Jamovi ile Tarım Ekonomisi ve Modelleri

Tarım ekonomisi; doğal kaynakların (toprak, su), emek ve sermayenin bir araya gelerek gıda, lif ve biyoyakıt gibi çıktıları ürettiği sistemin iktisadi yönünü inceler. Tarımın benzersizliği, üretim sürecinin doğaya gömülü oluşu, üretim kararlarının mevsimsellik, iklim ve biyolojik risklerle iç içe geçmesi ve aynı zamanda kırsal geçim, gıda güvenliği ve ekosistem hizmetleriyle doğrudan bağlantılı olmasından kaynaklanır. Bu çok katmanlı ortamda politika yapıcıların, kooperatiflerin ve işletmelerin doğru karar alabilmesi; veriyi temizleyen, dönüştüren, görselleştiren, modeller kuran ve bulguları saydam biçimde raporlayan bir analitik çalışma masasına ihtiyaç duyar.

Jamovi, açık kaynak doğası ve kullanıcı dostu arayüzüyle, tarımsal verimlilikten fiyat oluşumlarına, iklim riskinden tarımsal girdi kullanımının optimizasyonuna, destek–sübvansiyonların etki analizinden arz zincirindeki kayıplara kadar uzanan geniş bir problemi “içe aktar → dönüştür → keşfet → modelle → senaryo → raporla” hattında yönetmek için pratik bir platform sunar. Bu yazıda jamovi üzerinde Tarım Ekonomisi ve Modellerini uçtan uca nasıl kurgulayabileceğinizi göstereceğim: veri mimarisi, panel veri mantığı, verim fonksiyonları (Cobb–Douglas/Translog), iklim–verim esneklikleri, fiyat–marj analitiği, stok–arz dengelemesi, risk ve sigorta, kooperatifçilik ve pazarlama yapıları, maliyet muhasebesi ve başabaş (BEP), biyoekonomi ve karbon çiftçiliği gibi başlıklar; örnek olaylar, denetim/varsayım notları ve politika diline çeviri ile birlikte ele alınacak.

1) Veri Mimarisi: Tohumdan Tabağa Veri Boru Hattı

Tarım veri kümeleri heterojendir: parsel/çiftlik düzeyinde girdi–çıktı kayıtları (tohum, gübre, su, ilaç, işçilik; verim), pazar verileri (hal fiyatları, spot–vadeli, ihracat), iklim (sıcaklık, yağış, VPD, GDD), toprak (organik madde, pH, tekstür), lojistik (soğuk zincir, nakliye) ve politika (destek, prim, kredi) değişkenleri bir arada bulunur. Jamovi’de ayrı sayfalarda bu katmanları içe aktarın; id (çiftlik/parsel), zaman (ay/çeyrek/yıl), ürün (HS/FAO kodu) ve bölge alanlarıyla birleştirin. Compute ile birim uyumları (kg/da → ton/ha, m³ → mm sulama, TRY → reel TRY) ve mevsimsellik notları kayda geçirilmelidir.

2) Keşifsel Analiz: Verimin, Fiyatın ve İklimin İlk Bakışı

Jamovi’nin Descriptives/Exploration modülleriyle:

• Verim dağılımlarını kutu grafikleri,

• Girdi–verim saçılım grafikleri (N, P, K, su),

• Hal ve üretici fiyatları için çizgisel trend; üretici-pay (çiftçi fiyatı/perakende fiyat) oranları,

• Yağış–sıcaklık–verim eş hareketleri ısı haritaları.
  Bu görseller, üretim fonksiyonu seçimi ve iklim değişkenlerinin gecikme yapısına dair sezgi verir.

