Özbək aqrar-sənaye klasteri kənd təsərrüfatı istehsalçılarını, emal müəssisələrini, logistika infrastrukturunu və dəstəkləyici təşkilatları eyni kənd təsərrüfatı dəyər zəncirində birləşdirən, dövlət tərəfindən başladılmış və şaquli şəkildə əlaqələndirilən regional istehsal sistemidir. Shodiyor Boboyev, Lutfullo Ibragimov, Aigul Sergeyeva, Alexander Danshin, Mamatkodir Nazarov, Khayitboy Abduvaliev, Khamidullo Fozilov və Sirojiddin Do’sbekov tərəfindən aparılan tədqiqat Özbəkistanın Səmərqənd Vilayətindəki aqrar-sənaye klasterlərinin məkan cəmləşməsini və müxtəlif ixtisaslaşma növlərinin coğrafi xüsusiyyətlərlə əlaqəsini araşdırmışdır. Tədqiqat; 2015–2024 rəsmi statistikasını, 2024 GIS məlumatlarını, sahə yoxlamasını, Location Quotient (LQ), Global Moran's I, Pearson və Spearman korrelyasiyalarını və kəşfiyyat xarakterli 2030 ssenarilərini birlikdə istifadə edir.

Analitik məlumat dəstində 38 aqrar-sənaye klasteri vardır: 12 pambıq–tekstil, 12 meyvə-tərəvəz, 11 taxıl, 1 quşçuluq və 2 süd-heyvandarlıq klasteri. Məkan bölgüsü rayonlar arasında aydın şəkildə fərqlənir. Kattakurgan ümumi klaster sayına görə önə çıxarkən Taylak və Urgut daha müxtəlif sektoral quruluş göstərir. Suvarılan kənd təsərrüfatı sahəsinin mütləq ölçüsü ilə pambıq–tekstil klasterlərinin sayı arasında əhəmiyyətli müsbət əlaqə aşkar edilmişdir: Pearson r = 0,571, p = 0,033; Spearman ρ = 0,737, p = 0,003. Eyni statistik dəstək ümumi klaster sayı və ya meyvə-tərəvəz klasterləri üçün göstərilməmişdir.

Regiondakı aydın rayon fərqlərinə baxmayaraq Global Moran's I = −0,218 və permutation p = 0,346 nəticəsi ümumi klaster sayında statistik baxımdan əhəmiyyətli regionmiqyaslı məkan avtokorrelyasiyasının olmadığını göstərir. Buna görə tədqiqatda işlədilən “məkan cəmləşməsi” ifadəsi müəyyən rayonların digərlərindən daha çox və ya daha aydın ixtisaslaşmış klasterlərə malik olmasını təsvir edir; bütün Səmərqənd Vilayətinin statistik baxımdan vahid bir məkan klasterləşməsi nümunəsi yaratdığını göstərmir.

2030-a yönəlmiş bölmə də vahid tipli gələcək proqnozu deyil. Yalnız pambıq–tekstil klasterlərinin sayı 2020–2024 arasındakı beşillik sıra üzrə statistik baxımdan əhəmiyyətli OLS meyli ilə modelləşdirilmişdir. İxrac, məşğulluq və digər göstəricilər üzrə gələcək dəyərlər müəlliflərin kəşfiyyat xarakterli siyasət ssenariləridir. Tədqiqatın rayon səviyyəsində aqreqasiya olunmuş quruluşuna görə əldə edilən əlaqələr səbəb mexanizmləri və ya ayrı-ayrı müəssisələrin davranışı kimi şərh edilməməlidir.

Tədqiqatın əsas problemi

Özbəkistanda aqrar-sənaye klaster modeli 2017-ci ildən sonra kənd təsərrüfatı transformasiyasının mühüm alətlərindən birinə çevrilmişdir. Siyasətin əsas istiqaməti kənd təsərrüfatı istehsalını yalnız ilkin məhsul istehsalı kimi saxlamaq əvəzinə emal, investisiya, logistika və ixracla eyni dəyər zəncirində birləşdirməkdir.

