Bitkiçilik biotexnologiyası (crop biotechnology), bu tədqiqatda kiçikmiqyaslı qarğıdalı istehsalçılarının Bt və RR kimi genetik cəhətdən dəyişdirilmiş sortlarla yanaşı, quraqlığa və ya xəstəliklərə davamlılıq məqsədilə istifadə olunan təkmilləşdirilmiş qarğıdalı sortlarını mənimsəməsi kontekstində nəzərdən keçirilən kənd təsərrüfatı texnologiyası sahəsidir. Tədqiqat Cənubi Afrikanın Eastern Cape bölgəsində 350 kiçikmiqyaslı qarğıdalı istehsalçısı ilə aparılmış strukturlaşdırılmış müsahibələrə əsaslanır və fermerlərin qarğıdalı sortu seçimini, biotexnologiya haqqında məlumatlılıq səviyyəsini, maliyyə və informasiya maneələrini, kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidmətlərinin rolunu və mənimsəmə ilə əlaqəli sosial-iqtisadi dəyişənləri təsviri statistika və multinomial logit reqressiya modelindən istifadə etməklə qiymətləndirir.

İştirakçıların %76,6-sı bitkiçilik biotexnologiyası ilə tanış olduğunu bildirmiş, mənbə həmçinin %96,9-unun iqlim dəyişikliyi və dəyişkənliyinə qarşı müəyyən bir uyğunlaşma tədbiri tətbiq etdiyini qeyd etmişdir. Cari və ya son əkin mövsümü üçün ən yüksək göstərici Bt qarğıdalıda %41,43, quraqlığa davamlı TeGo qarğıdalısında isə %29,57 kimi bildirilmişdir. Biotexnologiyanın mənimsənilməsinin qarşısındakı ən nəzərəçarpan problem %92 ilə qeyri-kafi maliyyə dəstəyi kimi təqdim edilmiş; məlumat çatışmazlığı, kreditə çıxış və iqlim məlumatına çıxış da mühüm maneələr sırasında olmuşdur.

Multinomial model qarğıdalı sortlarının mənimsənilməsi ilə bağlı qərarların yaş, təhsil, məşğulluq, gəlir mənbələri və fermerlik təcrübəsi kimi sosial-iqtisadi xüsusiyyətlərlə əlaqəli olduğunu göstərir. Bununla belə, tədqiqat kəsişmə xarakterlidir, ayrı-ayrı fermerlərin seçilməsində snowball sampling istifadə olunmuşdur və mənbədə bəzi faiz, kateqoriya, coğrafiya və tənlik uyğunsuzluqları mövcuddur. Tədqiqat biotexnoloji sortların təsərrüfat səviyyəsində məhsuldarlığını, quraqlıq itkisini və ya istixana qazı emissiyalarını birbaşa ölçməmişdir; buna görə nəticələr texnologiyanın mənimsənilməsi və fermer seçimləri ilə bağlıdır və biotexnologiyanın iqlim dəyişikliyini fiziki baxımdan nə dərəcədə azaltdığını sübut etmir.

Bitkiçilik Biotexnologiyası Bu Tədqiqatda Nə Deməkdir?

Bitkiçilik biotexnologiyası bu tədqiqatda kiçikmiqyaslı qarğıdalı fermerlərinin zərərvericilərə, alaq otlarının idarə edilməsinə, quraqlığa və ya xəstəliklərə dair fərqli xüsusiyyətlərə malik qarğıdalı sortlarını seçməsi və xüsusilə genetik cəhətdən dəyişdirilmiş sortları kənd təsərrüfatı istehsalına daxil etməsi üzərindən araşdırılır; mənbə Bt və RR qarğıdalısını açıq şəkildə GM sortlarla əlaqələndirərkən TeGo, CAP/Cap009 və non-GM landrace sortlarını eyni sort-seçimi çərçivəsində müqayisə edir.

