İklim Krizi Çağında Tarım – IV: Çiftçi Ne İster? Bir Ayrık Seçim Deneyinin Bulguları

Üreticiye “damla sulama desteği” verildiğinde aslında neyi seçtiriyoruz? On ilde 521 çiftçiyle yürütülen bir ayrık seçim deneyi, kararın merkezinde faizin, danışmanlığın ve borç korkusunun olduğunu; Türkiye genelinde tek tip uygulanan bir politikanın ise bölgeden bölgeye değişen tercihler karşısında dağıldığını gösteriyor.

Üreticiye “damla sulama desteği” verildiğinde aslında neyi seçtiriyoruz? 10 ilde 521 çiftçiyle yürütülen bir ayrık seçim deneyi, kararın merkezinde faizin, danışmanlığın¹ ve borç korkusunun olduğunu; Türkiye genelinde tek tip uygulanan bir politikanın bölgeden bölgeye değişen tercihler karşısında dağıldığını gösteriyor.

Yazı dizisinin önceki üç bölümünde sırasıyla suyu, toprağı ve bu ikisini birbirine bağlayan üretici davranışını ele aldık. Üçüncü yazının vardığı nokta: iklim değişikliğine uyumun düğümü teknik aracın yanı sıra, çiftçinin karar süreçlerinde ve kurumlara duyduğu güvende çözülüyor. Bu yazıda o tartışmanın ampirik zeminini paylaşıyorum. Yürüttüğümüz saha araştırmasında, üreticilerin damla sulama ve toprak analizi içeren destek paketlerini hangi koşullarda tercih ettiğini ayrık seçim deneyi ile ölçtük (Çelik, 2024). Amaç, “çiftçi yeniliğe direniyor” genellemesinin ötesine geçip, üreticinin kararını fiilen neyin belirlediğini sayısal olarak ortaya koymaktı.

Ayrık Seçim Deneyi Neyi Ölçer?

Ayrık seçim deneyi, katılımcılara birbirinden farklı niteliklere sahip alternatifler sunup hangisini tercih ettiklerini sorarak, her bir niteliğin karar üzerindeki ağırlığını ortaya çıkaran bir yöntemdir. Yöntemin teorik temeli iki fikre dayanır. İlki, Lancaster’ın (1966) tüketici teorisidir: tüketici bir maldan değil, o malın taşıdığı niteliklerden fayda elde eder; dolayısıyla bir tercih, aslında niteliklerin bileşimine yönelik bir tercihtir. İkincisi, rastgele fayda teorisidir (random utility theory): karar vericinin bir seçenekten elde ettiği fayda, gözlemlenen niteliklerce belirlenen sistematik bir bileşenden ve bir rastsal öğeden oluşur. Bu rastsal terim, kısmen bireyin tercihlerindeki öngörülemezlikten, kısmen de araştırmacının bireyin sahip olduğu tüm bilgiye erişememesinden kaynaklanır. Karar verici en yüksek faydayı sağlayan seçeneği seçer; araştırmacı ise bu seçimlerden hareketle her bir niteliğin ağırlığını istatistiksel olarak geri çıkarır (McFadden, 1974; Train, 2009). Yöntemin pratik gücü ise davranışsaldır: üreticiye doğrudan “faiz önemli mi?” diye sormak yerine, gerçek hayattaki gibi birbiriyle yarışan nitelikler arasında seçim yaptırır. Böylece kişinin beyan ettiği değil, fiilen tercih ettiği şey ölçülür. Niteliklerden biri parasal olduğunda (bu çalışmada kredi miktarı), her bir nitelik için üreticinin kendi rızasıyla ne kadar ödemeye razı olduğu, yani marjinal ödeme istekliliği (marginal willingness to pay, MWTP) hesaplanabilir; böylece “danışmanlık ne kadar değerli?” gibi soyut bir soru parasal bir karşılığa çevrilir.

