Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü Üyelerinin Lojistik Performansları Üzerine Bir Araştırma: Critic Tabanlı Waspas ve Gia Uygulaması

Yıl 2023, Cilt: 19 Sayı: 1, 1 - 22, 27.06.2023

Öz

Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü 1961 yılında kurulmuş, 2021 yılı itibariyle 38 üyeye ulaşmış ve günümüze kadar birçok çalışma için araştırmaya konu olmuştur. Ulusal ekonomilerde ve rekabet gücüne katkısı sebebiyle lojistik sektörüne verilen değer gün geçtikçe artmıştır. Son yıllarda, lojistik performansı yüksek olan ülkelerin rekabet avantajı sunarken, ticari faaliyetlerinin de gelişmiş olduğu görülmektedir. Bu durum literatürde yer alan farklı çalışmalarla desteklenmeye çalışılmaktadır. Buna bağlı olarak ülkelerin lojistik performanslarının değerlendirilmesi önem kazanmıştır. 2000 yılında Dünya Bankası tarafından başlatılan programla veriler oluşturulmuş ve 2007 yılı itibariyle lojistik performans endeksi kullanılmaya başlamıştır. Belli aralıklar ile Dünya Bankası tarafından sunulan ülkelerin lojistik performansları bu bakımdan önemli görülmektedir. Lojistik performans endeksi 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 OECD üye ülkeleri kapsamında elde edilerek karar matrisi oluşturulmuştur. Söz konusu ülkelerin lojistik performans değişken endeksleri CRITIC yöntemi ile ağırlıkları hesaplanarak WASPAS ve GIA yöntemleri ile sıralama analizi yapılmıştır. Elde edilen bulgular; 38 üye ülkenin lojistik performans endeksi değişkenlerinin CRITIC yöntemine göre ağırlıkları sıralamasında “Lojistik Kalitesi ve Yetkinlik” en önemli değişken olduğu ve ilk üç ülke sıralamasında Almanya, Belçika ve İsveç olduğu tespit edilmiştir.

