Denizcilik sektöründe kümelenme modelleri: İstanbul denizcilik kümelenmesi örneği
Clustering models in maritime sector: case of Istanbul maritime cluster
Yazar: CENGİZ BAHADIR KARAHAN
Danışman: DOÇ. DR. LEVENT KIRVAL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Deniz Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Denizcilik = Marine
Dizin: Deniz ticareti = Sea trade ; Deniz yolu taşımacılığı = Sea transportation ; Denizcilik = Maritime ; Denizcilik sektörü = Maritime sector ; Entropi = Entropy ; Kümeleme = Clustering ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Regresyon analizi = Regression analysis

Özet:
Ekonomik analizlerde coğrafyanın rolü uzun yıllardır araştırmacıların ilgisini çeken bir konudur. Küreselleşmenin etkisini arttırmasıyla dünya üzerinde belirli bir malı veya hizmeti nerede ürettiğinizin pek bir öneminin kalmadığı yaygın olarak düşünülmektedir. Buna karşı olarak bir takım ülkelerin, bölgelerin ve şehirlerin kendilerine has özelliklerinin etkisiyle belli bazı ürün ve hizmetlerde küresel anlamda rekabet gücüne ulaştıkları da karşı konulamaz bir gerçektir. Yapılan araştırmalar sektör/alt sektörlerin nedenleri bu tez çalışmasında anlatıldığı üzere konumsal olarak kümelenmelerinin ilgili bölgenin veya şehrin o alandaki küresel rekabet gücünü arttırdığını göstermektedir. Kümelenmeler birbirleriyle rekabet eden ama aynı zamanda işbirliği de yapan belirli alanlarda birbirlerine bağlı firmalar, uzman tedarikçiler, hizmet sağlayıcılar ve ilgili kurumlardan oluşan coğrafi yoğunlaşmalar olarak tanımlanmaktadır. Daha çok gelişmiş ülkelerde bulunan başarılı kümelenmeleri örnek alan gelişmekte olan ülkeler son yıllarda kümelenmeyi kalkınma stratejilerinin önemli bir parçası haline getirmişlerdir. Kümelenme gerek imalat gerekse de hizmet sektörlerinde uygulama sahası olan bir ekonomik kalkınma ve küresel rekabet gücü elde etme aracıdır.
Türkiye sahip olduğu mevcut deniz ticaret filosu, gemi inşa sanayi, limanları, coğrafi konumu, genç nüfusu ve büyüme potansiyeli ile bir denizcilik ülkesidir. Küresel rekabet gücünün geliştirilmesinde önemli bir kavram olan kümelenme denizcilik sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Türkiye'nin sosyal ve ekonomik anlamda en önemli kenti olan İstanbul'un denizcilik sektörünün kümelenme seviyesinin ve potansiyelinin analizinin yapılması, söz konusu sektörde küresel rekabet gücüne kavuşulmasında önemli bir basamaktır. Bu çalışma İstanbul denizcilik sektörünün kümelenme seviyesini Porter'ın Elmas Modelini temel alan anket yöntemiyle ölçmeyi ve kümelenme seviyesinin firma performansı üzerine olan etkisini belirlemeyi amaçlamaktadır. Elmas modelini oluşturan dört ana unsur: faktör koşulları, talep koşulları, firma stratejisi, yapısı ve rekabet, ilgili ve destekleyici sektörlerdir. Söz konusu dört kümelenme unsuruna ilişkin sorulardan oluşan ankete İstanbul denizcilik sektöründe yer alan firmalar katılmıştır. Bu kapsamda deniz taşımacılığı, deniz taşımacılığını destekleyici hizmetler, gemi inşa/onarım ve gemi ekipmanları gibi alt sektörlerde faaliyet gösteren firmaların kümelenme seviyeleri ortaya konmuş ve söz konusu değişkenin firma performansına olan etkisi regresyon analizi yöntemiyle belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca anketten elde edilen bilgiler ışığında İstanbul denizcilik kümelenmesinin mevcut durumu, potansiyeli, firmaların kümelenmeye bakışı tespit edilmiştir.