Bu yöntem, kökleri pazarlama ve ulaştırma araştırmalarına uzansa da en yoğun biçimde sağlık ekonomisinde gelişti ve standartlaştı; hastaların tedavi seçenekleri, bekleme süreleri, yan etki riskleri ve maliyet arasındaki tercihlerini ölçmek için yaygın biçimde kullanılıyor ve alanın metodolojik rehberlerinin önemli bir kısmı bu literatürden çıktı (Lancsar, Fiebig & Hole, 2017; de Bekker-Grob vd., 2015). Bugün sağlık ekonomisinin yanı sıra ulaştırma, turizm, çevre ve su ekonomisi ile tarım çalışmalarında giderek daha sık başvurulan bir araç (Čop & Njavro, 2022; Schaafsma vd., 2019).

Deneyin Kurgusu: Yedi Nitelik, Üç Paket

Çalışmada, Ziraat Bankası’nın Modern Basınçlı Sulama Kredileri programını temel alarak üç paket kurgulandı: yalnızca damla sulama; damla sulama ve klasik toprak analizi²; damla sulama ve mobil (dijital) toprak analizi. Her paket yedi nitelik üzerinden tanımladı. Niteliklerin seçiminde hem odak grup görüşmelerinde çiftçilerin benimseme kararıyla ilişkili bulduğu, hem de uluslararası literatürün damla sulama ve kredi kullanımı kararlarının belirleyicisi olarak işaret ettiği nitelikler esas alındı. Niteliklerin tam listesi ve düzeyleri aşağıdaki tabloda yer alıyor.

Tablo 1. Ayrık seçim deneyinde kullanılan nitelikler ve düzeyleri

Bu niteliklerden üretilen çok sayıda profil, ortogonal tasarımla yönetilebilir bir alt kümeye indirildi ve katılımcılara her biri iki paket ile bir “hiçbiri” seçeneği içeren sekiz seçim kartı gösterildi. Aşağıda örnek bir seçim kartı yer alıyor; üreticiden bu üç alternatif arasından birini seçmesi isteniyor.

Tablo 2. Katılımcılara sunulan örnek seçim kartı

Marmara, Ege ve İç Anadolu’nun 10 ilinde (Ankara, Kırıkkale, Konya, Eskişehir, Kütahya, Bursa, İzmir, Manisa, Tekirdağ, Edirne), sahada bizzat yürütülen yüz yüze görüşmelerle 521 çiftçiden 12.504 seçim gözlemi toplandı. Bu üç bölge ve 10 il, yoğun tahıl üretimi, sulu tarım potansiyeli ve iklim değişikliğine kırılganlık ölçütlerine göre seçildi.

Yöntem Üzerine Bir Not: Anketin Sınırında Kalmamak

Burada yöntemle ilgili bilinçli bir tercihi vurgulamak istiyorum, çünkü bu tercih bulguların nasıl okunduğunu doğrudan etkiliyor. Ayrık seçim deneyi ve karma logit (mixed logit), kökleri ana akım iktisadın fayda kuramında olan araçlar. Çalışmada bu araçları kullandık ama bunlarla sınırlı kalmadık. Saha çalışmasını standart bir anket uygulamasına indirgemek yerine, her görüşmeyi çiftçiyle daha derin bir sohbete dönüştürdük; seçim kartlarının yanında, üreticilerin neden bu seçimi yaptığına, neye güvenip neye güvenmediğine, hangi deneyimle o kanıya vardığına dair nitel görüşlerini de topladık. Bir anlamda anketle mülakatı iç içe geçirdik.

Bu sayede, tahmin çıktılarını yalnızca teknik olarak yorumlamanın ötesine geçerek toplumsal ve kurumsal bağlama yerleştiren bir analiz sunuyoruz. Bir katsayının işareti ya da bir ödeme istekliliği rakamı, tek başına “şu nitelik şu kadar değerli” demektense her sayısal bulguyu, sahada çiftçilerden duyduklarımızla harmanlayarak okuyoruz. Aşağıdaki yorumlarda göreceğiniz gibi, çoğu zaman asıl açıklayıcı olan, katsayının kendisi değil, o katsayının ardındaki üretici gerekçesi.

