Özbek agro-endüstriyel kümesi, tarımsal üreticileri, işleme işletmelerini, lojistik altyapısını ve destekleyici kuruluşları aynı tarımsal değer zinciri içinde birleştiren, devlet tarafından başlatılmış ve dikey olarak koordine edilen bölgesel bir üretim sistemidir. Shodiyor Boboyev, Lutfullo Ibragimov, Aigul Sergeyeva, Alexander Danshin, Mamatkodir Nazarov, Khayitboy Abduvaliev, Khamidullo Fozilov ve Sirojiddin Do’sbekov tarafından yürütülen çalışma, Özbekistan'ın Semerkant Bölgesi'ndeki agro-endüstriyel kümelerin mekânsal yoğunlaşmasını ve farklı uzmanlaşma türlerinin coğrafi özelliklerle ilişkisini incelemiştir. Araştırma; 2015–2024 resmî istatistikleri, 2024 GIS verileri, saha doğrulaması, Location Quotient (LQ), Global Moran's I, Pearson ve Spearman korelasyonları ile keşifsel 2030 senaryolarını birlikte kullanmaktadır.

Analitik veri setinde 38 agro-endüstriyel küme bulunmaktadır: 12 pamuk–tekstil, 12 meyve-sebze, 11 tahıl, 1 kanatlı hayvancılık ve 2 süt-hayvancılık kümesi. Mekânsal dağılım ilçeler arasında belirgin biçimde farklılaşmaktadır. Kattakurgan toplam küme sayısında öne çıkarken Taylak ve Urgut daha çeşitli bir sektörel yapı göstermektedir. Sulanan tarım alanının mutlak büyüklüğü ile pamuk–tekstil kümesi sayısı arasında anlamlı pozitif ilişki bulunmuştur: Pearson r = 0,571, p = 0,033; Spearman ρ = 0,737, p = 0,003. Aynı istatistiksel destek toplam küme sayısı veya meyve-sebze kümeleri için gösterilmemiştir.

Bölgedeki belirgin ilçe farklılıklarına rağmen Global Moran's I = −0,218 ve permutation p = 0,346 sonucu, toplam küme sayısında istatistiksel olarak anlamlı bölge çapında mekânsal otokorelasyon bulunmadığını göstermektedir. Dolayısıyla çalışmada kullanılan “mekânsal yoğunlaşma” ifadesi, belirli ilçelerin diğerlerinden daha fazla veya daha belirgin uzmanlaşmış kümeye sahip olmasını tanımlar; bütün Semerkant Bölgesi'nin istatistiksel olarak tek bir mekânsal kümelenme örüntüsü oluşturduğunu göstermez.

2030'a yönelik bölüm de tek tip bir gelecek tahmini değildir. Yalnız pamuk–tekstil kümesi sayısı, 2020–2024 arasındaki beş yıllık seri üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir OLS eğilimiyle modellenmiştir. İhracat, istihdam ve diğer göstergelerdeki gelecek değerleri yazarların keşifsel politika senaryolarıdır. Araştırmanın ilçe düzeyindeki toplulaştırılmış yapısı nedeniyle elde edilen ilişkiler nedensel mekanizmalar veya bireysel işletme davranışları olarak yorumlanmamalıdır.

Çalışmanın temel problemi

Özbekistan'da agro-endüstriyel küme modeli 2017 sonrasında tarımsal dönüşümün önemli araçlarından biri hâline gelmiştir. Politikanın temel yönelimi tarımsal üretimi yalnız birincil ürün üretimi olarak bırakmak yerine işleme, yatırım, lojistik ve ihracatla aynı değer zincirinde birleştirmektir.

Bu dönüşüm yalnız ekonomik bir örgütlenme meselesi değildir. Tarımsal üretim fiziksel olarak suya, toprağa, iklime ve araziye bağlı olduğu için agro-endüstriyel entegrasyonun hangi ilçelerde geliştiği coğrafi bir sorudur. Çalışmanın temel boşluğu da burada ortaya çıkmaktadır: Özbekistan'daki cluster reformu ekonomik ve kurumsal açıdan tartışılmış olsa da Semerkant Bölgesi'ndeki kümelerin neden bazı ilçelerde yoğunlaşıp bazı ilçelerde sınırlı kaldığı coğrafi yöntemlerle yeterince incelenmemiştir.

