VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE LOJİSTİK ETKİNLİK ÖLÇÜMÜ

Year 2024, Volume: 5 Issue: 3, 548 - 567, 15.10.2024

Mehmet Güdelek , Emirhan Dursunkaya , Esra Kaya , Merve Palamutoğlu , Tuğçe Akşahin , Emine Elif Nebati

https://doi.org/10.58702/teyd.1510631

Abstract

Lojistik etkinlik ölçümü, tedarik zincirindeki tüm lojistik faaliyetlerin performansını değerlendirmek için kullanılan analiz sürecidir. Bu analiz, ülkelerin ekonomik kalkınmaları, ticari rekabet güçleri ve küresel entegrasyonları açısından kritik öneme sahiptir. Veri zarflama analizi (VZA), etkinlik ölçümünde sıklıkla tercih edilen, ülkelerin lojistik performansını ölçmek için kullanılabilecek güçlü araçlardan biridir. Bu çalışma, 139 ülkenin 2023 yılı lojistik performansını değerlendirmek amacıyla Veri zarflama analizi (VZA) yöntemini kullanmıştır. Araştırmanın temel amacı, ülkelerin lojistik etkinliklerini karşılaştırarak en etkin ülkeleri belirlemek ve bu etkinliğin altında yatan faktörleri ortaya çıkarmaktır. Bu sayede, ülkelerin lojistik sistemlerindeki güçlü ve zayıf yönleri tespit edilerek, lojistik performanslarını artırmaya yönelik politika önerileri geliştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada, Dünya Bankası’nın Lojistik Performans İndeksi verileri kullanılmıştır. Bu indeks, gümrük işlemleri, altyapı, lojistik hizmetleri ve takibin ne kadar etkin olduğu gibi çeşitli faktörleri içermektedir. VZA analizinde, BCC ve CCR modelleri kullanılarak ülkelerin göreli etkinlikleri hesaplanmıştır. BCC modeli, değişen ölçek getirilerine izin verirken, CCR modeli sabit ölçek getirilerini varsayar. Analiz sonuçlarına göre, Singapur hem BCC hem de CCR modellerine göre en etkin ülke olarak belirlenmiştir. Avusturya ve Finlandiya ise BCC modelinde etkin olarak bulunmuştur. Ayrıca, ölçek etkinliği analizleri sonucunda Singapur’un optimum ölçek etkinliğine ulaştığı tespit edilmiştir. Bu çalışma, ülkelerin lojistik performanslarını artırmak isteyen politika yapıcılar için önemli bir bilgi kaynağıdır. Çalışmanın sonuçları, ülkelerin lojistik sistemlerindeki eksiklikleri belirlemelerine ve bu eksiklikleri gidermek için uygun politikalar geliştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, gelişmekte olan ülkeler, Singapur gibi başarılı ülkelerin uygulamalarından ilham alarak lojistik altyapılarını geliştirebilir, gümrük işlemlerini hızlandırabilir ve lojistik hizmetlerinin kalitesini artırabilirler. Gelecekte yapılacak çalışmalarda, farklı lojistik performans indekslerinin kullanılması, daha uzun zaman dilimlerini kapsayan analizler yapılması ve belirsizlik analizlerinin gerçekleştirilmesi önerilebilir.

Keywords

Tedarik zinciri, Lojistik, Lojistik Performans İndeksi, Veri Zarflama Analizi (VZA)

MEASURING THE EFFICIENCY OF LOGISTICS WITH DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

Abstract

Abstract
Logistics performance measurement is an analysis process used to evaluate the performance of all logistics activities in the supply chain. This analysis is of critical importance in terms of countries' economic development, commercial competitiveness, and global integration. Data envelopment analysis (DEA) is a powerful tool frequently preferred in efficiency measurement for evaluating a country's logistics performance. The aim of this study is to evaluate the logistics performance of 139 countries in 2023 using the Data envelopment analysis (DEA) method. The main purpose of the research is to compare countries' logistics efficiency, identify the most efficient countries, and uncover the factors underlying this efficiency. In this way, the study aims to identify the strengths and weaknesses of countries' logistics systems and develop policy recommendations to improve their logistics performance. The World Bank's Logistics Performance Index data was used in the study. This index includes various factors such as customs procedures, infrastructure, logistics services, and the effectiveness of tracking. In the DEA analysis, countries' relative efficiencies were calculated using the BCC and CCR models. While the BCC model allows for variable returns to scale, the CCR model assumes constant returns to scale. According to the analysis results, Singapore was identified as the most efficient country in both the BCC and CCR models. Austria and Finland were found to be efficient in the BCC model as well. Furthermore, the analysis of scale efficiency revealed that Singapore has achieved optimal scale efficiency. This study is an important source of information for policymakers aiming to improve countries' logistics performance. The results of the study can help countries identify deficiencies in their logistics systems and develop appropriate policies to address these deficiencies. For example, developing countries can improve their logistics infrastructure, accelerate customs procedures, and enhance the quality of logistics services by drawing inspiration from successful countries like Singapore. Future studies could consider using different logistics performance indexes, conducting analyses covering longer time periods, and performing uncertainty analyses.