Çalışmanın sonucunda İstanbul denizcilik sektörünün kümelenme potansiyelinin, birtakım eksikliklerine rağmen İstanbul'un bölgesinde ve dünya çapında önemli bir denizcilik kümelenmesi haline gelmesi yolunda yüksek olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca kümelenme seviyesinin firma performansına olan etkisinin yüksek olmamakla beraber istatistiksel olarak anlamlı düzeyde olduğu görülmüştür.
İstanbul denizcilik kümelenmesinin en önemli eksiklikleri lider firma sayısının azlığı, denizcilik firmaları arasındaki işbirliği seviyesinin düşük olması, denizcilik firmalarının üniversiteler ve Ar-Ge kuruluşları gibi ilgili ve destekleyici unsurlarla işbirliklerinin ve ilişkilerinin yetersiz kalmasıdır. Ayrıca İstanbul denizcilik kümelenmesi çapında koordinasyonu sağlayacak bir birimin bulunmaması kurumsallaşmayı engellemektedir.
Ankete katılan firmaların çoğunluğu devletin sektöre katkısının arttırılması gerektiğini belirtmiştir. Aynı zamanda katılımcıların büyük çoğunluğu aşağıdan-yukarıya doğru kümelenmeyi yukarıdan-aşağıya doğru kümelenmeye tercih etmektedirler. Söz konusu sonuç katılımcıların devlet faktörüne ilişkin verdikleri cevaplar ve devletin sektöre daha etkin destek vermesini savunan görüşleri ile çelişmektedir. Bir başka ifadeyle katılımcılar bir yandan devletin sektörü büyük ölçüde desteklemesini savunurken aynı zamanda oluşturulacak bir denizcilik kümelenmesinde insiyatifin aşağıdan-yukarıya doğru işlemesini öngörmektedirler. Sektörün söz konusu çelişkili durumdan özellikle kümelenmenin ilk aşamalarında bol devlet destekli karma bir model uygulanarak ve daha sonra kademeli olarak aşağıdan-yukarıya organizasyon yapısına geçilerek kurtulabileceği değerlendirilmektedir.
Denizcilik firmalarının kümelenme kavramına olumlu baktıkları anket sonuçlarından kolaylıkla anlaşılmaktadır. Daha önce söz konusu kavramı hiç duymayan firmalar dahi böyle bir oluşumun içinde yer alabileceklerini belirtmektedirler. Bu durum geleceğe daha da umutla bakmayı sağlamaktadır.
Bu çalışmada daha önce yaygın olarak kullanılmayan bir şekilde kümelenme seviyesinin firma performansına olan etkisi regresyon yöntemi kullanılarak tespit edilmeye çalışılmıştır. Regresyon analizi sonucunda, kurduğumuz model istatistiki olarak anlamlı çıkmış fakat kümelenme seviyesinin firma performansına katkısının yüksek olmadığı görülmüştür. Bağımsız değişken olan kümelenme seviyesinin belirlenmesinde çok sayıda kriter bulunması sayesinde gerçeğe yakın değerlere ulaşıldığı, fakat bağımlı değişken olan firma performansının belirlenmesinde sadece üç kriterin; firma yaşı (sürdürülebilirlik), çalışan sayısındaki artış (istihdama katkı) ve cirodaki artış (ekonomik büyümeye katkı) kullanılması nedeniyle tam olarak gerçek durumun yansıtılamadığı ve değişkenler arasındaki korelasyon ve regresyon derecesinin olması gerekenden düşük çıkma ihtimalinin bulunduğu değerlendirilmektedir. Ayrıca, gerek bağımsız gerekse de bağımlı değişkenin anket katılımcılarının öznel değerlendirilmeleriyle oluşturulması sonucunda (5'li Likert-tipi ölçek kullanılarak standardize edilmeye çalışılmış olsa dahi) iki değişken arasında kurulan ilişkide belirsizlik olduğu ve bunun da modelin açıklama seviyesinin düşük kalmasına neden olduğu değerlendirilmektedir. Bundan dolayı çalışmada bulanık doğrusal regresyon yöntemi kullanılmıştır.  Yapılan literatür taraması çerçevesinde söz konusu yöntemin denizcilik kümelenmelerine ilişkin bir çalışmada ilk defa kullanıldığı görülmüştür.
