G20 ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANSLARININ CRİTİC TABANLI GİA VE WASPAS UYGULAMASI İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Yıl 2023, Cilt: 15 Sayı: 1, 50 - 72, 31.07.2023

Musa Türkoğlu , Gülhan Duran

https://doi.org/10.53881/hiad.1247196

Cited By: 1

Öz

Lojistik sektörünün uluslararası ve ulusal ekonomiye katkıları günden güne ivme kazanırken, firmalar açısından rekabet avantajı elde etmenin bir unsuru olarak değerlendirilmektedir. Buna bağlı olarak ülkelerin lojistik performanslarının değerlendirilmesi önem kazanmaktadır. Belirli aralıklar ile Dünya Bankası tarafından sunulan ülkelerin lojistik performansları bu bakımdan önemli görülmektedir. Lojistik performans endeksi (LPI) kapsamında; “Gümrük, Altyapı, Lojistik Kalitesi ve Yetkinlik, Zamanlama, Uluslararası Sevkiyat ve Takip” değişkenlerinin ülkeler açısından ortalamalarını ve sıralamalarını sunmaktadır. Çalışma kapsamında ilk adım olarak son yayınlanan raporda 2018 yılı lojistik performans endekslerini G20 üye ülkeleri kapsamında elde edilerek karar matrisi oluşturulmuştur. Söz konusu ülkelerin lojistik performans değişken endeksleri CRITIC yöntemi ile ağırlıkları hesaplanarak GIA ve WASPAS yöntemleri ile sıralama analizi yapılmıştır. Elde edilen bulgular; CRITIC yöntemine göre ağırlıkları sıralamasında “Lojistik Kalitesi ve Yetkinlik” en önemli değişken olduğu ve ilk üç ülke sıralamasında Almanya, Japonya ve Birleşik Krallık olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

G20, LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSİ, ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİ

