 EK 7 DÜNYA SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: WSÜTP (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2476E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons 7336,864 1271,509 5,77020 ,000001 4775,913 9897,815 p(1) ,152 ,344 ,44096 ,661353 -,542 ,845 q(1) -,511 ,347 -1,47494 ,147192 -1,209 ,187 DÜNYASÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function WSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,013 ,1443 2 +,060 ,1443 3 +,146 ,1443 4 -,018 ,1443 5 +,014 ,1443 6 +,081 ,1443 7 +,117 ,1443 8 -,263 ,1443 9 -,051 ,1443 10 -,134 ,1443 11 +,017 ,1443 12 -,035 ,1443 13 -,065 ,1443 14 -,256 ,1443 15 -,169 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 213 ABD SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: ABDSÜTP (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=168E10 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons 553226,9 344305,3 1,606792 ,115095 -140240, 1246693, p(1) ,9 ,2 4,892797 ,000013 0 1, q(1) ,8 ,2 3,832392 ,000391 0 1, ABDSÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABDSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,130 ,1443 2 +,072 ,1443 3 +,076 ,1443 4 -,140 ,1443 5 +,238 ,1443 6 +,067 ,1443 7 -,014 ,1443 8 -,074 ,1443 9 +,159 ,1443 10 -,157 ,1443 11 -,135 ,1443 12 -,053 ,1443 13 -,030 ,1443 14 -,085 ,1443 15 -,039 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 214 AB SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: ABSÜTP (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=5123E3 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons 621,2520 444,9264 1,39630 ,169473 -274,876 1517,380 p(1) -,1453 ,3004 -,48366 ,630970 -,750 ,460 q(1) -,5510 ,2427 -2,27011 ,028039 -1,040 -,062 ABSÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,004 ,1443 2 +,050 ,1443 3 +,176 ,1443 4 +,093 ,1443 5 -,061 ,1443 6 +,231 ,1443 7 +,062 ,1443 8 -,208 ,1443 9 -,225 ,1443 10 +,144 ,1443 11 +,108 ,1443 12 +,004 ,1443 13 -,118 ,1443 14 +,001 ,1443 15 +,099 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 215 YENİ ZELLANDA SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: NZSÜTP (süt.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00286 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,022716 ,006462 3,515536 ,001014 ,00970 ,035730 p(1) ,286676 ,657302 ,436140 ,664820 -1,03720 1,610550 q(1) ,413812 ,616522 ,671204 ,505521 -,82793 1,655552 YENİ ZELLANDASÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function NZSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,017 ,1443 2 -,094 ,1443 3 +,076 ,1443 4 +,203 ,1443 5 -,168 ,1443 6 -,056 ,1443 7 -,099 ,1443 8 +,100 ,1443 9 +,218 ,1443 10 +,060 ,1443 11 -,133 ,1443 12 -,165 ,1443 13 -,130 ,1443 14 -,017 ,1443 15 -,036 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 216 AVUSTRALYA SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: AVSÜTP (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1276E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons 71118,41 98229,28 ,724004 ,472810 -126726, 268962,3 p(1) ,81 ,16 4,939388 ,000011 0 1,1 q(1) ,61 ,19 3,209710 ,002452 0 1,0 AVUSTRALYASÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function AVSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,081 ,1443 2 +,001 ,1443 3 +,195 ,1443 4 +,026 ,1443 5 +,064 ,1443 6 +,007 ,1443 7 -,124 ,1443 8 -,086 ,1443 9 -,035 ,1443 10 -,012 ,1443 11 -,145 ,1443 12 -,057 ,1443 13 +,038 ,1443 14 -,051 ,1443 15 +,009 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 217 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: LDSÜTP (süt.