Kümelenme  seviyesi ve firma ferformansı değişkenlerinin bir takım alt gruplara göre (denizcilik sektöründeki iş tecrübesinin 20 yıldan az veya çok olması, firma içindeki iş pozisyonu, faaliyet gösterilen alt sektör gibi) farklılık gösterip göstermediğine ilişkin analizler T-Test ve ANOVA yöntemleri kullanılarak yapılmıştır. Analizlerde firma performansına yönelik değerlendirmenin firma içindeki pozisyona göre anlamlı bir farklılık gösterdiği görülmüştür. Profesyonel yönetici/çalışan olanlar, sahip/ortak olanlara göre firmanın performansını daha yüksek olarak değerlendirmektedirler. Diğer alt gruplar arasında kümelenme seviyesi ve firma performansı anlamında istatistiki olarak bir farklılık gözlemlenmemiştir.
Bu çalışmada Yerelleşme Katsayısı (LQ) kullanılarak yapılan hesaplamalar sonucunda TR 10 İstanbul bölgesinin deniz taşımacılığında ve gemi inşa alt sektörlerinde tüm değişkenler göz önünde bulundurulduğunda sayısal olarak tam bir kümelenme özelliği taşıdığı tespit edilmiştir. Son yıllarda LQ değerinde yaşanan düşüşe rağmen İstanbul deniz taşımacılığı kümelenmesinin dünyadaki benzer kümelenmelerle rahatlıkla karşılaştırılabilecek düzeyde olduğu değerlendirilmektedir. Ayrıca istihdam verileri kullanılarak elde edilmiş LQ değerlerini desteklemek ve/veya sorgulamak amacıyla iş yeri sayıları, cirolar, maaşlar-ücretler ve maddi mallara ilişkin brüt yatırımlar gibi verilerin de kullanılabilmesi üzerine denemeler yapılmıştır. Bu kapsamda genelde çalışan zaman zaman da işyeri sayısı kullanılarak yapılan LQ hesaplamalarının işletmelerin daha çok küçük ve orta ölçekli olduğu bölgelerde yanıltıcı sonuçlar verebileceği ve kümelenme seviyesinin olduğundan yüksek çıkabileceği görülmüştür. Bunun gibi durumlarda ciro, maaşlar/ücretler ve maddi mallara ilişkin brüt yatırımlar gibi ekonomik performansı ve  katma değer oluşumunu daha iyi yansıtan değişkenlerin analizlere dahil edilmesinin çalışan ve işyeri sayısının kullanılmasına nazaran daha sağlıklı sonuçlar alınmasına yardımcı olacağı değerlendirilmektedir.
TR 10 İstanbul ve TR 42 Kocaeli, Sakarya, Düzce, Bolu, Yalova istatistiki bölgeleri özellikle gemi inşa/onarım ve limancılık alt sektörlerinde birbirine yakın ve yüksek kümelenme potansiyellerine sahiptirler. Birbirine komşu söz konusu 2 bölgenin denizcilik kümelenmelerinin işbirliği içinde birlikte ortak projeler yürüterek geliştirilmelerinin tüm paydaşlar tarafından göz önünde bulundurulması gerektiği değerlendirilmektedir.
İstanbul denizcilik kümelenmesi bünyesindeki firmalar kapsamında yapılan ağbağ analizi ve buradan elde edilen bilgiler doğrultusunda ilk defa hazırlanan İstanbul Denizcilik Kümelenmesi haritası ile henüz doğum aşamasında olduğu değerlendirilen İstanbul denizcilik kümelenmesinin mevcut durumu ortaya konmaya çalışılmıştır. Gelecek çalışmalarda firmaların ekonomik faaliyetleri hakkında temini son derece güç istatistiki verileri gerektiren Girdi-Çıktı yönteminin kullanılmasıyla kümelenme paydaşları arasındaki ilişkilerin boyutlarının çok daha gerçekçi anlamda belirlenmesi mümkün olabilecektir.

