Өзбек агроөнөр жай кластери — айыл чарба өндүрүүчүлөрүн, кайра иштетүүчү ишканаларды, логистикалык инфраструктураны жана колдоочу уюмдарды бир эле айыл чарба нарк чынжырына бириктирген, мамлекет тарабынан демилгеленген жана вертикалдуу координацияланган аймактык өндүрүш системасы. Shodiyor Boboyev, Lutfullo Ibragimov, Aigul Sergeyeva, Alexander Danshin, Mamatkodir Nazarov, Khayitboy Abduvaliev, Khamidullo Fozilov жана Sirojiddin Do’sbekov жүргүзгөн изилдөө Өзбекстандын Самарканд облусундагы агроөнөр жай кластерлеринин мейкиндиктик топтолушун жана ар түрдүү адистешүү түрлөрүнүн географиялык өзгөчөлүктөр менен байланышын караган. Изилдөө; 2015–2024-жылдардагы расмий статистиканы, 2024-жылдагы GIS маалыматтарын, талаадагы текшерүүнү, Location Quotient (LQ), Global Moran's I, Pearson жана Spearman корреляцияларын жана чалгындоочу мүнөздөгү 2030 сценарийлерин бирге колдонот.
Аналитикалык маалымат топтомунда 38 агроөнөр жай кластери бар: 12 пахта–текстиль, 12 мөмө-жемиш-жашылча, 11 дан, 1 канаттуулар чарбасы жана 2 сүт-мал чарбачылыгы кластери. Мейкиндиктик бөлүштүрүү райондор арасында айкын айырмаланат. Kattakurgan жалпы кластерлердин саны боюнча алдыда болсо, Taylak жана Urgut сектордук түзүмү жагынан ар түрдүү. Сугат айдоо жеринин абсолюттук көлөмү менен пахта–текстиль кластерлеринин санынын ортосунда статистикалык жактан маанилүү оң байланыш табылган: Pearson r = 0,571, p = 0,033; Spearman ρ = 0,737, p = 0,003. Ушундай статистикалык колдоо жалпы кластерлердин саны же мөмө-жемиш-жашылча кластерлери үчүн көрсөтүлгөн эмес.
Аймактагы райондордун айырмачылыктары айкын болгонуна карабастан, Global Moran's I = −0,218 жана permutation p = 0,346 натыйжасы жалпы кластерлердин саны боюнча статистикалык жактан маанилүү аймактык мейкиндиктик автокорреляция жок экенин көрсөтөт. Демек, изилдөөдө колдонулган “мейкиндиктик топтолуу” түшүнүгү айрым райондордун башкаларга караганда көбүрөөк же айкыныраак адистешкен кластерлерге ээ болушун сүрөттөйт; бүткүл Самарканд облусу статистикалык жактан бирдиктүү мейкиндиктик кластерлешүү үлгүсүн түзөт дегенди билдирбейт.
2030-жылга арналган бөлүм да бир түрдүү келечек божомолу эмес. Пахта–текстиль кластерлеринин саны гана 2020–2024-жылдар аралыгындагы беш жылдык катар боюнча статистикалык жактан маанилүү OLS тренди менен моделденген. Экспорт, жумуштуулук жана башка көрсөткүчтөр боюнча келечектеги маанилер авторлордун чалгындоочу саясат сценарийлери болуп саналат. Изилдөөнүн район деңгээлинде топтоштурулган түзүмүнө байланыштуу алынган мамилелер себептик механизмдер же жеке ишканалардын жүрүм-туруму катары чечмеленбөөгө тийиш.
Изилдөөнүн негизги көйгөйү
Өзбекстанда агроөнөр жай кластер модели 2017-жылдан кийин айыл чарбасын өзгөртүүнүн маанилүү куралдарынын бири болуп калды. Саясаттын негизги багыты айыл чарба өндүрүшүн бир гана баштапкы продукция өндүрүү катары калтырбастан, аны кайра иштетүү, инвестиция, логистика жана экспорт менен бир нарк чынжырына бириктирүү болуп саналат.
Бул өзгөрүү экономикалык уюштуруу маселеси менен гана чектелбейт. Айыл чарба өндүрүшү физикалык жактан сууга, топуракка, климатка жана жерге байланыштуу болгондуктан, агроөнөр жай интеграциясынын кайсы райондордо өнүгүшү географиялык маселе болуп саналат. Изилдөөнүн негизги боштугу да ушул жерден чыгат: Өзбекстандагы кластер реформасы экономикалык жана институционалдык жактан талкууланганы менен, Самарканд облусундагы кластерлер эмне үчүн айрым райондордо топтолуп, айрымдарында чектелүү калаары географиялык ыкмалар менен жетиштүү изилденген эмес.
Өзбекстандагы Агроөнөр Жай “Кластери” Классикалык Porter Кластери менен Бирдейби?