Kaynakça

  • ADALI, E. A. and IŞIK, A. T. (2017), The Multi-Objective Decision Making Methods Based on MULTIMOORA and MOOSRA for the Laptop Selection Problem, Journal of Industrial Engineering International, 13, 229-237.
  • ALTINTAŞ, F.F. (2021), Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının CRITIC Tabanlı WASPAS ve COPRAS Teknikleri İle Analizi, Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi 25(1), 117-146.
  • ANDRAJEVIC M. and KILIBARDA, M. (2014), Global Logistics Efficiency Index. 8th International Quality Conference, pp.857-862. BAŞAR, S. İ. ve BOZMA, G. (2017), Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri, Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 447-458.
  • BOZKURT, C., ve MERMERTAŞ, F. (2019), Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksine Göre Karşılaştırılması, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
  • BRAUERS, W. K., and ZAVADSKAS, E. K. (2012), Robustness of MULTIMOORA: A Method for Multi-Objective Optimization, INFORMATICA, 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 Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Bütünleşik Bir Yaklaşım, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2019 7(5) 277–286.
  • CHAKRABORTY, D. and MUKHERJEE, S. (2016), How Trade Facilitation Measures İnfluence Export Orientation? Empirical Estimates with Logistics Performance Index Data, Journal of Economics Library, 3(4), 554-569.
  • CİVELEK, M. E., UCA, N. ve ÇEMBERCİ, 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.
  • ÇAKIR, S. (2016), Measuring Logistics Performance of OECD Countries Via Fuzzy Linear Regression, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177-186.
  • DAI, J., LIU, X. and HU, F. (2014), Research and Application for Grey Relational Analysis in Multigranularity Based on Normality Grey Number, The Scientific World Journal, 2014(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.
  • DIAKOULAKI, D., MAVROTAS, G., and PAPAYANNAKIS, L. (1995), Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC 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. ve KILINÇ A. (2020), OECD Ülkelerinin Lojistik Performans Endekslerinin RIDGE Regresyon Analizi İle Araştırılması, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 899-919.
  • GERGİN, R. E. ve BAKİ, B. (2015). Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
  • GÖK KISA A.C. ve AYÇİN E. (2019), OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi. 9(1), 301-325.
  • GÜNER, S. ve COŞKUN, E. (2012), Comparison of Impacts of Economic and Social Factors on Countries’ Logistics Performance: A Study with OECD Countries, Research in Logistics & Production, 2(4), 329-343.
  • KARABASEVIC, D., STANUJKIC, D., UROSEVIC, S., and 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., GOLPIRA, H., KUMAR, A. and SHARIF, A. (2019), Environmental, Social and Economic Growth Indicators Spur Logistics Performance: From the Perspective of South Asian Association for Regional Cooperation Countries, Journal of Cleaner Production, 214, 1011–1023.
  • KILIÇ, M., ve KOÇDEMİR, S. U. (2018), Dış Ticaret ve Lojistik Arasındaki İlişki: Yükselen Piyasa Ekonomisindeki Ülkelerde Panel Veri Analizi. 1st International Economics and Business Symposium, 219-232. 25-27 Ekim 2018, Gaziantep, Türkiye.
  • KUNADHAMRAKS, P. and HANAOKA, S. (2008), Evaluating the Logitics Performance of Intermodal Transportation in Thailand, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 20(3), 323- 342.
  • LI, Y. (2007). Design for Product Adaptability, Master Thesis, Alberta: University of Calgary.
  • LIMCHAROEN, A., JANGKRAJARNG, V., WISITTIPANICH, W. and RAMINGWONG, S. (2017), Thailand Logistics Trend: Logistics Performance Index, International Journal of Applied Engineering Research, 12(15), 4882-4885.
  • LIN, P. C. and CHENG, T. C. E. (2018), The Diffusion and the International Context of Logistics Performance, International Journal of Logistics Research and Applications, DOI:10.1080/13675567.2018.1510907.
  • MADIC, M., GECEVSKA, V., RADOVANOVIC, M. and 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. and GARCIA, L. (2014), The Importance of Logistics Performance indeks in International Trade. Applied Economics, 46(24), 2982-2992.
  • MARTI, L., MARTIN, J. C. and PUERTAS, R. (2017). A DEA-logistics Performance Index, Journal of Applied Economics, 20(1), 169–192.
  • OFLUOĞLU ÖZTÜRK, N. Ö., KALAYCI, C., ARTAN, S., ve ÇEBİ BAL, H. (2018), Lojistik Performansta Gelişmlerin Uluslararası Ticaret Üzerine Etkileri: AB ve MENA Ülkeleri Örneği, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(24), 92-109.
  • OJALA, L, ve ÇELEBİ, D. (2015), The World Bank’s Logistics Performance Index (LPI) and Drivers of Logistics Performance, International Transport Forum, OECD Papers, Queretaro.
  • ORAKÇI, E., ve ÖZDEMİR, 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. and 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., and RAMINGWONG, S. (2018), Logistics Performance Review: European Union and ASEAN Community, Journal of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
  • SHANG, K. C. and MARLOW, P. B. (2005), Logistics Capability and Performance in Taiwan's Major Manufacturing Firms, Transportation Research Part E, 41, 217-234.
  • SHARIPBEKOVA, K. and RAIMBEKOV, Z. (2018), Influence of Logistics Efficiency on Economic Growth of the CIS Countries, European Research Studies Journal, (2), 678-690.
  • UCA, N., CİVELEK, M. E., ve ÇEMBERCİ, M. (2015), The Effect of the Components of Logistics Performance Index on Gross Domestic Product: Conceptual Model Proposal, Eurasian Business & Economics Journal, 1(1), 86–93.
  • ULUTAŞ A. ve KARAKÖY Ç. (2019), G-20 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksinin Çok Kriterli Karar Verme Modeli İle Ölçümü, S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 1-14.
  • YAPRAKLI, T. Ş. ve 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.
  • YILDIRIM, B. F., ve MERCANGOZ, B. A. (2019), Evaluating the Logistics Performance of OECD Countries by Using Fuzzy AHP and ARAS-G, Eurasian Economic Review, 1-19.
  • ZARDARI, N. H., AHMED, K., SHIRAZI, S. M., ve YUSOP, Z. B. (2015), Weighting Methods and Their Effects on Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes in Water Resources Management Springer International Publishing.

