Sürü yönetim sistemi kullanan süt sığırcılığı işletmelerinin teknik etkinliğinin belirlenmesi
Determination of technical efficiency of dairy farms using herd management systems
Yazar: HİLAL AR
Danışman: PROF. DR. MEHMET ARİF ŞAHİNLİ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Stokastik sınır analizi = Stochastic frontier analysis ; Süt sığırcılığı işletmeleri = Dairy herds farms ; Teknik etkinlik = Technical efficiency ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Sürü yönetim sistemleri adı verilen yazılımlar; süt sığırlarının fizyolojik, davranışsal ve üretim verilerini ölçerek kaydetme imkânı sunarken çeşitli veri akışlarını bir araya getirerek işletmenin durum analizini kolaylaştırmaktadır. Süt sığırcılığı işletmelerinde teknik etkinliğin belirlenmesi, işletmelerin performanslarını değerlendirmek için kullanılan önemli bir göstergedir. Bu çalışmada 2019-2020 üretim döneminde Konya ilinde süt sığırcılığında bilgisayar destekli sürü yönetim sistemleri ile veriyi yöneten işletmelerin teknik etkinliği (TE) stokastik sınır analizi yöntemi (SSA) ve yapay sinir ağları (YSA) ile değerlendirilmiştir.
Çalışmada iki ayrı değişken veri seti kullanılmıştır. Birinci veri setinde sürü yönetim sisteminde kayıtlı veriler kullanılmıştır. İkinci veri setinde ise literatüre dayanarak, değişkenler belirlenmiştir. İki model ortalamalar arasında anlamlılı bir fark olup olmadığına bakmak için t testi yapılmıştır (t=-1,161, p<.255) düzeyinde ortalamalarında anlamlı bir farklılık olmadığı belirlenmiştir. Sonuç olarak, sürü yönetim sistemlerinden elde edilen veriler, işletmenin teknik etkinliğini değerlendirmek için bir araçtır. Sonuçlar hayvancılıkla ilgili eğitim alma ve hastalıktan ari işletme olmanın hem teknik hem ekonomik etkinsizliği azaltan parametreler olduğunu göstermiştir. Üreticinin eğitimine ve hastalıktan ari işletme desteklerine önem verilmesi etkinliği artırmada faydalı olacaktır.
YSA işletme performansını etkileyen çeşitli faktörleri analiz ederek, işletmelerin teknik etkinlik düzeylerini hesaplamaya yardımcı olmasının yanı sıra işletmeye ve işletme sahiplerine ait etkinsizliğe neden olan faktörlerin analize katılamıyor olması bir eksiklik olarak karşımıza çıkmaktadır. YSA ile belirlenen TE (maksimum) %89,30 olur iken, SSA ile hesaplanan TE değeri  %92,04 olarak elde edilmiştir. TE (ortalama %10) etkinlik skoru %91,10 olarak belirlenmiş olup, SSA değeri ile belirlenen değere en yakın ölçümdür. YSA'lar işletmelerin teknik etkinlik düzeylerini hesaplamak için kullanılabilecek bir araçtır ve işletme performansının değerlendirilmesinde önemli bir rol oynayabilecektir.

Abstract:
The software, known as herd management systems, provides the opportunity to record and measure the physiological, behavioral, and production data of dairy cattle while consolidating various data streams to facilitate operational analysis. Determining technical efficiency is a significant indicator used for evaluating the performance of dairy farms. In this study, the technical efficiency of dairy farms managing data using computer-assisted herd management systems in the dairy sector in Konya province during the 2019-2020 production period was evaluated through stochastic frontier analysis and artificial neural networks.

Two separate sets of variable data were utilized in the study. The first dataset included recorded data from the herd management system. In the second dataset, variables were identified based on the literature. A t-test was conducted to examine whether there is a significant difference between the means of two models (t = -1.161, p < .255), and it was determined that there is no significant difference. Consequently, data obtained from herd management systems serve as a crucial tool for assessing the technical efficiency of dairy farms. The results indicated that factors such as receiving livestock-related education and operating disease-free farms reduce both technical and economic inefficiencies. Giving importance to the education of the producer and the support for disease-free farm operations will be beneficial in enhancing efficiency.

Artificial neural networks (ANNs) analyze various factors influencing business performance and aid in calculating the technical efficiency levels of enterprises. However, a limitation arises from the inability to include factors causing inefficiencies related to the enterprise and its owners in the analysis. While TE calculated using the maximum formula with ANN was 89.30%, the TE value obtained through Stochastic Frontier Analysis (SSA) was 92.04%. While the TE determined by ANN (maximum) is 89.30%, the TE value calculated through Stochastic Frontier Analysis (SSA) is obtained as 92.04%. The TE (average of 10%) efficiency score is determined as 91.10%, closely approximating the value determined by SSA. ANNs can serve as a tool for calculating farms' technical efficiency levels and could play a crucial role in evaluating business performance.