Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi

Süha Çelikkaya

doi:10.52791/aksarayiibd.1949127

TR EN

Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi

Abstract

Bu çalışma, 2014 Kırım ilhakı ve 2022 Rusya-Ukrayna savaşını iki temel jeopolitik kırılma noktası olarak ele alarak Karadeniz liman ağının 2010-2024 dönemindeki yapısal dönüşümünü dinamik ağ analizi yöntemiyle incelemektedir. Türkiye, Rusya Federasyonu, Ukrayna, Romanya, Bulgaristan ve Gürcistan'ı kapsayan çalışmada UNCTAD Stat veri tabanından derlenen konteyner liman hacmi (TEU), Liner Shipping Connectivity Index (LSCI) ve Bilateral LSCI verileri kullanılmıştır. Her yıl için bağımsız ağ matrisleri kurulmuş; strength centrality, betweenness centrality ve ağ yoğunluğu metrikleri hesaplanmıştır. Yapısal kırılmalar Chow testi ve CUSUM analizi ile istatistiksel olarak doğrulanmıştır. Bulgular üç temel sonucu ortaya koymaktadır: 2014 kırılması istatistiksel açıdan anlamlı ancak kademeli bir dönüşüme yol açmış; 2022 savaşı Ukrayna'yı fiilen ağdan dışlarken Rusya'nın bağlantısallığını kalıcı biçimde zayıflatmıştır; Türkiye ise her iki dönemde kesintisiz büyümesini sürdürerek Karadeniz'in yeni merkezi konumuna yükselmiştir. Ağ yoğunluğunun 0.87'den 0.73'e gerilemesi, yaşanan dönüşümün salt bir merkez-çevre yer değiştirmesinin ötesine geçtiğini ve ağın toplamsal kapasitesinin zayıfladığını göstermektedir. Bulgular, jeopolitik şokların liman ağlarında asimetrik ve ölçülebilir sonuçlar doğurduğuna işaret etmektedir.

Keywords

Spatial Concentration and Core-Periphery Transformation in the Black Sea Port Network: A Dynamic Network Analysis for the 2010-2024 Period

Abstract

This study examines the structural transformation of the Black Sea port network over the 2010-2024 period, treating the 2014 Crimea annexation and the 2022 Russia-Ukraine war as two critical geopolitical breakpoints. Using UNCTAD Stat data — container port throughput, the Liner Shipping Connectivity Index (LSCI), and the Bilateral LSCI — a dynamic network analysis is conducted for six countries: Turkey, the Russian Federation, Ukraine, Romania, Bulgaria, and Georgia. Annual network matrices are constructed, and strength centrality, betweenness centrality, and network density metrics are computed. Structural breaks are statistically verified through Chow tests and CUSUM analysis. Three key findings emerge. First, the 2014 annexation triggered a statistically significant yet gradual structural shift, with the full network-level consequences materializing incrementally. Second, the 2022 war rapidly excluded Ukraine from the regional network while permanently weakening Russia's connectivity. Third, Turkey sustained uninterrupted growth across both periods, consolidating its position as the dominant hub of the Black Sea network. Network density declined from 0.87 in 2013 to 0.73 in 2023, indicating that the transformation extends beyond a mere core-periphery shift toward an overall erosion of network capacity. These findings contribute to the growing literature on geopolitical risk and maritime network resilience by demonstrating that political shocks generate asymmetric, measurable, and irreversible structural changes in regional port systems.

Keywords

References

Ahn, S., Kim, D., & Steinbach, S. (2023). The impact of the Russian invasion of Ukraine on grain and oilseed trade. Agribusiness, 39(1), 291-299. https://doi.org/10.1002/agr.21794.
Andrews, D.W.K. (1993). Tests for parameter instability and structural change with unknown change point. Econometrica, 61(4), 821-856.
Bai, J., & Perron, P. (1998). Estimating and testing linear models with multiple structural changes. Econometrica, 66(1), 47-78. https://doi.org/10.2307/2998540
Bai, J., & Perron, P. (2003). Computation and analysis of multiple structural change models. Journal of Applied Econometrics, 18(1), 1-22. https://doi.org/10.1002/jae.659
Brown, R.L., Durbin, J., & Evans, J.M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society, 37(2), 149-192.
Caldara, D., & Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194-1225. https://doi.org/10.1257/aer.20191823
Chow, G.C. (1960). Tests of equality between sets of coefficients in two linear regressions. Econometrica, 28(3), 591-605.
Değerli Çifçi, B., & Baycan, T. (2023). Marine trade and analysis of the ports in the Black Sea economic cooperation region. Southeast European and Black Sea Studies, 23(1), 61-88. https://doi.org/10.1080/14683857.2022.2096203.