Жок. Булак изилдөөдө өзбек агроөнөр жай кластерлери рынокто өз алдынча жана бири-бири менен атаандашкан фирмалардын горизонталдуу агломерациясынан пайда болгон классикалык Porter кластерлери катары эмес; мамлекеттик саясат менен башталган, өндүрүүчүлөрдү координатор кайра иштетүүчү ишкананын айланасында өндүрүш, кайра иштетүү жана маркетинг чынжырына бириктирген вертикалдуу интеграцияланган системалар катары аныкталат.
Porter тибиндеги кластер менен өзбек моделинин айырмасы
Классикалык Porter мамилесинде кластер түшүнүгү белгилүү бир аймакта бири-бири менен байланышкан, бирок өзүнчө иштеген ишканалардын, жеткирүүчүлөрдүн жана мекемелердин атаандаштык жана кызматташтык шартында топтолушуна негизделет. Бул түзүм негизинен рыноктук мамилелер жана экономикалык агломерация процесстери аркылуу өнүгөт.
Самарканддагы агроөнөр жай моделинде болсо уюштуруунун баштапкы чекити мамлекеттик саясат болуп саналат. Мамлекет жөнгө салуучу алкакты түзөт; кайра иштетүүчү ишкана өндүрүш чынжырынын координаторуна айланат; фермерлер келишимдик мамилелер аркылуу системага кошулат; өндүрүш, кайра иштетүү, логистика жана экспорт бири-бирине вертикалдуу түрдө байланышат.
Бул концептуалдык айырма изилдөөнүн жөн гана терминологиялык деталдарынын бири эмес. Эгер Өзбекстандагы түзүмдөр классикалык рыноктук кластерлер катары кабыл алынса, аймактагы мейкиндиктик топтолууну түшүндүрүүдө фирмалардын атаандаштыгына жана өзүнөн-өзү пайда болгон агломерацияга ашыкча маани берилиши мүмкүн. Булактын чечмелөөсү болсо сугаттын, тарыхый продукциялык адистешүүнүн жана мамлекеттин сектордук инвестициялык чечимдеринин уюштуруучулук түзүмгө маанилүү таасир тийгизерин баса белгилейт.
Пахта–текстиль системасынын беш деңгээлдүү вертикалдуу түзүмү
| Деңгээл | Негизги компонент | Функция |
|---|---|---|
| 1 | Мамлекет / Айыл чарба министрлигинин деңгээли | Жөнгө салуулар, колдоо жана экспорттук алкак |
| 2 | Координатор кайра иштетүүчү ишкана | Фермерлер менен келишим, өндүрүштү координациялоо жана экспортту башкаруу |
| 3 | Өндүрүш жана кайра иштетүү байланыштары | Баштапкы пахтаны кайра иштетүү, жип ийрүү, токуу жана даяр продукция өндүрүү |
| 4 | Келишимдик айыл чарба өндүрүүчүлөрү | Чийки пахта өндүрүү жана жеткирүү |
| 5 | Колдоочу инфраструктура | Сугат, логистика, сактоо жана экспорт каналдары |
Бул моделде өндүрүш чынжырынын ар түрдүү этаптары көпчүлүк учурда бир эле райондо бири-бирине жакын жайгашат. Бирок даяр продукцияны сатуу жана экспорттоо тармагы райондун жана Самарканд облусунун чек араларынан тышкары созулушу мүмкүн. Ошондуктан изилдөөдө байкалган мейкиндиктик топтолуу өзгөчө өндүрүш–кайра иштетүү өзөгүн мүнөздөйт; чийки заттан эл аралык рынокко чейинки бүт нарк чынжыры бир эле чакан географияда жайгашкан дегенди билдирбейт.
Самарканд облусу эмне үчүн маанилүү мисал?
Самарканд облусу Өзбекстандын маанилүү айыл чарба өндүрүш аймактарынын бири жана Зарафшан өрөөнүнүн сугат айыл чарба системалары менен байланыштуу. Булак аймактын вегетация мезгилин болжол менен 170–210 күн, жылдык орточо температурасын 13–15 °C жана өсүү мезгилиндеги жыйынды температураны 4000 °Cден жогору деп көрсөтөт.
Бирок аймак географиялык жактан бир тектүү эмес. Сугат өрөөн аймактары менен тоолуу, кургак жана суу тартыштыгы күчтүүрөөк болгон четки райондордун ортосунда айкын айырмачылыктар бар. Изилдөөнүн мейкиндиктик логикасы кластер системасынын ушул ар түрдүү географиялык шарттарда кандай бөлүштүрүлгөнүн изилдөөгө багытталган.