Özbekistan'daki Agro-Endüstriyel “Küme” Klasik Porter Kümesiyle Aynı mıdır?

Hayır. Kaynak çalışmada Özbek agro-endüstriyel kümeleri, bağımsız ve birbirleriyle rekabet eden firmaların piyasa içindeki yatay aglomerasyonuyla oluşan klasik Porter kümeleri değil; devlet politikasıyla başlatılan, üreticileri bir koordinatör işleme işletmesi etrafında üretim, işleme ve pazarlama zincirine bağlayan dikey bütünleşik sistemler olarak tanımlanmaktadır.

Porter tipi küme ile Özbek modelinin ayrımı

Klasik Porter yaklaşımında küme kavramı, belirli bir bölgede birbirine bağlı fakat ayrı işletmelerin, tedarikçilerin ve kurumların rekabet ve işbirliği içinde yoğunlaşmasına dayanır. Bu yapı büyük ölçüde piyasa ilişkileri ve ekonomik aglomerasyon süreçleriyle gelişir.

Semerkant'taki agro-endüstriyel modelde ise örgütlenmenin başlangıç noktası devlet politikasıdır. Devlet düzenleyici çerçeveyi kurar; işleme işletmesi üretim zincirinin koordinatörü hâline gelir; çiftçiler sözleşme ilişkileriyle sisteme bağlanır; üretim, işleme, lojistik ve ihracat birbirine dikey olarak bağlanır.

Bu kavramsal fark çalışmanın yalnız terminolojik bir ayrıntısı değildir. Eğer Özbekistan'daki yapılar klasik piyasa kümeleri olarak kabul edilirse, bölgedeki mekânsal yoğunlaşmayı açıklarken firma rekabeti ve kendiliğinden aglomerasyona aşırı önem verilebilir. Kaynağın yorumu ise sulama, tarihsel ürün uzmanlaşması ve devletin sektörel yatırım kararlarının örgütsel yapı üzerinde önemli rol oynadığını vurgular.

Pamuk–tekstil sisteminin beş düzeyli dikey yapısı

Bu modelde üretim zincirinin farklı aşamaları çoğu durumda aynı ilçede birbirine yakın konumlanmaktadır. Bununla birlikte bitmiş ürünlerin pazarlama ve ihracat ağı ilçe ve Semerkant Bölgesi sınırlarının dışına uzanabilir. Bu nedenle çalışmanın gözlediği mekânsal yoğunlaşma özellikle üretim–işleme çekirdeğini tanımlar; hammaddeden uluslararası pazara kadar bütün değer zincirinin aynı küçük coğrafyada bulunduğu anlamına gelmez.

Semerkant Bölgesi neden önemli bir örnek?

Semerkant Bölgesi Özbekistan'ın önemli tarımsal üretim alanlarından biridir ve Zarafşan Vadisi'nin sulanan tarım sistemleriyle bağlantılıdır. Kaynak bölgenin büyüme mevsimini yaklaşık 170–210 gün, yıllık ortalama sıcaklığını 13–15 °C ve büyüme dönemindeki kümülatif sıcaklığı 4000 °C'nin üzerinde vermektedir.

Ancak bölge coğrafi olarak homojen değildir. Sulanan vadi alanları ile dağlık, kurak ve su kısıtı daha güçlü çevre ilçeleri arasında belirgin farklar vardır. Araştırmanın mekânsal mantığı, cluster sisteminin bu farklı coğrafi koşullara nasıl dağıldığını incelemektir.

38 kümenin sektörel yapısı

İlçeler arasında küme dağılımı

Kattakurgan altı kümeyle bölgedeki en yüksek mutlak küme sayısına sahiptir. Taylak'ta beş; Payaryk ve Urgut'ta dörder; Oqdaryo, Ishtikhan ve Samarkand'da üçer; Bulungur, Jomboy, Narpay ve Pakhtachi'de ikişer; Pastdargom ve Nurobod'da birer küme bulunmaktadır. Kushrabat'ta çalışmanın analitik sınıflandırmasına giren küme bulunmamaktadır.

Ancak mutlak küme sayısı ile uzmanlaşma aynı şey değildir. Örneğin Kattakurgan çok sayıda küme barındırdığı için sektörel olarak daha çeşitlidir; buna karşılık yalnız tek bir sektörde yoğunlaşan bir ilçenin Location Quotient değeri daha yüksek olabilir.