Abstract:
Today, it is widely accepted that accelerating globalisation and liberalisation have erased geographical boundaries and decreased the importance of national and local competitiveness. On the other hand, some researchers often state that local, national and regional geography still have a very high impact in terms of competition on economic activities throughout the globe. Geographical concentration, also termed agglomeration or clustering of industries via high level cooperation between firms and related organisations in a certain area, accelerates national competitiveness in a very positive way.
From the beginning of civilization, there have always been examples of agglomeration, localization and clusters of some goods and services related to the raw materials, trade routes and the development of the cities. The early works belong to von Thunen, who explained how agricultural production and usage of land tend to agglomerate around a city in his book named "Isolated State".  The roots of the cluster concept goes back to Alfred Marshall, who was the founding father of neo-classic economy and the writer of the well-known book named "Principles of Economics" in 1890.  He examined the impact of geography to economy by stating that agglomerated industries increases employment, improves the specialized suppliers and facilititates the interchange of technology among sectors. Followingly Hoover and Weber explained the Marshall's principles in detail. After a century from Marshall, Porter has underlined the importance of the clustering concept by doing research in some countries and their numerious industries by focusing on national competitiveness.
Porter has focused his research on the competitiveness of different countries throughout the globe and tried to answer the following question: "Why are some of these countries more competitive?". He has based his "Diamond Model" on the interrelationships of various factors such as: factor (input) conditions, demand conditions, firm strategy and rivalry and related and supporting industries. The Diamond model explains briefly the relationships between these corners of the diamond as well as the outside effects of government and luck.
There are two dimensions of Porter's cluster definition. The first is the existence of the network relationships between firms. These relations occur in two ways; vertical (input-output relations with forward and backward linkages) and horizontal (the relations among firms which produce complementary products/services and which use common specialised factor conditions such as technology and workforce). Most of these links consist of social relationships and networks among firms and they create the benefits of clusters. The second dimension is the geographical closeness of the firms within clusters. Porter has emphasised the critical role of co-location with his cluster definition. This closeness would be a network of relations in a particular portion of a city, an entire city, a region, a country or crossborder cooperation of multiple countries. Clusters are the networks of those firms and institutions creating synergy in a common geography.
Porter lists the benefits of clusters as follows:
•	Increasing innovation-based new forms of business models providing productivity and employment growth,
•	 Facilitating access for specialised inputs and supplies with a high advantage against non-members of the cluster,
•	Improving coordination among firms in the cluster which helps coopetition, knowledge and experience sharing, common R&D and benchmarking, 
•	Introducing new products and services through highly capable sub-contractors and innovation,
•	Facilitating access for government subsidies, technology pools, and financial tools.
Service sector clusters are not as prevalent as industrial clusters, but nevertheless many studies have been conducted in this area. Maritime clusters, locating maritime transportation sub-sector at their cores, are good examples for these kinds of service sector clusters. Main stream research about maritime clusters focuses on the maritime sector as a whole and its interrelation with the country's competitiveness, but more specific clustering studies in sub-sectors such as ports and shipbuilding are also available. As for the maritime nations, regions or the cities with strong maritime clusters, one can easily observe that Norway is the leading country in the area due to its highly integrated, well-coordinated and technologically structured innovative maritime industry in close relationship and cooperation. London is another example for well-established and developed maritime clusters thanks to its highly expertised maritime services sector in global dimensions. Also there is the South Korea ship building cluster, with its skilled and hardworking labour force as well as Singapore and the Netherlands port clusters with their efficient and high capacity ports in Southeast Asia and Western Europe, respectively.	
Turkey is a maritime country with its current merchant fleet, shipyards and ports, geographical location, young population and growth potential. This study assesses the Istanbul maritime sector by using the cluster approach. Analysing the clustering level and potential of Istanbul, which is the major city of Turkey, in regard to economic and social aspects is a basic step for increasing global competitiveness in this sector. This study aims to measure the clustering level of Istanbul's maritime sector by using a survey based on Porter's Diamond Theory and also define the effect of clustering level on firm performance.
Istanbul, the most developed city of Turkey, is also a maritime city in many ways. Half of the Turkish maritime sector firms are located in Istanbul. According to records of the Chamber of Shipping, approximately 4,000 of 8,000 Turkish maritime firms are located in Istanbul. Most of the Turkish flag ships' homeports is Istanbul. Most of the ship owners, shipping firms and supporting services are located in Istanbul. Finally, the centers of Turkish shipbuilding and yacht manufacturing sectors are in Istanbul.  Thus, any clustering effort in the Istanbul maritime sector will affect the Turkish maritime sector as a whole.
