Michoacán çalışması: Yaban mersini rekabetçiliğinde stratejik yetenekler ve finansman ön planda

Michoacán merkezli bir doktora çalışması, 42 maddelik bir gösterge aracılığıyla yaban mersini üreticilerinin rekabet düzeyini ölçtü; stratejik yetenekler ve finansman en yüksek önem derecelerini aldı.

Araştırmanın kapsamı ve amaç

Mexiko'nun Michoacán eyaletinde yürütülen doktora çalışmasında, yaban mersini üreticilerinin rekabet gücünü nicel olarak değerlendirmek için bir Tarımsal Rekabetçilik Göstergesi (ICA) geliştirildi. Çalışma, literatür taraması ve sektördeki paydaşlardan elde edilen bilgilerle biçimlendirilen bir anket formuna dayandı.

Yöntem: anket ve istatistiksel doğrulama

Araştırmada kullanılan araç 42 maddeden oluşuyordu ve üreticilere uygulandı. Ölçüm güvenilirliği için hesaplanan Cronbach alfa değeri 0,947; örnek uygunluğunu değerlendiren KMO indeksi 0,875 olarak bildirildi. Bartlett testinin sonuçları istatistiksel olarak anlamlı bulundu.

Faktör yapısı ve açıklanan varyans

Keşfedici faktör analizi (EFA) yedi boyutlu bir yapı ortaya koydu ve bu faktörler toplam varyansın %78,69'unu açıkladı. Analizde belirlenen boyutlar şunlardı:

• Stratejik yetenekler
• Pazarlar ve lojistik
• Yönetişim
• Üretim
• Finansman
• Bürokrasi
• Su

Makine öğrenmesiyle önceliklendirme

Ayrıca Random Forest algoritması kullanılarak hangi boyutların rekabetçilik düzeylerini ayırt etmede daha belirleyici olduğu test edildi. Modelin verdiği göreli önem sıralaması şu şekilde kaydedildi:

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

Araştırma, farklı yöntemlerin faktörlerin rolünü ayrıştırmada farklı bakış açıları verdiğine dikkat çekti. Örneğin EFA'da Stratejik yetenekler %32,08 pay alırken Random Forest'te %31,27 olarak yer aldı; Su boyutu ise EFA'da %4,52 iken Random Forest'te %12,61 önem gösterdi. Araştırmacılar EFA'nın faktör yapısını, Random Forest'in ise öngörü gücündeki katkıyı ayrı biçimde değerlendirdiğini ifade ediyor.

Çıkarımlar ve uygulama fırsatları

Çalışma, yaban mersini rekabetçiliğinin yalnızca üretim çıktılarıyla değil, işletme içi yetkinlikler ve çevresel/kurumsal koşullarla da belirlendiğini ortaya koyuyor. Stratejik planlama, finansmana erişim ve üretim kapasitesinin güçlendirilmesi, sektörün rekabet düzeyini yükseltebilecek öncelikler olarak öne çıkıyor. Ayrıca su yönetiminin model bazında farklı ağırlık alması, su kaynaklarına yönelik bölgesel stratejilerin önemini vurguluyor.

Detay notu

Çalışma, istatistiksel analizler ile makine öğrenmesi yöntemlerini kombine ederek hangi alanların hem yapısal hem de öngörüsel açıdan daha belirgin olduğunu göstermeyi amaçladı. Bulgular, politika yapıcılar ve işletme düzeyindeki karar alıcılar için öncelikli alanların belirlenmesinde kullanılabilir.