Ducruet, C., & Notteboom, T. (2012a). The worldwide maritime network of container shipping: Spatial structure and regional dynamics. Global Networks, 12(3), 395-423. https://doi.org/10.1111/j.1471-0374.2011.00355.x.
Ducruet, C., & Notteboom, T. (2012b). Developing liner service networks in container shipping. Song, D.W. ve Panayides, P. (Ed.), Maritime Logistics: A complete guide to effective shipping and port management (s. 77-100). Kogan Page.
FPRI (2024). Turkey's evolving geopolitical strategy in the Black Sea. Foreign Policy Research Institute. https://www.fpri.org/article/2024/12/turkeys-evolving-geopolitical-strategy-in-the-black-sea/.
Hagberg, A.A., Schult, D.A., & Swart, P.J. (2008). Exploring network structure, dynamics, and function using NetworkX. Proceedings of the 7th Python in Science Conference, 11-15.
Husenko, O. (2024). The world grain trade and sea logistics' risks: Current state and dynamics. Scientific Bulletin of the Odessa National Economic University, 3-4(316-317), 176-182. https://doi.org/10.32680/2409-9260-2024-3-4-316-317-176-182
Kang, L., Wu, W., Yu, H., & Su, F. (2022). Global container port network linkages and topology in 2021. Sensors, 22(15), 5889. https://doi.org/10.3390/s22155889.
Kormych, B., Averochkina, T., & Kormych, L. (2024). Black Sea, grain, and two humanitarian corridors: Unblocking Ukrainian shipping amid the Russian invasion. Small Wars & Insurgencies, 35(8), 1360-1396. https://doi.org/10.1080/09592318.2024.2384679.
Nate, S., Colibășanu, A. Stavytskyy, A., & Kharlamova, G. (2024). Impact of the Russo-Ukrainian war on Black Sea trade: Geoeconomic challenges. Economics & Sociology, 17(1), 256-272. https://doi.org/10.14254/2071-789X.2024/17-1/15.
Notteboom, T., Pallis, T. & Rodrigue, J.P. (2022). Port economics, management and policy,. Routledge. Park, S., Roh, S., & Yeo, I. (2024). Analysis of the liner shipping network structure of the Asia–Europe main trunk route using social network analysis. Sustainability, 16(17), 7414. https://doi.org/10.3390/su16177414.
Patalano, A., & Hallett, D. (2025). The strategic significance of the maritime theatre in the Russia–Ukraine war. The RUSI Journal, 170(3), 12-26. https://doi.org/10.1080/03071847.2025.2491887.
Peng, P., Claramunt, C., Cheng, S., Yang, Y., & Lu, F. (2023). A multi-layer modelling approach for mining versatile ports of a global maritime transportation network. International Journal of Digital Earth, 16(1), 2129-2151. https://doi.org/10.1080/17538947.2023.2220614.
Polo Martin, B., Faure, M.A., Cremaschini, F., & Ducruet, C. (2025). Shipping trade and geopolitical turmoil: The case of the Ukrainian maritime network. Journal of Transport Geography. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2025.104342.
Talley, W.K. (2009). Port economics. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203880067
Ulusoy, K. (2024). The Montreux Convention: A key for understanding the geopolitics of the Eastern Mediterranean and Black Sea. Southeast European and Black Sea Studies. https://doi.org/10.1080/14683857.2024.2433800.
UNCTAD (2024). Review of maritime transport 2024. Geneva.
World Bank (2025). Ukraine's transport and logistics system: Current and prospective opportunities and challenges. World Bank Group, Washington DC.
Xu, M., Li, Z., Shi, Y., Zhang, X., & Jiang, S. (2015). Evolution of regional inequality in the global shipping network. Journal of Transport Geography, 44, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2015.02.003
Yu, H., Fang, Z., Lu, F., Murray, A.T., Zhao, Z., Xu, Y., & Yang, X. (2019). Massive automatic identification system sensor trajectory data-based multi-layer linkage network dynamics of maritime transport along 21st-century maritime Silk Road. Sensors, 19(19), 4197. https://doi.org/10.3390/s19194197.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Applied Economics (Other)

Journal Section

Research Article

Authors

Süha Çelikkaya ^*
0000-0002-4104-1680
Türkiye

Publication Date

June 27, 2026

Submission Date

May 12, 2026

Acceptance Date

June 16, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 18 Number: 2

DOI

https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1949127

IZ

https://izlik.org/JA37MK73YF

Cite

RIS / Bibtex

APA

Çelikkaya, S. (2026). Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(2), 187-198. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1949127

AMA

1.Çelikkaya S. Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi. Journal of ASU FEAS. 2026;18(2):187-198. doi:10.52791/aksarayiibd.1949127

Chicago

Çelikkaya, Süha. 2026. “Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma Ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi”. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 18 (2): 187-98. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1949127.

EndNote

Çelikkaya S (June 1, 2026) Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 18 2 187–198.

IEEE

[1]S. Çelikkaya, “Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi”, Journal of ASU FEAS, vol. 18, no. 2, pp. 187–198, June 2026, doi: 10.52791/aksarayiibd.1949127.

ISNAD

Çelikkaya, Süha. “Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma Ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi”. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 18/2 (June 1, 2026): 187-198. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1949127.

JAMA

1.Çelikkaya S. Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi. Journal of ASU FEAS. 2026;18:187–198.

MLA

Çelikkaya, Süha. “Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma Ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi”. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol. 18, no. 2, June 2026, pp. 187-98, doi:10.52791/aksarayiibd.1949127.

Vancouver

1.Süha Çelikkaya. Karadeniz Liman Ağında Mekansal Yoğunlaşma ve Merkez-Çevre Dönüşümü: 2010-2024 Dönemi Üzerine Dinamik Ağ Analizi. Journal of ASU FEAS. 2026 Jun. 1;18(2):187-98. doi:10.52791/aksarayiibd.1949127