TÜRKİYE, İNGİLTERE VE ÇİN HALK CUMHURİYETİ (ÇHC) ÜÇGENİNDE DENİZCİLİK KÜMELENMELERİNİN BULANIK AHP YÖNTEMİ İLE ANALİZİ

Yıl 2022, Cilt: 4 Sayı: 2, 181 - 208, 28.12.2022

Devran Yazır , Yusuf Tekel

https://doi.org/10.54410/denlojad.1139959

Cited By: 1

Öz

Denizcilik sektöründe gelişmiş bir ülke olmak için denize kıyısı olan bir coğrafyada bulunmak gereklidir. Kıyı bölgeleri, devletlere stratejik üstünlük kazandırmakta, ticareti geliştirmekte, doğal kaynak oluşturmakta, insanlara eğlenme, dinlenme ve barınma imkânları sağlamaktadır. Özellikle günümüzde ekonomik alanda denizlerin etkinliği devasa şekilde artmıştır. Aynı zamanda bir ülkenin denizcilik sektöründeki gelişmişlik düzeyini ortaya çıkarmak ve denizciliğin ilgili ülkenin ekonomisine katkısını daha kolay takip edilmek adına sektördeki dalları kümelendirme ihtiyacı duyulmuştur. Denizcilik sektöründe girdi-çıktı metodu, Bulanık AHP, ELECTRE ve SWOT Analizi gibi yöntemler kullanılarak çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada ise gemi inşa, bakım ve yedek parça sektörü, denizcilik ticareti, deniz turizmi gibi denizcilik kümelerinin kendi arasında değerlendirmesi yapılarak Türkiye, İngiltere ve Çin Halk Cumhuriyeti (ÇHC) arasında kümelerin birbirleri ile olan üstünlüğü incelenmiştir. Bu inceleme için denizcilik sektöründe öncü olan ülkeler ve sektör dalları referans alınmış ve 5 farklı kriter göz önünde bulundurularak 3 farklı alternatif arasından seçim yapılmıştır. Uzman görüşleri alınarak hazırlanmış anket çalışması sektördeki farklı pozisyonlarda çalışan kişilere yöneltilmiş ve anket sonuçlarına bulanık AHP yöntemi uygulanmıştır. Buna göre Çin’in belirlenmiş ülkeler arasından denizcilik sektöründe daha etkin olduğu sonucu elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Denizcilik kümeleri, Ulusal ekonomi, Bulanık Hiyerarşi Prosesi