Tədqiqatın əsas problemi

Eastern Cape-dəki kiçikmiqyaslı istehsalçılar temperatur, yağıntı dəyişkənliyi, quraqlıq və digər kənd təsərrüfatı stresləri ilə üzləşirlər. Tədqiqat iqlimə daha davamlı və ya müəyyən istehsal problemlərinə qarşı təkmilləşdirilmiş qarğıdalı sortlarının bu şəraitdə uyğunlaşma vasitəsi kimi istifadə oluna biləcəyi fərziyyəsindən çıxış edir.

Lakin toxum texnologiyasının mövcudluğu təkbaşına onun mənimsənilməsinə zəmanət vermir. Fermer yeni sortu tanımalı, toxumun xərcini ödəyə bilməli, kreditə və ya digər maliyyə mənbələrinə çıxış əldə etməli, etibarlı iqlim məlumatı ala bilməli və kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidmətlərindən texniki dəstək görə bilməlidir.

Mənimsəmə qərarına təsir edən üç sahə

Mənbə texnologiyanın mənimsənilməsini sistem düşüncəsi çərçivəsində üç əsas ölçüdə nəzərdən keçirir. Birinci ölçü fermerin yaşı, təhsili, risk qavrayışı və texnoloji bilik səviyyəsi kimi fərdi xüsusiyyətlərdir. İkinci ölçü gəlir, kredit, kapital və sosial şəbəkələr kimi sosial-iqtisadi şərtlərdir. Üçüncü ölçü isə iqlim dəyişkənliyi, torpaq şəraiti, zərərverici təzyiqi, siyasət və tənzimləyici mühit kimi istehsal mühitinə aid amillərdir.

Bu yanaşmanın əsas mesajı odur ki, qarğıdalı sortunun seçimi yalnız toxumun bioloji xüsusiyyətindən asılı deyil. Eyni texnologiya xərc, məlumat, torpaq sahəsinin ölçüsü və ya maliyyələşmə səbəbindən müxtəlif fermerlər üçün müxtəlif dərəcədə əlçatan ola bilər.

Mənbədə araşdırılan qarğıdalı sortları

Mənbənin Cədvəl 1-də “CAP 9001” yazılışı istifadə olunduğu halda, şəkillərdə “Cap009” forması görünür. Bu adlandırma fərqi mənbədaxili uyğunsuzluq kimi qorunmuşdur.

İqlimə uyğunlaşma ilə iqlim dəyişikliyinin azaldılması arasındakı fərq

Məqalənin orijinal başlığında “mitigate climate change” ifadəsi yer alsa da, tədqiqatın ilkin məlumat toplama və analiz strukturu istixana qazlarının azaldılmasını və ya iqlim sisteminin fiziki şəkildə dəyişdirilməsini ölçmür. Tədqiqat əsasən fermerlərin iqlim dəyişkənliyi, quraqlıq, zərərverici və istehsal riski qarşısında daha davamlı sortlardan istifadəyə yönəlməsini araşdırır.

Buna görə tədqiqatın elmi məzmunu praktik olaraq əsasən iqlim dəyişikliyinə uyğunlaşma və kənd təsərrüfatı dayanıqlılığı kontekstindədir. Mənbə başlığını dəyişdirmədən nəticələrin düzgün şərh olunması üçün bu fərq vacibdir.

Kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidməti niyə vacibdir?

Kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidmətləri tədqiqatla fermer arasında informasiya körpüsü kimi qiymətləndirilmişdir. İştirakçıların %58,9-u yayım xidmətlərində iştirak etdiyini bildirmişdir. Mənbə texniki dəstək çərçivəsində torpaq analizi üçün %39,4, təlim üçün %50,9, məhsul sığortası məsləhəti üçün %29,1 və iqlim məlumatının ötürülməsi üçün %50,9 göstəricilərini bildirir.

Bununla belə, yayım sistemində işçi heyətinin azlığı, ixtisaslaşmış dəstəyin qeyri-kafiliyi və qeyri-müntəzəm əlaqə problemlərinin olduğu qeyd edilir. Mənbə qeyri-müntəzəm əlaqə göstəricisini %59 kimi verir.

