RESUMO: Esta pesquisa tem como objetivo analisar a situação de eficiência das fazendas de milho operando na província de Adana, na Turquia. Neste contexto, os dados necessários de gestão da fazenda foram coletados de 111 produtores de milho usando o método de pesquisa frente a frente durante a temporada de cultivo de 2019-2020. Para determinar os níveis de eficiência técnica (TE) das fazendas de milho, foi aplicada a Análise Envoltória de Dados (DEA). Além disso, os fatores que causam a ineficiência nas fazendas de milho foram detectados por meio do modelo de regressão Tobit. De acordo com os resultados da pesquisa, os níveis médios de TE das fazendas de milho na área de pesquisa sob as condições de retorno variável à escala são encontrados em 0,887 (111 fazendas). Esses resultados sugerem que, se as fazendas reduzirem o uso de insumos em 11,3% em média, podem atingir o mesmo nível de produção e alcançar eficiência técnica plena. A fonte mais ineficaz em termos de desempenho das fazendas são os gastos com máquinas, com 68,2% do uso excedente continuado com o uso de mão de obra. Nesse sentido, a mecanização, a modernização, a educação e o treinamento da força de trabalho e o uso de fertilizantes e pesticidas mais sensíveis podem ser sugeridos para aumentar a eficiência das fazendas de milho. Os resultados do modelo de regressão Tobit indicam que fatores como experiência, escolaridade, número de tratores e tamanho da área irrigada influenciaram positivamente no TE, enquanto o tamanho da família na cultura do milho tem efeito negativo.

ABSTRACT: This research analyzed the efficiency situation of corn farms operating in the Adana province of Turkey. In this context, required farm management data were collected from 111 corn farmers by using face to face survey method during the 2019-2020 cultivation season. To determine the technical efficiency (TE) levels of corn farms, Data Envelopment Analysis (DEA) was applied. Furthermore, factors that cause the inefficiency in corn farms were detected by using the Tobit regression model. According to research results, the average TE levels of corn farms in the research area under the variable return to scale conditions are reported as 0.887 (111 farms). These results suggested that if farms reduced their input use by 11.3% on average, they can achieve the same output level and be able to reach full technical efficiency. The most ineffective source in terms of farms performance is machine expenditures with 68.2% of excessive use followed by labor use. In this regard, mechanization modernization, education and training of the labor force and more sensitive fertilizers and pesticide use can increase the efficiency of corn farms. Results of the Tobit regression model indicated that factors such as experience, education, number of tractors and size of the irrigated area positively influenced the TE, whereas family size in corn farming has a negative effect.

RESUMO: Este estudo centrou-se no fator que afeta a saída da agricultura de jovens agricultores, uma vez que é uma questão importante em muitas províncias da Turquia. Dados obtidos através do método de entrevista presencial com 85 jovens agricultores selecionados (com idade entre 15 e 40 anos) envolvidos na atividade agrícola na província de Niğde em 2017. Modelo de regressão logística baseado na variável dependente decisão de sair da agricultura foi usado para determinar fatores relevantes. De acordo com os resultados, o número de crianças, a presença de casa no centro da cidade e o nível de renda mensal tem efeitos para sair da agricultura de jovens agricultores na província de Niğde. Os jovens agricultores têm prioridades para alcançar melhores condições de vida para seus filhos, como melhor educação e serviços de saúde. O apoio ao investimento rural deve ser aumentado e os treinamentos de empreendedorismo e inovação devem ser expandidos, incentivando a capacitação em agricultura. Com isso, seria benéfico desenvolver diferentes aplicações, como módulos de ensino à distância e agricultura digital.

ABSTRACT: This study has focused on the factor affecting the exit from farming of young farmers, since it is an important issue in many provinces of Turkey. Data obtained through face-to-face interview method with 85 selected young farmers (aged 15-40 years) engaged in agricultural activity in the Niğde province in 2017. Logistic regression model based upon the dependent variable decision to exit from farming was used to determine relevant factors. According to results, number of children, the presence of house in the city center and the monthly income level has effects to exit from farming. Young farmers have priorities to reach a better life conditions for their children such as better education and health care services. Rural investment support should be increased; entrepreneurship and innovation trainings should be expanded by encouraging training on agriculture. It would be beneficial to develop different applications such as distance learning modules and digital agriculture.