Michoacán çalışması: Yaban mersini rekabeti yalnızca verimle ölçülemiyor

Michoacán'da yürütülen doktora çalışması, üreticilerin rekabet gücünü değerlendirirken yalnızca sonuçlara bakmayan bir gösterge (ICA) öneriyor. Model istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi kullanarak üretici yetkinlikleri ile çevresel koşulları bir arada inceliyor.

Michoacán'da geliştirilen tarımsal rekabet göstergesi yaban mersini üreticilerini çok boyutlu değerlendiriyor

Yazar: Jonathan Betzaín Trujillo Magaña • Tarih: 03/09/2026

Çalışmanın amacı ve yaklaşımı

Doktora düzeyindeki araştırma, benzer çıktılara sahip üreticiler arasında yetenek ve çevresel farkları ortaya koymak üzere bir Tarımsal Rekabet Göstergesi (ICA) tasarladı. Amaç, yalnızca üretim veya ihracat verilerine bakmak yerine, rekabeti oluşturan içsel kapasite ve dışsal koşulları birlikte değerlendirmekti.

Veri seti ve istatistiksel hazırlık

Çalışmada literatür taraması ve sektördeki aktörlerle yapılan görüşmeler sonucu 42 maddeden oluşan nicel bir anket hazırlandı ve üreticilere uygulandı. Ölçeğin iç tutarlılığı Cronbach alfa ile 0,947, örneklem uygunluğu KMO ile 0,875 olarak raporlandı; Bartlett testi anlamlı bulundu. Bu temel üzerinden keşifsel faktör analizi (EFA) yürütüldü.

Faktör yapısı ve açıklanan varyans

Faktör analizinde yedi boyut tanımlandı ve model toplam varyansın yaklaşık %78,69'unu açıkladı. Elde edilen boyutlar şu şekilde sınıflandırıldı:

• Stratejik Yetenekler
• Pazarlar ve Lojistik
• Yönetim (Governance)
• Üretim
• Finansman
• Bürokrasi
• Su

Makine öğrenmesiyle önceliklendirme

Modelin ikinci aşamasında Random Forest algoritması kullanılarak hangi boyutların rekabet düzeylerini ayırt etmede daha belirleyici olduğu incelendi. Özniteliklerin göreli önemleri şu şekilde raporlandı:

• Stratejik Yetenekler: %31,27
• Finansman: %21,06
• Üretim: %17,90
• Su: %12,61
• Pazarlar ve Lojistik: %8,98
• Yönetim: %5,98
• Bürokrasi: %2,20

Farklı yöntemlerin getirdiği bakış açıları karşılaştırıldığında bazı benzerlikler (ör. Stratejik Yetenekler) görülürken, su faktörünün EFA içindeki göreli ağırlığı ile Random Forest içindeki ayırt ediciliği arasındaki fark en belirgin olanıydı.

ICA puanları ve üreticiler arası çeşitlilik

Çalışmada her üretici için ICA puanı 0–100 aralığına dönüştürüldü. Analize dahil edilen üreticilerde ortalama ICA 58,24; medyan 62,04 olarak bulundu. Bireysel puanlar 6,78 ile 86,93 arasında değişti ve standart sapma 19,70 idi. Bu dağılım, aynı bölge içinde bile farklı rekabet profillerinin bulunduğuna işaret ediyor.

Uygulama ve politika çıkarımları

Çalışma, bir üreticinin toplam puanını bilmenin ötesinde hangi boyutlarda güçlü veya zayıf olduğunu göstermenin önemini vurguluyor. Bazı eksiklikler (ör. teknoloji, pazarlama kanalları) doğrudan işletme içinde ele alınabilirken; finansman, altyapı, su erişimi veya düzenleyici yükler daha çok kurumların müdahalesini gerektirebilir.

Ayrıca araştırma yazarına göre metodolojinin başka ülke ve üretim sistemlerinde genişletilip doğrulanması halinde uluslararası karşılaştırmalara olanak tanıyabilir; böylece sektörde yalnızca hacim ve ihracat bazlı değerlendirmelerin ötesinde yetenek ve kırılganlık profilleri görünür hale gelir.

Özet: Michoacán örneğinde geliştirilen ICA, yaban mersini üreticilerinin rekabet gücünü çok boyutlu olarak ölçmeyi amaçlıyor; istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi kombinasyonu hangi alanların öncelikli müdahaleler gerektirdiğini ortaya koyuyor.

Orijinal yayına ulaşmak için tıklayın.