Kaynakça

• Acıpınar, E. (2018). Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi Tabanlı Kurumsal Karne Metodolojisi ve Bir Uygulama. İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.
• Annishia, F. B. (2021). Identifying Priorities for Marine Tourism Development at Tanggamus Regency, Lampung. TRJ Tourism Research Journal, 5(1), 25-43.
• Aydın, E., ve Çağıl, G. (2020). Bulanık Ahp ve Bulanık Hedef Yaklaşımı ile Hammadde Tedarikçisi Seçimi. Itobiad: Journal of the Human and Social Science Researches, 9(5), 3568-3579.
• Balbaş, O., ve Turan, E. (2019). Tersanelerde inşa edilecek gemi tipinin belirlenmesinde bulanık AHP ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması. Gemi ve Deniz Teknolojisi, (215), 93-111.
• Boender, C. G. E., De Graan, J. G., and Lootsma, F. (1989). Multi-criteria decision analysis with fuzzy pairwise comparisons. Fuzzy sets and Systems, 29(2), 133-143.
• Boulougouris, E., Chrysinas, L., Vavourakis, G., and Mizythras, P. (2018). Maritime education in EU: strengths and challenges. Transport Research Arena (TRA) 2018.
• Brett, V., and Roe, M. (2010). The potential for the clustering of the maritime transport sector in the Greater Dublin Region. Maritime Policy and Management, 37(1), 1-16.
• Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy sets and systems, 17(3), 233-247.
• Buckley, J. J. (1985). Ranking alternatives using fuzzy numbers. Fuzzy sets and systems, 15(1), 21-31.
• Bulut, E., and Duru, O. (2018). Analytic Hierarchy Process (AHP) in maritime logistics: theory, application and fuzzy set integration. In Multi-Criteria Decision Making in Maritime Studies and Logistics (pp. 31-78). Springer, Cham.
• Cengiz, D. (2012). Çok kriterli karar verme yöntemleri üzerine karşılaştırmalı analiz.
• Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European journal of operational research, 95(3), 649-655.
• Chang, Y. C. (2011). Maritime clusters: What can be learnt from the South West of England. Ocean and Coastal Management, 54(6), 488-494.
• Chhetri, P., Nkhoma, M., Peszynski, K., Chhetri, A., and Lee, P. T. W. (2018). Global logistics city concept: a cluster-led strategy under the belt and road initiative. Maritime Policy and Management, 45(3), 319-335.
• Çiçekli, U. G., ve Karaçizmeli, A. (2013). Bulanık analitik hiyerarşi süreci ile başarılı öğrenci seçimi: Ege üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi örneği. Ege Stratejik Araştırmalar Dergisi, 4(1), 71-94.
• De Langen, P. W., and Haezendonck, E. (2012). Ports as clusters of economic activity. The Blackwell companion to maritime economics, 638-655.
• Della Spina, L. (2016). Evaluation decision support models: highest and best use choice. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 223, 936-943.
• Denizhan, B., Yalçıner, A. Y., ve Berber, Ş. (2017). Analitik hiyerarşi proses ve bulanık analitik hiyerarşi proses yöntemleri kullanılarak yeşil tedarikçi seçimi uygulaması. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6(1), 63-78.
• Deval, O., and Saman, M. (2005). Maritime cluster of Istanbul. City of London, London.
• Doloreux, D. (2017). What is a maritime cluster?. Marine Policy, 83, 215-220.
• Du, J., Lu, Y., and Tao, Z. (2008). Economic institutions and FDI location choice: Evidence from US multinationals in China. Journal of comparative Economics, 36(3), 412-429.
• Dubois, D. J. (1980). Fuzzy sets and systems: theory and applications (Vol. 144). Academic press.
• Durdudiler, M. (2006). Perakende sektöründe tedarikçi performans değerlemesinde AHP ve bulanık AHP uygulaması.
• Ecer, F. (2020). Multi-criteria decision making for green supplier selection using interval type-2 fuzzy AHP: a case study of a home appliance manufacturer. Operational Research, 1-35.
• Eraslan, H., Bulu, M., ve Bakan, İ. (2008). Kümelenmeler ve inovasyona etkisi: Türk turizm sektöründe uygulamalar. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 5(3), 15-29.
• Eroğlu, O., ve Yalçın, A. (2013). Kümelenmeye ilişkin literatür taraması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(2), 81-96.
• Folta, T. B., Cooper, A. C., and Baik, Y. S. (2006). Geographic cluster size and firm performance. Journal of business venturing, 21(2), 217-242.