Bu transformasiya yalnız iqtisadi təşkilatlanma məsələsi deyil. Kənd təsərrüfatı istehsalı fiziki olaraq suya, torpağa, iqlimə və əraziyə bağlı olduğuna görə aqrar-sənaye inteqrasiyasının hansı rayonlarda inkişaf etməsi coğrafi sualdır. Tədqiqatın əsas boşluğu da burada yaranır: Özbəkistandakı klaster islahatı iqtisadi və institusional baxımdan müzakirə olunsa da, Səmərqənd Vilayətində klasterlərin niyə bəzi rayonlarda cəmləşib, bəzi rayonlarda isə məhdud qalması coğrafi metodlarla yetərincə araşdırılmamışdır.

Özbəkistandakı Aqrar-Sənaye “Klasteri” Klassik Porter Klasteri ilə Eynidirmi?

Xeyr. Mənbə tədqiqatında Özbək aqrar-sənaye klasterləri müstəqil və bir-biri ilə rəqabət aparan firmaların bazar daxilində üfüqi aqlomerasiyası nəticəsində yaranan klassik Porter klasterləri kimi deyil; dövlət siyasəti ilə başladılan, istehsalçıları koordinator emal müəssisəsi ətrafında istehsal, emal və marketinq zəncirinə bağlayan şaquli inteqrasiya olunmuş sistemlər kimi müəyyən edilir.

Porter tipli klaster ilə Özbək modelinin fərqi

Klassik Porter yanaşmasında klaster anlayışı müəyyən bir regionda bir-biri ilə əlaqəli, lakin ayrı-ayrı müəssisələrin, təchizatçıların və qurumların rəqabət və əməkdaşlıq şəraitində cəmləşməsinə əsaslanır. Bu quruluş əsasən bazar münasibətləri və iqtisadi aqlomerasiya prosesləri ilə inkişaf edir.

Səmərqənddəki aqrar-sənaye modelində isə təşkilatlanmanın başlanğıc nöqtəsi dövlət siyasətidir. Dövlət tənzimləyici çərçivəni qurur; emal müəssisəsi istehsal zəncirinin koordinatoruna çevrilir; fermerlər müqavilə münasibətləri ilə sistemə qoşulur; istehsal, emal, logistika və ixrac bir-biri ilə şaquli şəkildə əlaqələndirilir.

Bu konseptual fərq tədqiqatın yalnız terminoloji detalı deyil. Əgər Özbəkistandakı strukturlar klassik bazar klasterləri kimi qəbul edilərsə, regiondakı məkan cəmləşməsini izah edərkən firma rəqabətinə və spontan aqlomerasiyaya həddən artıq əhəmiyyət verilə bilər. Mənbənin şərhi isə suvarmanın, tarixi məhsul ixtisaslaşmasının və dövlətin sektoral investisiya qərarlarının təşkilati struktur üzərində mühüm rol oynadığını vurğulayır.

Pambıq–tekstil sisteminin beşsəviyyəli şaquli quruluşu

Bu modeldə istehsal zəncirinin müxtəlif mərhələləri əksər hallarda eyni rayon daxilində bir-birinə yaxın yerləşir. Bununla belə, hazır məhsulların marketinq və ixrac şəbəkəsi rayon və Səmərqənd Vilayətinin sərhədlərindən kənara uzana bilər. Buna görə tədqiqatın müşahidə etdiyi məkan cəmləşməsi xüsusilə istehsal–emal nüvəsini təsvir edir; xammaldan beynəlxalq bazara qədər bütün dəyər zəncirinin eyni kiçik coğrafiyada yerləşdiyi mənasına gəlmir.

Səmərqənd Vilayəti niyə mühüm nümunədir?

Səmərqənd Vilayəti Özbəkistanın mühüm kənd təsərrüfatı istehsalı bölgələrindən biridir və Zərəfşan Vadisinin suvarılan kənd təsərrüfatı sistemləri ilə əlaqəlidir. Mənbə regionun vegetasiya müddətini təxminən 170–210 gün, illik orta temperaturunu 13–15 °C və vegetasiya dövründə kumulyativ temperaturu 4000 °C-dən yuxarı göstərir.

Lakin region coğrafi baxımdan homogen deyil. Suvarılan vadi sahələri ilə dağlıq, quraq və su məhdudiyyəti daha güclü olan ətraf rayonlar arasında aydın fərqlər vardır. Tədqiqatın məkan məntiqi klaster sisteminin bu müxtəlif coğrafi şəraitə necə paylandığını araşdırmaqdır.