Mekânsal Yoğunlaşma ile İstatistiksel Mekânsal Kümelenme Aynı Şey midir?

Hayır. Çalışmada bazı ilçelerin belirli agro-endüstriyel faaliyetlerde açık biçimde yoğunlaşması betimsel mekânsal yoğunlaşmadır; Global Moran's I = −0,218 ve p = 0,346 sonucu ise toplam küme sayısında bütün bölge ölçeğinde istatistiksel olarak anlamlı bir mekânsal otokorelasyon bulunmadığını göstermektedir.

Location Quotient neyi ölçüyor?

Location Quotient (LQ), belirli bir uzmanlaşmanın bir ilçedeki göreli ağırlığını, o ilçenin bölgenin toplam küme sistemi içindeki payına göre karşılaştırmak için kullanılan betimsel bir yoğunlaşma göstergesidir.

Kaynak denklem aşağıdaki biçimde vermektedir:

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

Burada \(C_{ij}\), i ilçesinde j uzmanlaşmasına ait küme sayısını; \(C_j\), Semerkant Bölgesi'ndeki j uzmanlaşmasının toplam küme sayısını; \(C_i\), i ilçesindeki bütün uzmanlaşmaların toplam küme sayısını; \(C\) ise analiz edilen toplam küme sayısını ifade eder.

\(LQ>1\), ilgili uzmanlaşmanın ilçede bölgesel ortalamadan daha güçlü temsil edildiğini; \(LQ<1\) daha düşük göreli yoğunlaşmayı; \(LQ=1\) ise bölgesel ortalamayla uyumlu yoğunlaşmayı ifade eder.

LQ istatistiksel anlamlılık testi değildir. Özellikle yalnız bir veya iki küme içeren sektörlerde çok yüksek değerler ortaya çıkabilir. Kaynak bu nedenle küçük kategoriler için ayrıca “bir küme ekleme” duyarlılık testi uygulamıştır.

En yüksek LQ örnekleri

Oqdaryo'daki 12,67'lik kanatlı LQ değeri ilk bakışta çok güçlü uzmanlaşma gibi görünse de bütün bölgede yalnız bir kanatlı kümesi bulunmaktadır. Kaynağın duyarlılık testinde sisteme tek bir varsayımsal yeni kanatlı kümesi eklendiğinde Oqdaryo LQ değeri 12,67'den 9,75'e, yani %23 düşmektedir. Buna karşılık 12'şer birim içeren pamuk–tekstil ve meyve-sebze gruplarında aynı “+1 küme” testi LQ'yu sırasıyla yaklaşık %8,3 ve %1,1 değiştirmiştir.

Bu sonuç, çok küçük kategorilerde LQ'nun nicel büyüklüğünü “kanıt gücü” gibi yorumlamanın yanlış olduğunu gösterir.

Pamuk–tekstil kümelerinin coğrafi mantığı

Pamuk–tekstil sistemleri özellikle sulanan tarım alanlarıyla ilişkilidir. Ham pamuk üretimi doğrudan sulama altyapısına bağlı olduğundan hammadde tabanı işleme tesislerinin mekânsal organizasyonunu da etkiler.

Kaynağın yorumuna göre işleme tesisleri çoğu durumda 2017 sonrasında devletin cluster kurma kararlarının ardından inşa edilmiştir. Dolayısıyla “önce fabrika vardı, ardından çevresinde tarımsal cluster oluştu” biçimindeki klasik aglomerasyon anlatısı burada tam olarak geçerli değildir. Devlet cluster sistemini kurarken zaten var olan sulanan arazi ve pamuk üretim tabanını dikkate almıştır.

Meyve ve sebze kümelerinin coğrafi mantığı

Meyve-sebze kümeleri Urgut, Taylak, Bulungur ve Samarkand gibi yoğun bahçe ve sebzecilik alanlarında öne çıkmaktadır. Bu sektörün temel mekânsal özelliği ürünün bozulabilir olmasıdır. Soğuk depolama, sınıflandırma, paketleme ve ilk işleme tesisleri bu nedenle meyve bahçeleri ve üretim alanlarının yakınına yerleşmektedir.