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00062 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,027061 ,004137 6,541702 ,000000 ,01873 ,035393 p(1) ,459646 ,677163 ,678782 ,500752 -,90423 1,823522 q(1) ,380678 ,694250 ,548330 ,586176 -1,01761 1,778969 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELERSÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function LDSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,018 ,1443 2 +,053 ,1443 3 +,013 ,1443 4 +,001 ,1443 5 -,115 ,1443 6 -,214 ,1443 7 +,078 ,1443 8 +,026 ,1443 9 -,134 ,1443 10 -,107 ,1443 11 -,083 ,1443 12 -,048 ,1443 13 +,118 ,1443 14 +,063 ,1443 15 -,137 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 218 HİNDİSTAN SÜT ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: ISÜTP (süt.sta) Transformations: ln(x),D(2) Model:(1,1,1) MS Residual=,00095 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 44) p 95% Conf 95% Conf Cons ,063938 ,011371 5,62293 ,000001 ,04102 ,086854 p(1) ,237441 ,202791 1,17086 ,247956 -,17126 ,646139 q(1) -,746287 ,155332 -4,80445 ,000018 -1,05934 -,433235 HİNDİSTANSÜT ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ISÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,065 ,1459 2 +,100 ,1459 3 +,174 ,1459 4 -,000 ,1459 5 +,050 ,1459 6 -,006 ,1459 7 +,116 ,1459 8 -,010 ,1459 9 +,023 ,1459 10 +,071 ,1459 11 -,243 ,1459 12 -,042 ,1459 13 +,029 ,1459 14 -,021 ,1459 15 +,085 ,1459 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 219 DÜNYASÜTTÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: WSÜTCN (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2205E4 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons 7160,887 1427,629 5,01593 ,000010 4281,798 10039,98 p(1) ,235 ,198 1,18680 ,241821 -,164 ,63 q(1) -,613 ,151 -4,05152 ,000209 -,918 -,31 DÜNYASÜT TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function WSÜTCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,000 ,1474 2 -,025 ,1474 3 +,059 ,1474 4 +,148 ,1474 5 -,013 ,1474 6 +,078 ,1474 7 +,036 ,1474 8 -,160 ,1474 9 -,165 ,1474 10 -,130 ,1474 11 +,021 ,1474 12 +,064 ,1474 13 -,157 ,1474 14 -,170 ,1474 15 -,194 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 220 ABD SÜT TÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: ABDSÜTCN (süt.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,00040 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,009849 ,002547 3,866143 ,000369 ,00471 ,014986 p(1) ,171767 ,857765 ,200250 ,842229 -1,55808 1,901616 q(1) ,300263 ,825133 ,363896 ,717719 -1,36378 1,964302 ABD SÜT TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABDSÜTCN: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,001 ,1474 2 -,002 ,1474 3 -,010 ,1474 4 -,030 ,1474 5 +,201 ,1474 6 +,012 ,1474 7 +,138 ,1474 8 +,105 ,1474 9 +,012 ,1474 10 -,190 ,1474 11 -,202 ,1474 12 -,305 ,1474 13 +,105 ,1474 14 -,074 ,1474 15 +,035 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 221 ÇİN SÜT TÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: CHSÜTCN (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2972E2 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons 221,8332 587,1266 ,37783 ,707417 -962,220 1405,887 p(1) ,9434 ,0745 12,66406 ,000000 ,793 1,094 q(1) -,1253 1478 -,84815 ,401050 -,423 ,173 ÇİN SÜT TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function CHSÜTCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,007 ,1474 2 +,276 ,1474 3 -,076 ,1474 4 -,157 ,1474 5 -,120 ,1474 6 -,159 ,1474 7 -,068 ,1474 8 +,161 ,1474 9 -,101 ,1474 10 +,052 ,1474 11 -,170 ,1474 12 +,008 ,1474 13 -,047 ,1474 14 +,016 ,1474 15 -,033 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 222 HİNDİSTAN SÜT TÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: INSÜTC (süt.sta) Transformations: ln(x),D(2) Model:(1,1,1) MS Residual=,00098 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 42) p 95% Conf 95% Conf Cons ,061394 ,011656 5,26698 ,000004 ,03787 , 084918 p(1) ,179464 ,188997 ,94956 ,347768 -,20195 ,560876 q(1) -,827962 ,102261 -8,09656 ,000000 -1,03433 -,621591 HİNDİSTANSÜT TÜKETİMİKISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function INSÜTC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,061 ,1491 2 +,129 ,1491 3 +,204 ,1491 4 -,015 ,1491 5 +,064 ,1491 6 +,015 ,1491 7 +,065 ,1491 8 +,008 ,1491 9 -,021 ,1491 10 +,088 ,1491 11 -,223 ,1491 12 -,092 ,1491 13 +,058 ,1491 14 +,028 ,1491 15 +,010 ,1491 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 223 AB SÜT TÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: ABSÜTCN (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=6435E3 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons 514,1463 478,8127 1,07379 ,288904 -451,472 1479,764 p(1) -,1317 ,2865 -,45956 ,648149 -,710 ,446 q(1) -,4383 ,2313 -1,89479 ,064857 -,905 ,028 AB SÜT TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function ABSÜTCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,019 ,1474 2 -,172 ,1474 3 -,182 ,1474 4 +,211 ,1474 5 -,034 ,1474 6 +,232 ,1474 7 -,108 ,1474 8 -,118 ,1474 9 -,117 ,1474 10 -,001 ,1474 11 +,004 ,1474 12 +,044 ,1474 13 -,247 ,1474 14 +,086 ,1474 15 +,138 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 224 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER SÜT TÜKETİMİ TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: LDSÜTCN (süt.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=1844E2 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons 357,1088 114,2401 3,125951 ,003173 126,7218 587,4958 p(1) ,8595 ,1688 5,092998 ,000007 ,5191 1,1998 q(1) ,7293 ,1954 3,732033 ,000553 ,3352 1,1234 AZ GELİŞMİŞ ÜLKELER SÜT TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function LDSÜTCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,195 ,1474 2 +,115 ,1474 3 +,188 ,1474 4 +,131 ,1474 5 +,050 ,1474 6 -,210 ,1474 7 -,018 ,1474 8 +,097 ,1474 9 -,112 ,1474 10 -,046 ,1474 11 -,198 ,1474 12 -,022 ,1474 13 -,035 ,1474 14 +,042 ,1474 15 -,062 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 225 EK 8 TÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2717E3 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 256,3250 98,36016 2,605984 ,012377 58,21749 454,4326 p(1) ,1574 ,23033 ,683332 ,497901 -,30652 ,6213 q(1) ,6673 ,15685 4,254742 ,000105 ,35143 ,9832 TÜRKİYE BUĞDAY ÜRETİM MODELİ (ABBHO (1, 1, 1) ) İÇİN KISMİ OTOKORELASYON FONKSİYONU GRAFİĞİ Partial Autocorrelation Function WHE_TUR : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,005 ,1443 2 -,010 ,1443 3 -,131 ,1443 4 +,035 ,1443 5 +,223 ,1443 6 -,045 ,1443 7 +,052 ,1443 8 +,072 ,1443 9 +,012 ,1443 10 -,011 ,1443 11 +,020 ,1443 12 +,178 ,1443 13 +,042 ,1443 14 +,065 ,1443 15 +,015 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 226 TÜRKİYE BUĞDAY KİŞİ BAŞI DÂHİLİ TÜKETİM TAHMİNİ PARAMETRELERİ Input: DTTTRK (bugdayturkey1.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=198,73 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95% Conf Cons. -1,29315 1,239426 -1,04334 ,302619 -3,79269 1,206393 p(1) ,12485 ,2812 ,44392 ,659328 -,44235 ,692057 q(1) ,49231 ,2249 2,18862 ,034103 ,03867 ,945946 Partial Autocorrelation Function DTTTRK : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,011 ,1474 2 -,097 ,1474 3 +,014 ,1474 4 +,191 ,1474 5 +,178 ,1474 6 +,104 ,1474 7 -,187 ,1474 8 +,038 ,1474 9 -,014 ,1474 10 +,020 ,1474 11 -,155 ,1474 12 -,158 ,1474 13 +,084 ,1474 14 +,046 ,1474 15 -,147 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 