Biotexnologiyanın Mənimsənilməsinin Əsas Maneələri Nələrdir?

Tədqiqatda biotexnologiyanın və yeni qarğıdalı sortlarının mənimsənilməsini məhdudlaşdıran əsas problemlər maliyyə dəstəyinin qeyri-kafi olması, yeni sortlar haqqında məlumat çatışmazlığı, kreditə məhdud çıxış, iqlim məlumatına çıxışın olmaması və kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidmətlərindəki boşluqlardır; ən yüksək göstərici %92 ilə qeyri-kafi maliyyə dəstəyi üçün bildirilmişdir.

GM toxumlarının dəyəri və ödəmə qabiliyyəti

İştirakçıların %59,14-ü GM toxumlarına görə ödəniş etməkdə problem yaşamadığını, %19,14-ü toxumların onlar üçün münasib qiymətə olmadığını və %2-si ödəmə istəyi məsələsində qərarsız olduğunu bildirmişdir.

Bu üç göstərici ümumi nümunəni tamamlamadığından qalan iştirakçıların hansı kateqoriyaya aid olduğu mənbədə açıqlanmır. Buna görə Verianla yeni faiz hesablamamışdır.

Daha əvvəl və ya cari mövsümdə GM qarğıdalı toxumu aldığı göstərilən iştirakçılar üçün mənbə %40 kredit, %60 şəxsi yığım, %17,71 dövlət dəstəyi və %12,51 digər maliyyələşdirmə üsullarını bildirir. Cəmin %100-ü aşması bir neçə maliyyələşdirmə mənbəyindən istifadə edilmiş ola biləcəyini düşündürsə də, mənbə sual quruluşunun çoxsaylı cavablara icazə verib-vermədiyini açıq şəkildə göstərmir.

Mövcud qarğıdalı sortları

Bt qarğıdalı ən yüksək göstəricini göstərir. Lakin Şəkil 1 dairəvi diaqram olduğu halda, beş göstəricinin cəmi %100-ü aşır. Mənbə bunun yuvarlaqlaşdırma, çoxsaylı cavab və ya başqa məlumat emalı nəticəsi olub-olmadığını açıqlamadığı üçün bu dəyərlər “bazar payı” və ya bir-birini istisna edən tam bölgü kimi şərh edilməməlidir.

Keçmiş əkin mövsümlərində istifadə edilən sortlar

Bu göstəricilər də ümumilikdə %100-ü aşır. “Keçmiş əkin mövsümləri” ifadəsi eyni fermerin müxtəlif dövrlərdə bir neçə sortdan istifadə etməsinə imkan verdiyi üçün bu vəziyyət nəzəri olaraq çoxsaylı istifadə tarixçəsi ilə uyğun ola bilər. Lakin mənbə açıq çoxsaylı-cavab izahı təqdim etmədiyi üçün göstəricilərin bir-birini istisna edən kateqoriyalar olduğu fərz edilməmişdir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı

Tədqiqat kəmiyyət xarakterli sahə sorğusudur. Məlumatlar strukturlaşdırılmış müsahibə/sual forması vasitəsilə toplanmış, Microsoft Excel-ə kodlaşdırılmış və təsviri statistika ilə multinomial logit reqressiya modelindən istifadə edilərək təhlil edilmişdir.

Nümunə ölçüsü

Mənbə nümunə ölçüsünü aşağıdakı formula ilə hesablayır:

\[ n=\frac{N}{1+N(e^2)} \]

Formula müəyyən bir baş məcmu ölçüsü və xəta həddi üçün hədəf nümunə ölçüsünü hesablamaq məqsədilə istifadə edilmişdir.