3) Üretim Fonksiyonları: Cobb–Douglas ve Translog

Tarla verimi $Y$ ile girdiler $L$ (işgücü), $K$ (sermaye/makine), $N$ (azot), $W$ (su) arasındaki ilişki; basitçe Cobb–Douglas ile:

log⁡Y=α+βLlog⁡L+βKlog⁡K+βNlog⁡N+βWlog⁡W+ϵlogY=α+βL​logL+βK​logK+βN​logN+βW​logW+ϵ

Jamovi’de Linear Regression ile log dönüşümleri Compute’ta yapılır, katsayılar kısmi üretim esnekliklerini verir. Daha esnek yapı için Translog (kare ve etkileşim terimleri) kullanılarak ikame esnekliği test edilir. Bulgular, “azot gübresinde marjinal verim kazancı X kg/da seviyesine kadar yüksek, sonrasında doygunluk var” gibi politika diline çevrilir.

4) İklim–Verim Esnekliği ve GDD/FFD Göstergeleri

Verim, belirli ısı birikimlerinin (Growing Degree Days – GDD) ve aşırı sıcak–soğuk günlerin fonksiyonudur. Jamovi’de Compute ile GDD, sıcak stres günü (>32°C gibi eşik) ve soğuk stres günü (<0°C) değişkenleri üretilir.
Model:

log⁡Y=α+θ1GDD+θ2SıcakStres+θ3Yag˘ıs¸+⋯+ϵlogY=α+θ1​GDD+θ2​SıcakStres+θ3​Yag˘​ıs¸​+⋯+ϵ

Eşik sonrası (ör. GDD>bir değer) parça-wise terimleriyle doğrusal olmayanlık yakalanır. Sonuçlar; uyum (ekim tarihi, çeşit seçimi) önerilerine temel olur.

5) Su Verimliliği ve Sulama Yanıt Eğrileri

Su kıtlığında marjinal su verimi kritik. Jamovi’de sulama (mm) ile verim arasına log/yarı-log modeller kurulur; su verimliliği (kg/ha-mm) hesaplanır. Etkileşim (toprak tekstürü × sulama) ile killi/ kumlu toprakların suyanıt farkı görünür kılınır. Politika: damla sulama desteğinin verim üzerindeki nedensel etkisi, uygun kontrol gruplarıyla DiD mantığında test edilebilir.

6) Gübre Doz Optimizasyonu ve Kârlılık

Azot (N) dozu ile verim arasındaki artan–azalan getiri, kuadratik veya Mitscherlich fonksiyonlarıyla yakalanabilir. Jamovi’de kuadratik:

Y=a+bN+cN2Y=a+bN+cN2

Kâr maksimizasyonu için:

max⁡N π=PYY(N)−PNN−dig˘er maliyetlerNmax​ π=PY​Y(N)−PN​N−dig˘​er maliyetler

İlk türevi sıfırla; N* optimumu Compute ile kapalı formda hesaplanır. Duyarlılık (fiyat ±%x) tabloları “riskten kaçınan çiftçi” için aralık verir.

7) Zararlı–Hastalık Yönetimi ve Eşikler

Entomolojik ve fitopatolojik basınç göstergeleri (tuzağa yakalanan böcek sayısı, hastalık endeksi) ile verim arasındaki ilişki, lojistik veya eşik modelleriyle analiz edilir. Jamovi’de Logistic Regression, “hasat kaybı >%10” olma olasılığını; bağımsızlarda ilaçlama sayısı, biyoteknik uygulama, hava şartları ile tahmin eder. Marjinal etkiler hangi müdahalenin daha etkili olduğunu söyler.

8) Fiyat Oluşumu, Marjlar ve Piyasa Entegrasyonu

Tarladan sofraya uzanan zincirde fiyat geçişkenliği ve marj analizi önemlidir. Jamovi’de üretici–toptan–perakende fiyat serileri arasına gecikmeli modeller kurulur; fiyat kama (perakende/üretici) ve geçişkenlik katsayıları raporlanır. Bölge/ürün için etkileşim eklenerek marj farklılıklarının yapısal mı (lojistik, ölçek) yoksa geçici mi olduğu ayrıştırılır.