Paket İçeriği Değil, Finansal Koşullar Belirleyici

Sonuçların belki de en çarpıcı yanı, çiftçilerin paket içeriğine, yani damla sulamanın yanına klasik mi yoksa dijital toprak analizi mi ekleneceğine, neredeyse kayıtsız kalmasıydı. Paketin hangi tür toprak analizini içerdiğine ilişkin katsayılar istatistiksel olarak anlamlı çıkmadı; yani bu farkın çiftçinin seçimi üzerinde ayırt edilebilir bir etkisi yok. Buna karşılık geri kalan tüm nitelikler — kredi miktarı, faiz, geri ödeme koşulları, verim artışı ve danışmanlık desteği— kararı belirgin biçimde şekillendirdi. Burada dikkatli olmak gerekiyor: bu bulgu, “çiftçiyi ikna eden tek şey paranın koşullarıdır” anlamına gelmiyor. Nitekim birazdan göreceğimiz gibi paketteki en yüksek değer, finansal-olmayan bir niteliğe, danışmanlığa veriliyor. Bulgunun asıl söylediği şu: bir desteğin teknik içeriğini, yani hangi tür toprak analizinin eklendiğini öne çıkarmak, çiftçinin gözünde onu cazip kılmaya yetmiyor; üreticinin kararı, paketin finansal koşulları ile teknik desteğin birlikte belirlediği bir denklemde şekilleniyor. Önceki yazıda vurguladığımız nokta burada da geçerli: salt finansman, davranışsal boyuttan yalıtıldığında etkisini yitiriyor.

Faizin Ağırlığı ve Borçtan Kaçınma Eğilimi

Modelde faiz oranı bütün illerde en belirleyici nitelik olarak öne çıktı. Üreticiler faizdeki 1 puanlık düşüş için dekar başına ortalama 705 TL ödemeye razıydı. Bu rakamın ardında salt finansal hesabın ötesine geçen bir tepki var. Ortalama 40.000 TL’lik bir kredide faizin 1 puan artması maliyeti mekanik olarak yaklaşık 400 TL yükseltirken, çiftçinin algıladığı yük (705 TL) bunun neredeyse iki katı. Bu fark, sahada sürekli karşılaştığımız bir tutumun sayısal izi: çiftçi faizi, kâğıt üzerindeki maliyetinden daha ağır algılıyor; faiz, bir gider kalemi olmanın ötesinde bir tedirginlik kaynağı.

Bu tedirginliğin nereden beslendiğini ise deneyin dışında, görüşmelerde gördük. Seçim kartlarında faiz açık bir nitelikti ve üç düzeyle (%0, %5, %10) sunuldu; yani çiftçi tercihini yaparken kafasındaki dosya masrafı algısına göre değil, kartta yazan orana göre seçti. Ama görüşmelerde, gerçek hayattaki kredi deneyimlerini anlatırken sık sık şunu dile getirdiler: krediler “faizsiz” diye anılsa da, dosya masrafları beklenenin çok üzerine çıkmış durumda. Üç yıl önce ortalama %2-5 bandında olan dosya masrafları bugün %15-17 seviyelerine ulaşmış; dolayısıyla “faizsiz kredi” söyleminin sahadaki karşılığı büyük ölçüde boşalmış. Bu, çiftçinin faize gösterdiği yüksek hassasiyeti besleyen somut, mali bir gerçek: “faizsiz” denen kredinin maliyeti, başka bir kalem altında geri gelmiş ve üretici bunu yakından biliyor.