In this context, the clustering levels of Istanbul's maritime transportation and supporting firms, shipyards and maritime equipment manufacturers are measured by means of a survey in this thesis. The relationship between clustering level and firm performance is defined by using regression method. It is concluded that despite its deficits, Istanbul's maritime sector has significant potential to become a major maritime cluster not only in its region but also worldwide. 
Clustering can be one of the most effective methods to make the Istanbul maritime sector globally more competitive. The measuring of the current clustering condition and potential of Istanbul's maritime sector through qualitative and quantitative tools is the first step of such an endeavour. After measuring these variables and determining the cluster's level; its classification, current stages of its life cycle, competitive advantages/disadvantages, dimensions of the network relations, potentials, innovation capacities, abilities to create added value, etc. would be stated. Following this, the findings would be transformed into a clustering model for the Istanbul maritime sector in the light of successful maritime cluster examples through the globe.
One of the major deficits of Istanbul's maritime cluster is the very low level of cooperation among maritime firms. The maritime firms in particular tend not to cooperate with their rivals in the cluster. Successful clusters can only be achieved by good relationships and cooperation between rivals in the cluster. Also firms' low level of relationship and cooperation with related institutions such as universities and R&D institutions weakens the innovative potential of Istanbul's maritime cluster.
A lack of a coordination authority which has some coordination responsibilities among the maritime cluster is another major hindrance for Istanbul to become a better maritime cluster in the near future.
The number of leader firms in Istanbul's maritime cluster is insufficient to gain a global competitive strength in the maritime sector. For the development of the Istanbul maritime cluster in the near and middle term, the presence of leader firms which have the ability to create synergy through the maritime sector is a vital need. In the meantime, the government should take most of the responsibility to enhance the maritime cluster using a topside-down approach. Most firms participating in the survey stated that government support for the maritime sector should be increased.
From the survey, it can be easily understood that maritime firms are evaluating the cluster concept in a positive way. Even some professionals who had not heard about this concept previously, stated that they would participate in such an organisation. This implies that we can look into the future more hopefully in this area.	
In this study, the effect of clustering level on firm performance was evaluated by means of simple linear regression and fuzzy linear regression methods. As a result of simple linear regression, the relationship of the variables in our model is statistically significant but the effect of clustering level on firm performance is not high. We evaluate that this situation stemmed from the fact that both dependent and independent variable were subjective description and also the number of the criteria for the firm performance variable were inadequate to measure its actual level precisely. So we used a fuzzy linear regression method to analyse that relationship.
The differences between sub groups (sub-sectors, experience in maritime sector, position in the firm) regarding to clustering level and firm performance have been analysed by means of T-Test and ANOVA methods. The difference between firm owners/co-owners and professionals (e.g. general managers, executives) regarding to firm performance is statistically significant. Professionals evaluate the firm performance greater than the firm owners/co-owners. 

In this study in order to support and/or interrogate LQ values based on employment; turnovers, wages-salaries and gross investments in tangible goods data has been used in an experimental manner. In this scope, it has been found that some LQ values based on employment and establishments would give deceptive results and hide the weakness of the clusters because of the high number of small and medium size entreprises in the region. In such cases the variables such as turnovers, wages-salaries and gross investments in tangible goods which highly represent economic condition and added value creation would work better than employment and establishment variables. 
TR 10 Istanbul and TR 42 Kocaeli, Sakarya, Duzce, Bolu, Yalova statistical regions are very close to eachother and have great potential in ports and shipbuilding. Clustering efforts in these sub-sectors should be interrelated and well coordinated in these regions.
Network analysis of Istanbul maritime sector has been made and cluster map has been formed through this study. For further research, input/output analysis should be carried out in order to illustrate the Istanbul maritime cluster's economic linkages. However, this requires a significant amount of statistical data based on firms' financial activities. This method is imperative for understanding the true nature of interconnections among the cluster participants.