\(n\) hədəf nümunə ölçüsünü; \(N\) mənbədə 596.573 kimi verilən Eastern Cape kiçikmiqyaslı qarğıdalı istehsalçıları baş məcmusunu; \(e\) isə 0,05 kimi götürülən xəta həddini ifadə edir. Bu dəyərlərlə mənbə tələb olunan nümunə ölçüsünü təxminən 400 kimi müəyyən edir.

Büdcə məhdudiyyəti səbəbindən faktiki müsahibə sayı 350-də qalmışdır. Buna görə 400 nəfərlik dizayn üçün verilən dəqiqlik hədəfinin 350 nəfərlik yekun nümunədə eyni şəkildə əldə edildiyi fərz edilməməlidir.

Nümunə seçmə zənciri

Mənbə tədqiqatı “multi-stage sampling” adlandırır. Alfred Nzo və Amathole districtləri xüsusi olaraq hədəflənmiş, daha sonra local municipality səviyyəsində təsadüfi seçim aparılmış və fərdi qarğıdalı istehsalçılarına çatmaq üçün snowball sampling istifadə edilmişdir.

Snowball sampling mövcud iştirakçılar və ya əlaqələr vasitəsilə yeni iştirakçılara çatmağa imkan verən yönləndirməli nümunə seçmə yanaşmasıdır. Bu son mərhələ tam ehtimallı təsadüfi seçim olmadığından, nümunə ölçüsü formulundakı klassik ehtimallı nümunə seçmə fərziyyələrinin hamısının yekun nümunə üçün ödənildiyini söyləmək olmaz.

Mənbədə coğrafi nümunə seçmə uyğunsuzluğu

Abstract 350 fermerin üç district municipality-dən gəldiyini bildirir. Metod yalnız Alfred Nzo və Amathole olmaqla iki district adı verir və bu districtlərdən iki local municipality seçildiyini qeyd edir. Eyni abzas daha sonra iştirakçıların üç seçilmiş district municipality arasında bərabər paylandığını yazır. Üçüncü districtin adı verilmədiyindən Verianla çatışmayan məlumatı kənardan tamamlamamışdır.

Multinomial Logit Modeli Bu Tədqiqatda Nəyi Təhlil Edir?

Multinomial logit modeli fermerin bir neçə nominal qarğıdalı sortu və ya mənimsəmə kateqoriyasından hansında yer alma ehtimalının yaş, təhsil, torpaq sahəsinin ölçüsü, gəlir, məşğulluq və fermerlik təcrübəsi kimi izahlı dəyişənlərlə necə əlaqəli olduğunu qiymətləndirmək üçün istifadə edilmişdir; model əmsalları müşahidə olunan əlaqələri göstərir və təkbaşına səbəbiyyət sübut etmir.

Asılı və müstəqil dəyişənlər

Mənbənin Cədvəl 1-i asılı dəyişəni mənimsənilmiş qarğıdalı sortu kimi müəyyən edir və Bt, RR, Drought-TEGO, CAP 9001 və non-GM/landrace sortlarını sadalayır.

Müstəqil dəyişənlər fermerin yaşı, təhsil səviyyəsi, ailə vəziyyəti, ev təsərrüfatının ölçüsü, torpaq sahəsinin ölçüsü, cinsi, fermerlik məqsədi, kapital mənbəyi, fermerlik ili, aylıq ev təsərrüfatı gəliri, fermerlik üsulu, məşğulluq statusu və digər gəlir mənbələrini əhatə edir.

MNL tənliyi ilə bağlı mənbə problemi

Mənbə şərti seçim ehtimalını konseptual olaraq \(P(Y=j\mid x)\) formasında müzakirə edir; burada \(Y\) mənimsəmə kateqoriyasını, \(j\) alternativ kateqoriyanı və \(x\) izahlı dəyişənlər dəstini ifadə edir.

Lakin mənbə PDF-də daha sonra çap edilən tam multinomial logit tənliyi; şərti ehtimal göstərimi, iki dəfə görünən exp ifadəsi, cəm həddi və xəta həddinin yerləşdirilməsi baxımından riyazi olaraq qeyri-müəyyəndir. Verianla mənbənin hansı yığım səhvini nəzərdə tutduğunu fərz edərək standart MNL tənliyini mənbədə varmış kimi onun yerinə qoymamışdır.