227 TÜRKİYE AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUN_TUR (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,04253 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,050746 ,024586 2,064054 ,044807 ,001228 ,100264 p(1) ,307682 ,552230 ,557162 ,580178 -,804568 1,419931 q(1) ,438805 ,509336 ,861524 ,393517 -,587050 1,464660 TÜRKİYE AYÇİÇEĞİ ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUN_TUR : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,026 ,1443 2 -,141 ,1443 3 +,193 ,1443 4 -,028 ,1443 5 -,007 ,1443 6 +,059 ,1443 7 +,103 ,1443 8 +,007 ,1443 9 +,030 ,1443 10 -,175 ,1443 11 -,028 ,1443 12 -,005 ,1443 13 +,035 ,1443 14 -,074 ,1443 15 +,028 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 228 TÜRKİYE AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: SUNTRCNS (sun_prod.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,04760 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,059092 ,022191 2,662851 ,010858 ,014339 ,103845 p(1) ,650374 ,406330 1,600605 ,116787 -,169069 1,469817 q(1) ,769718 ,338342 2,274968 ,027952 ,087386 1,452050 TÜRKİYE AYÇİÇEĞİ TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUNTRCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,083 ,1474 2 -,230 ,1474 3 +,237 ,1474 4 -,146 ,1474 5 +,014 ,1474 6 -,070 ,1474 7 +,130 ,1474 8 +,074 ,1474 9 +,071 ,1474 10 -,168 ,1474 11 +,068 ,1474 12 +,003 ,1474 13 +,043 ,1474 14 -,189 ,1474 15 +,039 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 229 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ Input: SUGTURPR (şekerpancarı.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,03719 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons ,035844 ,011664 3,072910 ,003593 ,012350, 059337 p(1) ,362512 ,217962 1,663187 ,103225 -,076486 ,801511 q(1) ,747135 ,138948 5,377101 ,000003 ,467280 1,026990 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI ÜRETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGTURPR: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,052 ,1443 2 -,121 ,1443 3 -,116 ,1443 4 +,121 ,1443 5 +,003 ,1443 6 +,136 ,1443 7 +,065 ,1443 8 +,029 ,1443 9 +,010 ,1443 10 +,043 ,1443 11 +,114 ,1443 12 +,001 ,1443 13 -,186 ,1443 14 -,050 ,1443 15 +,246 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 230 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: SUGTRCNS (şekerpancarı.sta) Transformations: ln(x),D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=,03869 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(43) p 95% Conf 95% Conf Cons ,034544 ,012857 2,686839 ,010214 ,008616 ,060472 p(1) ,354934 ,226720 1,565519 ,124792 -,102290 ,812158 q(1) ,730289 ,151975 4,805319 ,000019 ,423802 1,036776 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function SUGTRCNS: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,050 ,1474 2 -,119 ,1474 3 -,125 ,1474 4 +,122 ,1474 5 +,015 ,1474 6 +,140 ,1474 7 +,084 ,1474 8 +,045 ,1474 9 +,019 ,1474 10 +,045 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 231 TÜRKİYE KIRMIZI ET ÜRETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: TURMEATP (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2487E6 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t(45) p 95% Conf 95% Conf Cons 4771,856 5322,002 ,89663 ,374689 -5947,21 15490,92 p(1) -,434 ,337 -1,28639 ,204887 -1,11 ,25 q(1) -,042 ,377 -,11118 ,911971 -,80 ,72 TÜRKİYE KIRMIZI ET ÜRETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function TURMEATP: ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,000 ,1443 2 +,002 ,1443 3 -,076 ,1443 4 -,129 ,1443 5 +,068 ,1443 6 -,133 ,1443 7 -,017 ,1443 8 -,137 ,1443 9 -,091 ,1443 10 +,078 ,1443 11 +,005 ,1443 12 -,190 ,1443 13 +,104 ,1443 14 -,015 ,1443 15 -,064 ,1443 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 232 TÜRKİYE KIRMIZI ET TÜKETİMİ ZAMAN SERİSİ SONUÇLARI Input: TMEATC (kırmızıet.sta) Transformations: D(1) Model:(1,1,1) MS Residual=2398E6 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 43) p 95% Conf 95%Conf Cons 6692,081 6065,869 1,10324 ,276061 -5540,91 18925,07 p(1) -,567 ,275 -2,06068 ,045416 -1,12 -,01 q(1) -,297 ,301 -,98740,328971 -,90 ,31 TÜRKİYE KIRMIZI ET TÜKETİMİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function TMEATC : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 +,023 ,1474 2 +,051 ,1474 3 -,157 ,1474 4 -,152 ,1474 5 +,190 ,1474 6 -,158 ,1474 7 -,074 ,1474 8 -,163 ,1474 9 -,007 ,1474 10 -,020 ,1474 11 +,065 ,1474 12 -,172 ,1474 13 +,064 ,1474 14 -,095 ,1474 15 -,037 ,1474 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 233 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ Input: TURSÜTP (süt.sta) Transformations: D(2) Model:(1,1,1) MS Residual=2261E8 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 44) p 95% Conf 95% Conf Cons 283985,3 123606,3 2,2975 ,026404 34873,20 533097,3 p(1) -,1 ,2 -,6500 ,519056 -,43 ,2 q(1) -,9 ,0 -19,3430 ,000000 -1,04 -,8 TÜRKİYE ŞEKER PANCARI TÜKETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function TURSÜTP : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,007 ,1459 2 -,039 ,1459 3 +,036 ,1459 4 -,050 ,1459 5 -,070 ,1459 6 -,206 ,1459 7 +,008 ,1459 8 -,058 ,1459 9 -,168 ,1459 10 -,070 ,1459 11 -,122 ,1459 12 +,131 ,1459 13 -,003 ,1459 14 -,057 ,1459 15 +,002 ,1459 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 234 TÜRKİYE SÜT TÜKETİM MODELİ Input: TRSÜTCN (süt.sta) Transformations: ln(x),D(2) Model:(1,1,1) MS Residual=,00275 Asympt. Asympt. Lower Upper Param. Std.Err. t( 42) p 95% Conf 95% Conf Cons ,031525 ,013575 2,3223 , 025134 ,00413 ,058920 p(1) -,124506 ,166858 -,7462 ,459713 -,46124 ,212226 q(1) -,925606 ,054557 -16,9659 ,000000 -1,03571 -,815506 TÜRKİYE SÜTTÜKETİM MODELİ KISMÎ BAĞLANIM FONKSİYONU Partial Autocorrelation Function TRSÜTCN : ARIMA (1,1,1) residuals; (Standard errors assume AR order of k-1) Lag Corr. S.E. 1 -,013 ,1491 2 -,080 ,1491 3 -,001 ,1491 4 -,043 ,1491 5 -,053 ,1491 6 -,171 ,1491 7 -,007 ,1491 8 -,053 ,1491 9 -,151 ,1491 10 -,047 ,1491 11 -,128 ,1491 12 +,129 ,1491 13 +,006 ,1491 14 -,026 ,1491 15 +,005 ,1491 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 235 EK 9 Net gıda ithalatçısı gelişmekte olan ülkeler Afganistan Liberya Angola Madagaskar Bangladeş Malavi Barbados Mali Benin Moritanya Butan Mauritus Bostvana Moğolistan Burkina Faso Fas Burundi Mozambik Kamboçya Myanmar Cape Verde Namibya Orta Afrika Cum. Nepal Çad Nijer Komoros Pakistan Fildişi Sahili Peru Küba Ruanda Demokratik Kongo Cum. Senegal Cibuti Sierra Leone Dominika Solomon Adaları Dominik Cum. Somali Mısır Sri Lanka Ekvator Ginesi Sudan Eritre Togo Etiyopya Trinidad ve Tobago Gabon Tunus Gambia Uganda Gine Tanzanya Gine-Bissau Venezuela Haiti Yemen Honduras Zambia Jamaika Ürdün Lesotho Kenya 236 KAYNAKLAR Abay, C. 2005. AB’de Bitkisel Ürünlerde Uygulanan Politikalar ve Türkiye’nin Uyumu Açısından Değerlendirilmesi. Erdoğan Oktay ve Renan Tunalıoğlu Editörlüğünde Türk Tarım Politikasının Avrupa Birliği Ortak Tarım Politikasına Uyumu, Ege Üniversitesi Yayın No: 134, s:27-42. Akgül, I. 2003. Zaman serilerinin analizi ve ARIMA modelleri. DER yayınları, İstanbul. Aktaş, E., Tuncer, İ., Aydın, M. 2010. 