38 кластердин сектордук түзүмү
| Кластер түрү | Кластер саны | Негизги продукциялар | Булакта аныкталган интеграция деңгээли |
|---|---|---|---|
| Пахта–текстиль | 12 | Чийки пахта, жип, кездеме, даяр текстиль продукциясы | Толук өндүрүш цикли |
| Мөмө-жемиш жана жашылча | 12 | Жаңы жана кайра иштетилген мөмө-жемиш-жашылча продукциясы | Жогорку |
| Дан | 11 | Буудай, ун жана дан продукциясы | Жарым-жартылай |
| Канаттуулар чарбасы | 1 | Канаттуу эти жана жумуртка | Орто |
| Сүт жана мал чарбачылыгы | 2 | Сүт жана кызыл эт продукциясы | Орто |
Райондор арасында кластерлердин бөлүштүрүлүшү
Kattakurgan алты кластер менен аймактагы эң жогорку абсолюттук кластер санына ээ. Taylakта беш; Payaryk жана Urgutта төрттөн; Oqdaryo, Ishtikhan жана Samarkandда үчтөн; Bulungur, Jomboy, Narpay жана Pakhtachiде экиден; Pastdargom жана Nurobodдо бирден кластер бар. Kushrabatта изилдөөнүн аналитикалык классификациясына кирген кластер жок.
Бирок абсолюттук кластер саны менен адистешүү бир эле нерсе эмес. Мисалы, Kattakurgan көп кластер камтыгандыктан сектордук жактан ар түрдүү; ал эми бир гана сектордо топтолгон райондун Location Quotient мааниси жогору болушу мүмкүн.
Мейкиндиктик Топтолуу менен Статистикалык Мейкиндиктик Кластерлешүү Бир Эле Нерсеби?
Жок. Изилдөөдө айрым райондордун белгилүү агроөнөр жай иш-аракеттеринде ачык топтолушу сүрөттөөчү мейкиндиктик топтолуу болуп саналат; Global Moran's I = −0,218 жана p = 0,346 натыйжасы болсо жалпы кластерлердин саны боюнча бүт аймактын масштабында статистикалык жактан маанилүү мейкиндиктик автокорреляция жок экенин көрсөтөт.
Location Quotient эмнени өлчөйт?
Location Quotient (LQ) белгилүү бир адистешүүнүн райондогу салыштырмалуу салмагын ошол райондун аймактын жалпы кластердик системасындагы үлүшүнө карата салыштыруу үчүн колдонулган сүрөттөөчү топтолуу көрсөткүчү.
Булак теңдемени төмөнкүдөй берет:
\[ LQ_i= \frac{\left(C_{ij}/C_j\right)} {\left(C_i/C\right)} \]
Бул жерде \(C_{ij}\) — i районундагы j адистешүүгө тиешелүү кластерлердин саны; \(C_j\) — Самарканд облусундагы j адистешүүнүн жалпы кластер саны; \(C_i\) — i районундагы бардык адистешүүлөрдүн жалпы кластер саны; \(C\) — талданган жалпы кластер саны.
\(LQ>1\) тиешелүү адистешүүнүн райондо аймактык орточо деңгээлден күчтүүрөөк өкүлчүлүгүн; \(LQ<1\) төмөнүрөөк салыштырмалуу топтолууну; \(LQ=1\) болсо аймактык орточо менен шайкеш топтолууну билдирет.
LQ статистикалык маанилүүлүк тести эмес. Айрыкча бир же эки эле кластери бар секторлордо өтө жогору маанилер чыгышы мүмкүн. Ошондуктан булак чакан категориялар үчүн өзүнчө “бир кластер кошуу” сезимталдык тестин колдонгон.
Эң жогорку LQ мисалдары
| Район | Пахта–текстиль | Дан | Мөмө-жемиш-жашылча | Канаттуулар | Сүт-мал чарбачылыгы |
|---|---|---|---|---|---|
| Pastdargom | 3,17 | — | — | — | — |
| Nurobod | — | 3,45 | — | — | — |
| Payaryk | 2,38 | — | — | — | 4,75 |
| Urgut | — | 0,86 | 2,38 | — | — |
| Ishtikhan | 1,06 | 2,30 | — | — | — |
| Bulungur | — | — | 3,17 | — | — |
| Samarkand | — | 1,15 | 2,11 | — | — |
| Taylak | — | 0,69 | 1,90 | — | 3,80 |
| Narpay | 1,58 | 1,73 | — | — | — |
| Pakhtachi | 1,58 | 1,73 | — | — | — |
| Kattakurgan | 1,58 | 1,15 | 0,53 | — | — |
| Jomboy | 1,58 | — | 1,58 | — | — |
| Oqdaryo | 1,06 | 1,15 | — | 12,67 | — |
| Kushrabat | — | — | — | — | — |
Oqdaryодогу 12,67 канаттуулар LQ мааниси биринчи караганда өтө күчтүү адистешүүдөй көрүнгөнү менен, бүт аймакта бир гана канаттуулар кластери бар. Булактын сезимталдык тестинде системага бир гипотетикалык жаңы канаттуулар кластери кошулганда Oqdaryo LQ мааниси 12,67 маанисинен 9,75 маанисине, башкача айтканда %23 төмөндөйт. Ал эми ар бири 12 бирдикти камтыган пахта–текстиль жана мөмө-жемиш-жашылча топторунда ошол эле “+1 кластер” тести LQну тиешелүүлүгүнө жараша болжол менен %8,3 жана %1,1 өзгөрткөн.
