SavedAdd your journal

Journals / Journal of Transportation and Logistics / 2018 / Cilt: 3 - Sayı: 2

Clustering Analysis of Turkish Maritime Transportation Sector

Türk Deniz Taşımacılığı Sektörünün Kümelenme Analizi

Cengiz Bahadır KARAHAN
Levent KIRVAL
Pages
13–24
Publication Date
2018-10-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

It concludes that among the 6 statistically grouped counties, TR 10 Istanbul county is showing significant potential according to all variables.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Turkey is a maritime country with its current fleet, geographical location, young population and growth potential.
📊
Key Findings & Data:Analysing the maritime clustering potential in a quantative way is a basic step to increase the global competitiveness in this sector.
💡
Conclusion & Impact:It concludes that among the 6 statistically grouped counties, TR 10 Istanbul county is showing significant potential according to all variables.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Kümelenmeler · Denizcilik Kümelenmeleri · Deniz Taşımacılığı Sektörü

Abstract

Turkey is a maritime country with its current fleet, geographical location, young population and growth potential. This study aims to measure and map the main characteristics of Turkish maritime transportation sector by using the cluster approach. Clustering, being one of the important improvement methods of global competition power, is widely used in the maritime transportation sector. Analysing the maritime clustering potential in a quantative way is a basic step to increase the global competitiveness in this sector. In this context, the level of Turkish maritime transportation cluster is measured by means of Location Quotient (LQ) in this article. It concludes that among the 6 statistically grouped counties, TR 10 Istanbul county is showing significant potential according to all variables.

Özet

Türkiye sahip olduğu mevcut filosu, coğrafi konumu, genç nüfusu ve büyüme potansiyeli ile önemli bir denizcilik ülkesidir. Bu çalışma kümelenme yaklaşımını kullanarak Türk deniz taşımacılığı sektörünün ana özelliklerini ölçmeyi ve haritalandırmayı amaçlamaktadır. Küresel rekabet gücünün geliştirilmesinde önemli bir kavram olan kümelenme deniz taşımacılığı sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Türk deniz taşımacılığı sektörünün özellikle sayısal yöntemler kullanılarak kümelenme analizinin yapılması küresel rekabet gücüne kavuşulmasında önemli bir basamaktır. Bu kapsamda Türk deniz taşımacılığı sektörünün kümelenme seviyesi Coğrafi Yoğunluk Katsayısı (Location Quotient (LQ)) kullanılarak ölçülmüştür. Toplam 6 istatistiki bölge dikkate alınarak yapılan incelemede TR 10 İstanbul bölgesinin tüm değişkenler açısından güçlü kümelenme özellikleri gösterdiği tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

KARAHAN, C. B., KIRVAL, L. (2018). Clustering Analysis of Turkish Maritime Transportation Sector. Journal of Transportation and Logistics, Cilt: 3 - Sayı: 2, 13–24. https://ajindex.com/articles/75233

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Akıncılar Tan, T. (2011). Askeri ve sivil teknolojinin birleşimi amaçlı küme modeli - Askeri gemi yapımı örneği. Doktora Tezi, Kara Harp Okulu, Ankara.
  2. Alüftekin, N., Yüksel, Ö., Taş, A., Çakar, G. ve Bayraktar, F. (2009). Küresel krizden çıkışta kümelenme modeli: Tekstil ve hazır giyim sektörü örneği. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5 (10), 1-19.
  3. Aziz, K.A. ve Norhashim, M. (2008). Cluster-based policy making: Assessing performance and sustaining competitiveness. Review of Policy Research, 25 (4), 349-375. doi: 10.1111/j.1541-1338.2008.00336.x. Brett, V. (2007). The potential for clustering of the maritime transport sector in the Greater Dublin Region. PhD diss., National College of Ireland, Dublin. Bulu, M., Eraslan, İ. H. ve Kaya, H. (2006). Türk elektronik sektörünün rekabetçilik analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(9), 49-66.
  4. Deniz Ticaret Odası. (2017). 2016
  5. Deniz Sektörü Raporu, İstanbul.
  6. De Langen, P.W. (2002). Clustering and performance: the case of maritime clustering in the Netherlands. Maritime Policy and Management, 29 (3), 209-221. doi:10.1080/0308883021013260 5. Delgado, M., Porter, M. E. ve Stern, S. (2010). Clusters and entrepreneurship. Journal of Economic Geography, 10 (4), 495-518. doi:10.1093/jeg/lbq010. Delgado, M., Porter, M. E. ve Stern, S. (2014). Clusters, convergence, and economic performance. Research Policy, 43, 1785-1799. doi:10.1016/j.respol.2014.05.007. Deval, O. ve Saman, M. (2005). Maritime cluster of Istanbul. MSc diss., City College, London. Enright, M.J. (2003). Regional clusters: What we know and what we should know, In Innovation Clusters and Interregional Competition, edited by J. Bröcker et al., 99-129. Berlin: Springer-Verlag. Gebeş, F. ve Battal, Ü. (2014). Türkiye’de havacılık kümelenmeleri ve finansman sorunları. Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, 7 (1), 273-288.
  7. Gürbüz, C. (2008). An integrated approach to the interconnected maritime services of Turkey. MSc diss., World Maritime University, Malmo. Karahan, A. (2014). Kamu işletmelerinin rekabet gücü̈ analizi ve ulaştırma sektörü̈ örneği. Maliye Finans Yazıları, 28 (102), 25-44.
  8. Ketels, C.H.M. ve Memedovic, O. (2008). From clusters to cluster-based economic development. Int. J. Technological Learning, Innovation and Development, 1(3), 375-392. doi:10.1504/IJTLID.2008.019979. Ketels, C. ve Protsiv, S. (2013). Clusters and the new growth path for Europe - Research paper on the role of clusters for the new growth path. Working Paper no14.fil