Keywords

Supply chain, Logistics, Logistics Performance Index, Data Envelopment Analysis (DEA).

References

• Acar, Ö. F. (2021). Uluslararası ticarette deniz taşımacılığının lojistik performansa etkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(4), 533-541.
• Acar, M. F. (2021). Lojistik performans indeks: Türkiye-Avrupa birliği karşılaştırması. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(3), 422-428.
• Akdoğan, M. Ş. ve Durak, A. (2016). Lojistik şirketlerinin lojistik ve pazarlama performansları: Almanya ve Türkiye karşılaştırması. Procedia-Social and Behavioral Sciences, (235), 576-586.
• Altıntas, E., El Haj, M., Boudoukha, A. H., Olivier, C., Lizio, A., Luyat, M. ve Gallouj, K. (2022). Emotional exhaustion and fear of COVID‐19 in geriatric facilities during the COVID‐19 pandemic. International Journal of Geriatric Psychiatry, 37(8), 1-7.
• Arvis, J. F., Saslavsky, D., Ojala, L., Shepherd, B., Busch, C. and Raj, A. (Ed). (2014). Trade logistics in the global economy: The logistics performance index and its indicators. World Bank.
• Banker, R. D., Charnes, A. ve Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Management science, 30(9), 1078-1092.
• Bayraktar, E., Eryarsoy, E., Kosanoglu, F., Acar, M. F. ve Zaim, S. (2024). Unveiling the drivers of global logistics efficiency: Insights from cross-country analysis. Sustainability, 16(7), 1-20. https://doi.org/10.3390/su16072683
• Bentyn, Z. (2021). Comparing of logistic performance in Turkey and Poland: Explaining divergence in development. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences, 225-235. https://doi.org/10.15405/epsbs.2021.12.04.23
• Bozkurt, C. ve Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve G8 ülkelerinin lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
• Bugarčić, F. Ž., Skvarciany, V. ve Stanišić, N. (2020). Logistics performance index in international trade: Case of Central and Eastern European and Western Balkans countries. Business: Theory and Practice, 21(2), 452-459.
• Cengiz, H. ve Çetinceli, K. (2020). Türkiye ve BRICS ülkelerinin bilgi ve iletişim teknolojileri gelişmişlik endeksleri ile lojistik performans endekslerinin karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (38), 165-185.
• Charnes, A., Cooper, W. W. ve Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
• Cooper, W. W., Seiford, L. M. ve Zhu, J. (2000). A unified additive model approach for evaluating inefficiency and congestion with associated measures in DEA. Socio-Economic Planning Sciences, 34(1), 1-25.
• Cooper, W. W., Li, S., Seiford, L. M., Tone, K., Thrall, R. M. ve Zhu, J. (2001). Sensitivity and stability analysis in DEA: Some recent developments. Journal of Productivity Analysis, 15, 217-246.
• Demirci-Çelikkol, C. ve Keskin, G. (2021). Logistics performance index and GDP – Relationship of Turkey’s logistics performance through neighbours. Internatıonal Journal of Socıal, Humanıtıes and Admınıstratıve Scıences, 7(37), 257-265.
• Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S. ve Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in DEA. European Journal of Operational Research, 132(2), 245-259.
• Eren, H. ve Ömürbek, N. (2021). OECD ülkelerinin lojistik performansları açısından kümelenmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2), 153-166.
• Fanchon, P. (2003). Variable selection for dynamic measures of efficiency in the computer industry. IAER, 9(3), 175-188.
• Göğebakan, M. (2022). Ülkelerin lojistik performanslarının entropi tabanlı TOPSIS yöntemine göre sıralanması. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 146-156.
• Gülenç, İ. F. ve Karagöz, B. (2008). E-lojistik ve Türkiye’de e-lojistik uygulamaları. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (15), 73-91.