Бул натыйжа өтө чакан категорияларда LQнун сандык чоңдугун “далилдин күчү” катары чечмелөө туура эмес экенин көрсөтөт.
Пахта–текстиль кластерлеринин географиялык логикасы
Пахта–текстиль системалары өзгөчө сугат айыл чарба жерлери менен байланыштуу. Чийки пахта өндүрүшү түздөн-түз сугат инфраструктурасына көз каранды болгондуктан, чийки зат базасы кайра иштетүүчү ишканалардын мейкиндиктик уюшулушуна да таасир берет.
Булактын чечмелөөсүнө ылайык, кайра иштетүүчү ишканалар көпчүлүк учурда 2017-жылдан кийин мамлекеттин кластер түзүү чечимдеринен соң курулган. Ошондуктан “адегенде фабрика болгон, андан кийин айланасында айыл чарба кластери түзүлгөн” деген классикалык агломерация түшүндүрмөсү бул жерде толук жарактуу эмес. Мамлекет кластер системасын түзүүдө мурда эле бар болгон сугат жерлерди жана пахта өндүрүш базасын эске алган.
Мөмө-жемиш жана жашылча кластерлеринин географиялык логикасы
Мөмө-жемиш-жашылча кластерлери Urgut, Taylak, Bulungur жана Samarkand сыяктуу бакчачылык жана жашылчачылык өнүккөн аймактарда өзгөчө көрүнөт. Бул сектордун негизги мейкиндиктик өзгөчөлүгү продукциянын тез бузулушу. Ошондуктан муздак сактоо, сорттоо, таңгактоо жана баштапкы кайра иштетүү ишканалары мөмө бактарына жана өндүрүш аянттарына жакын жайгашат.
GIS карталары мөмө-жемиш-жашылча кластерлери сугат аймактарда топтолгонун көрсөткөнү менен, район деңгээлиндеги корреляциялык анализде сугат аянты менен мөмө-жемиш-жашылча кластерлеринин санынын ортосунда статистикалык жактан маанилүү байланыш табылган эмес. Ошондуктан сугат мөмө-жемиш-жашылча секторунун жайгашуусун жалгыз өзү түшүндүргөн тастыкталган статистикалык аныктоочу катары көрсөтүлбөйт.
Дан, канаттуулар жана мал чарбачылык кластерлери
Дан кластерлери кеңири таралган жана булак алардын мейкиндиктик үлгүсүн сактоо, кайра иштетүү жана жеткиликтүүлүк менен сүрөттөөчү түрдө байланыштырат. Дан секторунун интеграция деңгээли пахта–текстилге караганда төмөн.
Канаттуулар секторунда бир гана кластер болгондуктан, аймактык мейкиндиктик жалпылоо жүргүзүү мүмкүн эмес. Сүт жана мал чарбачылык кластерлери болгону эки бирдик менен көрсөтүлгөн. Булак мал чарбачылыгынын өнүгүшүн жайыт жана тоют ресурстары менен; канаттуулар өндүрүшүн болсо ички рыноктун масштабы, саламаттык стандарттары жана эл аралык логистикалык чектөөлөр менен байланыштырат. Бул байланыштар булакта өзүнчө статистикалык моделдер менен текшерилген эмес.
Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары
Изилдөө дизайны жана маалымат мезгили
Изилдөө 2015–2024-жылдарды камтыган сүрөттөөчү географиялык изилдөө дизайнын колдонот. Бул мезгил 2017-жылга чейинки айыл чарба түзүмү менен 2017-жылдан кийин институтташкан кластер саясатын бир эле маалымат алкагында байкоо үчүн тандалган.
Негизги статистикалык булак — Өзбекстан Республикасынын Президентине караштуу Statistics Agencyнин расмий басылмалары. Изилдөөчүлөр ошондой эле 2015–2024 райондук статистикалык бюллетендерди, 2023–2024 инвестиция жана экспорт жазууларын жана расмий кластердик өндүрүш отчетторун колдонушкан.
Расмий маалыматтар жеке ишкана деңгээлинде эмес, район деңгээлинде жарыялангандыктан, изилдөөнүн негизги талдоо бирдиги да административдик район болуп саналат.
Талаада текшерүү
2024-жылы октябрда Самарканд облусунун бардык административдик райондорунда талаа байкоолору жүргүзүлгөн. Пахта–текстиль, мөмө-жемиш-жашылча, дан, мал чарбачылык жана канаттуулар өндүрүш аймактары кыдырылган; өндүрүш объектилери, сугат каналдары, кайра иштетүү инфраструктурасы, транспортко жеткиликтүүлүк жана айланадагы жер пайдалануу расмий карталар менен салыштырылган.
Талаа маалыматтары өзүнчө сандык талдоо маалымат топтомуна айландырылган эмес. Бул изилдөөдө талаа байкоосунун функциясы GIS катмарлары менен реалдуу жер шарттарынын шайкештигин текшерүү жана карталардагы үлгүлөрдү чечмелөө болуп саналат.