Mənbənin açıq şəkildə bildirdiyi şərh prinsipi qoruna bilər: reqressiya parametrlərinin işarəsi müvafiq izahlı dəyişənlə kateqoriya seçimi arasındakı əlaqənin istiqaməti haqqında məlumat verir; lakin əmsallar birbaşa sadə ehtimal dəyişikliyi kimi oxunmamalıdır.

Model uyğunluğu

Mənbə bu dəyərləri yekun modelin yalnız sabit həddli modeldən daha yaxşı olduğunu və modelin əhəmiyyətli, lakin məhdud izahedici gücə malik olduğunu göstərəcək şəkildə şərh edir. Pseudo-\(R^2\) dəyərləri xətti reqressiyadakı klassik \(R^2\) ilə eyni şəkildə oxunmamalıdır.

Ümumilikdə əhəmiyyətli hesab edilən dəyişənlər

Təhsil səviyyəsi

Təhsil likelihood-ratio təhlilində ən yüksək Chi-Square dəyərlərindən biri ilə seçilmişdir. Mənbə “category 2” üçün təhsil əmsalını \(B=1,610\), \(p<0,001\) və \(Exp(B)=5,001\) kimi bildirir və daha yüksək təhsili daha yüksək mənimsəmə ehtimalı ilə əlaqələndirir.

Lakin mənbə “category 2” etiketini bu bölmədə konkret qarğıdalı sortu ilə açıq şəkildə uyğunlaşdırmadığından Verianla bu 5,001 dəyərini hər hansı sort adına aid etmir.

Yaş

Mənbə yaş əmsallarının mənimsəmə kateqoriyalarında ümumilikdə mənfi olduğunu bildirir. Category 2 üçün \(B=-0,066\) və \(p=0,003\) verilmiş; müəlliflər bu nəticəni daha gənc istehsalçıların yeni qarğıdalı sortlarına daha açıq olması ilə əlaqələndirmişlər.

Məşğulluq statusu

Category 0 üçün məşğulluq əmsalı \(B=0,676\), \(p=0,034\) kimi verilmişdir. Mənbə bunu daimi məşğulluqdan gələn iqtisadi təhlükəsizliyin yeni toxumlara investisiya qoymağı asanlaşdıra bilməsi ilə şərh edir.

Təsərrüfat sahəsinin ölçüsü

Category 3 üçün təsərrüfat sahəsinin ölçüsü \(B=0,385\), \(p=0,011\) ilə müsbət kimi bildirilmişdir. Mənbə daha böyük təsərrüfatların yeni toxum texnologiyalarının ilkin xərclərini ödəməkdə daha üstün mövqedə ola biləcəyini irəli sürür.

Gəlir

Likelihood-ratio testlərində aylıq gəlir \(p=0,013\), digər gəlir mənbəyi isə \(p=0,033\) ilə əhəmiyyətlidir. Bununla belə, category 3 üçün aylıq gəlir əmsalı \(-0,594\), \(p=0,020\) kimi bildirilmişdir. Bu nəticə abstract-dəki “income has a positive influence” ümumiləşdirməsinin bütün kateqoriyalar üçün eyni istiqamətli olmadığını göstərir.

Fermerlik təcrübəsi

Fermerlik təcrübəsi ümumi likelihood-ratio testində \(p=0,020\) ilə əhəmiyyətlidir. Category 1 üçün \(B=-0,068\), \(p=0,008\) bildirilmişdir. Müəlliflər bunu daha az təcrübəli istehsalçıların yeni tətbiqlərə daha çevik yanaşa bilməsi ilə şərh edirlər.

Fermerlik üsulu

Category 3 üçün fermerlik üsulu əmsalı \(B=-1,152\), \(p=0,077\) kimi verilmişdir. Bu dəyər %5 səviyyəsində statistik baxımdan əhəmiyyətli deyil; mənbə də təsirin bütün kateqoriyalarda əhəmiyyətli olmadığını qəbul edir.