GIS haritaları meyve-sebze kümelerinin sulanan bölgelerde yoğunlaştığını göstermesine rağmen ilçe düzeyindeki korelasyon analizinde sulanan alan ile meyve-sebze küme sayısı arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmamıştır. Bu nedenle sulama, meyve-sebze sektörünün konumunu tek başına açıklayan doğrulanmış bir istatistiksel belirleyici olarak sunulamaz.

Tahıl, kanatlı ve hayvancılık kümeleri

Tahıl kümeleri daha geniş dağılım göstermektedir ve kaynak bunların mekânsal örüntüsünü depolama, işleme ve ulaşılabilirlikle betimsel olarak ilişkilendirir. Tahıl sektörünün entegrasyon düzeyi pamuk–tekstilden daha düşüktür.

Kanatlı sektöründe yalnız bir küme bulunduğu için bölgesel mekânsal genelleme yapılamaz. Süt ve hayvancılık kümeleri yalnız iki birimle temsil edilmiştir. Kaynak, hayvancılık gelişimini mera ve yem kaynaklarıyla; kanatlı üretimini ise iç pazar ölçeği, sağlık standartları ve uluslararası lojistik kısıtlarla ilişkilendirir. Bu bağlantılar kaynakta istatistiksel olarak ayrı modellerle test edilmemiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma tasarımı ve veri dönemi

Çalışma 2015–2024 dönemini kapsayan betimsel coğrafi araştırma tasarımı kullanmaktadır. Bu dönem, 2017 öncesindeki tarımsal yapı ile 2017 sonrasında kurumsallaşan cluster politikasını aynı veri çerçevesinde gözlemlemek amacıyla seçilmiştir.

Ana istatistiksel kaynak, Özbekistan Cumhuriyeti Cumhurbaşkanlığına bağlı Statistics Agency'nin resmî yayınlarıdır. Araştırmacılar ayrıca 2015–2024 ilçe istatistik bültenlerini, 2023–2024 yatırım ve ihracat kayıtlarını ve resmî cluster üretim raporlarını kullanmıştır.

Resmî veriler bireysel işletme düzeyinde değil ilçe düzeyinde yayımlandığı için çalışmanın temel analiz birimi de idari ilçedir.

Saha doğrulaması

Ekim 2024'te Semerkant Bölgesi'nin bütün idari ilçelerinde saha gözlemleri yapılmıştır. Pamuk–tekstil, meyve-sebze, tahıl, hayvancılık ve kanatlı üretim alanları ziyaret edilmiş; üretim tesisleri, sulama kanalları, işleme altyapısı, ulaşıma erişim ve çevredeki arazi kullanımı resmî haritalarla karşılaştırılmıştır.

Saha verisi ayrı bir nicel analiz veri setine dönüştürülmemiştir. Bu çalışma açısından saha gözleminin işlevi, GIS katmanları ile gerçek arazi koşullarının uyumunu kontrol etmek ve haritalardaki örüntüleri yorumlamaktır.

GIS veri tabanı ve koordinat sistemi

GIS veri tabanı idari sınırlar, sulanan tarım alanları, sulama altyapısı, kırsal nüfus yoğunluğu ve agro-endüstriyel kümelerin resmî ilçe konumlarını birleştirmiştir.

Bireysel kümelerin kesin üretim alanı sınırları kamuya açık olmadığı için kümeler poligon olarak değil, resmî idari konumlarına göre ilçe düzeyinde temsil edilmiştir. Bu ayrım önemlidir: harita “cluster tesisinin gerçek fiziksel sınırı”nı değil, cluster'ın bağlı olduğu idari bölgede görülen yoğunlaşmayı göstermektedir.

Uzamsal veriler ArcGIS Desktop 10.5 kullanılarak Pulkovo 1942 / Gauss–Krüger Zone 11N, EPSG:28471 koordinat referans sisteminde işlenmiştir. Ön işleme; koordinat dönüşümü, topoloji kontrolü, yinelenen geometrilerin temizlenmesi ve tematik katmanların ortak geodatabase içinde birleştirilmesini kapsamıştır.

GIS overlay analizi

Descriptive GIS overlay yaklaşımı sulanan arazi, sulama altyapısı, kırsal nüfus yoğunluğu ve kümelerin ilçe düzeyindeki dağılımını üst üste getirerek mekânsal çakışmaları görünür hale getirmiştir.

