بيانات الباحث
إحصائي أقدم، دبلوم عالي إحصاء تطبيقي- وزارة التخطيط – هيأة الإحصاء ونظم المعلومات الجغرافية، العراق
ملخص البحث
تهدف هذه الدراسة إلى قياس التمكين المكاني والهيكلي لإنتاج الحنطة في محافظات العراق لعام 2024 باستخدام منهجية الإحصاء الإيجابي التي تركز على قياس عوامل التحسن والتمكين بدلًا من الاقتصار على تشخيص العجز. اعتمدت الدراسة على بيانات مقطعية للمحافظات (N=15) شملت: المساحة المحصودة (Area)، ومتوسط الغلة (Yield)، والإنتاج (Prod). ولتحويل الأداء الزراعي إلى مقاييس تمكينية قابلة للمقارنة المكانية، تم بناء ثلاثة مؤشرات إيجابية: مؤشر التمكين الإيجابي (PEI) بوصفه مزيجًا من بعدي الكفاءة (الغلة) والقدرة/الاتساع (المساحة) بعد التطبيع البيانات بطريقة Min–Max، ومؤشر التغطية الإيجابية (CI) بوصفه درجة تحقق ثلاثة معايير إيجابية (فوق الوسيط) للمساحة والغلة والإنتاج، ثم المؤشر المركب للإنجاز الإيجابي (CPAI) بوصفه دمجًا موزونًا بين PEI وCI. ولغرض المقارنة بين مستويات الأداء، قُسمت المحافظات إلى ثلاث فئات إنتاجية (منخفض/متوسط/مرتفع) باستخدام الثلاثيات (Tertiles) على متغير الإنتاج. أظهرت نتائج اختبار كروسكال–والِس وجود فروق ذات دلالة إحصائية في CPAI بين الفئات الثلاث (H=10.640, df=2, p=0.005)، مع اتجاه تصاعدي للرتب لصالح فئة الإنتاج المرتفع. وأكدت المقارنات البعدية باستخدام مان–ويتني مع تصحيح بونفيروني (α=0.0167) دلالة الفروق بين (المنخفض–المرتفع) (p=0.009) وبين (المتوسط–المرتفع) (p=0.016)، بينما لم تكن الفروق بين (المنخفض–المتوسط) معنوية بعد التصحيح.(p=0.047) تشير النتائج إلى أن الإنجاز الإيجابي لا يرتبط بحجم الإنتاج وحده، بل يتطلب توازنًا بين الكفاءة والاتساع وتحقيق معايير إيجابية متعددة. توصي الدراسة باعتماد CPAI كأداة تخطيطية لمقارنة المحافظات وتوجيه تدخلات التحسين وفق فجوات تمكين محددة في الغلة أو المساحة أو التغطية الإيجابية المعيارية.
This study assesses the spatial and structural empowerment of wheat production across Iraqi governorates in 2024 using the Positive Statistics Methodology, which emphasizes empowerment- and improvement-oriented measurement. A cross-sectional governorate-level dataset (n=15) was used, including harvested area (Area), yield (Yield), and total production (Prod). To enable spatial comparability, three positive indices were constructed: the Positive Empowerment Index (PEI), combining efficiency (yield) and capacity/scale (area) after Min–Max normalization; the Coverage Index (CI), capturing the attainment of three positive criteria (above the median) for area, yield, and production; and the Composite Positive Achievement Index (CPAI), computed as a weighted integration of PEI and CI. Governorates were then classified into three production levels (low/medium/high) using production tertiles. Kruskal–Wallis testing indicated statistically significant differences in CPAI across the three levels (H=10.640, df=2, p=0.005), with an increasing rank pattern favoring the high-production group. Post-hoc pairwise comparisons using Mann–Whitney with Bonferroni adjustment (α=0.0167) confirmed significant differences between low vs. high (p=0.009) and medium vs. high (p=0.016), while low vs. medium was not significant after correction (p=0.047). The findings indicate that positive achievement is not determined by production volume alone, but rather by a balanced profile of efficiency, scale, and multi-criteria attainment. The study recommends adopting CPAI as a planning-oriented benchmarking tool to compare governorates and prioritize targeted interventions based on explicit empowerment gaps in yield, area, or criterion coverage.