Teorik açıdan ilginç diğer bir bulgu kredi vadesinde ortaya çıktı. Yüksek enflasyonlu bir ekonomide uzun vade normalde borçlunun lehinedir; borç zamanla erir ve fayda maksimize eden bir aktörün uzun vadeyi tercih etmesi beklenir. Oysa üreticiler vade uzamasına negatif değer biçti; vadenin uzaması için ödeme istekliliği dekar başına -2.001 TL çıktı. Yani çiftçiler, finansal olarak avantajlı olmasına rağmen borcu mümkün olduğunca hızlı kapatmayı tercih ediyor. Bu davranışı “irrasyonellik” diye geçiştirmek kolaycılık olur. Arkasında, tarımsal üretimin kendine özgü belirsizliği var: kuraklık, don, fiyat dalgalanması ya da beklenenin altında bir rekolte, geliri tümüyle silebilir; üstelik çiftçi çoğu zaman kredinin kat kat üzerinde teminat göstermek zorunda. Bu koşullar altında borçtan bir an önce kurtulma isteği, belirsizlikle kuşatılmış bir üreticinin tutarlı bir korunma stratejisi olabilir. Bu kaçınmanın şiddetini somutlaştırmak için bir kıyas yapılabilir: üretici için vadenin bir yıl uzaması, faizin neredeyse 3 puan artması kadar caydırıcı. Nitekim yaşın geri ödeme süresi ve vade ile etkileşimi de bunu doğruladı: yaşlı üreticiler, gençlere kıyasla daha kısa vade ve geri ödeme süresini tercih ediyor.

Buna karşılık geri ödemenin başlama süresinin, yani ödeme yükümlülüğünün henüz başlamadığı sürenin, uzaması olumlu karşılandı; üreticiler bu sürenin 1 yıl uzaması için dekar başına 611 TL ödemeye razıydı. Burada borç korkusu tablosunu tamamlayan ince bir ayrım beliriyor. Çiftçi, borç yükümlülüğü bir kez başladıktan sonra onu ağır bir yük olarak taşıyor; vade uzadıkça kaçındığı şey tam da bu. Oysa yükümlülük henüz başlamamışken, yani ödemesiz dönem sürerken, durum bir baskı oluşturmuyor. Dolayısıyla ödemenin başlangıcını ertelemek, çiftçiye doğrudan bir nefes alanı sağlıyor: borcun gölgesi henüz üstüne düşmemiş oluyor. İlginç olan, üreticinin bu ertelemeye bile beklenenden düşük bir değer biçmesi. Faizsiz bir kredide ödemenin bir yıl ertelenmesinin teorik değeri, makul bir piyasa faizi varsayımıyla 1.000 TL’nin üzerine çıkarken, çiftçinin buna biçtiği değer 611 TL’de kalıyor. Yani üretici, ertelemenin matematiksel faydasını bile olduğundan düşük değerliyor; zaman içine yayılan her finansal kurguya temkinle yaklaşıyor.

En Yüksek Değer Biçilen Nitelik: Tarımsal Danışmanlık

Üçüncü yazıda “politikanın kör noktası danışmanlıktır” demiştik. Veriler bunu güçlü biçimde doğruladı. Tarımsal danışman desteği, paketteki en yüksek ödeme istekliliğine sahip nitelik oldu: üreticiler bu destek için dekar başına 1.823 TL ödemeye razıydı. Bu rakamın ne kadar büyük olduğunu görmenin en çarpıcı yolu, onu verim artışına çevirmek: 1.823 TL’lik ödeme istekliliği, yaklaşık %8’lik bir verim artışının değerine denk geliyor. Yani çiftçi, yanında güvenebileceği bir danışmanın varlığını, ürününde %8’lik bir sıçramayla eşdeğer görüyor. Danışmanlık kredi süresi boyunca sağlandığından, ortalama 5-6 yıllık vade üzerinden bu, yılda yaklaşık 304-365 TL’lik bir değere karşılık geliyor.