Bu analiz istatistiksel anlamlılık testi değildir. Bir cluster haritada sulanan araziyle aynı bölgede bulunuyorsa bunun coğrafi olarak birlikte görülmesi gösterilir; sulamanın cluster'ın kuruluşuna neden olduğu kanıtlanmaz.

Global Moran's I analizi

Toplam küme sayısının komşu ilçeler arasında bölgesel olarak benzer değerler üretip üretmediğini incelemek için Global Moran's I hesaplanmıştır. Mekânsal ağırlık matrisi, ortak sınırı olan ilçeleri komşu kabul eden first-order rook contiguity yaklaşımıyla oluşturulmuştur.

Yalnız 14 mekânsal birim bulunduğundan Local Moran's I veya Getis–Ord Gi* gibi yerel istatistiklere geçilmemiştir. Yazarlar böyle küçük bir örneklemde yerel çıkarımın kararsız olabileceğini belirtmektedir.

Sulanan Tarım Alanı ile Pamuk–Tekstil Kümeleri Arasında Ne Bulundu?

İlçe düzeyindeki mutlak sulanan tarım alanı ile pamuk–tekstil kümesi sayısı arasında istatistiksel olarak anlamlı pozitif ilişki bulunmuştur; Pearson r = 0,571 (p = 0,033) ve Spearman ρ = 0,737 (p = 0,003) sonuçları aynı yönü desteklemiştir, ancak bu ilçe düzeyindeki korelasyon nedensellik kanıtı değildir.

Korelasyon analizi

Spearman korelasyonu kaynakta temel ölçü olarak, Pearson ise tamamlayıcı ölçü olarak kullanılmıştır. Bunun nedeni yalnız 14 gözlem bulunması ve Kattakurgan'ın hem büyük sulanan alana hem yüksek küme sayısına sahip etkili bir gözlem olmasıdır.

Leave-one-district-out duyarlılık analizinde Pearson r değerlerinin 0,482–0,716, Spearman ρ değerlerinin 0,694–0,806 arasında pozitif kalması, pamuk–tekstil ilişkisinin yalnız tek bir ilçeden kaynaklanmadığını desteklemektedir.

Neden mutlak sulanan alan anlamlıyken sulama payı anlamlı değil?

Çalışmanın verisine göre pamuk–tekstil kümelerinin sayısıyla ilişkili gösterge, ilçenin toplam tarım alanı içinde sulanan arazinin yüzdesinden çok sulanan arazinin mutlak hektar miktarıdır.

Bu sonuç, büyük bir sulanan üretim tabanının pamuk hammaddesi ve işleme zinciri için coğrafi kapasite sağlayabileceği yorumuyla uyumludur. Ancak çalışma çok değişkenli nedensel model kullanmadığı için bu açıklama doğrulanmış tek mekanizma değildir.

Üretim ve ekonomik yapı

Pamuk–tekstil sektörü, kaynakta en yüksek dikey entegrasyon ve ihracat yönelimine sahip yapı olarak sunulmaktadır. Meyve-sebze sektörü de yüksek katma değerli işleme ve ihracat açısından öne çıkmaktadır. Tahıl, kanatlı ve süt-hayvancılık sistemleri daha çok bölgesel gıda arzı bağlamında değerlendirilmiştir.

2030 pamuk–tekstil senaryosu

Pamuk–tekstil cluster sayısı 2020–2024 döneminde sırasıyla 8, 9, 10, 12 ve 12 olarak raporlanmıştır. Kaynak bu beş noktaya ordinary least squares doğrusal eğilim modeli uygulamıştır:

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

Model için:

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

raporlanmıştır.

Model 2027'de 15,7 pamuk–tekstil kümesi için %95 prediction interval 12,7–18,7; 2030'da 19,0 için %95 prediction interval 14,8–23,2 vermektedir. Tablo sunumunda bunlar sırasıyla 16 ve 19 kümeye yuvarlanmıştır.

Kaynak tahıl cluster serisinde \(R^2=0{,}639\), \(p=0{,}104\); meyve-sebze serisinde \(R^2=0{,}750\), \(p=0{,}058\) bildirmektedir. Bu iki eğilim istatistiksel olarak güvenilir gelecek tahmini için yeterli kabul edilmemiştir.