9) Arz–Stok–Fiyat Dinamikleri ve Arz Esneklikleri

Stoklanabilir ürünlerde (tahıl, pamuk) stok–fiyat dengesini izlemek gerekir. Jamovi’de fiyat bağımlı değişken; stok/ kullanım oranı, ürün dış talebi, kur ve ikame ürün fiyatı bağımsız alınır. Kısa–uzun dönem esneklikler gecikmeli yapılarla hesaplanır. Senaryolarda “stok politikası”nın fiyat oynaklığını ne kadar azalttığı gösterilir.

10) Kooperatifçilik, Pazarlama ve Ölçek Ekonomileri

Çiftçi kooperatiflerinin pazarlık gücü, girdi alımında ölçek, lojistik ve depolama kapasitesi verimliliği artırır. Jamovi’de kooperatif üyeliği kuklası bağımsız, birim maliyet/kârlılık bağımlı değişken olarak alınır; seçim yanlılığı için öncesi–sonrası veya uygun karşılaştırma gruplarıyla DiD kurgulanır. Sonuçlar, kooperatif politikası tasarımı için etki büyüklüğü ile raporlanır.

11) Kırsal Kredi, Sigorta ve Risk Yönetimi

Tarım sigortası (TARSİM benzeri) ve kredi erişimi üretim kararlarını etkiler. Jamovi’de lojistik (sigorta yaptırma olasılığı) ve OLS (prim/kredi maliyetinin verime etkisi) birlikte kullanılır. Etkileşim (sigorta × kuraklık) ile sigortanın gelir volatilitesini ne kadar azalttığı gösterilir. Kredi için faiz × hasat dönemi etkileşimi, geri ödeme risklerini sayısallaştırır.

12) Tedarik Zinciri Kayıpları ve Soğuk Zincir

Hasat–paketleme–nakliye–perakende hattında fiziksel kayıplar ciddi ekonomik maliyet yaratır. Jamovi’de kayıp oranı bağımlı; soğuk zincir var/yok, mesafe, taşıma süresi, ambalaj standardı bağımsız değişkenler olarak kullanılır. Olay çalışması (soğuk hava deposu açılışı) öncesi–sonrası kıyas, kaybın ne kadar azaldığını somutlar.

13) Maliyet Muhasebesi, BEP ve Ürün Deseni

Ürün bazlı tam maliyetler (girdi, işçilik, kira/sermaye, enerji) Jamovi’de tabloya dökülür. BEP (başabaş):

BEP (kg/da)=Sabit GiderBirim Fiyat−Birim Deg˘is¸ken MaliyetBEP (kg/da)=Birim Fiyat−Birim Deg˘​is¸​ken MaliyetSabit Gider​

What-if tablosu (fiyat ±%, verim ±%) ile ürün deseni (ekim alanı paylaşımı) optimize edilir. Düşük risk–orta kâr, orta risk–yüksek kâr portföyleri karşılaştırılır.

14) Kırsal Emek, Göç ve İşgücü Verimliliği

Sezonluk işçilik arzı ve ücretleri verim ve hasat zamanlamasını etkiler. Jamovi’de ücret bağımlı; bölge, ürün, yoğunluk dönemi ve göç göstergeleri bağımsız değişkenlerdir. Quantile regression (R eklentisi) verimin alt–üst dilimlerinde ücret–verim ilişkisinin farklılaşmasını ortaya koyar.

15) Organik–Konvansiyonel ve Sürdürülebilir Uygulamalar

Organik veya iyi tarım uygulamalarının verim ve birim fiyat üzerindeki etkisi eşleştirme (benzer parseller) veya DiD ile test edilir. Jamovi’de organik kuklası ve premium fiyat etkisi; maliyet artışı ile birlikte değerlendirildiğinde net kârlılıketkisi raporlanır. Biyoçeşitlilik ve toprak organik madde (SOM) yan faydaları, uzun dönem verim stabilitesine katkı sağlayabilir.