38 klasterin sektoral quruluşu

Rayonlar arasında klaster bölgüsü

Kattakurgan altı klasterlə regionda ən yüksək mütləq klaster sayına malikdir. Taylakda beş; Payaryk və Urgutda dörd-dörd; Oqdaryo, Ishtikhan və Samarkandda üç-üç; Bulungur, Jomboy, Narpay və Pakhtachidə iki-iki; Pastdargom və Nurobodda bir-bir klaster vardır. Kushrabatda tədqiqatın analitik təsnifatına daxil olan klaster yoxdur.

Lakin mütləq klaster sayı ilə ixtisaslaşma eyni şey deyil. Məsələn, Kattakurgan çoxsaylı klasterlərə malik olduğu üçün sektoral baxımdan daha müxtəlifdir; əvəzində yalnız bir sektorda cəmləşən rayonun Location Quotient dəyəri daha yüksək ola bilər.

Məkan Cəmləşməsi ilə Statistik Məkan Klasterləşməsi Eyni Şeydirmi?

Xeyr. Tədqiqatda bəzi rayonların müəyyən aqrar-sənaye fəaliyyətlərində açıq şəkildə cəmləşməsi təsviri məkan cəmləşməsidir; Global Moran's I = −0,218 və p = 0,346 nəticəsi isə ümumi klaster sayında bütün region miqyasında statistik baxımdan əhəmiyyətli məkan avtokorrelyasiyasının olmadığını göstərir.

Location Quotient nəyi ölçür?

Location Quotient (LQ), müəyyən ixtisaslaşmanın bir rayondakı nisbi çəkisini həmin rayonun regionun ümumi klaster sistemi daxilindəki payı ilə müqayisə etmək üçün istifadə olunan təsviri cəmləşmə göstəricisidir.

Mənbə tənliyi aşağıdakı formada verir:

\[ LQ_i= \frac{\left(C_{ij}/C_j\right)} {\left(C_i/C\right)} \]

Burada \(C_{ij}\), i rayonunda j ixtisaslaşmasına aid klaster sayını; \(C_j\), Səmərqənd Vilayətində j ixtisaslaşmasının ümumi klaster sayını; \(C_i\), i rayonundakı bütün ixtisaslaşmaların ümumi klaster sayını; \(C\) isə təhlil edilən ümumi klaster sayını ifadə edir.

\(LQ>1\), müvafiq ixtisaslaşmanın rayonda regional orta səviyyədən daha güclü təmsil olunduğunu; \(LQ<1\) daha aşağı nisbi cəmləşməni; \(LQ=1\) isə regional orta ilə uyğun cəmləşməni göstərir.

LQ statistik əhəmiyyətlilik testi deyil. Xüsusilə yalnız bir və ya iki klasteri olan sektorlarda çox yüksək dəyərlər yarana bilər. Buna görə mənbə kiçik kateqoriyalar üçün ayrıca “bir klaster əlavə etmə” həssaslıq testi tətbiq etmişdir.

Ən yüksək LQ nümunələri

Oqdaryodakı 12,67-lik quşçuluq LQ dəyəri ilk baxışda çox güclü ixtisaslaşma kimi görünsə də, bütün regionda yalnız bir quşçuluq klasteri vardır. Mənbənin həssaslıq testində sistemə bir fərziyyəvi yeni quşçuluq klasteri əlavə edildikdə Oqdaryo LQ dəyəri 12,67-dən 9,75-ə, yəni %23 azalır. Əvəzində 12-dən vahid olan pambıq–tekstil və meyvə-tərəvəz qruplarında eyni “+1 klaster” testi LQ-ni müvafiq olaraq təxminən %8,3 və %1,1 dəyişdirmişdir.

Bu nəticə çox kiçik kateqoriyalarda LQ-nin kəmiyyət böyüklüyünü “sübut gücü” kimi şərh etməyin yanlış olduğunu göstərir.

Pambıq–tekstil klasterlərinin coğrafi məntiqi

Pambıq–tekstil sistemləri xüsusilə suvarılan kənd təsərrüfatı sahələri ilə əlaqəlidir. Xam pambıq istehsalı birbaşa suvarma infrastrukturundan asılı olduğuna görə xammal bazası emal müəssisələrinin məkan təşkilinə də təsir edir.