Kateqoriya strukturundakı uyğunsuzluq

Metod mətni bir yerdə uyğunlaşma strategiyalarının üç kateqoriyaya bölünəcəyini bildirərkən, Cədvəl 1 beş qarğıdalı sortu müəyyən edir və nəticələr bölməsi category 0-3 kimi dörd əmsal kateqoriyasından bəhs edir. Bu struktur beş kateqoriyalı modeldə bir istinad kateqoriyasının kənarda saxlanması ilə uyğun ola bilər; lakin mənbə hansı nömrənin hansı qarğıdalı sortuna uyğun gəldiyini açıq şəkildə vermədiyindən bu uyğunlaşdırma Verianla tərəfindən aparılmamışdır.

Bu Tədqiqat Biotexnologiyanın İqlim Dəyişikliyini Azaltdığını Sübut Edirmi?

Xeyr. Tədqiqat fermerlərin qarğıdalı sortu və biotexnologiyanı mənimsəmə davranışlarını, qavradıqları maneələri və sosial-iqtisadi əlaqələri ölçür; istixana qazı emissiyası, tarla səviyyəsində quraqlıq itkisi, məhsuldarlıq artımı və ya biotexnologiyanın iqlim dəyişikliyinin fiziki miqyasını azaltdığına dair eksperimental təsir ölçümü aparmır.

Buna görə nəticələrin ən etibarlı şərhi müəyyən təkmilləşdirilmiş və ya GM qarğıdalı sortlarının Eastern Cape-dəki istehsalçılar tərəfindən iqlim və istehsal risklərinə qarşı potensial uyğunlaşma vasitəsi kimi mənimsənildiyi və bu mənimsəmənin maliyyə, informasiya və sosial-iqtisadi şərtlərlə əlaqəli olduğudur.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

Mənbə araşdırılan 350 istehsalçı arasında Bt və quraqlığa davamlı qarğıdalı sortlarının geniş şəkildə bildirildiyini, biotexnologiya üzrə məlumatlılığın %76,6 olduğunu və maliyyə dəstəyinin çatışmazlığı ilə məlumat çıxışının mühüm mənimsəmə problemləri yaratdığını dəstəkləyir.

Model nəticələri yaş, təhsil, məşğulluq, gəlir strukturu və fermerlik təcrübəsi kimi xüsusiyyətlərlə qarğıdalı sortu seçimi arasında statistik əlaqələrin olduğunu dəstəkləyir.

Mənbə həmçinin kənd təsərrüfatı məsləhət-yayımı, təlim, iqlim məlumatı və maliyyəyə çıxışın mənimsəmə mühitinin mühüm hissələri olduğunu göstərir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

Tədqiqat konkret bir qarğıdalı sortunun məhsuldarlığı nə qədər artırdığını ölçmür. Bt və ya TeGo qarğıdalısının bu nümunədə müəyyən miqdarda məhsul itkisinin qarşısını aldığını göstərmir. GM sortların fermer gəlirini müəyyən faiz artırdığını sübut etmir.

Tədqiqat istixana qazı emissiyalarını ölçmədiyi üçün biotexnologiyanın iqlim dəyişikliyini müəyyən miqdarda “azaltdığı” nəticəsinə gəlmək olmaz.

Snowball sampling istifadə olunan 350 nəfərlik nümunənin nəticələri bütün Eastern Cape qarğıdalı istehsalçılarına və ya digər ölkələrə avtomatik şəkildə ümumiləşdirilə bilməz.

Mənbənin tövsiyələri

Müəlliflər kreditə çıxışın yaxşılaşdırılmasını, fermerlər üçün hədəflənmiş təlim proqramlarının artırılmasını və məlumat yayma sistemlərinin gücləndirilməsini tövsiyə edirlər.