GIS маалымат базасы жана координат системасы
GIS маалымат базасы административдик чек араларды, сугат айыл чарба жерлерин, сугат инфраструктурасын, айыл калкынын жыштыгын жана агроөнөр жай кластерлеринин расмий райондук жайгашуусун бириктирген.
Жеке кластерлердин так өндүрүш аянттарынын чек аралары жалпыга ачык болбогондуктан, кластерлер полигон катары эмес, расмий административдик жайгашуусуна жараша район деңгээлинде көрсөтүлгөн. Бул айырма маанилүү: карта “кластер объектисинин чыныгы физикалык чегин” эмес, кластер тиешелүү болгон административдик аймакта байкалган топтолууну көрсөтөт.
Мейкиндиктик маалыматтар ArcGIS Desktop 10.5 аркылуу Pulkovo 1942 / Gauss–Krüger Zone 11N, EPSG:28471 координаттык шилтеме системасында иштетилген. Алдын ала иштетүү; координаттарды өзгөртүүнү, топологиялык текшерүүнү, кайталанган геометрияларды тазалоону жана тематикалык катмарларды жалпы geodatabase ичинде бириктирүүнү камтыган.
GIS overlay анализи
Descriptive GIS overlay ыкмасы сугат жерлерди, сугат инфраструктурасын, айыл калкынын жыштыгын жана кластерлердин район деңгээлиндеги бөлүштүрүлүшүн кабатташтырып, мейкиндиктик дал келүүлөрдү көрүнүктүү кылган.
Бул анализ статистикалык маанилүүлүк тести эмес. Эгер картада кластер сугат жер менен бир эле аймакта жайгашса, алардын географиялык жактан чогуу кездешүүсү көрсөтүлөт; сугат кластердин түзүлүшүнө себеп болгону далилденбейт.
Global Moran's I анализи
Жалпы кластерлердин саны коңшу райондор арасында аймактык жактан окшош маанилерди түзөбү же жокпу аныктоо үчүн Global Moran's I эсептелген. Мейкиндиктик салмактар матрицасы жалпы чек арасы бар райондорду коңшу деп эсептеген first-order rook contiguity ыкмасы менен түзүлгөн.
Болгону 14 мейкиндиктик бирдик болгондуктан, Local Moran's I же Getis–Ord Gi* сыяктуу жергиликтүү статистикаларга өтүлгөн эмес. Авторлор мындай чакан тандоодо жергиликтүү тыянак туруксуз болушу мүмкүн экенин белгилешет.
| Өзгөрмө | n | Moran's I | Күтүлгөн I | Permutation p | Түшүндүрмө |
|---|---|---|---|---|---|
| Жалпы агроөнөр жай кластерлеринин саны | 14 район | −0,218 | −0,077 | 0,346 | Маанилүү глобалдык мейкиндиктик автокорреляция жок |
Сугат Айыл Чарба Аянты менен Пахта–Текстиль Кластерлеринин Ортосунда Эмне Табылды?
Район деңгээлиндеги абсолюттук сугат айыл чарба аянты менен пахта–текстиль кластерлеринин санынын ортосунда статистикалык жактан маанилүү оң байланыш табылган; Pearson r = 0,571 (p = 0,033) жана Spearman ρ = 0,737 (p = 0,003) жыйынтыктары бир эле багытты колдогон, бирок бул район деңгээлиндеги корреляция себептүүлүктүн далили эмес.
Корреляциялык анализ
| Салыштыруу | n | Pearson r | p | Spearman ρ | p | Натыйжа |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Сугат аянты × жалпы кластер | 14 | 0,166 | 0,571 | 0,301 | 0,295 | Маанилүү эмес |
| Сугат аянты × пахта–текстиль | 14 | 0,571 | 0,033 | 0,737 | 0,003 | Маанилүү оң байланыш |
| Сугат аянты × мөмө-жемиш-жашылча | 14 | −0,169 | 0,564 | −0,088 | 0,765 | Маанилүү эмес |
| Сугат үлүшү × жалпы кластер | 14 | 0,116 | 0,693 | 0,199 | 0,496 | Маанилүү эмес |
| Сугат үлүшү × пахта–текстиль | 14 | 0,014 | 0,962 | 0,134 | 0,648 | Маанилүү эмес |
| Сугат үлүшү × мөмө-жемиш-жашылча | 14 | 0,125 | 0,671 | 0,142 | 0,629 | Маанилүү эмес |
| Сугат аянты × пахта–текстиль; Kattakurganсыз | 13 | 0,628 | 0,021 | 0,694 | 0,009 | Байланыш маанилүү бойдон калат |
Spearman корреляциясы булакта негизги өлчөм, Pearson болсо кошумча өлчөм катары колдонулган. Мунун себеби болгону 14 байкоонун болушу жана Kattakurgan чоң сугат аянтына да, кластерлердин көп санына да ээ таасирдүү байкоо болгондугу.