İhracat ve istihdam göstergelerinde yalnız 2023–2024 kesitsel bilgiler bulunduğu için regresyon modeli uygulanmamıştır. Kaynak ayrıca formal bir dış uzman anketi yapılmadığını belirtir; bu değerler 2024 başlangıç düzeyi, resmî gelişme hedefleri, yakın dönem sektörel eğilimler ve kaynak kısıtları kullanılarak oluşturulmuş yazar senaryolarıdır.

Su kıtlığı neden gelecek senaryosunun merkezinde?

Kaynağın tartışmasına göre Semerkant'taki uygun sulanan arazinin önemli bölümü zaten tarımsal kullanım altındadır ve Zarafşan Havzası'ndaki su kısıtının artması beklenmektedir. Bu nedenle gelecekteki cluster gelişiminin yalnız sulanan araziyi genişletmeye dayanması sürdürülebilir bir varsayım değildir.

Yazarların senaryosu daha çok mevcut arazide üretim yoğunluğunun artırılması, su verimliliği, damla sulama, daha derin katma değerli işleme ve ihracat çeşitlendirmesine dayanmaktadır.

Bu politika yönelimi doğrudan deneysel olarak test edilmiş bir sonuç değil; mevcut mekânsal örüntü, kaynak kısıtları ve senaryo varsayımlarından türetilen araştırmacı yorumudur.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

Semerkant Bölgesi'ndeki agro-endüstriyel kümeler ilçeler arasında eşit dağılmamaktadır ve farklı uzmanlaşma türleri farklı coğrafi örüntüler göstermektedir.

Pamuk–tekstil kümelerinin mutlak sulanan tarım alanıyla pozitif ilçe düzeyi ilişkisi istatistiksel olarak desteklenmektedir.

Location Quotient sonuçları bazı ilçelerin belirli sektörlerde bölgesel ortalamanın üzerinde göreli uzmanlaşma sergilediğini göstermektedir.

Özbek cluster modeli klasik Porterian kümelerden örgütsel olarak ayrılmakta ve devlet başlatmalı dikey koordinasyon özelliği taşımaktadır.

Toplam küme sayısında bütün Semerkant Bölgesi ölçeğinde anlamlı Global Moran's I mekânsal otokorelasyonu bulunmamıştır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

Sulama altyapısının tek başına pamuk–tekstil cluster kurulmasına neden olduğu gösterilmemiştir. Korelasyon nedensellik değildir.

Meyve-sebze kümelerinin sulama alanıyla görsel olarak çakışması, ilçe düzeyinde anlamlı nicel korelasyonla doğrulanmamıştır.

Kırsal nüfus, işleme altyapısı, tarihsel uzmanlaşma, yem kaynakları veya ulaşımın cluster konumundaki bağımsız nedensel etkisi ölçülmemiştir.

2030'daki ihracat ve istihdam rakamları istatistiksel tahmin değildir.

Bütün Özbekistan'ın cluster sistemi yalnız Semerkant Bölgesi sonuçlarıyla temsil edilemez.

İlçe düzeyindeki sonuçlar tek bir cluster, çiftlik veya işletme düzeyindeki davranışa otomatik olarak indirgenemez.

Başlıca metodolojik sınırlılıklar

Birinci sınırlılık, bireysel cluster sınırlarının ve firma düzeyindeki verilerin mevcut olmamasıdır. GIS analizi bu nedenle gerçek cluster poligonları yerine ilçe düzeyinde çalışmaktadır.

İkinci sınırlılık, 14 ilçe gibi küçük mekânsal örneklemdir. Bu durum istatistiksel gücü ve çok değişkenli modeller kurma kapasitesini sınırlar.

Üçüncü sınırlılık Location Quotient analizindeki bazı kategorilerin çok küçük olmasıdır. Tek bir kanatlı kümesi veya iki süt-hayvancılık kümesi, yüksek görünen LQ değerlerinin kararsız olmasına yol açabilir.

Dördüncü sınırlılık, GIS overlay analizinin betimsel olmasıdır. Farklı coğrafi faktörlerin bağımsız etkilerini ayıran mekânsal regresyon veya nedensel tasarım kullanılmamıştır.

Beşinci sınırlılık, tarihsel pamuk uzmanlaşmasıyla güncel devlet cluster politikasının etkilerinin birbirinden ayrılamamasıdır. Aynı ilçeler hem Sovyet döneminden kalan pamuk üretim geleneğine hem de güncel cluster yatırımlarına sahiptir.