Kənd təsərrüfatı məsləhət-yayım xidmətlərinin GM və digər iqlimə davamlı sortların xüsusiyyətlərini daha yaxşı izah etməsi, texniki dəstək göstərməsi və iqlim məlumatının fermerlərə müntəzəm şəkildə çatdırılması tövsiyə olunur.

Mənbə həmçinin maliyyə dəstəyinin və dövlət təşviqlərinin daha ardıcıl hala gətirilməsinin iqtisadi baxımdan daha həssas kiçik fermerlərin texnologiyaya çıxışını asanlaşdıra biləcəyini müdafiə edir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Factors Influencing Farmers' Adoption of Crop Biotechnology to Mitigate Climate Change: Case of Eastern Cape, South Africa

Müəlliflər: N. Wawa; E.M. Zwane; V.M. Mmbengwa.

Corresponding author: N. Wawa.

Qurum: University of Limpopo; Centre for Rural Community Empowerment (CRCE), Department of Agricultural Economics and Animal Production, Faculty of Science and Agriculture.

N. Wawa: PhD candidate; ORCID 0000-0001-5496-6976.

E.M. Zwane: Professor, Agricultural Extension; ORCID 0000-0002-5933-2910.

V.M. Mmbengwa: Professor in Agricultural Economics; ORCID 0000-0003-3491-0785.

Jurnal: South African Journal of Agricultural Extension (SAJAE).

Nəşriyyatçı: South African Society for Agricultural Extension (SASAE).

Cild / nömrə / səhifə: 54(1), 224-247.

Nəşr tarixi: 23 Fevral 2026.

DOI: 10.17159/2413-3221/2026/v54n1a21241.

Mənbə növü: Rəyçilər tərəfindən qiymətləndirilmiş elmi tədqiqat məqaləsi.

Rəy prosesi: Jurnalın siyasəti üç müstəqil rəyçi ilə ikiqat-kor rəy prosesinin tətbiq edildiyini bildirir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Tədqiqat dizaynı: Kəmiyyət, kəsişmə xarakterli fermer sorğusu.

Mənbədə verilən hədəf baş məcmu: 596.573 kiçikmiqyaslı qarğıdalı istehsalçısı.

Planlaşdırılan nümunə: 400.

Reallaşan nümunə: 350.

Nümunə seçmə: Mənbə tərəfindən multi-stage sampling kimi müəyyən edilən proses; district seçimi, local municipality seçimi və fərdi istehsalçılar üçün snowball sampling.

Məlumat toplama: Strukturlaşdırılmış müsahibə/sual forması.

Məlumat qeydi: Microsoft Excel.

Təhlil: Təsviri statistika və multinomial logit reqressiyası.

Könüllülük və məxfilik: Mənbə iştirakçıların tədqiqatın məqsədləri və məxfilik barədə məlumatlandırıldığını və könüllü iştirakın təmin edildiyini bildirir.

Etika komitəsi: Təqdim edilən PDF-də ayrıca etika komitəsi və ya protokol nömrəsi bildirilməmişdir.

Maliyyələşmə: Təqdim edilən PDF-də ayrıca maliyyələşmə bəyanatı yoxdur.

Maraqların toqquşması: Təqdim edilən PDF-də ayrıca maraqların toqquşması bəyanatı yoxdur.

Məlumatların əlçatanlığı: Təqdim edilən PDF-də ayrıca məlumatların əlçatanlığı bəyanatı yoxdur.

CRediT/müəllif töhfələri: Təqdim edilən PDF-də ayrıca müəllif töhfələri bəyanatı yoxdur.

Təşəkkür: N. Wawa tədqiqatdakı nəzarət və rəylərinə görə məsləhətçiləri E.M. Zwane və V.M. Mmbengwa-ya təşəkkür edir.

Mənbədəki mühüm hesabat uyğunsuzluqları

Abstract üç district municipality-dən bəhs etdiyi halda, metod yalnız Alfred Nzo və Amathole adlı iki districti göstərir; daha sonra iki local municipality seçildiyini söyləməsinə baxmayaraq, iştirakçıların üç district municipality arasında bərabər paylandığını yazır.