A Research on Logistics Performance of Members of Economic Development and Cooperatıon Organization: Critıic-Based Waspas and Gia Applicatıion

Yıl 2023, Cilt: 19 Sayı: 1, 1 - 22, 27.06.2023

Öz

Organization for Economic Development and Cooperation was established in 1961, has reached 38 members as of 2021 and has been the subject of research for many studies until today. Due to its contribution to national economies and competitiveness, the value given to the logistics sector has increased day by day. In recent years. While countries with high logistics performance offer competitive advantage, it is seen that their commercial activities are also developed. This situation is tried to be supported by different studies in the literature. Accordingly, the evaluation of the logistics performance of the countries has gained importance. With the program initiated by the World Bank in 2000, data were created and as of 2007, the logistics performance index started to be used. The logistics performances of the countries presented by the World Bank at certain intervals are considered important in this regard. Within the scope of logistics performance index it presents the averages and rankings of the variables “Customs, Infrastructure, Logistics Quality and Competence, Timing, International Shipment and Tracking” in terms of countries. As a first step within the scope of the study, in the last published report, the 2018 logistics performance indices were obtained within the scope of OECD member countries, and a decision matrix was created. The logistic performance variable indices of the countries in question were weighted using the CRITIC method and a ranking analysis was performed with the WASPAS and GIA methods. Obtained findings have shown that "Logistics Quality and Competence" is the most important variable in the ranking of the weights of the logistics performance index variables of 38 member countries according to the CRITIC method, and Germany, Belgium and Sweden are among the first three countries.