• Gao, T., Na, S., Dang, X., and Zhang, Y. (2018). Study of the Competitiveness of Quanzhou Port on the Belt and Road in China Based on a Fuzzy-AHP and ELECTRE III Model. Sustainability, 10(4), 1253.
• Gilpin, R. (2018). The challenge of global capitalism: The world economy in the 21st century. Princeton University Press.
• Görgün, M. R. (2020). Lojistik performans kriterlerinin sağlanmasında türk lojistik sektörünün durumu. EKEV Akademi Dergisi, 24(81), 229-246.
• Haliloğlu, M., ve Odabaş, M. S. (2018). Çok ölçütlü karar vermede ahp yöntemi. Kilis 7 Aralık Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 2(2), 13-18.
• Han, C. H. (2006). Comparative analysis on World’s Major Maritime Clusters’. The Journal of Maritime Business, 81, 89-114.
• Ka, B. (2011). Application of fuzzy AHP and ELECTRE to China dry port location selection. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 27(2), 331-353.
• Kaplan, S., ve Arikan, F. (2012). Hava Savunma Sektörü Tezgâh Yatırım Projelerinin Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi İle Değerlendirilmesi. Journal of Aeronautics and Space Technologies/Havacilik ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 5(3).
• Karahan, C.B. ve Kırval, L. (2018). Türk Deniz Taşımacılığı Sektörünün Kümelenme Analizi. Journal of Transportation and Logistics, 3(2), 63-80.
• Kargın, M., “Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü”, Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(1), 195-216, 2010.
• Kartal, Ş. E., Uğurlu, Ö., Kaptan, M., Arslanoğlu, Y., Wang, J., and Loughney, S. (2019). An analysis and comparison of multinational officers of the watch in the global maritime labor market. Maritime Policy and Management, 46(6), 757-780.
• Keceli, Y. (2011). A proposed innovation strategy for Turkish port administration policy via information technology. Maritime Policy and Management, 38(2), 151-167.
• Kostenko, O. V. (2019). Analysis of the Formation of Cluster Networks, according to the Cluster Map of Russia. Revista ESPACIOS, 40(40).
• Kwak, S. J., Yoo, S. H., and Chang, J. I. (2005). The role of the maritime industry in the Korean national economy: an input–output analysis. Marine Policy, 29(4), 371-383.
• Laarhoven, P. J. M., and Pedrycz, W., (1983), “A Fuzzy Extension of Saaty’s Priority Theory”, Fuzzy Sets and Systems, 11, 229-241.
• Lee, A. H., Chen, W. C., and Chang, C. J. (2008). A fuzzy AHP and BSC approach for evaluating performance of IT department in the manufacturing industry in Taiwan. Expert systems with applications, 34(1), 96-107.
• Lee, C. B., Wan, J., Shi, W., and Li, K. (2014). A cross-country study of competitiveness of the shipping industry. Transport Policy, 35, 366-376.
• Li, M., and Luo, M. (2021). Review of existing studies on maritime clusters. Maritime Policy and Management, 48(6), 795-810.
• Lopatin, A., Ishchenko, N., Filimonova, O., and Rudenko, N. (2021). Criteria for evaluating and selecting suppliers for maritime enterprises. In MATEC Web of Conferences (Vol. 339). EDP Sciences.
• Morrissey, K., and Cummins, V. (2016). Measuring relatedness in a multisectoral cluster: an input–output approach. European Planning Studies, 24(4), 629-644.
• Nõmmela, K., and Kõrbe Kaare, K. (2021, October). Evaluating Maritime Cluster Economic Impact: The Maritime Cluster Impact Index. In International Conference on Reliability and Statistics in Transportation and Communication (pp. 556-565). Springer, Cham.
• Nur, F., Burch V, R. F., Marufuzzaman, M., and Smith, B. K. (2020). Handheld technology selection, evaluation, and risk mitigation using stochastic analytical hierarchical process: A standardization of the request for proposal process. Engineering Management Journal, 1-14.
• Othman, M. R., Bruce, G. J., and Hamid, S. A. (2011). The strength of Malaysian maritime cluster: The development of maritime policy. Ocean and Coastal Management, 54(8), 557-568.
• Özdemir, Ü. (2019). Analysis of Root Problems in Shipbroking Activities :A Case Study on Turkish Shipbroking. International Journal of Transport Economics, 46, 93-115.