Şəkil 1-də mövcud qarğıdalı sortlarının faizləri ümumilikdə %102,42-yə çatır. Qrafik dairəvi diaqram formasında olduğundan bu dəyərlərin bir-birini istisna edən kateqoriyalar olduğu fərz edilərsə, riyazi uyğunsuzluq yaranır. Mənbə çoxsaylı cavab izahı vermir.

Şəkil 2-də keçmiş əkin mövsümlərindəki sort faizləri %100-ü aşır. Keçmiş dövrlərdə bir neçə sortun istifadə olunması mümkün olsa da, mənbə bunu açıq çoxsaylı-cavab dizaynı kimi göstərmir.

GM toxumlarına ödəmə istəyi üçün verilən %59,14, %19,14 və %2 göstəriciləri ümumi nümunəni tamamlamır.

Toxum maliyyələşdirilməsi üçün %40 kredit, %60 şəxsi yığım, %17,71 dövlət dəstəyi və %12,51 digər maliyyələşmə formaları bildirilir; bu göstəricilərin cəmi %100-ü aşır və çoxsaylı seçim olub-olmadığı açıqlanmır.

Şəkil 3-də kreditə çıxış %23,43 “bəli” və %59,43 “xeyr” kimi verilir; nümunənin qalan hissəsinin kateqoriyası göstərilmir.

Mənbənin Cədvəl 1-i beş qarğıdalı sortu kateqoriyası müəyyən etdiyi halda, metod mətni uyğunlaşma strategiyalarının üç kateqoriyaya bölünəcəyini bildirir. Nəticələrdə istifadə olunan category 0-3 nömrələrinin hansı qarğıdalı sortuna uyğun gəldiyi aydın deyil.

Cədvəl 1 “CAP 9001 maize” adından istifadə etdiyi halda, Şəkil 1 və Şəkil 2-də “Cap009 maize” yazılır.

Abstract gəlir və təsərrüfat sahəsinin ölçüsünü müsbət mənimsəmə amilləri kimi ümumiləşdirdiyi halda, ətraflı nəticələrdə category 3 üçün aylıq gəlir əmsalı mənfi kimi bildirilir. Buna görə gəlirin təsirinin bütün kateqoriyalarda eyni istiqamətdə olduğu fərz edilməməlidir.

PDF-dəki multinomial logit tənliyi riyazi yığım və notasiya baxımından qeyri-müəyyəndir. Verianla standart MNL formulunu mənbə formulunun yerinə keçirərək səssiz düzəliş etməmişdir.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər

Tədqiqat kəsişmə xarakterlidir; eyni fermerlər zaman ərzində izlənməmişdir. Sort seçimi ilə sosial-iqtisadi dəyişənlər arasındakı əlaqələr səbəbiyyəti sübut etmir.

Fərdi iştirakçıların snowball sampling ilə tapılması yekun nümunənin tam ehtimallı təsadüfi nümunə kimi qiymətləndirilməsini məhdudlaşdırır.

Hədəf nümunə 400 olduğu halda, faktiki nümunə 350-dir. Mənbə reallaşan nümunə üçün yeni xəta həddi və ya nümunə seçmə dəqiqliyi hesablamır.

Tədqiqat toxum sortlarının real tarla məhsuldarlığını, quraqlıq itkisini, pestisid/herbisid istifadəsindəki dəyişikliyi, fermer gəlirindəki səbəbli dəyişikliyi və ya istixana qazı emissiyalarını birbaşa ölçmür.

Mənbədə faiz cəmləri, kateqoriya adlandırmaları, coğrafi nümunə seçmə təsviri və MNL tənliyi kimi sahələrdə hesabat problemləri olduğuna görə ətraflı kəmiyyət nəticələrinin ikincil istifadəsində xüsusi diqqət tələb olunur.