Mənbənin şərhinə görə emal müəssisələri əksər hallarda 2017-ci ildən sonra dövlətin klaster yaratmaq qərarlarından sonra inşa edilmişdir. Buna görə “əvvəl fabrik var idi, sonra ətrafında kənd təsərrüfatı klasteri yarandı” şəklindəki klassik aqlomerasiya izahı burada tam keçərli deyil. Dövlət klaster sistemini qurarkən artıq mövcud olan suvarılan torpağı və pambıq istehsalı bazasını nəzərə almışdır.

Meyvə və tərəvəz klasterlərinin coğrafi məntiqi

Meyvə-tərəvəz klasterləri Urgut, Taylak, Bulungur və Samarkand kimi bağçılıq və tərəvəzçilik sahələrinin sıx olduğu yerlərdə önə çıxır. Bu sektorun əsas məkan xüsusiyyəti məhsulun tez xarab olmasıdır. Soyuducu saxlama, çeşidləmə, qablaşdırma və ilkin emal müəssisələri buna görə meyvə bağlarına və istehsal sahələrinə yaxın yerləşir.

GIS xəritələri meyvə-tərəvəz klasterlərinin suvarılan regionlarda cəmləşdiyini göstərsə də, rayon səviyyəsində korrelyasiya təhlilində suvarılan sahə ilə meyvə-tərəvəz klasterlərinin sayı arasında statistik baxımdan əhəmiyyətli əlaqə aşkar edilməmişdir. Buna görə suvarma meyvə-tərəvəz sektorunun yerləşməsini təkbaşına izah edən təsdiqlənmiş statistik müəyyənedici kimi təqdim edilə bilməz.

Taxıl, quşçuluq və heyvandarlıq klasterləri

Taxıl klasterləri daha geniş bölgü göstərir və mənbə onların məkan nümunəsini saxlama, emal və əlçatanlıqla təsviri şəkildə əlaqələndirir. Taxıl sektorunun inteqrasiya səviyyəsi pambıq–tekstil sektorundan aşağıdır.

Quşçuluq sektorunda yalnız bir klaster olduğu üçün regional məkan ümumiləşdirməsi aparıla bilməz. Süd və heyvandarlıq klasterləri yalnız iki vahidlə təmsil olunur. Mənbə heyvandarlığın inkişafını otlaq və yem ehtiyatları ilə; quşçuluq istehsalını isə daxili bazarın ölçüsü, sağlamlıq standartları və beynəlxalq logistika məhdudiyyətləri ilə əlaqələndirir. Bu əlaqələr mənbədə ayrı-ayrı statistik modellərlə sınaqdan keçirilməmişdir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqat dizaynı və məlumat dövrü

Tədqiqat 2015–2024 dövrünü əhatə edən təsviri coğrafi tədqiqat dizaynından istifadə edir. Bu dövr 2017-ci ildən əvvəlki kənd təsərrüfatı quruluşu ilə 2017-ci ildən sonra institusionallaşan klaster siyasətini eyni məlumat çərçivəsində müşahidə etmək məqsədi ilə seçilmişdir.

Əsas statistik mənbə Özbəkistan Respublikası Prezidentinə bağlı Statistics Agency-nin rəsmi nəşrləridir. Tədqiqatçılar həmçinin 2015–2024 rayon statistika bülletenlərini, 2023–2024 investisiya və ixrac qeydlərini və rəsmi klaster istehsal hesabatlarını istifadə etmişlər.

Rəsmi məlumatlar ayrı-ayrı müəssisə səviyyəsində deyil, rayon səviyyəsində dərc edildiyinə görə tədqiqatın əsas analiz vahidi də inzibati rayondur.

Sahə yoxlaması

Oktyabr 2024-də Səmərqənd Vilayətinin bütün inzibati rayonlarında sahə müşahidələri aparılmışdır. Pambıq–tekstil, meyvə-tərəvəz, taxıl, heyvandarlıq və quşçuluq istehsal sahələri ziyarət edilmiş; istehsal müəssisələri, suvarma kanalları, emal infrastrukturu, nəqliyyata çıxış və ətraf torpaq istifadəsi rəsmi xəritələrlə müqayisə edilmişdir.