Leave-one-district-out сезимталдык анализинде Pearson r маанилери 0,482–0,716, Spearman ρ маанилери 0,694–0,806 аралыгында оң бойдон калгандыгы пахта–текстиль байланышы бир гана райондон келип чыкпаганын колдойт.
Эмне үчүн абсолюттук сугат аянты маанилүү болуп, сугат үлүшү маанилүү эмес?
Изилдөөнүн маалыматына ылайык, пахта–текстиль кластерлеринин саны менен байланышкан көрсөткүч райондун жалпы айыл чарба жерлеринин ичиндеги сугат жерлердин пайызынан көрө сугат жерлердин абсолюттук гектар өлчөмү болуп саналат.
Бул натыйжа чоң сугат өндүрүш базасы пахта чийки заты жана кайра иштетүү чынжыры үчүн географиялык мүмкүнчүлүк түзүшү мүмкүн деген чечмелөө менен шайкеш. Бирок изилдөө көп өзгөрмөлүү себептик моделди колдонбогондуктан, бул түшүндүрмө тастыкталган жалгыз механизм эмес.
Өндүрүш жана экономикалык түзүм
| Кластер түрү | Өндүрүш / түшүмдүүлүк | Инвестиция (миллиард UZS) | Жумуштуулук | Кайра иштетүү деңгээли | Экспорт (миллион USD) |
|---|---|---|---|---|---|
| Пахта–текстиль | 2,8–3,2 t/ha чийки пахта | 4,5–5,2 | 5200+ | Абдан жогорку | 150–170 |
| Мөмө-жемиш-жашылча | 22–30 t/ha | 2,8–3,6 | 3100+ | Жогорку | 90–110 |
| Дан | 4,5–5,5 t/ha | 1,2–1,8 | 1400 | Орто | 15–25 |
| Канаттуулар | Жылына 6–9 миң тонна эт | 0,8–1,1 | 900 | Жогорку | 10–13 |
| Сүт-мал чарбачылыгы | Жылына 4–6 миң тонна сүт | 0,6–0,9 | 500 | Орто | 5–7 |
Пахта–текстиль сектору булакта эң жогорку вертикалдык интеграция жана экспорттук багытка ээ түзүм катары көрсөтүлөт. Мөмө-жемиш-жашылча сектору да жогорку кошумча нарктуу кайра иштетүү жана экспорт жагынан өзгөчөлөнөт. Дан, канаттуулар жана сүт-мал чарбачылык системалары көбүнчө аймактык азык-түлүк камсыздоосу контекстинде бааланган.
2030 пахта–текстиль сценарийи
Пахта–текстиль кластерлеринин саны 2020–2024-жылдары тиешелүүлүгүнө жараша 8, 9, 10, 12 жана 12 деп берилген. Булак бул беш чекитке ordinary least squares сызыктуу тренд моделин колдонгон:
\[ N=-2214{,}00+1{,}100\times Year \]
Модель үчүн:
\[ R^2=0{,}945,\qquad p=0{,}006,\qquad SE=0{,}153 \]
деп билдирилген.
Модель 2027-жылы 15,7 пахта–текстиль кластери үчүн %95 prediction interval 12,7–18,7; 2030-жылы 19,0 үчүн %95 prediction interval 14,8–23,2 берет. Таблицада булар тиешелүүлүгүнө жараша 16 жана 19 кластерге тегеректелген.
| Көрсөткүч | 2024 | 2027 сценарийи | 2030 сценарийи | Илимий статус |
|---|---|---|---|---|
| Пахта–текстиль кластерлеринин саны | 12 | 16; %95 PI 13–19 | 19; %95 PI 15–23 | OLS регрессиясына негизделген |
| Текстиль экспорту, миллион USD | 170 | 230–260 | 300–350 | Авторлордун чалгындоочу сценарийи |
| Мөмө-жемиш-жашылча экспорту, миллион USD | 110 | 150–170 | 200–230 | Авторлордун чалгындоочу сценарийи |
| Кайра иштетилген дан продукциясынын экспорту, миллион USD | 25 | 45–60 | 80–100 | Авторлордун чалгындоочу сценарийи |
| Агроөнөр жай кластерлериндеги жумуштуулук | 11.000 | 13.000 | 14.500+ | Авторлордун чалгындоочу сценарийи |
Булак дан кластерлеринин катарында \(R^2=0{,}639\), \(p=0{,}104\); мөмө-жемиш-жашылча катарында \(R^2=0{,}750\), \(p=0{,}058\) деп билдирет. Бул эки тренд статистикалык жактан ишенимдүү келечек божомолу үчүн жетиштүү деп эсептелген эмес.
Экспорт жана жумуштуулук көрсөткүчтөрүндө 2023–2024 кесилиш маалыматтары гана болгондуктан, регрессия модели колдонулган эмес. Булак ошондой эле формалдуу тышкы эксперттик сурамжылоо жүргүзүлбөгөнүн билдирет; бул маанилер 2024 баштапкы деңгээли, расмий өнүгүү максаттары, акыркы сектордук тренддер жана ресурс чектөөлөрү пайдаланылып түзүлгөн автордук сценарийлер.