16) İklim Değişikliği Senaryoları ve Uyum

Sıcaklık +1,5/2°C, yağış ±%10, CO₂ gübreleme etkisi gibi iklim senaryoları jamovi’de parametre tablolarına aktarılır. Ürün–bölge bazında verim kaybı/ kazanımı, su talebi ve ekim tarihi/çeşit değişimi senaryoları hesaplanır. Spaghetti(çoklu senaryo) grafikleri ve şelale görselleri, karar vericinin belirsizliği okumasını kolaylaştırır.

17) Gıda Güvenliği ve Beslenme: Kalori–Protein Dengesi

Ekonomi–beslenme köprüsü: Ülke üretimi ve ithalatı üzerinden kalori ve protein arzı hesaplanır. Jamovi’de kişi başına düşen arz, yoksulluk ve fiyat endeksi ile ilişkilendirilir. Lojistik (gıda güvencesizliği olasılığı) modelleri, hedefli destek–sosyal yardım programlarına girdi sağlar.

18) Biyoekonomi, Atıkların Değerlenmesi ve Karbon Çiftçiliği

Bitki artıklarından biyogaz, biyokömür (biochar) ve kompost üretimi; karbon tutma ve toprak verimliliği etkisi sağlar. Jamovi’de öncesi–sonrası verim ve SOM; karbon kredisi fiyat senaryolarıyla birlikte net gelir hesaplanır. Etkileşim(biochar × su kısıtı) ile kurak koşullarda etkinin artıp artmadığı test edilir.

19) Dijital Tarım, Hassas Uygulamalar ve Veri Yoğunluk

Sensör, drone, uydu NDVI/EVI göstergeleri jamovi’ye özet istatistikler olarak aktarılır (parsel sezon ortalaması, varyans). Girdi hedefleme (değişken oranlı gübreleme) için etkileşim (NDVI × N) verim artışını sayısallaştırır. Maliyet–faydaanalizi, donanım yatırımı geri ödeme süresini verir.

20) Sınırlılıklar, Sağlamlık ve Varsayım Testleri

Tarım verisi ölçüm hatası, seçilim ve eşanlılık riski taşır. Jamovi’de:

• Robust (HC) standart hatalar,

• VIF ile çoklu bağlantı,

• Placebo dönemleri,

• Alternatif spesifikasyonlar (log/lineer, gecikme uzunluğu, alt örneklem) raporlanır.
  Doğal deneylerde paralel eğilim testleri (DiD) mutlaka sunulmalıdır.

Tarım, yalnız üretim değil; geçim, kültür, doğa ve sağlık demektir. Bu yüzden tarım ekonomisinde iyi analiz, tek bir metriğe (verim, fiyat ya da kârlılık) kilitlenmeyip; çok ölçütlü bir bakış üretir: verimlilik–kârlılık–risk–dayanıklılık–sürdürülebilirlik beşgeni. Jamovi, bu beşgeni sayısallaştırmanın pratik aracıdır. Veriyi tek dosyada toplayıp dönüşümleri (birim, reelleştirme, mevsimsellik) şeffaf biçimde kaydeder; keşifsel görsellerle hikâyeyi kurar; üretim fonksiyonları, iklim–verim esneklikleri, su ve gübre optimizasyonu, fiyat–marj ve stok–arz dinamikleri, kooperatif ve sigorta etkileri, soğuk zincir ve lojistik, maliyet–BEP ve ürün deseni, organik–konvansiyonel karşılaştırmaları gibi modüllerle kanıta dayalı bir karar altyapısı oluşturur.

Bu altyapının pratikte yarattığı dönüşümü üç başlıkta toplayabiliriz:

(1) Verimlilik ve Kaynak Etkinliği: Cobb–Douglas/Translog sonuçları ve su–gübre yanıt eğrileri, girdi dozlarını bilimsel olarak ayarlamayı sağlar. “Bir kg daha azotun verime katkısı nedir?” sorusu, jamovi grafiğinde marjinal verim olarak görünür. Doygunluk sonrası aşırı gübrelemenin hem ekonomik zararı hem de çevresel dışsallığı sayısallaştırılır. Su verimliliğinde toprak–iklim etkileşimini modelleyerek damla ve kısıtlı sulama stratejilerinin nerede daha anlamlı olduğu saptanır. Bu disiplin, kaynak kıtlığı çağında hem çiftçinin gelirini hem de ekosistemi korur.