Sahə məlumatı ayrıca kəmiyyət analiz məlumat dəstinə çevrilməmişdir. Bu tədqiqat baxımından sahə müşahidəsinin funksiyası GIS qatları ilə real ərazi şəraitinin uyğunluğunu yoxlamaq və xəritələrdəki nümunələri şərh etməkdir.

GIS məlumat bazası və koordinat sistemi

GIS məlumat bazası inzibati sərhədləri, suvarılan kənd təsərrüfatı sahələrini, suvarma infrastrukturunu, kənd əhalisinin sıxlığını və aqrar-sənaye klasterlərinin rəsmi rayon yerləşmələrini birləşdirmişdir.

Ayrı-ayrı klasterlərin dəqiq istehsal sahəsi sərhədləri açıq olmadığı üçün klasterlər poliqon kimi deyil, rəsmi inzibati yerləşmələrinə əsasən rayon səviyyəsində təmsil edilmişdir. Bu fərq mühümdür: xəritə “klaster müəssisəsinin real fiziki sərhədini” deyil, klasterin bağlı olduğu inzibati regionda müşahidə olunan cəmləşməni göstərir.

Məkan məlumatları ArcGIS Desktop 10.5 istifadə edilərək Pulkovo 1942 / Gauss–Krüger Zone 11N, EPSG:28471 koordinat istinad sistemində işlənmişdir. İlkin emal; koordinat çevrilməsi, topologiya yoxlaması, təkrarlanan həndəsələrin təmizlənməsi və tematik qatların ortaq geodatabase daxilində birləşdirilməsini əhatə etmişdir.

GIS overlay analizi

Descriptive GIS overlay yanaşması suvarılan torpaq, suvarma infrastrukturu, kənd əhalisinin sıxlığı və klasterlərin rayon səviyyəsindəki bölgüsünü üst-üstə gətirərək məkan uyğunluqlarını görünən etmişdir.

Bu analiz statistik əhəmiyyətlilik testi deyil. Xəritədə bir klaster suvarılan torpaqla eyni regionda yerləşirsə, onların coğrafi baxımdan birlikdə görünməsi göstərilir; suvarmanın klasterin yaradılmasına səbəb olduğu sübut edilmir.

Global Moran's I analizi

Ümumi klaster sayının qonşu rayonlar arasında regional baxımdan oxşar dəyərlər yaradıb-yaratmadığını araşdırmaq üçün Global Moran's I hesablanmışdır. Məkan çəkiləri matrisi ortaq sərhədi olan rayonları qonşu qəbul edən first-order rook contiguity yanaşması ilə yaradılmışdır.

Yalnız 14 məkan vahidi olduğuna görə Local Moran's I və ya Getis–Ord Gi* kimi lokal statistikalar tətbiq edilməmişdir. Müəlliflər belə kiçik seçmədə lokal nəticə çıxarmanın qeyri-sabit ola biləcəyini bildirirlər.

Suvarılan Kənd Təsərrüfatı Sahəsi ilə Pambıq–Tekstil Klasterləri Arasında Nə Aşkar Edildi?

Rayon səviyyəsində mütləq suvarılan kənd təsərrüfatı sahəsi ilə pambıq–tekstil klasterlərinin sayı arasında statistik baxımdan əhəmiyyətli müsbət əlaqə aşkar edilmişdir; Pearson r = 0,571 (p = 0,033) və Spearman ρ = 0,737 (p = 0,003) nəticələri eyni istiqaməti dəstəkləmişdir, lakin bu rayon səviyyəli korrelyasiya səbəbiyyətin sübutu deyil.

Korrelyasiya analizi

Spearman korrelyasiyası mənbədə əsas ölçü, Pearson isə tamamlayıcı ölçü kimi istifadə edilmişdir. Bunun səbəbi cəmi 14 müşahidənin olması və Kattakurganın həm böyük suvarılan sahəyə, həm də yüksək klaster sayına malik təsirli müşahidə olmasıdır.

Leave-one-district-out həssaslıq analizində Pearson r dəyərlərinin 0,482–0,716, Spearman ρ dəyərlərinin 0,694–0,806 arasında müsbət qalması pambıq–tekstil əlaqəsinin yalnız bir rayondan qaynaqlanmadığını dəstəkləyir.