Bu sonuç, ilk bakışta saha izlenimleriyle çelişir gibi durabilir. Görüşmelerde bir grup “tabii ki danışman isteriz” derken, başka bir grup “ücretsiz dese de bir şekilde bize yansıtırlar” diyerek mesafeli durdu. Modeldeki etkileşim terimleri bu bölünmenin kaynağını açığa çıkardı: danışmanın değeri, hâlihazırda damla sulama kullanan üreticilerde ve daha büyük araziye sahip işletmelerde belirgin biçimde artıyor. Yani sistemi fiilen kullanan, teknik desteğin yokluğunun bedelini bizzat yaşamış üretici danışmanlığa çok daha fazla değer veriyor. Bu, üçüncü yazıda anlattığımız tabloyla örtüşüyor: hibeyle sistemi kuran üreticilerin yaklaşık %20’sinin yetersiz danışmanlık nedeniyle sistemi hatalı kurması, bu değerlemenin somut karşılığı.

Toprak Analizine Mesafe: Bir Güven Sorunu

Verimdeki potansiyel artış, beklendiği gibi olumlu ve anlamlı çıktı; üreticiler verimde %1’lik potansiyel artış için dekar başına 225 TL ödemeye razıydı. Buğdayın yaygın olduğu örneklemde bu, her sezon dekar başına 90-200 TL’lik ek gelire denk geliyor; yani çiftçi verim artışını gayet tutarlı biçimde fiyatlıyor.

Ancak toprak analizi içeren paketler beklenenden düşük ilgi gördü. Yalnızca damla sulama içeren paket, analiz eklenen paketlere kıyasla daha çok tercih edildi. İlk akla gelen açıklama maliyet olurdu; ne de olsa toprak analizi bir masraf kalemi. Oysa veriler tam tersini söylüyor. Ankette çiftçilerden karşılaştıkları zorlukları puanlamalarını istediğimizde, toprak analizi maliyeti 5 üzerinden 3,16 ile en düşük puanı, yani en hafif engeli aldı. Bu, finansal kısıtın toprak analizinden kaçışın asıl nedeni olmasını doğrudan dışlıyor. Geriye davranışsal bir neden kalıyor: güven sorunu. Bazı üreticiler “toprağımı en iyi ben bilirim, analize gerek yok” derken, bir kısmı laboratuvar sonuçlarına açıkça güvenmediğini, yaşadıkları olaylarla anlattı. Kütahya Altıntaş’tan bir üreticinin aynı toprağı üç parçaya bölüp farklı tarlalardanmış gibi gönderdiğinde üç farklı sonuç almasını aktaran anekdot, bu güvensizliğin nasıl kök saldığını somutlaştırıyor. Burada güvensizlik, bilgisizlikten ya da paradan değil, kurumla kurulan ilişkinin zayıflığından besleniyor; bu yüzden araştırmada, analizin doğrudan tarlada ve çiftçinin gözü önünde yapılmasına imkân veren mobil toprak analiz cihazlarını bir güven inşa aracı olarak öne çıkardık.

Tercihlerin Bölgesel Farklılaşması

Politika açısından en kritik bulgu, sonuçların bölgeden bölgeye değişmesiydi. Faiz oranı hariç neredeyse tüm niteliklerin katsayı işareti ve/veya anlamlılık düzeyi iller arasında farklılaştı. İç Anadolu, danışmanlığa en yüksek değeri (dekar başına 2.977 TL) verirken faiz ve vadeye de en yüksek negatif tepkiyi gösterdi; bu, bölgede acil ve pratik finansal destek ile danışmanlığa güçlü bir talebe işaret ediyor. Ege, faize ve geri ödeme süresine görece daha az duyarlıydı. Marmara’da ise dikkat çekici bir aykırılık vardı: verim katsayısı negatif çıktı. Bunun arkasında Edirne’de çeltik üreticilerinin “damla sulama çeltik verimini %50’ye varan oranda düşürür” inancı yatıyor. Nitekim Marmara’da üreticilerin yarısı hiçbir paketi seçmedi; gerekçeler arasında Trakya’nın IPARD³ kapsamı dışında kalması, Ergene’nin sanayi atıklarıyla kirlenmesi ve sulama maliyetlerinin elektrik-mazot fiyatlarıyla artması vardı.