(2) Gelir İstikrarı ve Risk Yönetimi: Fiyat–marj analitiği, tarladan perakendeye uzanan zincirdeki kayıp noktalarını ve fiyat kamalarını belirginleştirir. Stok–arz–fiyat dinamikleri, buğday gibi stratejik ürünlerde oynaklığı yönetmek için senaryolar sunar. Sigorta ve kredi modelleri, kuraklık–don–hastalık gibi şoklarda gelir volatilitesini hangi araçların ne kadar azalttığını gösterir. Kooperatif etkisi (ölçek, pazarlık gücü) ve soğuk zincirin kayıpları azaltan etkisi, “yatırım mı–teşvik mi–organizasyon mu?” sorusuna etki büyüklüğüyle yanıt verir.

(3) Sürdürülebilirlik ve Uyum: İklim senaryoları, GDD ve stres günleriyle uyum yollarını somutlaştırır: ekim tarihi ve çeşit değişimi, su talebinin yeniden hesaplanması, gölge/ rüzgâr kırıcı, toprak organik madde yönetimi, agroforestry. Organik/iyi tarım uygulamalarının verim–fiyat dengesi ve toprak sağlığı üzerindeki etkileri, uzun dönem verim istikrarına çevrilir. Biyoekonomi modülü, atıkların enerjiye/toprak ıslahına dönüşümünü ve karbon çiftçiliğinin gelir alternatifini net rakamlarla sunar. Böylelikle “gıda güvenliği” yalnız yeterli arz değil, ekosistem hizmetlerini koruyanbir üretim mimarisi haline gelir.

Jamovi’nin en kıymetli katkısı, bu geniş alanı tekrarlanabilir ve denetlenebilir bir çalışma düzenine sokmasıdır. Her Compute dönüşümü, her model ve her görsel; tarih, amaç ve varsayımlarıyla kayıttadır. Yeni sezon verisi geldiğinde aynı rapor bir tıkla güncellenir; bulguların sağlamlık (robust) kontrolleri ve alternatif spesifikasyonları aynı dosyada yer alır. Bu, hem kurum içi öğrenmeyi hızlandırır hem de paydaşlara (kooperatif üyeleri, banka, kamu) güven verir.

Uygulamaya dönük yol haritası:

1. Veri boru hattını kurun (girdi–verim, fiyat–marj, iklim–toprak, lojistik–kayıp, politika–destek).

2. Üretim fonksiyonu + su–gübre yanıt modellerini standart modül yapın; optimum doz tablolarını sezonsal güncelleyin.

3. Fiyat geçişkenliği–marj ve stok–arz modelleri ile oynaklığı izleyip senaryo üretin.

4. Sigorta–kredi–kooperatif etkisini DiD/olay penceresiyle ölçün; hedefli destek önerilerini etki büyüklüğü–güven aralığı ile verin.

5. İklim uyum ve biyoekonomi senaryolarını 2030/2040 ufkunda koşun; su talebi, verim ve gelir istikrarı etkilerini görselleştirin.

Son olarak, tarım ekonomisinin özünde insan vardır: çiftçinin bilgi ve deneyimi, kooperatiflerin dayanışması, tüketicinin bütçesi ve tercihi. Jamovi; rakamları hikâyeye, hikâyeyi karara dönüştürmenizi sağlar. Doğru kurgulanmış bir jamovi akışı, tarlada bir kilogram daha verim, pazarda daha adil bir marj, aile bütçesinde daha öngörülebilir bir gelir ve doğada daha sağlıklı bir toprak anlamına gelir. Tarımın geleceği; ölçen, öğrenen ve iyileştiren bir kültürden geçer. Bu yazıda sunduğumuz çerçeve, o kültürün uygulanabilir bir yol haritasıdır.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.