Niyə mütləq suvarılan sahə əhəmiyyətli olduğu halda suvarma payı əhəmiyyətli deyil?

Tədqiqat məlumatlarına görə pambıq–tekstil klasterlərinin sayı ilə əlaqəli göstərici rayonun ümumi kənd təsərrüfatı sahəsi daxilində suvarılan torpağın faizindən daha çox suvarılan torpağın mütləq hektar miqdarıdır.

Bu nəticə geniş suvarılan istehsal bazasının pambıq xammalı və emal zənciri üçün coğrafi potensial yarada biləcəyi şərhi ilə uyğundur. Lakin tədqiqat çoxdəyişənli səbəb modeli istifadə etmədiyi üçün bu izah təsdiqlənmiş yeganə mexanizm deyil.

İstehsal və iqtisadi quruluş

Pambıq–tekstil sektoru mənbədə ən yüksək şaquli inteqrasiya və ixrac yönümlülüyünə malik struktur kimi təqdim edilir. Meyvə-tərəvəz sektoru da yüksək əlavə dəyərli emal və ixrac baxımından önə çıxır. Taxıl, quşçuluq və süd-heyvandarlıq sistemləri daha çox regional ərzaq təchizatı kontekstində qiymətləndirilmişdir.

2030 pambıq–tekstil ssenarisi

Pambıq–tekstil klasterlərinin sayı 2020–2024 dövründə müvafiq olaraq 8, 9, 10, 12 və 12 kimi bildirilmişdir. Mənbə bu beş nöqtəyə ordinary least squares xətti meyl modeli tətbiq etmişdir:

\[ N=-2214{,}00+1{,}100\times Year \]

Model üçün:

\[ R^2=0{,}945,\qquad p=0{,}006,\qquad SE=0{,}153 \]

bildirilmişdir.

Model 2027-də 15,7 pambıq–tekstil klasteri üçün %95 prediction interval 12,7–18,7; 2030-da 19,0 üçün %95 prediction interval 14,8–23,2 verir. Cədvəl təqdimatında bunlar müvafiq olaraq 16 və 19 klasterə yuvarlaqlaşdırılmışdır.

Mənbə taxıl klasteri seriyasında \(R^2=0{,}639\), \(p=0{,}104\); meyvə-tərəvəz seriyasında \(R^2=0{,}750\), \(p=0{,}058\) bildirir. Bu iki meyl statistik baxımdan etibarlı gələcək proqnozu üçün yetərli qəbul edilməmişdir.

İxrac və məşğulluq göstəricilərində yalnız 2023–2024 kəsik məlumatları olduğu üçün reqressiya modeli tətbiq edilməmişdir. Mənbə həmçinin formal xarici ekspert sorğusu aparılmadığını bildirir; bu dəyərlər 2024 başlanğıc səviyyəsi, rəsmi inkişaf hədəfləri, yaxın dövr sektoral meylləri və resurs məhdudiyyətləri istifadə edilərək yaradılmış müəllif ssenariləridir.

Su qıtlığı niyə gələcək ssenarisinin mərkəzindədir?

Mənbənin müzakirəsinə görə Səmərqənddə uyğun suvarılan torpaqların mühüm hissəsi artıq kənd təsərrüfatı istifadəsindədir və Zərəfşan Hövzəsində su məhdudiyyətinin artacağı gözlənilir. Buna görə gələcək klaster inkişafının yalnız suvarılan torpağı genişləndirməyə əsaslanması davamlı fərziyyə deyil.

Müəlliflərin ssenarisi daha çox mövcud torpaqda istehsal intensivliyinin artırılmasına, su səmərəliliyinə, damcı suvarmaya, daha dərin əlavə dəyərli emala və ixracın şaxələndirilməsinə əsaslanır.

Bu siyasət istiqaməti birbaşa eksperimental olaraq sınaqdan keçirilmiş nəticə deyil; mövcud məkan nümunəsindən, resurs məhdudiyyətlərindən və ssenari fərziyyələrindən çıxarılan tədqiqatçı şərhidir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

Səmərqənd Vilayətindəki aqrar-sənaye klasterləri rayonlar arasında bərabər paylanmır və müxtəlif ixtisaslaşma növləri fərqli coğrafi nümunələr göstərir.