1980 sonrası ekonomik krizlerin Türkiye tarım sektörü üzerindeki etkileri. Munich Personal RePEc Archive, http://mpra.ub.uni- muenchen.de/14588/-(Erişim Tarihi: 27 Kasım 2011) Anonim, 2000. Temel tarımsal ürünlerin arz ve kullanım projeksiyonları. Tarımsal Ekonomi ve Politika Gelişme Enstitüsü, http://www.tepge.gov.tr/Dosyalar/Yayinlar/a5b373b49c434b8089ce7584a6b8362b.pdf- (Erişim Tarihi:27 Kasım 2011) Anonim, 2003. Review of Basic FoodPolicies. FAO, Rome, 2003. Anonim, 2004. The State of Agricultural Commodity Markets. FAO, Rome. Anonim,2008. Türkiye’de tarım ve gıda: Gelişmeler, politikalar ve öneriler. TÜSİAD, yayın no: T/2008–05/459, İstanbul. Anonim, 2009. The State of Agricultural Commodity Markets. FAO, Rome. Anonim, 2010. The State of Food Insecurity in The World. FAO, Rome Anonim, 2011a. 2010 yılı Hububat Raporu. TMO, Ankara. Anonim, 2011b. World Livestock 2011.FAO, Rome. Anonim, 2011c. Food Reserves in Developing Countries: Trade Policy Options for Improved Food Security. ICTSD,Italy. Anonim, 2011d. Impacts of Higher Energy Prices on Agriculture and Rural Economies. USDA, USA. Anonim, 2011e. Grain: World Markets and Trade. USDA, USA. Anonim, 2011f. The Ethanol Decade.USDA, USA. 237 Anonim, 2011g. Şekerin Geleceği. Şeker-İş Sendikası Yayını, Mattek Matbaacılık Basın Yayım, Ankara. Anonim, 2011h. Introduction to time series analysis. Duke Üniversitesi Ders materyalleri, http://www.duke.edu/~rnau/411arim.htm#mixed-(Erişim Tarihi:20 Eylül 2011) Anonim, 2011 ı. Konya Şeker Fabrikası Web Sayfası.http://www.konyaseker.com.tr/- (Erişim Tarihi:26 Ekim 2011) Anonim, 2011 i. T.C. Gıda, Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı Web Sitesi. http://www.tarim.gov.tr/TarimPortal.html- (Erişim Tarihi: 26 Ekim 2011) Bek, M. İ. 2008. Zaman serisi analizi ve tarımsal uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Zootekni Anabilim Dalı, Kahramanmaraş. Doğan, S. 2002. Dünya tarım ürünleri ticaretinin liberalleşmesine yönelik düzenlemelerin Türk tarımına yansımaları. Muğla Üniversitesi SBE Dergisi Bahar 2002 (7). Doğan, S. 2004. Dünya tarım ürünleri ticaretinin liberalleşmesine yönelik düzenlemelerin Türkiye’nin tarım ve ticaret politikaları üzerine etkileri. Doktora Tezi, Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Anabilim Dalı, Muğla. Dölekoğlu, T. 2003. Yağlı tohumlar ve bitkisel yağlar. Tarımsal Araştırma Enstitüsü, 110 yayın nolu Yağlı Tohumlar ve Bitkisel Yağlar Durum ve Tahmin Raporları. Ankara Çiftçi, O. 2009. Tarım ürünlerinde talep analizi. Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, İstanbul. Eraktan, G. 2001. Tarım Politikası Temelleri ve Türkiye’de Tarımsal Destekleme Politikası. Uzel Yayınları, ISBN: 975-8437-01-1, İstanbul. Erdal, G., Esengün, K., Erdal, H. 2008. Türkiye’de tarım ve gıda ürünleri fiyatlarındaki belirsizliğinin enflasyon üzerindeki etkileri. KMU İİBF Dergisi, 10 (15):65–79. Erdoğan, E. 2006. Zaman serilerinde Arıma modelleri. Yüksek Lisans Tezi, Muğla Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Anabilim Dalı, Muğla. Gujarati, D. N. 1999. Temel Ekonometri. Çeviri Ümit Şenesen ve Gülay Şenesen. Literatür Yayıncılık, İstanbul. ISBN: 978-975-7860-99-0 238 Gülsün, H. 2007. Türkiye’de özelleştirme ve rekabet politikaları açısından şeker sanayinin incelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Bursa. Güneş, E., Gün, S., Gülçubuk, B., Olhan, E. 2004. Türkiye’de şeker politikalarının şekerpancarı üretimine etkileri: Ankara ili Polatlı ilçesi araştırması. http://www.agri.ankara.edu.tr/economy/1189_1205794011.pdf-(Erişim Tarihi: 27 Kasım 2011) Hill, C.,Griffiths, W., Judge, G. 1997. Undergraduate econometrics. John Wiley & Sons Press, NY, USA. ISBN: 0-471-13993-9 Karkacıer, O. 2000. Türkiye süt ve süt ürünleri ithal talep analizi. Turk J Agric For 24 (2000) Tubitak, 421–427. Kaya, E. 2006. Türkiye’deki şekerpancarı politikaları ve üreticiye yansımaları: Konya ili Çumra ilçesi örneği. Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Konya. Kıymaz, T. 2008. Dünya tarım piyasalarında serbestleşmenin Türk tarımına fiyat ve gelir yönünden yansıması. Devlet Planlama Teşkilatı, Yayın no:DPT:2754, Ankara. Kıymaz, T., Saçlı, Y. 2008. Tarım ve gıda ürünleri fiyatlarında yaşanan sorunlar ve öneriler. Devlet Planlama Teşkilatı, Yayın no: 2767, Ankara. Knight, B.,E.,A. 2010. Biofuels: Their impact on crop production world wide. Aspects of Applied Biology 101.,http://www.innovationmanagement.co.uk/articles/2knight.pdf- (Erişim Tarihi:26 Ekim 2011) Konyalı, S.2001. AB ve Türkiye’de şekerde uygulanan tarım politikaları ve Trakya’da şekerpancarı tarımının ekonomik yönleri. Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Tekirdağ. Konyalı, S. 2008. Türkiye’de buğdayda uygulanan tarım politikalarının üreticiler ve tüketiciler üzerindeki etkileri: Trakya bölgesi örneği. Doktora Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, Tekirdağ. Madanoğlu, O. 2011. Kanatlı sektörü.Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü, http://www.tepge.gov.tr/Dosyalar/Yayinlar/60aba6680f8e4b36ab5abdabbf486cdd.pdf- (Erişim Tarihi: 27 Kasım 2011) Özcelik, A.,Özer, O.O. 2006. Koyck modeliyle Türkiye’de buğday üretimi ve fiyatı ilişkisinin analizi. Tarım Bilimleri Dergisi, 12 (4): 333-339. 239 Özdemir, G., Tuğcu, G. 2010. Şeker pancarı üreticileri açısından Pankobirlik ve yasal gelişmeler. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi Kitabı, Cilt 2, Şanlıurfa. Özkan, A.K. 2010. Uluslar arası gümrük tarifeleri ve ticaret genel anlaşması (GATT) ve Türkiye’nin tarımsal ürünler dış ticaretine etkileri. Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı, İzmir. Riaz, M. 2006. Soy applications in Food. Taylor & Francis CRC Press, FL, USA, 304 pp. Seçer, A.2005. Çukurova Bölgesi’nde ayçiçeği üretim ekonomisi. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım Ekonomisi Anabilim Dalı,Adana. Türkekul, B. 2009. Türkiye’nin tarım ürünleri dış ticaretinin yapısal analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 46 (532), 49. Vural, H. 2008. Bal üretimine kovan tiplerinin etkisi: sınır testi yaklaşımı ile eşbütünleşme analizi. 8. Türkiye Tarım Ekonomisi Kongresi 25–27 Haziran 2008 Bursa. Yaman, K., Sarucan, A., Atak, M., Aktürk, N. 2001. Dinamik çizelgeleme için görüntü işleme ve arıma modelleri yardımıyla ver hazırlama. Gazi Üni. Müh. Mim. Fak. Der., 16 (1):, 19-40. Yavuz, F.2001. TarımPolitikası II. Atatürk ÜniversitesiZiraatFakültesiYayınları No: 186, Erzurum, 270 s. 240 ÖZGEMİŞ Adı Soyadı : Dilek ŞİMŞEK Doğum Yeri ve Tarihi : Borçka/25.05.1984 Yabancı Dili : İngilizce Eğitim Durumu (Kurum ve Yıl) Lise : Artvin Anadolu Lisesi (2002) Lisans : Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Gıda Mühendisliği (2003–2008) Yüksek Lisans : Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi (2008–2012) Çalıştığı Kurum/Kurumlar ve Yıl: T.C Ziraat Bankası A.Ş.- Tarımsal Müşteriler Görevlisi (2010-…..) 241 TEŞEKKÜR Tezimin hazırlanma süreci boyunca gerek akademik gerekse psikolojik destek veren, bilim adına faydalı bir çalışma oluşturmamda gecesini gündüzüne katan tez danışman hocam Doç. Dr. Sayın Serkan GÜRLÜK’ e teşekkürlerimi bir borç bilirim. Tezimin her aşamasında bana yardımcı olan moral ve desteğini esirgemeyen arkadaşım Araş. Gör. Burcu ERDAL’a, hocam Araş. Gör. Özlem TURAN’a, canım annem, babam, ablam Melek’e ve kardeşim Cevdet’e çok teşekkür ederim. Ayrıca Tarım Ekonomisi Bölümünde çalışmam konusunda bana yol gösteren ve her aşamasında desteklerini esirgemeyen hocam Doç. Dr. Sayın Ozan GÜRBÜZ’e çok teşekkür ederim. 242