Altıncı sınırlılık, senaryo modelinin kısa zaman serisine dayanmasıdır. Beş yıllık doğrusal eğilim doygunluk, politika değişimi, piyasa şoku, teknoloji veya iklim değişikliğini modellememektedir.

Son olarak çalışma, koordinatör işletme ile sözleşmeli çiftçiler arasında değer zinciri gelirlerinin nasıl dağıldığını incelememektedir. Bu nedenle cluster modelinin sosyal sürdürülebilirliği hakkında tam bir değerlendirme yapılamaz.

Kaynak ve Yöntem Notu

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

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

Corresponding author: Aigul Sergeyeva.

Kurumlar: Sharof Rashidov Samarkand State University, Özbekistan; L.N. Gumilyov Eurasian National University, Kazakistan; Lomonosov Moscow State University, Rusya; National University of Uzbekistan Named After Mirzo Ulugbek, Özbekistan; Fergana State University, Özbekistan.

Dergi: Geographies.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Yayın bilgisi: Geographies 2026, 6(3), 87.

DOI: 10.3390/geographies6030087.

Makale geçmişi: Alındı 2 Ağustos 2026; revize edildi 27 Ağustos 2026; kabul edildi 1 Eylül 2026; yayımlandı 3 Eylül 2026.

Kaynak türü: Hakemli, açık erişimli özgün coğrafya araştırma makalesi; betimsel mekânsal analiz, saha doğrulaması, Location Quotient, Global Moran's I, korelasyon analizi ve keşifsel senaryo değerlendirmesi.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Araştırma coğrafyası: Semerkant Bölgesi, Özbekistan.

İstatistiksel dönem: 2015–2024.

GIS'in mekânsal referans yılı: 2024.

Saha gözlemi: Ekim 2024.

Analiz edilen küme sayısı: 38.

Başlıca küme sınıfları: Pamuk–tekstil, meyve-sebze, tahıl, kanatlı hayvancılık ve süt-hayvancılık.

GIS yazılımı: ArcGIS Desktop 10.5.

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

Temel mekânsal yöntemler: Descriptive GIS overlay, Location Quotient ve Global Moran's I.

Moran ağırlık matrisi: First-order rook contiguity.

Korelasyon: Pearson r ve Spearman ρ; α = 0,05.

Senaryo modeli: Pamuk–tekstil küme sayısı için 2020–2024 verilerine uygulanan OLS doğrusal trend; diğer ihracat ve istihdam değerleri yazarların keşifsel senaryolarıdır.

Finansman: Çalışma dış finansman almadığını bildirmiştir.

Etik kurul: Uygulanamaz.

Bilgilendirilmiş onam: Uygulanamaz.

Veri erişilebilirliği: Çalışmayı destekleyen ilçe düzeyi istatistikler, GIS verileri, LQ hesaplamaları ve bölgesel üretim/yatırım/istihdam/ihracat verileri corresponding author'dan makul talep üzerine edinilebilir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını bildirmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma S.B. ve L.I.; metodoloji A.D.; yazılım L.I.; doğrulama M.N., K.F., S.D. ve K.A.; biçimsel analiz A.S.; araştırma L.I.; kaynaklar M.N., K.F., S.D. ve K.A.; veri kürasyonu A.S.; özgün taslak A.S.; inceleme ve düzenleme A.D.; görselleştirme S.B. ve A.S.; danışmanlık A.D.; proje yönetimi S.B.; finansman edinimi S.B., M.N., K.F., S.D. ve K.A. olarak bildirilmiştir.

Temel yöntemsel sınır: Çalışma ilçe düzeyinde toplulaştırılmış mekânsal veriye dayandığından gözlenen ilişkiler ekolojik ve keşifseldir. Bireysel cluster konumu, firma performansı veya causal localization mekanizması doğrudan test edilmemiştir.

MAUP sınırı: İlçe idari birimlerinin kullanılması modifiable areal unit problem doğurmaktadır. Sonuçlar farklı mekânsal bölümlendirmelerde aynı büyüklükte görünmek zorunda değildir.

Görsel kullanım notu: Kaynak CC BY lisanslıdır. Bununla birlikte Verianla için harita ve organizasyon şemalarının piksel kopyası yerine kaynak verilerini ve ilişkilerini koruyan özgün yeniden çizimler tercih edilmelidir.