Kaynakça

  • ADALI, E. A. and IŞIK, A. T. (2017), The Multi-Objective Decision Making Methods Based on MULTIMOORA and MOOSRA for the Laptop Selection Problem, Journal of Industrial Engineering International, 13, 229-237.
  • ALTINTAŞ, F.F. (2021), Avrupa Birliği Ülkelerinin Lojistik Performanslarının CRITIC Tabanlı WASPAS ve COPRAS Teknikleri İle Analizi, Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi 25(1), 117-146.
  • ANDRAJEVIC M. and KILIBARDA, M. (2014), Global Logistics Efficiency Index. 8th International Quality Conference, pp.857-862. BAŞAR, S. İ. ve BOZMA, G. (2017), Ülkelerin Lojistik Performanslarının Belirleyicileri, Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 20, 447-458.
  • BOZKURT, C., ve MERMERTAŞ, F. (2019), Türkiye ve G8 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksine Göre Karşılaştırılması, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-117.
  • BRAUERS, W. K., and ZAVADSKAS, E. K. (2012), Robustness of MULTIMOORA: A Method for Multi-Objective Optimization, INFORMATICA, 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 Gri İlişkisel Analiz Yöntemleri İle Bütünleşik Bir Yaklaşım, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2019 7(5) 277–286.
  • CHAKRABORTY, D. and MUKHERJEE, S. (2016), How Trade Facilitation Measures İnfluence Export Orientation? Empirical Estimates with Logistics Performance Index Data, Journal of Economics Library, 3(4), 554-569.
  • CİVELEK, M. E., UCA, N. ve ÇEMBERCİ, 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.
  • ÇAKIR, S. (2016), Measuring Logistics Performance of OECD Countries Via Fuzzy Linear Regression, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 24(3-4), 177-186.
  • DAI, J., LIU, X. and HU, F. (2014), Research and Application for Grey Relational Analysis in Multigranularity Based on Normality Grey Number, The Scientific World Journal, 2014(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.
  • DIAKOULAKI, D., MAVROTAS, G., and PAPAYANNAKIS, L. (1995), Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC 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. ve KILINÇ A. (2020), OECD Ülkelerinin Lojistik Performans Endekslerinin RIDGE Regresyon Analizi İle Araştırılması, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 899-919.
  • GERGİN, R. E. ve BAKİ, B. (2015). Türkiye’deki Bölgelerin Lojistik Performanslarının Bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi, Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
  • GÖK KISA A.C. ve AYÇİN E. (2019), OECD Ülkelerinin Lojistik Performanslarının SWARA Tabanlı EDAS Yöntemi ile Değerlendirilmesi, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi. 9(1), 301-325.
  • GÜNER, S. ve COŞKUN, E. (2012), Comparison of Impacts of Economic and Social Factors on Countries’ Logistics Performance: A Study with OECD Countries, Research in Logistics & Production, 2(4), 329-343.
  • KARABASEVIC, D., STANUJKIC, D., UROSEVIC, S., and 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., GOLPIRA, H., KUMAR, A. and SHARIF, A. (2019), Environmental, Social and Economic Growth Indicators Spur Logistics Performance: From the Perspective of South Asian Association for Regional Cooperation Countries, Journal of Cleaner Production, 214, 1011–1023.
  • KILIÇ, M., ve KOÇDEMİR, S. U. (2018), Dış Ticaret ve Lojistik Arasındaki İlişki: Yükselen Piyasa Ekonomisindeki Ülkelerde Panel Veri Analizi. 1st International Economics and Business Symposium, 219-232. 25-27 Ekim 2018, Gaziantep, Türkiye.
  • KUNADHAMRAKS, P. and HANAOKA, S. (2008), Evaluating the Logitics Performance of Intermodal Transportation in Thailand, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 20(3), 323- 342.
  • LI, Y. (2007). Design for Product Adaptability, Master Thesis, Alberta: University of Calgary.
  • LIMCHAROEN, A., JANGKRAJARNG, V., WISITTIPANICH, W. and RAMINGWONG, S. (2017), Thailand Logistics Trend: Logistics Performance Index, International Journal of Applied Engineering Research, 12(15), 4882-4885.
  • LIN, P. C. and CHENG, T. C. E. (2018), The Diffusion and the International Context of Logistics Performance, International Journal of Logistics Research and Applications, DOI:10.1080/13675567.2018.1510907.
  • MADIC, M., GECEVSKA, V., RADOVANOVIC, M. and 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. and GARCIA, L. (2014), The Importance of Logistics Performance indeks in International Trade. Applied Economics, 46(24), 2982-2992.
  • MARTI, L., MARTIN, J. C. and PUERTAS, R. (2017). A DEA-logistics Performance Index, Journal of Applied Economics, 20(1), 169–192.
  • OFLUOĞLU ÖZTÜRK, N. Ö., KALAYCI, C., ARTAN, S., ve ÇEBİ BAL, H. (2018), Lojistik Performansta Gelişmlerin Uluslararası Ticaret Üzerine Etkileri: AB ve MENA Ülkeleri Örneği, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(24), 92-109.
  • OJALA, L, ve ÇELEBİ, D. (2015), The World Bank’s Logistics Performance Index (LPI) and Drivers of Logistics Performance, International Transport Forum, OECD Papers, Queretaro.
  • ORAKÇI, E., ve ÖZDEMİR, 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. and 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., and RAMINGWONG, S. (2018), Logistics Performance Review: European Union and ASEAN Community, Journal of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
  • SHANG, K. C. and MARLOW, P. B. (2005), Logistics Capability and Performance in Taiwan's Major Manufacturing Firms, Transportation Research Part E, 41, 217-234.
  • SHARIPBEKOVA, K. and RAIMBEKOV, Z. (2018), Influence of Logistics Efficiency on Economic Growth of the CIS Countries, European Research Studies Journal, (2), 678-690.
  • UCA, N., CİVELEK, M. E., ve ÇEMBERCİ, M. (2015), The Effect of the Components of Logistics Performance Index on Gross Domestic Product: Conceptual Model Proposal, Eurasian Business & Economics Journal, 1(1), 86–93.
  • ULUTAŞ A. ve KARAKÖY Ç. (2019), G-20 Ülkelerinin Lojistik Performans Endeksinin Çok Kriterli Karar Verme Modeli İle Ölçümü, S.C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 20(2), 1-14.
  • YAPRAKLI, T. Ş. ve 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.
  • YILDIRIM, B. F., ve MERCANGOZ, B. A. (2019), Evaluating the Logistics Performance of OECD Countries by Using Fuzzy AHP and ARAS-G, Eurasian Economic Review, 1-19.
  • ZARDARI, N. H., AHMED, K., SHIRAZI, S. M., ve YUSOP, Z. B. (2015), Weighting Methods and Their Effects on Multi-Criteria Decision Making Model Outcomes in Water Resources Management Springer International Publishing.
Toplam 42 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Ekonomi
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Musa Türkoğlu 0000-0001-7662-9647

Gülhan Duran 0000-0002-5924-7724

Erken Görünüm Tarihi 24 Haziran 2023
Yayımlanma Tarihi 27 Haziran 2023
Kabul Tarihi 8 Mayıs 2023
Yayımlandığı Sayı Yıl 2023 Cilt: 19 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Türkoğlu, M., & Duran, G. (2023). Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü Üyelerinin Lojistik Performansları Üzerine Bir Araştırma: Critic Tabanlı Waspas ve Gia Uygulaması. Ekonomik Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 19(1), 1-22.

İletişim Adresi: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi 14030 Gölköy-BOLU

Tel: 0 374 254 10 00 / 14 86 Faks: 0 374 253 45 21 E-posta: iibfdergi@ibu.edu.tr

ISSN (Basılı) : 1306-2174 ISSN (Elektronik) : 1306-3553