Türkiye’dekı Lojistik Kümelerin Coğrafi Dağılımının Ve İşlemsel Özelliklerinin Belirlenmesi

Abstract

Kümelenme, aynı coğrafi bölgelerde bulunan, ilgili hizmetleri sağlayan ve göreceli olarak bağlantılı olan, çok sayıda kurumun bir araya gelmesi olarak tanımlanabilir (Porter, 1998). Günümüzde devletlerinin yapmış olduğu yatırım ve kaynak ayırımı doğrultusunda, dünyada lojistik kümelerin gelişiminde artış gözlemlenmektedir. Lojistik kümelerin önemli bir avantajı ölçek ekonomisine öncülük etmeleridir. Lojistik kümelerin faydalarına birçok çalışmada değinilmiştir. Bu çalışmalarda ortaya çıkan faydalar, açılabilecek yeni iş alanları, oluşan iş gücü havuzu, kaynak paylaşımı, maliyetlerin azalımı, bilgi ve politik etkilerin paylaşımı olarak belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, lojistik kümeler bulundukları alanlarda, bölgesel ekonomik kalkınmaya da katkı sağlayabilmektedir. Lojistik kümelerin tanımlanması ve coğrafi dağılımının belirlenmesi için birçok endeks geliştirilmiştir. Bunlara örnek olarak Location Quotient (LQ), the Horizontal Clustering Location Quotient (HCLQ), the Logistics Establishments Participation index (LEP), Locational Gini Coefficient (LCG) ve Herfindahl–Hirschman Index (HHI) gibi endeksler gösterilebilir. Bu çalışmada HCLQ ve LEP endeksleri ele alınarak, nakliye ve depolama istihdamı istatistikleri üzerinden Türkiye’de lojistik kümelerin bulunduğu ana coğrafi bölgeleri ortaya çıkarılmış ve incelenmiştir. Çalışmada aynı zamanda 2002 ve 2014 arasında bu lojistik kümelerin gelişimi de araştırılmıştır. Yukarıda değinilenlere ek olarak Türkiye’nin tüm bölgelerinde (1) fiziki altyapı açısından hava alanlarının, limanların, karayollarının ve demir yollarının yoğunluğuna, (2) operasyonel altyapı açısından kurumların sayısının, istihdam verilerinin ve mevcut nakliye araçlarının sayısına ve (3) lojistik potansiyel açısından yük miktarları ve ithalat ve ihracat hacimlerinin göstergelerine odaklanılmıştır. Sonuçlar lojistik kümelerin bulunduğu başlıca bölgeleri göstermektedir. Lojistik kümelerin oluştuğu bu bölgelerde, kuruluşların sayısı ve istihdam açısından bir büyüme yaşandığı gözlenmiştir. Bunlara ek olarak, bu çalışmanın bulguları lojistik kümelere sahip bölgelerin gelişmiş ulaşım altyapısı, ileri düzeyde operasyonel hizmet kalitesi ve ithalat, ihracat işlemleri sonucu oluşan yüksek nakliye talebi sonucunda ortaya çıktığını ve geliştiğini göstermektedir.

Clusters are defined as a number of organizations which are located in the same geographical area, whıch provide related services, and whıch are linked by a number of interdependencies (Porter, 1998). There is a rising interest in the development of logistics clusters among governments around the world to the extent where they are investing significant money and resources in that field. Logistics clusters can lead to various economies of scale. The benefits of logistics clusters are discussed in a number of studies. Those include job creation, labor pooling, the sharing of resources, cost reduction, sharing of information and knowledge spillovers. Moreover, clusters can lead to economic growth for the regions they are located in. There are a number of indexes to identify logistics clusters and their geographical distribution. Among which are the Location Quotient (LQ), the Horizontal Clustering Location Quotient (HCLQ) the Logistics Establishments Participation index (LEP) and a number of other indexes such as the Locational Gini Coefficient (LCG) and the Herfindahl–Hirschman Index (HHI). This thesis utilizes the Horizontal Clustering Location Quotient (HCLQ) and the Logistics Establishments participation index (LEP) in combination with statistical data about the transport and warehousing employment and number of establishments to identify the main geographical areas of logistics clustering. It also studies the growth of those areas between 2002 and 2014. The study also addresses the characteristics of those regions by investigating (1) the physical infrastructure in terms of airports, sea ports, road and railway density, (2) the operational infrastructure in terms of number of establishments, employment and available freight transport vehicles and (3) the logistics potential for all the provinces of Turkey in terms of freight volumes, import and export volumes and proximity to markets as indicators of demand. The results show the main regions of logistics clustering. It indicates that those regions are experiencing growth in terms of employment and number of establishments. Moreover, it provides evidence that areas with logistics clusters are characterized with excellent transportation infrastructure, an advanced operational infrastructure and high demand for logistics services as indicated by high freight and import and export volumes.