Buradan çıkan sonuç, çalışmanın belki de en güçlü politika mesajıdır: Türkiye genelinde tek tip uygulanan, “ortalama çiftçiye” göre tasarlanmış bir destek politikası, bölgesel gerçekliklerle çeliştiği yerde işlevsiz kalıyor. Edirne’nin çeltik üreticisine sunulan paketle Konya’nın buğday üreticisine sunulan paket aynı olmamalı.

Sonuç: Bulgular Politika İçin Ne Söylüyor?

Bu yazı dizisi boyunca savunduğumuz tezin sayısal karşılığı şu: iklim değişikliğine uyum, çiftçiye “daha fazla girdi” ya da soyut bir “hibe” sunmakla değil, üreticinin kararını fiilen belirleyen unsurları, yani finansal güvenliği, borç yükünün hızla kapanmasını ve güvenilir danışmanlığı merkeze almakla mümkün. Dahası, bu öncelikler ülke geneli için tek bir kalıba değil, bölgeden bölgeye ve üreticiden üreticiye değişen bir çeşitliliğe işaret ediyor. Başarılı bir uyum politikası, ulusal hedeflerini korurken araçlarını il düzeyinde esnetebilen bir politikadır.

Kaynakça

Čop, T., & Njavro, M. (2022). Application of discrete choice experiment in agricultural risk management: A review. Sustainability, 14(17), 10609.

Çelik, O. (2024). Farmers’ preferences for drip irrigation and soil analysis: A discrete choice experiment in Türkiye (Yayın No. 871645). [Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.

de Bekker-Grob, E. W., Donkers, B., Jonker, M. F., & Stolk, E. A. (2015). Sample size requirements for discrete-choice experiments in healthcare: A practical guide. The Patient – Patient-Centered Outcomes Research, 8, 373-384.

Lancaster, K. J. (1966). A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy, 74(2), 132-157.

Lancsar, E., Fiebig, D. G., & Hole, A. R. (2017). Discrete choice experiments: A guide to model specification, estimation and software. Pharmacoeconomics, 35, 697-716.

McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105-142). Academic Press.

Nalbantoğlu, A. (2014). Aydın Bölgesinde Yüzey Sulama Sisteminden Toplu Basınçlı Sulama Sistemine Geçilen Arazilerde Sulama Uygulamalarının Değerlendirilmesi (Yayın No. 377312). [Yüksek Lisans Tezi, Adnan Menderes Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.

Schaafsma, M., Ferrini, S., & Turner, R. K. (2019). Assessing smallholder preferences for incentivised climate-smart agriculture using a discrete choice experiment. Land Use Policy, 88, 104153.

Train, K. (2009). Discrete Choice Methods with Simulation (2nd ed.). Cambridge University Press.

Yıldız, S. O., & Yürdem, H. (2017). İzmir İli Kemalpaşa İlçesinde Damla Sulama Sistemleri Kullanımının İncelenmesi. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi, 13(3), 177-191.

Notlar

¹ Damla sulama sistemlerinin kurulum ve uygulama sürecinde verilen danışmanlık hizmeti kastedilmektedir.

² Klasik toprak analizi, tarladan alınan toprak numunesinin bir laboratuvara götürülüp orada incelenmesi yöntemidir; sonuçların çıkması genellikle birkaç gün sürer.

³ IPARD (Instrument for Pre-Accession Assistance for Rural Development; Katılım Öncesi Yardım Aracı Kırsal Kalkınma Programı), AB’nin aday ülkelere yönelik katılım öncesi yardımının kırsal kalkınma bileşenidir; Avrupa Komisyonu ile Türkiye tarafından ortak finanse edilir.