Kaynakça

• Altıntaş F.F. (2021). Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının CRITIC Tabanlı WASPAS ve COPRAS Teknikleri ile Analizi. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 25(1), 117-146.
• Başar, S. İ., & Bozma, G. (2017). Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri. Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 447-458.
• Başdeğirmen, A., & Tunca, M.Z. (2017). Lojistik Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performanslarının Gri İlişkisel Analiz ile Değerlendirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 327-340.
• Bozkurt, C. & Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksine Göre Karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
• Brauers, W. K. & Zavadskas, E. K. (2012). Robustness Of Multımoora: A Method For Multi-Objective Optimization. Informatıca, 23(1), 1-25.
• Burmaoğlu, S. (2012). Ulusal İnovasyon Göstergeleri ile Ulusal Lojistik Performansı Arasındaki İlişki: AB Ülkeleri Üzerine Bir Araştırma. Ege Akademik Bakış, 12(2), 193–208.
• Canbolat, N. (2016). Küresel Rekabet Endeksinin Lojistik Performans Endeksinin Alt Boyutları Üzerine Modaretör Etkisi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Candan, G. (2019). Lojistik Performans Değerlendirmesi İçin Bulanık AHP ve GRİ İlişkisel Analiz Yöntemleri ile Bütünleşik Bir Yaklaşım. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi,7(5) 277–286.
• Chakraborty, D. & Mukherjee, S. (2016). How Trade Facilitation Measures İnfluence Export Orientation? Empirical Estimates With Logistics Performance İndex Data. Journal Of Economics Library, 3(4), 554-569.
• Civelek, M. E., Uca, N. & Çemberci, M. (2015). The Mediator Effect Of Logistics Performance Index On The Relation Between Competitiveness Index And Gross Domestic Product. European Scientific Journal, 11(13), 368-375.
• Çakır, S. & Perçin, S. (2013). Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü. Ege Akademik Bakış, 13(4), 449-459.
• Dai, J., Liu, X. & Hu, F. (2014). Research And Application For Grey Relational Analysis İn Multigranularity Based On Normality Grey Number. The Scientific World Journal, 14(2), 1-10.
• D’aleo, V. (2015). The Mediator Role Of Logistic Performance Index: A Comparative Study. Journal Of International Trade, Logistics And Law, 1(1), 1–7.
• Dıakoulakı, D., Mavrotas, G. & Papayannakıs, L. (1995). Determining Objective Weights İn Multiple Criteria Problems: The Crıtıc Method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770.
• Erkan, B. (2014). The Importance and Determinants of Logistics Performance of Selected Countries, Journal of Emerging Issues in Economics, Finance and Banking, 3(6), 1237-1254.
• Eygü H. & Kılınç A. (2020). OECD Ülkelerinin Lojistik Performans Endekslerinin RİDGE Regresyon Analizi ile Araştırılması, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 899-919.
• Gergin, R. E. & Baki, B. (2015). Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
• Gök Kısa A.C. & Ayçin, E. (2019), OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 9 (1), 301-325.
• Gülenç, İ.F. & Karagöz, B. (2008). E-Lojistik ve Türkiye’de E-Lojistik Uygulamaları, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 15(1), 73-91.
• Güner, S. & Coşkun, E. (2012). Comparison Of İmpacts Of Economic And Social Factors On Countries’ Logistics Performance: A Study With Oecd Countries, Research İn Logistics & Production, 2(4), 329-343.
• Karabasevic, D., Stanujkic, D., Urosevic, S. & Maksimovic, M. (2016). An Approach To Personnel Selection Based On SWARA and WASPAS Methods. Journal Of Economics, Management And Informatics, 7(1), 1-11.
• Khan, S. A. R., Jian, C., Zhang, Y., Golpîra, H., Kumar, A. & Sharif, A. (2019). Environmental, Social And Economic Growth İndicators Spur Logistics Performance: From The Perspective Of South Asian Association For Regional Cooperation Countries. Journal Of Cleaner Production, 214(11), 1011–1023.
• Kılıç, M. & Koçdemir, S. U. (2018). Dış Ticaret ve Lojistik Arasındaki İlişki: Yükselen Piyasa Ekonomisindeki Ülkelerde Panel Veri Analizi. 1st International Economics And Business Symposium, 219-232.
• Kuo, J.Y., Chıang, T.C., Hsu, R.Y., Lıu, A.H., Huang, Y.C., Lee, C.C. & Laı, Y.T. (2008). Utilizing Grey Rational Analysis Method To Investigate The Evaluation Of The Equipment Suppliers. International Conference On Advanced Information Technologies.
• Kunadhamraks, P. & Hanaoka, S. (2008). Evaluating The Logitics Performance Of İntermodal Transportation İn Thailand. Asia Pacific Journal Of Marketing And Logistics, 20(3), 323- 342.
• Li, Y. (2007). Design For Product Adaptability. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi. Alberta: University Of Calgary.
• Lin, P. C. & Cheng, T. C. E. (2018). The Diffusion and The International Context of Logistics Performance. International Journal of Logistics Research and Applications, doı:10.1080/13675567.2018.1510907.
• Madic, M., Gecevska, V., Radovanovic, M. & Petkovic, D. (2014). Multi-Criteria Economic Analysis Of Machining Processes Using The Waspas Method. Journal Of Production Engineering, 17(2), 79-82.
• Marti, L., Puertas, R. & García, L. (2014). The İmportance Of Logistics Performance İndeks İn International Trade. Applied Economics, 46(24), 2982-2992.
• Martí, L., Martín, J. C. & Puertas, R. (2017). A Dea-Logistics Performance İndex. Journal Of Applied Economics, 20(1), 169–192.
• Mena, C. Et Al., (2007). Innovation İn Logistics Services, Cranfield, Nesta (National Endowment For Science, Technology And The Arts).
• Ofluoğlu Öztürk, N. Ö., Kalaycı, C., Artan, S. & Çebi Bal, H. (2018). Lojistik Performansta Gelişmelerin Uluslararası Ticaret Üzerine Etkileri: AB ve MENA Ülkeleri Örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(24), 92-109.
• Ojala, L. & Çelebi, D. (2015). The World Bank’s Logistics Performance Index (LPI) And Drivers Of Logistics Performance. International Transport Forum, OECD Papers, Queretaro.
• Orakçı, E. & Özdemir, A. (2017). Telafi Edici Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Türkiye ve AB Ülkelerinin İnsani Gelişmişlik Düzeylerinin Belirlenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 61-74.
• Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının Entropi Ağırlıklı EDAS Yöntemiyle Karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238.
• Sallehuddin, R., Shamsuddin, S. M. & Hashim, S. Z. (2008). Application Of Grey Relational Analysis For Multivariate Time Series. Eight International Conference On Intelligent Systems Design And Applications, 432-437.
• Santiteerakul, S., Tippayawong, K. Y., Dallasega, P., Nimanand, K. & Ramingwong, S. (2018). Logistics Performance Review: European Union And Asean Community. Journal Of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
• Shang, K. C. & Marlow, P. B. (2005). Logistics Capability And Performance İn Taiwan's Major Manufacturing Firms. Transportation Research Part E, 41, 217-234.
• Tanyaş, R. & Hazır, M. (2011), Lojistik Temel Kavramlar, Mersin: Çağ Üniversitesi Yayınları.
• Uca, N., Civelek, M. E. & Çemberci, M. (2015). The Effect Of The Components Of Logistics Performance İndex On Gross Domestic Product: Conceptual Model Proposal. Eurasian Business & Economics Journal, 1(1), 86–93.
• Ulutaş A. & Karaköy Ç. (2019). G-20 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksinin Çok Kriterli Karar Verme Modeli ile Ölçümü, S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 1-14.
• Yapraklı, T. Ş. & Ünalan, M. (2016). Küresel Lojistik Performans Endeksi ve Türkiye’nin Son 10 Yıllık Lojistik Performansının Analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(3), 589-606.
• Yıldırım, B. F. & Mercangoz, B. A. (2019). Evaluating The Logistics Performance Of OECD Countries By Using FUZZY AHP and ARAS-G. Eurasian Economic Review, 1(3), 1-19.
• Yıldıztekin, A. (2007). Lojistiğin Önemi, İstanbul: Logisticus Dergisi.
• Zardari, N. H., Ahmed, K., Shirazi, S. M. & Yusop, Z. B. (2015). Weighting Methods And Their Effects On Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes İn Water Resources Management. Springer International Publishing.