Pambıq–tekstil klasterlərinin mütləq suvarılan kənd təsərrüfatı sahəsi ilə müsbət rayon səviyyəli əlaqəsi statistik baxımdan dəstəklənir.

Location Quotient nəticələri bəzi rayonların müəyyən sektorlarda regional ortadan yuxarı nisbi ixtisaslaşma göstərdiyini göstərir.

Özbək klaster modeli təşkilati baxımdan klassik Porter klasterlərindən fərqlənir və dövlət tərəfindən başlanmış şaquli koordinasiya xüsusiyyəti daşıyır.

Ümumi klaster sayında bütün Səmərqənd Vilayəti miqyasında əhəmiyyətli Global Moran's I məkan avtokorrelyasiyası aşkar edilməmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

Suvarma infrastrukturunun təkbaşına pambıq–tekstil klasterinin yaradılmasına səbəb olduğu göstərilməmişdir. Korrelyasiya səbəbiyyət deyil.

Meyvə-tərəvəz klasterlərinin suvarma sahəsi ilə vizual üst-üstə düşməsi rayon səviyyəsində əhəmiyyətli kəmiyyət korrelyasiyası ilə təsdiqlənməmişdir.

Kənd əhalisinin, emal infrastrukturunun, tarixi ixtisaslaşmanın, yem resurslarının və ya nəqliyyatın klaster yerləşməsinə müstəqil səbəb təsiri ölçülməmişdir.

2030-dakı ixrac və məşğulluq rəqəmləri statistik proqnoz deyil.

Bütün Özbəkistanın klaster sistemi yalnız Səmərqənd Vilayətinin nəticələri ilə təmsil edilə bilməz.

Rayon səviyyəsindəki nəticələr avtomatik olaraq tək bir klasterin, fermer təsərrüfatının və ya müəssisənin davranışına endirilə bilməz.

Əsas metodoloji məhdudiyyətlər

Birinci məhdudiyyət ayrı-ayrı klaster sərhədlərinin və firma səviyyəli məlumatların mövcud olmamasıdır. Buna görə GIS analizi real klaster poliqonları əvəzinə rayon səviyyəsində aparılır.

İkinci məhdudiyyət 14 rayon kimi kiçik məkan seçməsidir. Bu hal statistik gücü və çoxdəyişənli modellər qurmaq imkanını məhdudlaşdırır.

Üçüncü məhdudiyyət Location Quotient analizində bəzi kateqoriyaların çox kiçik olmasıdır. Tək bir quşçuluq klasteri və ya iki süd-heyvandarlıq klasteri yüksək görünən LQ dəyərlərinin qeyri-sabit olmasına səbəb ola bilər.

Dördüncü məhdudiyyət GIS overlay analizinin təsviri olmasıdır. Müxtəlif coğrafi amillərin müstəqil təsirlərini ayıran məkan reqressiyası və ya səbəb dizaynı istifadə edilməmişdir.

Beşinci məhdudiyyət tarixi pambıq ixtisaslaşması ilə hazırkı dövlət klaster siyasətinin təsirlərinin bir-birindən ayrıla bilməməsidir. Eyni rayonlar həm Sovet dövründən qalan pambıq istehsalı ənənəsinə, həm də hazırkı klaster investisiyalarına malikdir.

Altıncı məhdudiyyət ssenari modelinin qısa zaman sırasına əsaslanmasıdır. Beşillik xətti meyl doyma, siyasət dəyişikliyi, bazar şoku, texnologiya və ya iqlim dəyişikliyini modelləşdirmir.

Nəhayət, tədqiqat koordinator müəssisə ilə müqaviləli fermerlər arasında dəyər zənciri gəlirlərinin necə bölüşdürüldüyünü araşdırmır. Buna görə klaster modelinin sosial davamlılığı haqqında tam qiymətləndirmə aparıla bilməz.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: The Spatial Concentration of Emerging Forms of Agro-Industrial Integration (Clusters) in the Samarkand Region, Uzbekistan.

Müəlliflər: Shodiyor Boboyev; Lutfullo Ibragimov; Aigul Sergeyeva; Alexander Danshin; Mamatkodir Nazarov; Khayitboy Abduvaliev; Khamidullo Fozilov; Sirojiddin Do’sbekov.