• Özdemir, Ü., Güneroğlu, A. (2018). Cargo Type Selection Procedure Using Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Techniques: ‘The Case of Dry Bulk Cargo Ships’. International Journal of Shipping and Transport Logistics, 10, 259-280.
• Özdemir, Ü. (2018). Gemiadamlarının İdari Ceza Almalarını Gerektiren Mesleki Hata ve Uygunsuzlukların BAHP Yöntemi İle Değerlendirilmesi. Dokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi, 10, 19-39.
• Özdemir, Ü. (2018b). Researchıng of Uniform and Hierarchical System in Maritime Education with Multi Criteria Decision Making Approach. Turkish Studies, 13, 1409-1426.
• Pagano, A., Wang, G., Sánchez, O., Ungo, R., and Tapiero, E. (2016). The impact of the Panama Canal expansion on Panama’s maritime cluster. Maritime Policy and Management, 43(2), 164-178.
• Pinto, H., Cruz, A. R., and Combe, C. (2015). Cooperation and the emergence of maritime clusters in the Atlantic: Analysis and implications of innovation and human capital for blue growth. Marine Policy, 57, 167-177.
• Porter, M. E. (1998). Clusters and the new economics of competition (Vol. 76, No. 6, pp. 77-90). Boston: Harvard Business Review.
• Ribeiro, R. A. (1996). Fuzzy multiple attribute decision making: a review and new preference elicitation techniques. Fuzzy sets and systems, 78(2), 155-181.
• Saaty, T. L. (1978). Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 1(1), 57-68.
• Salvador, R. (2014). Maritime clusters evolution. The (not so) strange case of the Portuguese maritime cluster. Journal of Maritime Research, 11(1), 53-59.
• Salvador, R., Simões, A., and Soares, C. G. (2016). The economic features, internal structure and strategy of the emerging Portuguese maritime cluster. Ocean and coastal management, 129, 25-35.
• Sardain, A., Sardain, E., and Leung, B. (2019). Global forecasts of shipping traffic and biological invasions to 2050. Nature Sustainability, 2(4), 274-282.
• Sartaş, M. (2010). Analysis of the growth dynamics in Turkish commercial shipbuilding sector and its prospects (Master's thesis, Middle East Technical University).
• Stavroulakis, P. J., Papadimitriou, S., Tsioumas, V., Koliousis, I. G., Riza, E., and Tsirikou, F. (2020). Exploratory spatial analysis of maritime clusters. Marine Policy, 120, 104125.
• Suyabasmaz, H. (2015). Türkiye denizcilik sektörünün mevcut durumu, sorunları ve çözümlerine yönelik teklifler (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Toksarı, M., ve Toksarı, M. D. (2011). Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yaklaşımı kullanılarak hedef pazarın belirlenmesi.
• Union, I. (2014). Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions. A new skills agenda for europe. Brussels.
• URL-1 https://enmc.eu/about/ Erişim Tarihi: 11.04.2022
• Viederyte, R. (2013). Maritime cluster organizations: Enhancing role of maritime industry development. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 81, 624-631.
• Wan, C., Yan, X., Zhang, D., Shi, J., Fu, S., and Ng, A. K. (2015). Emerging LNG-fueled ships in the Chinese shipping industry: a hybrid analysis on its prospects. WMU Journal of Maritime Affairs, 14(1), 43-59.
• Wang, X., Yuen, K. F., Wong, Y. D., and Li, K. X. (2020). How can the maritime industry meet Sustainable Development Goals? An analysis of sustainability reports from the social entrepreneurship perspective. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 78, 102173.
• Wang, Y., and Wang, N. (2019). The role of the marine industry in China's national economy: An input–output analysis. Marine Policy, 99, 42-49.
• Yuen, K. F., Thai, V. V., Wong, Y. D., and Wang, X. (2018). Interaction impacts of corporate social responsibility and service quality on shipping firms’ performance. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 113, 397-409.
• Zhou, Y., Soh, Y. S., Loh, H. S., and Yuen, K. F. (2020). The key challenges and critical success factors of blockchain implementation: Policy implications for Singapore’s maritime industry. Marine policy, 122, 104265.
• Zhou, Y., Yuen, K. F., Tan, B., and Thai, V. V. (2021). Maritime knowledge clusters: A conceptual model and empirical evidence. Marine Policy, 123, 104299.