• Kálmán, B. G. ve Tóth, A. (2021). Links between the economy competitiveness and logistics performance in the Visegrád Group countries: Empirical evidence for the years 2007-2018. Entrepreneurial Business and Economics Review, 9(3), 169-190.
• Kara, K. (2022). Relationship between domestic logistics opportunity efficiency and international logistics opportunity efficiency based on market potential: Empirical research on developing countries. Journal of Management Marketing and Logistics, 9(2), 79-89.
• Karakaya, A. (2017). Türkiye’deki gayrimenkul yatırım ortaklıklarının hisse senedi değeri ve süper etkinliği arasındaki ilişki. Anadolu İktisat ve İşletme Dergisi, 1(1), 1-17.
• Karataş, İ. A. (2017). Bazı Avrupa ülkeleri ile Türkiye’nin lojistik sektörünün karşılaştırmalı analizi. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 8(1), 1-22.
• Keskingöz, H. ve Tanır, Y. M. (2022). Türkiye ve Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının konjonktürel yaklaşımla değerlendirilmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19(21. Uluslararası İşletmecilik Kongresi "Özel Sayısı"), 73-88.
• Kılınç, E., Fidan, O. ve Mutlu, H. M. (2019). Türkiye, Çin ve Rusya Federasyonu’nun lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(2), 17-34.
• Lerme, C. S., Ali, A. I. ve Seiford, L. M. (1995). Components of efficiency evaluation in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 80, 462-473.
• Manavgat, G. ve Demirci, A. (2021). Lojistik performans endeksi tutarlılığının sıralı lojistik regresyon modeliyle incelenmesi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(64), 1856-1871. https://doi.org/10.19168/jyasar.934418
• Manavgat, G. ve Demirci, A. (2023). Comparing the efficiency of technology and innovation of the EU and selected countries: The effects of EU framework programs. International Journal of Innovation, 11(2), 1-32.
• Martí, L., Martín, J. C. ve Puertas, R. (2017). A DEA-logistics performance index. Journal of Applied Economics, 20(1), 169-192.
• Norman, M. ve Stoker, B. (1991). Data envelopment analysis: The assessment of performance. John Wiley & Sons, Inc.
• Orhan, M. (2019). Türkiye ile Avrupa Birliği ülkelerinin lojistik performanslarının entropi ağırlıklı EDAS yöntemiyle karşılaştırılması. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (17), 1222-1238. https://doi.org/10.31590/ejosat.657693
• Senir, G. (2021). Comparison of domestic logistics performances of Turkey and European Union countries in 2018 with an integrated model. LogForum, 17(2),193-204.
• Seroka-Stolka, O. ve Ociepa-Kubicka, A. (2019). Green logistics and circular economy. Transportation Research Procedia, 39, 471-479.
• Sevkli, M., Lenny Koh, S. C., Zaim, S., Demirbag, M. ve Tatoglu, E. (2007). An application of data envelopment analytic hierarchy process for supplier selection: A case study of BEKO in Turkey. International Journal of Production Research, 45(9), 1973-2003.
• Türkoğlu, M. ve Duran, G. (2023a). Ekonomik Kalkınma ve İş birliği Örgütü üyelerinin lojistik performansları üzerine bir araştırma: Critic tabanlı Waspas ve Gia uygulaması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 19(1), 1-22.
• Türkoğlu, M. ve Duran, G. (2023b). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile bölgesel kapsamlı ekonomik ortaklık (RCEP) ülkelerinin lojistik performanslarının değerlendirilmesi. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 15(1), 45-69.
• World Bank. (2023). Lojistik performans indeksi. https://lpi.worldbank.org/international/global adresinden 3 Mayıs 2024 tarihinde alınmıştır.
• Yıldırım, M. ve Ayvaz, B. (2019). Ülkelerin lojistik performanslarının veri zarflama analizi ile ölçümü. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 18(35), 57-73.
• Yıldıztekin, A. (2007). Lojistiğin 7 doğrusu. https://www.lojistikkulubu.ist/lojistigin-7-dogrusu-yasamimizin-dogrulari-olsun/ adresinden 5 Mayıs 2024 tarihinde alınmıştır.