Corresponding author: Aigul Sergeyeva.

Qurumlar: Sharof Rashidov Samarkand State University, Özbəkistan; L.N. Gumilyov Eurasian National University, Qazaxıstan; Lomonosov Moscow State University, Rusiya; National University of Uzbekistan Named After Mirzo Ulugbek, Özbəkistan; Fergana State University, Özbəkistan.

Jurnal: Geographies.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Nəşr məlumatı: Geographies 2026, 6(3), 87.

DOI: 10.3390/geographies6030087.

Məqalə tarixi: Alındı 2 Avqust 2026; yenidən işlənib 27 Avqust 2026; qəbul edilib 1 Sentyabr 2026; dərc edilib 3 Sentyabr 2026.

Mənbə növü: Resenziyalı, açıq çıxışlı orijinal coğrafiya tədqiqat məqaləsi; təsviri məkan analizi, sahə yoxlaması, Location Quotient, Global Moran's I, korrelyasiya analizi və kəşfiyyat ssenarisi qiymətləndirməsi.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Tədqiqat coğrafiyası: Səmərqənd Vilayəti, Özbəkistan.

Statistik dövr: 2015–2024.

GIS-in məkan istinad ili: 2024.

Sahə müşahidəsi: Oktyabr 2024.

Təhlil edilən klaster sayı: 38.

Əsas klaster sinifləri: Pambıq–tekstil, meyvə-tərəvəz, taxıl, quşçuluq və süd-heyvandarlıq.

GIS proqramı: ArcGIS Desktop 10.5.

Koordinat sistemi: Pulkovo 1942 / Gauss–Krüger Zone 11N, EPSG:28471.

Əsas məkan metodları: Descriptive GIS overlay, Location Quotient və Global Moran's I.

Moran çəkilər matrisi: First-order rook contiguity.

Korrelyasiya: Pearson r və Spearman ρ; α = 0,05.

Ssenari modeli: Pambıq–tekstil klasterlərinin sayı üçün 2020–2024 məlumatlarına tətbiq edilmiş OLS xətti trend; digər ixrac və məşğulluq dəyərləri müəlliflərin kəşfiyyat ssenariləridir.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqat xarici maliyyə almadığını bildirmişdir.

Etika komitəsi: Tətbiq edilmir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tətbiq edilmir.

Məlumatların əlçatanlığı: Tədqiqatı dəstəkləyən rayon səviyyəli statistika, GIS məlumatları, LQ hesablamaları və regional istehsal/investisiya/məşğulluq/ixrac məlumatları corresponding author-dan əsaslandırılmış sorğu əsasında əldə edilə bilər.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər maraqlar toqquşmasının olmadığını bildirmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma S.B. və L.I.; metodologiya A.D.; proqram təminatı L.I.; doğrulama M.N., K.F., S.D. və K.A.; formal analiz A.S.; tədqiqat L.I.; resurslar M.N., K.F., S.D. və K.A.; məlumat kurasiyası A.S.; ilkin mətn A.S.; nəzərdən keçirmə və redaktə A.D.; vizuallaşdırma S.B. və A.S.; məsləhət A.D.; layihənin idarə edilməsi S.B.; maliyyələşdirmənin əldə edilməsi S.B., M.N., K.F., S.D. və K.A. kimi göstərilmişdir.

Əsas metodoloji sərhəd: Tədqiqat rayon səviyyəsində aqreqasiya olunmuş məkan məlumatlarına əsaslandığı üçün müşahidə edilən əlaqələr ekoloji və kəşfiyyat xarakterlidir. Ayrı-ayrı klasterlərin yeri, firma performansı və ya causal localization mexanizmi birbaşa sınaqdan keçirilməmişdir.

MAUP məhdudiyyəti: Rayon inzibati vahidlərinin istifadəsi modifiable areal unit problem yaradır. Nəticələrin fərqli məkan bölgülərində eyni böyüklükdə görünməsi məcburi deyil.

Vizual istifadə qeydi: Mənbə CC BY lisenziyalıdır. Bununla belə, Verianla üçün xəritə və təşkilati sxemlərin piksel surəti əvəzinə mənbə məlumatlarını və əlaqələri qoruyan orijinal yenidən çəkilmiş versiyalara üstünlük verilməlidir.