Суу тартыштыгы эмне үчүн келечек сценарийинин борборунда?
Булактын талкуусуна ылайык, Самарканддагы жарактуу сугат жерлердин маанилүү бөлүгү буга чейин айыл чарба пайдаланууда жана Зарафшан бассейниндеги суу чектөөсү күчөшү күтүлүүдө. Ошондуктан келечектеги кластердик өнүгүү сугат жерлерди гана кеңейтүүгө негизделиши туруктуу божомол эмес.
Авторлордун сценарийи көбүнчө азыркы жерлерде өндүрүш интенсивдүүлүгүн жогорулатууга, суунун натыйжалуулугуна, тамчылатып сугарууга, кошумча наркы тереңирээк кайра иштетүүгө жана экспортту диверсификациялоого негизделет.
Бул саясат багыты түздөн-түз эксперимент аркылуу текшерилген натыйжа эмес; учурдагы мейкиндиктик үлгүдөн, ресурс чектөөлөрүнөн жана сценарий божомолдорунан алынган изилдөөчүлөрдүн чечмелөөсү.
Изилдөө колдогон жыйынтыктар
Самарканд облусундагы агроөнөр жай кластерлери райондор арасында бирдей бөлүштүрүлгөн эмес жана ар түрдүү адистешүү түрлөрү ар башка географиялык үлгүлөрдү көрсөтөт.
Пахта–текстиль кластерлеринин абсолюттук сугат айыл чарба аянты менен оң район деңгээлиндеги байланышы статистикалык жактан колдоого алынат.
Location Quotient жыйынтыктары айрым райондор белгилүү секторлордо аймактык орточодон жогору салыштырмалуу адистешүүнү көрсөтөрүн билдирет.
Өзбек кластер модели уюштуруучулук жактан классикалык Porter кластерлеринен айырмаланат жана мамлекет демилгелеген вертикалдуу координация өзгөчөлүгүнө ээ.
Жалпы кластерлердин саны боюнча бүт Самарканд облусунун масштабында маанилүү Global Moran's I мейкиндиктик автокорреляциясы табылган эмес.
Изилдөө колдобогон жыйынтыктар
Сугат инфраструктурасы өз алдынча пахта–текстиль кластеринин түзүлүшүнө себеп болот деп көрсөтүлгөн эмес. Корреляция себептүүлүк эмес.
Мөмө-жемиш-жашылча кластерлеринин сугат аянты менен визуалдык дал келиши район деңгээлинде маанилүү сандык корреляция менен тастыкталган эмес.
Айыл калкынын, кайра иштетүү инфраструктурасынын, тарыхый адистешүүнүн, тоют ресурстарынын же транспорттун кластердин жайгашуусуна өз алдынча себептик таасири өлчөнгөн эмес.
2030-жылдагы экспорт жана жумуштуулук сандары статистикалык божомол эмес.
Бүткүл Өзбекстандын кластер системасын Самарканд облусунун жыйынтыктары менен гана чагылдырууга болбойт.
Район деңгээлиндеги жыйынтыктар бир кластердин, ферманын же ишкананын жүрүм-турумуна автоматтык түрдө түшүрүлбөйт.
Негизги методологиялык чектөөлөр
Биринчи чектөө — жеке кластерлердин чек аралары жана фирма деңгээлиндеги маалыматтар жок. Ошондуктан GIS анализи чыныгы кластер полигондорунун ордуна район деңгээлинде иштейт.
Экинчи чектөө — 14 район сыяктуу чакан мейкиндиктик тандоо. Бул статистикалык күчтү жана көп өзгөрмөлүү моделдерди түзүү мүмкүнчүлүгүн чектейт.
Үчүнчү чектөө — Location Quotient анализиндеги айрым категориялар өтө кичине. Бир канаттуулар кластери же эки сүт-мал чарбачылык кластери жогору көрүнгөн LQ маанилеринин туруксуз болушуна алып келиши мүмкүн.
Төртүнчү чектөө — GIS overlay анализинин сүрөттөөчү мүнөзү. Ар түрдүү географиялык факторлордун көз карандысыз таасирлерин бөлүп көрсөткөн мейкиндиктик регрессия же себептик дизайн колдонулган эмес.
Бешинчи чектөө — тарыхый пахта адистешүүсүнүн жана учурдагы мамлекеттик кластер саясатынын таасирлерин бири-биринен ажыратуу мүмкүн эмес. Ошол эле райондордо совет доорунан калган пахта өндүрүү салты да, учурдагы кластердик инвестициялар да бар.
Алтынчы чектөө — сценарий модели кыска убакыт катарына негизделет. Беш жылдык сызыктуу тренд каныгууну, саясат өзгөрүүсүн, рыноктук шокту, технологияны же климаттын өзгөрүшүн моделдебейт.
Акырында, изилдөө координатор ишкана менен келишимдик фермерлердин ортосунда нарк чынжырынын кирешелери кантип бөлүштүрүлөрүн карабайт. Ошондуктан кластер моделинин социалдык туруктуулугуна толук баа берүү мүмкүн эмес.
Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү
Түпнуска аталышы: The Spatial Concentration of Emerging Forms of Agro-Industrial Integration (Clusters) in the Samarkand Region, Uzbekistan.
Авторлор: Shodiyor Boboyev; Lutfullo Ibragimov; Aigul Sergeyeva; Alexander Danshin; Mamatkodir Nazarov; Khayitboy Abduvaliev; Khamidullo Fozilov; Sirojiddin Do’sbekov.
Corresponding author: Aigul Sergeyeva.
Мекемелер: Sharof Rashidov Samarkand State University, Өзбекстан; L.N. Gumilyov Eurasian National University, Казакстан; Lomonosov Moscow State University, Россия; National University of Uzbekistan Named After Mirzo Ulugbek, Өзбекстан; Fergana State University, Өзбекстан.
Журнал: Geographies.
Басма: MDPI, Basel, Switzerland.
Жарыялоо маалыматы: Geographies 2026, 6(3), 87.
DOI: 10.3390/geographies6030087.
Макаланын тарыхы: Кабыл алынган 2 Август 2026; кайра каралган 27 Август 2026; кабыл алынган 1 Сентябрь 2026; жарыяланган 3 Сентябрь 2026.
Булак түрү: Рецензияланган, ачык жеткиликтүү оригиналдуу географиялык изилдөө макаласы; сүрөттөөчү мейкиндиктик анализ, талаа текшерүүсү, Location Quotient, Global Moran's I, корреляциялык анализ жана чалгындоочу сценарийдик баалоо.
Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).
Изилдөө географиясы: Самарканд облусу, Өзбекстан.
Статистикалык мезгил: 2015–2024.
GISтин мейкиндиктик шилтеме жылы: 2024.
Талаа байкоосу: Октябрь 2024.
Талданган кластерлердин саны: 38.
Негизги кластер класстары: Пахта–текстиль, мөмө-жемиш-жашылча, дан, канаттуулар чарбасы жана сүт-мал чарбачылыгы.
GIS программасы: ArcGIS Desktop 10.5.
Координат системасы: Pulkovo 1942 / Gauss–Krüger Zone 11N, EPSG:28471.
Негизги мейкиндиктик ыкмалар: Descriptive GIS overlay, Location Quotient жана Global Moran's I.
Moran салмак матрицасы: First-order rook contiguity.
Корреляция: Pearson r жана Spearman ρ; α = 0,05.
Сценарий модели: Пахта–текстиль кластерлеринин саны үчүн 2020–2024 маалыматтарына колдонулган OLS сызыктуу тренд; башка экспорт жана жумуштуулук маанилери авторлордун чалгындоочу сценарийлери.
Каржылоо: Изилдөө тышкы каржылоо албаганын билдирген.
Этика комитети: Колдонулбайт.
Маалымдалган макулдук: Колдонулбайт.
Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Изилдөөнү колдогон район деңгээлиндеги статистика, GIS маалыматтары, LQ эсептөөлөрү жана аймактык өндүрүш/инвестиция/жумуштуулук/экспорт маалыматтары corresponding authorдон негиздүү суроо-талап боюнча алынышы мүмкүн.
Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришкен.
Авторлордун салымы: Концептуалдаштыруу S.B. жана L.I.; методология A.D.; программалык камсыздоо L.I.; текшерүү M.N., K.F., S.D. жана K.A.; формалдуу анализ A.S.; изилдөө L.I.; ресурстар M.N., K.F., S.D. жана K.A.; маалыматтарды курациялоо A.S.; баштапкы кол жазма A.S.; карап чыгуу жана редакциялоо A.D.; визуалдаштыруу S.B. жана A.S.; кеңеш берүү A.D.; долбоорду башкаруу S.B.; каржылоону алуу S.B., M.N., K.F., S.D. жана K.A. деп билдирилген.
Негизги методологиялык чек: Изилдөө район деңгээлинде топтоштурулган мейкиндиктик маалыматтарга негизделгендиктен, байкалган байланыштар экологиялык жана чалгындоочу мүнөздө. Жеке кластердин жайгашуусу, фирманын көрсөткүчтөрү же causal localization механизми түздөн-түз текшерилген эмес.
MAUP чеги: Райондук административдик бирдиктерди колдонуу modifiable areal unit problem жаратат. Натыйжалар башка мейкиндиктик бөлүштүрүүлөрдө ошол эле чоңдукта көрүнүүгө милдеттүү эмес.
Визуалдык колдонуу эскертүүсү: Булак CC BY лицензиялуу. Бирок Verianla үчүн карталардын жана уюштуруучулук схемалардын пикселдик көчүрмөлөрүнүн ордуна булак маалыматтарын жана байланыштарын сактаган оригиналдуу кайра чийүүлөргө артыкчылык берилүүгө тийиш.
Пикир калтырыңыз
E-mail дарегиңиз жарыяланбайт. Милдеттүү талаалар * менен белгиленген