Lokasyon Katsayısı Yaklaşımı İle Türkiye Çimento Sanayiinde Bölgesel Yoğunlaşma
Regıonal Concentratıon in Turkısh Cement Industry Wıth Locatıon Coeffıcıent Approach
Yazar: Alkan, Adnan; Obut Bilim, Zehra
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Vol. 10 No. 1, 2021
Anahtar kelimeler: Çimento,Sanayi,Bölgesel,Yoğunlaşma,Türkiye ; Cement,Industry,Regional,Concentration,Türkiye

Kümelenme, bölgesel kalkınmada önemli bir araçtır. Türkiye’de hemen hemen her bölgede yer alan çimento sanayinin, hangi bölgelerde yoğunlaşma potansiyelinin olduğu ya da hangi bölgelerde yoğunlaştığı üzerinde durulması gereken bir konudur. Özellikle geri kalmış bölgelerde yer alması ekonomik kalkınma açısından önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada, İBBS Düzey2 bölgelerinde, NACE 2 koduna göre 23.51 kodlu Türkiye çimento sanayiinin yerel birim sayısı ve istihdama göre yoğunlaşma oranları, Yoğunlaşma Katsayısı (Location Quotient-LQ) yöntemi ile analiz edilmiştir. Buna göre 2014 yılında yerel birim sayısına (sanayi tesisi) göre yoğunlaşma katsayısı en yüksek bölgeler, TR72 (Yozgat, Kayseri, Sivas), TRC2  (Şanlıurfa, Diyarbakır), TR62 (Mersin, Adana) ve TR63 (Osmaniye, Hatay, Kahramanmaraş)’dir. 2019 yılında ise; TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır), TR90 (Ordu, Trabzon, Giresun, Artvin, Gümüşhane, Rize,), TR72 (Sivas, Kayseri, Yozgat) ve TR63 (Osmaniye, Kahramanmaraş, Hatay)’dir. İstihdam katsayısına göre 2014 yılında istihdamda en fazla yoğunluk gösteren bölgeler, TR81 (Bartın, Karabük, Zonguldak), TR52 (Konya, Karaman), TRA1 (Bayburt, Erzincan, Erzurum) ve TRA2 (Kars, Ağrı, Ardahan, Iğdır)’dir. 2019 yılında ise; TRC3 (Siirt, Mardin, Şırnak, Batman,), TR62 (Mersin, Adana), TR90 (Ordu, Trabzon, Giresun, Artvin, Gümüşhane, Rize,), TR52 (Konya, Karaman) ve TR63 (Osmaniye, Hatay, Kahramanmaraş)’dir.  Sonuç olarak; ülkemizde yerel birim sayısı ve istihdam göstergelerine göre Çimento sanayiinde TR82 (Kastamonu, Çankırı, Sinop) ve TR22 (Balıkesir, Çanakkale) bölgeleri dışında kalan neredeyse tüm bölgelerde yoğunlaşma görülmektedir. 2019 yılı istihdam göstergelerinde yapılan lokasyon katsayısı analizine göre bazı bölgelerin ‘çok yüksek’ kümelenmeden, ‘orta’ ve ‘yüksek’ kümelenmeye geçtiği görülmüştür.

Clustering is an important tool in regional development. It is a matter that needs to be emphasized in which regions the cement industry, which is located in almost every region in Turkey, has the potential to concentrate or in which regions it is concentrated. Especially in underdeveloped regions, it has an important role in terms of economic development. In this study, the concentration ratios of the Turkish cement industry, coded 23.51 according to NACE 2 code, in NUTS Level 2 regions, and the concentration ratios according to employment were analysed by the Concentration Quotient-LQ method. Accordingly, in 2014, the regions with the highest concentration coefficient according to the number of local units (industrial facilities), TR72 (Kayseri, Sivas, Yozgat), TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır), TR62 (Adana, Mersin) and TR63 (Osmaniye, Hatay, Kahramanmaraş) is in 2019; They are TRC2 (Şanlıurfa, Diyarbakır), TR90 (Ordu, Trabzon, Giresun, Artvin, Gümüşhane, Rize), TR72 (Yozgat, Sivas, Kayseri) and TR63 (Osmaniye, Kahramanmaraş, Hatay). According to the employment coefficient, the regions with the highest employment density in 2014 are TR81 (Bartın, Karabük, Zonguldak), TR52 (Konya, Karaman), TRA1 (Bayburt, Erzincan, Erzurum) and TRA2 (Kars, Ağrı, Ardahan, Iğdır). In 2019; TRC3 (Siirt, Mardin, Şırnak, Batman), TR62 (Mersin, Adana), TR90 (Ordu, Trabzon, Giresun, Artvin, Gümüşhane, Rize,), TR52 (Konya, Karaman) ve TR63 (Osmaniye, Hatay, Kahramanmaraş). As a result; According to the local unit number and employment indicators in our country, concentration is observed in almost all regions except TR82 (Sinop, Kastamonu, Çankırı) and TR22 (Balıkesir, Çanakkale) regions in the cement industry. According to the location coefficient analysis made in 2019 employment indicators, it has been observed that some regions have moved from 'very high' clustering to 'medium' and 'high' clustering.